Edizione Luglio 2026! Riepilogo dell'Ultimo Confronto delle Capacità di Codifica dei LLM
Riepilogo delle capacità di codifica dei LLM a luglio 2026: punteggi, dimensioni VRAM ideali per l'implementazione locale, hardware consigliato e costi.
A partire da luglio 2026, le capacità di codifica automatica dell'IA hanno subito un'evoluzione drammatica. In particolare, il punteggio in "SWE-bench Pro", che misura la capacità di risolvere compiti di ingegneria del software, è diventato una metrica molto importante per valutare la potenza di codifica di ogni LLM (Large Language Model). In questo articolo, confrontiamo i punteggi dei principali modelli chiusi e aperti, e spieghiamo ulteriormente in dettaglio la configurazione hardware, i costi e il punto di pareggio rispetto alle API cloud per eseguire modelli aperti localmente.
Ultimo Confronto delle Capacità di Codifica dei LLM (SWE-bench Pro)
I punteggi e le caratteristiche dei principali modelli al momento sono i seguenti. *I punteggi sono valutati su SWE-bench Pro| Rango | Nome Modello | Sviluppatore | Tipo (VRAM Richiesto) |
Punteggio | Caratteristiche |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5 | Anthropic (USA) |
Chiuso | 80.0% | Il campione assoluto al momento con capacità di debug schiaccianti. Autorizzato dal governo degli Stati Uniti e ora disponibile in altri paesi. |
| 2 | Claude Mythos | Chiuso | 77.8% | Un modello di ragionamento ultrapotente fornito in anticipo. Altamente specializzato nella sicurezza, disponibile solo per aziende autorizzate come banche e società di intermediazione. | |
| 3 | Claude Opus 4.8 | Chiuso | 69.2% | Le prestazioni più elevate tra i modelli disponibili quando Fable 5 non può essere utilizzato. | |
| 4 | GPT-5.6 Sol | OpenAI (USA) |
Chiuso | 64.6% | Il culmine all'interno di OpenAI. Un modello di ragionamento eccellente nel comportamento degli agenti. |
| 5 | GLM-5.2 | Z.ai (Cina) |
Aperto (2TB) |
62.1% | Classificato 1° a livello globale per pesi aperti, non limitato ai modelli cinesi, avvicinandosi ai modelli chiusi. |
| 6 | Claude Sonnet 5 | Anthropic (USA) |
Chiuso | 59.6% | Un modello dal rapporto costo-efficacia altissimo che offre una potenza di codifica equivalente a meno del 40% del prezzo di Opus 4.8. |
| 7 | Qwen3.7 Max | Alibaba (Cina) |
Aperto (2TB) |
60.6% | Un modello aperto altamente versatile con varie versioni di peso, scelto da molte startup come base per la propria IA. |
| 8 | MiniMax M3 | MiniMax (Cina) |
Aperto (1TB) |
59.0% | Appena rilasciato nel giugno 2026, forte nella gestione di contesti lunghi. Un modello multimodale capace di input di immagini e video. |
| 9 | DeepSeek-V4 | DeepSeek (Cina) |
Aperto (1TB) |
55.4% | Un modello con un eccellente rapporto costo-prestazioni. |
Punto da Notare: Sebbene le prime posizioni siano dominate dalla famiglia Claude di Anthropic, è degno di nota che i modelli aperti cinesi (GLM-5.2 e Qwen3.7 Max) si stiano avvicinando a potenti modelli chiusi come GPT-5.6 Sol.
Requisiti Hardware per Eseguire LLM Locali su Larga Scala
Molti modelli aperti hanno un numero enorme di parametri nella classe da 1TB a 2TB. Spieghiamo la "dimensione VRAM ideale" e la configurazione hardware per eseguirli a una velocità pratica (con quantizzazione applicata) in un ambiente locale.Dimensione VRAM Richiesta Stimata
Classe 2TB (GLM-5.2, Qwen3.7 Max, ecc.): Anche con quantizzazione a 4 bit (INT4/AWQ, ecc.), è richiesto un minimo di 192 GB o più di VRAM per caricare il modello e la finestra di contesto (cache KV).Classe 1TB (MiniMax M3, DeepSeek-V4, ecc.): Allo stesso modo, 128 GB o più di VRAM è ideale con quantizzazione a 4 bit.
Riepilogo delle Configurazioni Hardware Consigliate più Economiche e dei Costi per i LLM Locali
Nell'attuale mercato delle GPU, il modo più economico per costruire una configurazione VRAM ad alta capacità è senza dubbio AMD in questo momento. In passato, Mac Studio e altri sarebbero stati candidati, ma a causa di problemi di carenza di memoria, il limite massimo di memoria attuale è di 96 GB (o meglio, questa è l'unica opzione), e i prezzi sono aumentati del 30%, a partire da un minimo di circa 1,2 milioni di JPY.| Modello | CPU(TOPS) | VRAM (Memoria) | Costo Stimato | Caratteristiche e Valutazione |
| NVIDIA DGX Spark | 1000 TOPS (INT 4) | 128 GB (Memoria Unificata) | 800.000 JPY (1 unità) | Funziona su Linux senza un PC. Può essere collegato a una seconda unità per aumentare a 256 GB. Basso consumo energetico ed eccellente silenziosità. |
| NVIDIA A100 | 1248 TOPS (INT 4) | 80 GB (VRAM) | 4,3 Milioni JPY (1 unità) + Costo PC | Sembra una scheda grafica, ma poiché può eseguire solo l'elaborazione IA, non ha terminali di uscita dell'immagine. Consuma una quantità anormale di energia. Solo usato. |
| NVIDIA H100 | 3958 TOPS (INT 8) | 80 GB (VRAM) | 5,7 Milioni JPY (1 unità) + Costo PC | Successore dell'A100. La larghezza di banda è notevolmente aumentata, raddoppiando la velocità di calcolo. Soggetto a restrizioni all'esportazione verso la Cina. |
| Configurazione RTX 3090 × 8 unità + PC | 2504 TOPS (INT 8) | 192 GB (VRAM) | Da 1,8 Milioni JPY (Incluso PC) | Richiede una scheda madre in grado di alloggiare 8 schede grafiche. |
| AMD AI Max+ 395 | 50 TOPS | 128 GB (Memoria Unificata) | Da 590.000 JPY | Il miglior rapporto costo-prestazioni. Basso consumo energetico ed eccellente silenziosità. |
| Apple Mac Studio M3 Ultra | 36 TOPS | 96 GB (Memoria Unificata) | Da 1,16 Milioni JPY | Basso consumo energetico ed eccellente silenziosità. |
Prezzo Unitario del Token e Punto di Pareggio nell'Uso di API di Modelli Chiusi
Dovresti investire in un PC con tali specifiche, o dovresti continuare a utilizzare le API cloud (come Claude Opus o GPT-5.6) a consumo? Stimiamo brevemente il punto di pareggio. Attualmente, i prezzi unitari tipici delle API per modelli chiusi ad alte prestazioni si aggirano intorno a quanto segue (prendendo ad esempio la classe Sonnet 5):
- Input: $3.00 / 1M token
- Output: $15.00 / 1M token
Nelle attività di codifica, viene caricata un'enorme quantità di contesto (come le basi di codice esistenti), risultando in token di input molto alti.
Ad esempio, se uno scambio consuma Input: 50.000 token / Output: 2.000 token, il costo per scambio è di circa $0.18 (circa 27 JPY).
Calcolo del punto di pareggio: Costo mensile di 27.700 JPY ÷ 27 JPY/scambio = circa 1.025 richieste di inferenza al mese. In altre parole, per gli utenti intensivi o i team di sviluppo che eseguono compiti di codifica con basi di codice massicce almeno 34 volte al giorno, l'acquisto di hardware per eseguire modelli aperti localmente è calcolato come più conveniente rispetto all'utilizzo continuo di API cloud (supponendo che l'accuratezza della risposta dei modelli aperti possa sostituire adeguatamente i modelli chiusi).
In realtà, tutti usano gli abbonamenti, quindi il costo mensile dei token è molto più basso. Se la memoria è anormalmente costosa, onestamente, è dubbio che persino gli utenti intensivi possano recuperare il loro investimento fino al punto di pareggio.