Quale AI usare per fare cosa: il confronto tra i migliori LLM del momento

Oggi sempre più spesso sentiamo parlare di LLM (Large Language Models), o modelli linguistici di grandi dimensioni. Si tratta dei sistemi di intelligenza artificiale che sono alla base del funzionamento dei chatbot che usiamo quotidianamente per i motivi più svariati: da ChatGPT a Gemini, passando per Claude, DeepSeek, Grok, etc. Ogni LLM ha le sue peculiarità e caratteristiche: dipende da com’è stato addestrato e dallo scopo per cui è stato pensato. Per questo motivo, prima di rivolgerci a un LLM, dovremmo chiederci se è il più adatto per lo scopo che vogliamo raggiungere. In questo approfondimento abbiamo fatto una selezione dei migliori LLM del momento e, basandoci sui benchmark disponibili, li abbiamo organizzati in base alla tipologia di attività più adatta alle caratteristiche di ciascuno.

I modelli più avanzati tendono a comportarsi in modo simile nei task generici, ma emergono differenze significative solo quando analizziamo benchmark mirati, cioè test standardizzati progettati per misurare abilità specifiche come il ragionamento, la programmazione o la conoscenza scientifica. Un benchmark è, in sostanza, una prova comparativa che permette di valutare in modo oggettivo le capacità di un sistema. Oggi questi test sono diventati molto più sofisticati rispetto al passato, perché quelli più semplici sono stati “saturati”: i modelli hanno raggiunto punteggi così alti da renderli poco utili nel distinguere le prestazioni reali. Per questo motivo, il panorama attuale si basa su batterie di test diversificate e più difficili, pensate per evitare fenomeni come la contaminazione dei dati, cioè il rischio che un modello abbia già “visto” le risposte durante l’addestramento. Non si tratta di test affidabili in senso assoluto, ma rappresentano senz'altro un ottimo metro per misurare le capacità dei vari LLM. In questo contesto, per capire quale LLM usare, dobbiamo ragionare per casi d'uso. In questo approfondimento ne analizzeremo tre: la ricerca accademica/scientifica, lo sviluppo software e il ragionamento complesso. Attività che richiedono competenze diverse e, quindi, modelli diversi.

Ricerca accademica/scientifica

Quando lavoriamo in ambito accademico o scientifico, la priorità è l’affidabilità delle risposte e la capacità di gestire domande di livello avanzato senza incorrere in errori plausibili ma falsi, le cosiddette “allucinazioni”. Qui entrano in gioco benchmark come GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A), un test progettato con domande di fisica, chimica e biologia a livello universitario avanzato. Le domande sono poste in modo tale da essere “a prova di Google”, quindi con risposte che richiedono più di una semplice ricerca su Google per essere trovate.

I dati mostrano che modelli come Gemini 3.1 Pro di Google DeepMind raggiungono prestazioni molto elevate, raggiungendo una precisione media del 94% di accuratezza, mentre GPT-5.4 di OpenAI e Claude Opus 4.6 di Anthropic seguono a breve distanza con punteggi di accuratezza che, rispettivamente, sono del 93% e 91% a breve distanza. Questo tipo di risultato indica una forte capacità di sintesi e comprensione profonda, rendendo questi sistemi particolarmente adatti alla revisione della letteratura o alla costruzione di analisi scientifiche strutturate.

Programmazione e sviluppo software

Nel campo della programmazione software il discorso cambia radicalmente. Questo perché i modelli non devono “semplicemente” generare del codice: devono comprendere interi progetti software, navigare tra file diversi e proporre modifiche funzionanti. Tra i benchmark più rilevanti in questo campo troviamo quello denominato SWE-bench Verified, simula problemi reali presi da repository GitHub. Per entrare più nel merito, il benchmark include 2.294 casi basati su problemi reali riscontrati dagli sviluppatori su GitHub, raccolti da 12 tra i più diffusi progetti scritti in Python. In pratica, ai modelli viene chiesto di analizzare un intero progetto software, capire la descrizione di un errore o di una funzionalità da sistemare e proporre una modifica al codice per risolverlo. È una prova molto più complessa della semplice scrittura di funzioni: i modelli devono orientarsi in progetti articolati, capire come sono collegati tra loro diversi file e produrre modifiche che si integrino correttamente con il codice già esistente. Le soluzioni vengono poi testate automaticamente per verificare che funzionino davvero e non introducano nuovi errori.

In questo test Claude Opus 4.5 (ragionamento elevato) emerge come il leader indiscusso con un punteggio di 76,8%, grazie alla sua capacità di intervenire su codebase complesse. In seconda posizione troviamo a pari merito Gemini 3 Flash (ragionamento elevato) e MiniMax M2.5 di MiniMaxAI con un punteggio di 75,8%. In terza posizione, invece, compare Claude Opus 4.6.

Ragionamento complesso

Se invece ci interessa il ragionamento complesso, entriamo nel dominio del cosiddetto “Sistema 2”, una modalità di pensiero descritta da Daniel Kahneman, caratterizzata da processi lenti, analitici, logici e ad alto consumo di energia. Un benchmark di riferimento in questo campo è Chatbot Arena, gestito da LMSYS. Si distingue per la sua metodologia del tutto innovativa. Anziché misurare le capacità delle intelligenze artificiali su test standard e prefissati, sfrutta direttamente le opinioni delle persone tramite dei test "alla cieca". Gli utenti, infatti, chattano contemporaneamente con due modelli senza conoscerne l'identità e scelgono quale ha fornito la risposta migliore. Avendo accumulato più di 5 milioni di votazioni, questo metodo permette di calcolare i punteggi Elo, i quali offrono una stima molto affidabile dell'efficacia delle AI nell'uso quotidiano. Il sistema Elo, originariamente ideato per gli scacchi, genera graduatorie costanti e di facile lettura: un punteggio elevato significa semplicemente che quel modello vince regolarmente i duelli diretti secondo il giudizio del pubblico. In questo modo si ottiene una valutazione completa a 360 gradi, che tiene conto di utilità, esattezza, chiarezza e piacevolezza d'uso, tutti elementi fondamentali che i tradizionali test settoriali faticano a rilevare.

Nel momento in cui scriviamo, i modelli che hanno ottenuto i punteggi migliori nel ragionamento complesso sono Gemini 3.1-Pro (con 1505 punti Elo), Claude Opus 4.6 Thinking (con 1503 punti Elo) e Grok-4.20 (con 1496 punti Elo).

Recap dei migliori LLM

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