In breve
- Claude completa la dimostrazione formale dell’ultimo teorema di Fermat — il 4 settembre Anthropic ha pubblicato la prima dimostrazione del teorema interamente verificata al computer nel linguaggio Lean: 11 giorni di lavoro di decine di agenti in parallelo, 13 milioni di righe di codice e 29.500 teoremi intermedi, tutti ispezionabili in un archivio pubblico. fonte
- Sony e Warner portano Anthropic in tribunale per i testi delle canzoni — la causa, depositata presso un tribunale federale californiano, accusa l’azienda di aver addestrato i modelli su decine di migliaia di composizioni ottenute da archivi pirata; i due editori chiedono fino a 150.000 $ per ogni opera. fonte
- Diecimila prenotazioni in pochi giorni per la papera robot di Hugging Face — Microduck, robot bipede aperto e programmabile di Pollen Robotics, costa 399 $ e ha già passato i 5 milioni di dollari di vendite; le consegne slittano oltre il Natale 2026. fonte
Il 3 settembre OpenAI ha presentato GPT-6 Astra, il suo nuovo modello di punta, e il giorno dopo ha iniziato a distribuirlo agli abbonati a pagamento di ChatGPT; nei prossimi giorni arriva anche sulle API, i collegamenti tecnici usati da chi sviluppa software, e su Amazon Web Services. L’accesso pieno spetta per ora a un gruppo ristretto di aziende ammesse a Daybreak, il programma su domanda dedicato alla sicurezza informatica, perché OpenAI colloca il modello alla soglia «critica» delle capacità informatiche prevista dalle proprie regole interne; la versione aperta a tutti rifiuta le richieste più avanzate in quel campo. Il presidente Greg Brockman ha parlato di un salto generazionale che col tempo potrà essere considerato l’arrivo dell’intelligenza artificiale generale. È una dichiarazione da giorno di lancio, e i numeri sotto aiutano a pesarla.
La novità di sostanza è l’uso del computer. Il modello opera sullo schermo come farebbe una persona: apre i programmi, compila i campi, naviga fra le finestre. Nei test pubblicati con il lancio, su OSWorld 2.0, che misura compiti d’ufficio svolti su un computer simulato, Astra ne completa il 72,6 %, contro il 65,7 % del modello precedente, GPT-5.6 Sol; sui compiti da riga di comando di Terminal-Bench 4.0 passa dal 37,3 % al 57,9 %. Sono misure dichiarate dal produttore, senza ancora una verifica indipendente; e la stessa cifra, letta al contrario, dice che più di un compito su quattro non arriva in fondo.
Fonte: OpenAI, via Vellum
Il listino parte da 10 $ per milione di token in ingresso e 50 $ in uscita, nelle unità di testo in cui si fattura il lavoro di un modello; la modalità rapida costa il doppio, l’elaborazione differita la metà. Il contesto arriva a 1.050.000 token, ma oltre i 272.000 token in ingresso il prezzo della richiesta raddoppia. Per chi lavora dall’Italia pesano poi due condizioni. I progetti con residenza dei dati in Europa non dispongono della modalità rapida, e i servizi con residenza regionale dei dati costano il 10 % in più.
Per una PMI italiana il posto dove questo modello si farà notare sono i software che nasceranno appoggiati all’uso del computer: strumenti capaci di operare nei gestionali privi di collegamenti tecnici, nei portali dove oggi un impiegato ricopia dati da una finestra all’altra. Nel valutarli aiutano due criteri. Il primo riguarda il disegno del processo. Con più di un compito su quattro che fallisce, un software serio tiene una persona sulle eccezioni invece di promettere l’automazione completa, e rende visibile dove il modello si è fermato. Il secondo riguarda il conto economico. A 50 $ per milione di token generati, Astra conviene sui compiti in cui i modelli più economici sbagliano davvero; la differenza si misura sul proprio processo, con una prova breve, prima di pagarla a listino pieno. Le dichiarazioni sull’intelligenza generale invecchieranno per conto loro; il listino e i punteggi, nel frattempo, si possono già confrontare.