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fine-tuning

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13 agosto 2026

Apex: perché un modello specializzato può battere i “frontier” su React Native

Quando si lavora su React Native, spesso non serve un modello generalista enorme: serve uno strumento che conosca bene il dominio, che consumi meno contesto, che sia più semplice da aggiornare e che si possa far girare con più controllo. Vediamo perché un modello specializzato può superare quelli “frontier” in produttività reale, e quali trade‑off accettare.

20 luglio 2026

Inkling: un modello open weights “medio” (di proposito) che punta su efficienza, controllo e specializzazione

Inkling è un nuovo modello open weights addestrato da zero con un’impostazione insolita: invece di inseguire la vetta dei benchmark, mette al centro l’efficienza operativa e la possibilità di trasformarlo rapidamente in uno specialista. Vediamo cosa significa davvero: MoE con 41B parametri attivi per token, “thinking effort” per modulare costo/qualità, input multimodale nativo (pixel e audio grezzi), training orientato all’affidabilità (epistemics) e una strategia prodotto che scommette sul fine-tuning gestito.