I sistemi cinesi di generazione video stanno conquistando una posizione sempre più visibile nei benchmark internazionali. Una nuova analisi del South China Morning Post ha richiamato l’attenzione sulla presenza di Alibaba, MiniMax e ByteDance nelle zone alte delle classifiche di Artificial Analysis, piattaforma indipendente che confronta i principali modelli generativi disponibili sul mercato. Il dato più evidente riguarda Wan 3.0 di Alibaba, attualmente al primo posto nella categoria text-to-video con generazione audio.
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Modelli AI video cinesi, la sfida ai vertici dei benchmark
Wan 3.0 di Alibaba guida il benchmark text-to-video con audio di Artificial Analysis, ma il margine sugli inseguitori resta statisticamente incerto. MiniMax e ByteDance confermano intanto la crescita dei modelli cinesi, mentre Google mantiene il primato in altre categorie della generazione video
Pubblicato il 24 set 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
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Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
