Modelli di IA del 2024: 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.
2024 59 rilasci · 37 con pesi aperti
- Testo B DeepSeek V3DeepSeek
- Programmazione B DeepSeek V3DeepSeek
- Immagini D flux-1-dev-fp8Black Forest Labs
- Video C veo-2Google
Dicembre
- B DeepSeek V3 HFDeepSeekCinaPesi apertiLLM164K685B / 37B
- B gemini-2.0-flash-001GoogleStati UnitiChiusoVisione (VLM)990K
- C Llama 3.3 70B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM24K70.6B
- B OpenAI o1OpenAIStati UnitiChiusoVisione (VLM)200K
- C veo-2GoogleStati UnitiChiusoVideo
- EXAONE 3.5 7.8B Instruct AWQ HFLG AI ResearchCorea del SudPesi apertiLLM7.8B
Novembre
- B Qwen2.5 Coder 32B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM33K32.8B
- Qwen2.5 Coder 14B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM14.8B
- C Mistral LargeMistral AIFranciaPesi apertiLLM131K
Ottobre
- C Aya Expanse 32BCohereCanadaPesi apertiLLM128K
- B claude-3-5-haiku-20241022AnthropicStati UnitiChiusoVisione (VLM)200K
- B claude-3-5-sonnet-20241022AnthropicStati UnitiChiusoVisione (VLM)200K
Settembre
- D Llama 3.2 1B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM60K1.2B
- C Llama 3.2 3B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM80K3.2B
- Llama 3.2 1B HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM1.2B
- Llama 3.2 3B HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM3.2B
- Qwen2.5 Coder 1.5B HFAlibabaCinaPesi apertiLLM1.5B
- Qwen2.5 1.5B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM1.5B
- Qwen2.5 32B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM32.8B
- Qwen2.5 3B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM3.1B
- Qwen2.5 Coder 7B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM7.6B
- Qwen2.5 14B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM14.8B
- Qwen2.5 7B HFAlibabaCinaPesi apertiLLM7.6B
- B o1-miniOpenAIStati UnitiChiusoLLM128K
- B Qwen2.5 72B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM131K72.7B
- Qwen2.5 7B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiLLM131K7.6B
- Qwen2.5 VL 72B Instruct HFAlibabaCinaPesi apertiVisione (VLM)131K73.4B
Agosto
- C Command R (08-2024)CohereCanadaPesi apertiLLM128K
- C Command R+ (08-2024)CohereCanadaPesi apertiLLM128K
- Hermes 3 70B Instruct HFNous ResearchStati UnitiPesi apertiLLM66K70.6B
- Hermes 3 405B Instruct HFNous ResearchStati UnitiChiusoLLM131K
- B grok-2-2024-08-13xAIStati UnitiChiusoLLM131K
- B grok-2-mini-2024-08-13xAIStati UnitiChiusoLLM
- B GPT-4o (2024-08-06)OpenAIStati UnitiChiusoVisione (VLM)128K
- D flux-1-dev-fp8Black Forest LabsGermaniaChiusoImmagini
Luglio
- C Llama 3.1 70B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM131K70.6B
- C Llama 3.1 8B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM32K8B
- B GPT-4o-mini (2024-07-18)OpenAIStati UnitiChiusoVisione (VLM)128K
- Llama 3.1 8B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM8B
- C gemma-2-2b-it HFGoogleStati UnitiPesi apertiLLM128K2.6B
- Llama 3.1 8B HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM8B
- C Gemma 2 27B HFGoogleStati UnitiChiusoLLM8K
- C Mistral Large 2407Mistral AIFranciaChiusoLLM131K
- Mistral Nemo HFMistral AIFranciaPesi apertiLLM128K12.2B
Giugno
- C gemma-2-9b-it HFGoogleStati UnitiChiusoLLM8K
- Llama 3 Groq 8B Tool Use HFGroqStati UnitiPesi apertiLLM8B
- DeepSeek Coder V2 Lite Instruct HFDeepSeekCinaPesi apertiLLM15.7B / 2.7B
Maggio
- B GPT-4o (2024-05-13)OpenAIStati UnitiChiusoVisione (VLM)128K
Aprile
- C llama-3-8b-instructMetaStati UnitiPesi apertiLLM8K
- C llama-3-70b-instructMetaStati UnitiPesi apertiLLM8K
- Meta Llama 3 8B HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM8B
- Meta Llama 3 8B Instruct HFMetaStati UnitiPesi apertiLLM8B
- Mixtral 8x22B Instruct HFMistral AIFranciaChiusoLLM66K
- OpenELM 1 1B Instruct HFAppleStati UnitiPesi apertiLLM1.1B
- B Qwen MaxAlibabaCinaChiusoLLM33K
Marzo
- C claude-3-haiku-20240307AnthropicStati UnitiChiusoVisione (VLM)200K
Febbraio
- C claude-3-opus-20240229AnthropicStati UnitiChiusoLLM200K
- C claude-3-sonnet-20240229AnthropicStati UnitiChiusoLLM200K
Gennaio
- B Qwen PlusAlibabaCinaChiusoLLM1M
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.