Dimenticate i benchmark e l'hype sul coding assistito. Claude Mythos ha trovato in totale autonomia una vulnerabilità silente da 27 anni su OpenBSD, forzando Anthropic a blindare il modello per evitare disastri. Non è solo un salto di qualità nell'AI, è l'inizio di una nuova era asimmetrica per la cybersecurity e lo sviluppo software.
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Rilasciato con licenza Apache 2.0, supporta input testo e immagini, contesti fino a 256.000 token e multimodale nativo. Per la prima volta, ogni organizzazione può eseguire un grande modello linguistico interamente su hardware locale. Questo sposta l’AI potente dai cloud remoti ai team che privilegiano controllo, velocità e privacy.
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Se usi tool come Cursor, GitHub Copilot Workspace o agenti autonomi come Devin per scrivere la tua web app, conosci già la sensazione. La velocità di delivery è decuplicata. Chiedi una feature, l'AI la sputa fuori, la compili, i test (forse) passano, fai commit.
Per capire se OpenAI e Anthropic siano sopravvalutate, bisogna prima chiarire una cosa: il mercato non le sta valutando come normali software company.
Il passaggio dall'AI che risponde all'AI che agisce sta ridisegnando come le aziende costruiscono software, prendono decisioni e automatizzano processi. I chatbot sono solo il punto di partenza.
Il Model Context Protocol è la scelta infrastrutturale più importante che un team di sviluppo fa nel 2026. Ecco perché gli standard di integrazione cambiano tutto — e quali rischi portano con sé.
Cursor, GitHub Copilot e un'ondata di IDE AI-nativi stanno cambiando radicalmente il modo in cui si scrive software. Li abbiamo testati tutti.
Un modello da 9B parametri, open-weight, che gira su laptop. Qwen 3.5 Small dimostra che nel 2026 l'open-source non sta inseguendo i frontier model — sta costruendo la fascia che conta davvero.
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