Modelli di IA del 2023: chi ha rilasciato cosa
Tutti i rilasci di modelli rilevanti mese per mese: fornitore e suo paese, pesi aperti o chiusi, tipo, finestra di contesto, dimensione dei modelli aperti — e in quali compiti i modelli di ogni anno sono oggi in testa.
2023 9 rilasci · 5 con pesi aperti
- Testo C GPT-4 TurboOpenAI
- Programmazione C GPT-4 TurboOpenAI
- Immagini D dall-e-3OpenAI
Dicembre
- Mistral 7B Instruct v0.2 HFMistral AIFranciaPesi apertiLLM7.2B
- C mixtral-8x7b-instruct-v0.1Mistral AIFranciaPesi apertiLLM32K
Novembre
- Qwen 72B HFAlibabaCinaPesi apertiLLM72.3B
- D dall-e-3OpenAIStati UnitiChiusoImmagini
- C GPT 4OpenAIStati UnitiChiusoLLM8K
- C GPT-4 TurboOpenAIStati UnitiChiusoVisione (VLM)128K
Luglio
- Llama 2 7b hf HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM6.7B
Marzo
- C GPT-3.5 TurboOpenAIStati UnitiChiusoLLM16K
Febbraio
- pythia-6.9b HFEleutherAIStati UnitiPesi apertiLLM7B
Le date di rilascio provengono dai cataloghi dei modelli (models.dev, LiteLLM, Hugging Face); i modelli di cui si conosce solo l’anno di rilascio non vengono mostrati. I leader di un anno sono i suoi modelli meglio piazzati oggi nelle nostre classifiche.
Aggiornato · Fonti: models.dev (MIT), LiteLLM (MIT), LMArena (CC BY 4.0), Hugging Face
Arena (LMArena) scores: Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (filtered, re-ranked, aggregated). Not endorsed by LMArena.
Che cosa mostra questa cronologia?
L'infografica «Modelli di IA per anno: chi ha rilasciato cosa» mette in fila i rilasci dei modelli su una linea del tempo: in alto l'anno in corso, sotto la suddivisione per mesi. Ogni riga è un modello con il suo sviluppatore, il paese in cui l'azienda ha sede, lo stato dei pesi (aperti o chiusi), il tipo e la finestra di contesto. Per i modelli aperti c'è anche il numero di parametri; in un modello a miscela di esperti (MoE) il secondo numero indica la parte attiva, quella che lavora davvero a ogni token.
Entrano solo modelli di laboratori di IA: quelli con un punteggio nelle nostre classifiche o con i pesi pubblicati su Hugging Face. Rivenditori, router e ritocchi della comunità restano fuori, così l'elenco racconta chi ha davvero creato cosa.
Come si leggono le etichette?
- «Pesi aperti» (open weights): i file del modello si scaricano e girano sul tuo computer. Quanta memoria serve lo calcola quale modello aperto entra nel tuo hardware.
- «Chiuso»: il modello si usa solo tramite l'app o l'API dello sviluppatore.
- «LLM» è un modello di testo, «Visione (VLM)» capisce anche le immagini. «Ragionamento» segnala i modelli che scompongono il problema passo dopo passo prima di rispondere: più lenti e costosi per risposta, ma più solidi in matematica, codice e pianificazione. I generatori di immagini, video e audio hanno etichette proprie.
Gli sviluppatori dei modelli chiusi non pubblicano il numero di parametri, quindi per loro la casella resta vuota invece di contenere una stima.
Cosa c'è sopra ogni anno?
Una fascia con i modelli di quell'annata che oggi sono in testa alle classifiche di testo, programmazione, sviluppo web, agenti, immagini e video. È uno sguardo di oggi, non una ricostruzione delle classifiche di allora: un modello uscito in primavera può essere stato superato già in autunno, e la fascia mostra come regge adesso la sua generazione nelle classifiche.
Posso filtrare e citare un singolo anno?
Sì. La vista si restringe per sviluppatore, paese, pesi aperti e tipo, e c'è una ricerca per nome. Ogni anno ha poi una pagina propria, un'edizione annuale comoda da linkare.
Quanto sono precise le date?
Le date di rilascio provengono dai cataloghi models.dev e LiteLLM, parametri e licenze da Hugging Face, i punteggi dei modelli in testa da LMArena; il paese di ogni sviluppatore lo assegna fedi.software. Una data indica il giorno in cui il modello è comparso nei cataloghi e può scostarsi di qualche giorno dall'annuncio. I modelli per cui le fonti riportano solo l'anno non vengono mostrati. Il paese è quello della sede dell'azienda, non dei suoi data center né dei suoi utenti.