CometAPI

GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: qual è il migliore nel 2026?

Al 15 dicembre 2025, i fatti pubblici mostrano che Gemini 3 Pro di Google (preview) e GPT-5.2 di OpenAI fissano entrambi nuove frontiere nel ragionamento, nella multimodalità e nel lavoro su contesti lunghi — ma seguono percorsi ingegneristici diversi (Gemini → sparse MoE + contesto enorme; GPT-5.2 → design densi/“routing”, compattazione e modalità di ragionamento x-high) e quindi comportano compromessi tra punteggi di vertice nei benchmark e prevedibilità ingegneristica, strumentazione e ecosistema. Quale sia “migliore” dipende dall’esigenza principale: le applicazioni agentiche multimodali con contesti estremi propendono per Gemini 3 Pro; strumenti per sviluppatori enterprise stabili, costi prevedibili e disponibilità immediata delle API favoriscono GPT-5.2.

Come utilizzare CometAPI in Raycast — una guida pratica

Le funzionalità AI di Raycast ora consentono di collegare qualsiasi provider compatibile con OpenAI tramite un provider personalizzato in providers.yaml. CometAPI è un gateway API che espone centinaia di modelli tramite un'interfaccia REST in stile OpenAI — così puoi impostare Raycast su https://api.cometapi.com/v1, aggiungere la tua chiave CometAPI e usare i modelli CometAPI all'interno di Raycast AI (chat, comandi, estensioni).

Come creare video utilizzando lo strumento audio di Sora-2

Sora 2 — il modello text-to-video di seconda generazione di OpenAI — non si è limitato a far progredire il realismo visivo: tratta l’audio come un elemento di primo livello. Per creatori, professionisti del marketing, educatori e registi indipendenti che desiderano brevi video IA emotivamente coinvolgenti, Sora 2 condensa quella che prima era una pipeline audio/video a più fasi in un unico flusso di lavoro basato su prompt.

Dec 13, 2025

Che cos'è Mistral Large 3? una spiegazione approfondita

Mistral Large 3 è la più recente famiglia di modelli “di frontiera” rilasciata da Mistral AI all’inizio di dicembre 2025. È un modello fondamentale multimodale, a pesi aperti e orientato alla produzione, costruito attorno a un design **Mixture-of-Experts (MoE) a sparsità granulare** e pensato per offrire ragionamento “di frontiera”, comprensione di contesti lunghi e capacità di visione + testo, mantenendo al contempo l’inferenza pratica grazie alla sparsità e alla quantizzazione moderna. Mistral Large 3 è indicato come avente **675 miliardi di parametri totali** con **~41 miliardi di parametri attivi** in fase di inferenza e una finestra di contesto di **256k token** nella sua configurazione predefinita — una combinazione progettata per spingere sia le capacità sia la scala senza obbligare ogni inferenza a toccare tutti i parametri.

Che cos'è GPT-5.2? Uno sguardo ai 5 principali aggiornamenti di GPT-5.2!

GPT-5.2 è il rilascio incrementale di dicembre 2025 della famiglia GPT-5: una famiglia di modelli multimodali di punta (testo + visione + strumenti) ottimizzata per attività professionali basate sulla conoscenza, il ragionamento su contesti estesi, l’uso agentico degli strumenti e l’ingegneria del software. OpenAI presenta GPT-5.2 come il modello della serie GPT-5 più capace finora e afferma che è stato sviluppato con un’enfasi sul ragionamento affidabile a più passaggi, sulla gestione di documenti molto grandi e su una maggiore sicurezza/conformità alle policy; il rilascio include tre varianti rivolte agli utenti — Instant, Thinking e Pro.

L'API gratuita di Gemini 2.5 Pro è fuori uso? Modifiche alla quota gratuita nel 2025

Google ha inasprito nettamente la fascia gratuita dell’API Gemini: Gemini 2.5 Pro è stato rimosso dalla fascia gratuita e le richieste gratuite giornaliere di Gemini 2.5 Flash sono state tagliate drasticamente (report: ~250 → ~20/giorno). Questo non significa che il modello sia permanentemente “morto” per la sperimentazione — ma significa che l’accesso gratuito è stato di fatto ridotto all’osso per molti casi d’uso reali.

Come cambiare la directory della CLI di Gemini

Gemini CLI è rapidamente diventata l'interfaccia da terminale di riferimento per interagire con i modelli Gemini di Google. Ma man mano che i team crescono, o quando lavori su più unità o in ambienti restrittivi (container, laptop gestiti dall'azienda, Cloud Shell, sistemi Windows), ti imbatterai rapidamente in una domanda pratica: dove Gemini archivia i propri file e come puoi modificare le directory che Gemini legge e scrive?

Come eseguire Mistral 3 in locale

Mistral 3 è il rilascio di punta della famiglia di modelli di Mistral AI della fine del 2025. Introduce una combinazione di modelli compatti e veloci progettati per la distribuzione locale/edge e un modello di punta molto grande e sparso che spinge a livelli all’avanguardia la scala e la lunghezza del contesto. Questo articolo spiega cos’è Mistral 3, come è realizzato, perché potresti volerlo eseguire in locale e tre modi pratici per eseguirlo sulla tua macchina o su un server privato — dalla comodità "click-to-run" di Ollama al serving su GPU in produzione con vLLM/TGI, fino all’inferenza su CPU per dispositivi di piccole dimensioni usando GGUF + llama.cpp.

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