Nel 2023, dire “AI” equivaleva quasi sempre a dire ChatGPT. Ma nel 2025 il panorama si è evoluto rapidamente. Se i LLM (Large Language Model) hanno dato il via alla rivoluzione, oggi siamo entrati in una fase di iper-specializzazione: ogni modello ha uno scopo preciso, una “super-abilità” distinta. Eppure, nella confusione generale, li si continua a chiamare tutti “LLM”, come se si definisse “auto” qualsiasi veicolo…
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Guida: 8 tipologie di modelli AI da conoscere nel 2025
Per imprenditori, sviluppatori, product manager e appassionati di innovazione, capire le differenze tra i modelli AI è ormai un vantaggio competitivo.
Ecco una guida snella, pratica e aggiornata alle otto principali tipologie di modelli di intelligenza artificiale nel 2025.
1. LLM – Large Language Model
I LLM sono modelli linguistici di grandi dimensioni, allenati su enormi quantità di testo per predire la parola successiva in una sequenza. Sono il motore dietro chatbot come ChatGPT, Claude e Gemini, capaci di generare testi, scrivere codice, rispondere a domande e simulare conversazioni complesse.
Casi d’uso:
- Creazione di contenuti testuali
- Assistenza alla programmazione
- Chatbot per customer service
- Traduzione e tutoring
Limiti:
- Possibili “allucinazioni” (contenuti inventati)
- Costi computazionali elevati
- Nessuna vera comprensione semantica
2. LCM – Latent Consistency Model
Gli LCM sono modelli ottimizzati per generare immagini rapidamente e con pochi calcoli, perfetti per dispositivi mobili e scenari edge. Evoluzione dei modelli a diffusione, sono capaci di creare risultati visivi coerenti in pochissimi passaggi.
Casi d’uso:
- Filtri AI e avatar generati on-device
- Applicazioni AR/VR in tempo reale
- Smart camera con miglioramento visivo istantaneo
Perché contano:
Con il passaggio all’edge computing, gli LCM permettono di ottenere prestazioni elevate anche su smartwatch e occhiali smart, senza cloud.
3. LAM – Language Action Model
I LAM combinano comprensione linguistica, memoria, pianificazione e azione. Non si limitano a suggerire, ma eseguono compiti: prenotano viaggi, interagiscono con strumenti digitali, gestiscono flussi di lavoro.
Componenti chiave:
- LLM per comprendere il linguaggio
- Moduli di memoria
- Planner per task complessi
- Interfacce per eseguire azioni via API o tool
Esempio:
Chiedi all’AI di pianificare un viaggio: un LLM suggerisce; un LAM prenota, compara prezzi, crea promemoria.
4. MoE – Mixture of Experts
I MoE sono modelli composti da molteplici “esperti” specializzati, di cui ne vengono attivati solo alcuni a seconda del compito. Questo consente efficienza computazionale e scalabilità modulare.
Casi d’uso:
- Modelli su larga scala (es. switch transformer)
- Sistemi multilingua
- Assistenti specializzati (medicina, legge…)
Perché contano:
Permettono di avere modelli enormi ma leggeri all’uso, attivando solo ciò che serve.
5. VLM – Vision Language Model
I VLM combinano input testuali e visivi, elaborando immagini e parole in uno spazio semantico condiviso. Sono alla base dei modelli multimodali come GPT-4o e Gemini.
Funzionalità:
- Risposte a domande su immagini
- Generazione di descrizioni
- Assistenti visivi e vocali
- Supporto ad AR/VR e robotica
Esempio:
Carichi una foto di uno schermo rotto e chiedi: “Posso ancora usarlo?” Il VLM comprende l’immagine e ti risponde con cognizione di causa.
6. SLM – Small Language Model
Gli SLM sono versioni compatte degli LLM, progettati per rispondere rapidamente su hardware limitato, come smartphone, smart TV o dispositivi IoT.
Vantaggi:
- Esecuzione locale, anche offline
- Rispetto della privacy (dati non inviati al cloud)
- Bassi consumi energetici
Casi d’uso:
- Assistenti vocali embedded
- Suggerimenti nei software locali (IDE, browser)
- Applicazioni real-time in ambiti AR/robotica
7. MLM – Masked Language Model
I MLM (come BERT) funzionano mascherando parole nei testi e facendo predizioni bidirezionali. Diversamente dagli LLM, guardano sia a sinistra che a destra del testo.
Utilizzi principali:
- Motori di ricerca semantici
- Classificazione testuale
- Estrazione di entità
- Embedding per database vettoriali
Punto di forza:
Fondamentali per la comprensione profonda del contesto linguistico, restano cruciali anche nell’era post-GPT.
8. SAM – Segment Anything Model
SAM, sviluppato da Meta, è un modello rivoluzionario per la segmentazione visiva, capace di isolare con precisione qualsiasi oggetto in un’immagine, anche mai visto prima.
Caratteristiche:
- Riconoscimento pixel-accurato
- Zero-shot learning (segmenta oggetti sconosciuti)
- Interazione in tempo reale
Applicazioni:
- Diagnostica per immagini mediche
- Realtà aumentata
- Robotica e visione artificiale
- Editing video e fotografia
Conclusione: l’AI non è solo questione di parole
Nel 2025, l’intelligenza artificiale è molteplice, specializzata, integrata. Non tutto è un LLM. A seconda delle esigenze – visione, azione, efficienza, privacy – esiste il modello giusto per ogni compito.
Capire le differenze non è solo teoria: significa scegliere meglio, costruire meglio, innovare davvero. Non ogni attività richiede un supercomputer. A volte basta una calcolatrice intelligente…
