Un’intelligenza artificiale open-source che affina le sue capacità di ragionamento

Deep Cogito ha rilasciato Cogito v2, una nuova famiglia di modelli AI open-source che affina le proprie capacità di ragionamento.

Rilasciata sotto licenza open-source, la nuova linea Cogito v2 comprende quattro modelli di IA a ragionamento ibrido: due di medie dimensioni con parametri di 70B e 109B e due versioni su larga scala con parametri di 405B e 671B.

Il più grande, un modello Mixture-of-Experts (MoE) da 671B, è già stato definito come una delle AI open-source più potenti al mondo. L’azienda riferisce che è in grado di competere con l’ultimo modello di DeepSeek e che sta colmando il divario con sistemi proprietari come O3 e Claude 4 Opus.

Ma la vera storia non riguarda solo le dimensioni o la potenza: si tratta di un cambiamento fondamentale nel modo in cui l’IA apprende. Invece di “pensare” più a lungo al momento dell’inferenza per trovare una risposta, Cogito v2 è progettato per internalizzare i propri processi di ragionamento.

Questo ragionamento interiorizzato è ottenuto attraverso una tecnica chiamata Iterated Distillation and Amplification (IDA), che distilla le scoperte di una ricerca nei parametri fondamentali del modello. L’obiettivo è costruire una “intuizione” più forte, che permetta al modello di anticipare l’esito del proprio ragionamento senza dover eseguire l’intera ricerca.

Poiché i modelli di intelligenza artificiale open-source hanno una migliore “intuizione” dell’approccio giusto, le loro catene di ragionamento sono più corte del 60% rispetto a quelle di rivali come Deepseek R1.

Questa efficienza si estende anche al budget. Deep Cogito afferma di aver sviluppato tutti i suoi modelli – dagli esperimenti all’addestramento finale – per un totale inferiore a 3,5 milioni di dollari. Si tratta comunque di una somma ingente, probabilmente per te o per me, ma minuscola se paragonata alla spesa di molti dei principali laboratori di intelligenza artificiale.

Il modello di punta 671B ha ricevuto un’attenzione particolare: è stato addestrato non solo per migliorare le sue risposte finali, ma anche per affinare il processo di pensiero stesso. Questo approccio scoraggia il modello dal “divagare” e premia un percorso più diretto verso la soluzione. I dati sulle prestazioni indicano che funziona: il modello di intelligenza artificiale open-source di Deep Cogito ha raggiunto o superato le ultime versioni di DeepSeek nei principali benchmark e si è avvicinato alle alternative proprietarie:

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Forse uno dei risultati più sorprendenti è la capacità dei modelli di ragionare sulle immagini, un’abilità per la quale non sono mai stati addestrati esplicitamente.

Il team ha condiviso un esempio di questo ragionamento in cui il modello di intelligenza artificiale open-source di Deep Cogito ha confrontato due immagini di un’anatra e di un leone, dimostrando un profondo processo di ragionamento sui loro habitat, colori e composizione, grazie all’apprendimento per trasferimento. Deep Cogito ritiene che questa proprietà emergente possa essere un modo efficace per avviare i dati di formazione per i futuri sistemi di ragionamento multimodale.

Guardando al futuro, il team di Deep Cogito ha intenzione di “scalare le montagne con i guadagni dell’auto-miglioramento iterativo” nella sua ricerca di costruire una superintelligenza. Il team ha ribadito il proprio impegno a rendere open-source tutti i modelli di intelligenza artificiale creati.