K2 Horizon, sei modelli AI completamente aperti da 0,9 a 375 miliardi di parametri

C’è un nuovo protagonista nella corsa ai modelli linguistici aperti, e arriva da Abu Dhabi. Il 3 settembre 2026 l’Institute of Foundation Models (IFM), il laboratorio di ricerca lanciato dalla Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), ha presentato K2 Horizon: una famiglia di sei modelli di intelligenza artificiale che vanno da 0,9 a 375 miliardi di parametri. La caratteristica che rende questo annuncio diverso dagli altri non è la dimensione, ma il grado di apertura.

IFM non ha rilasciato soltanto i pesi dei modelli. Ha pubblicato anche il codice, i dati di addestramento e le metodologie usate per costruirli. Secondo il laboratorio si tratta del più grande lancio di modelli completamente open source mai visto nella storia dell’AI, un traguardo che sposta l’asticella proprio mentre il dibattito del settore si concentra quasi solo sulla disponibilità dei pesi.

Sei modelli in un colpo solo, dal computer da polso all’azienda

La scelta di IFM è insolita. Invece di presentare un singolo modello di punta, il laboratorio ha rilasciato in blocco un’intera flotta pensata per coprire ogni scenario d’uso, dal dispositivo più minuscolo al server aziendale. L’idea è che tu possa prototipare sul modello più piccolo e poi scalare verso quello più grande senza cambiare architettura, vocabolario o strumenti di deployment. Tutti i modelli condividono lo stesso impianto di base, con un vocabolario ridotto solo per la versione più compatta.

Ogni taglia ha un ruolo preciso. Il modello da 0,9 miliardi di parametri è così leggero da poter girare su un orologio o su un paio di occhiali smart, e secondo IFM è il migliore della sua categoria per matematica, ragionamento e uso di strumenti. La versione da 3,7 miliardi è pensata per chi sviluppa e vuole mettere mano al fine-tuning, con capacità di ragionamento che il laboratorio dichiara ai vertici sotto i 4 miliardi di parametri.

Si sale poi al modello da 7 miliardi, abbastanza piccolo da funzionare su uno smartphone ma già capace di programmazione e ricerca approfondita. Chi lavora in locale su laptop o server aziendali ha a disposizione la versione densa da 32 miliardi, tra le più capaci nella sua fascia. C’è poi un modello da 36 miliardi con soli 4 miliardi di parametri attivi, che punta a battere sistemi molto più grandi restando economico da eseguire.

Al vertice della flotta si trova il modello da 375 miliardi di parametri, di cui 23 miliardi attivi, la vera ammiraglia pensata per i carichi di lavoro enterprise più esigenti in fatto di ragionamento e compiti agentici. In pratica, K2 Horizon prova a dire una cosa semplice: un solo ecosistema, sei diverse potenze di fuoco.

Questa modularità non è solo comodità. Un sistema di instradamento dinamico indirizza ogni richiesta al modello più conveniente, così puoi controllare i costi senza rinunciare alla qualità quando serve.

Open source vuol dire molto più che pesi aperti

Il cuore politico dell’annuncio sta qui. Negli ultimi mesi molti laboratori hanno parlato di modelli aperti riferendosi però ai soli pesi, cioè ai parametri già addestrati che puoi scaricare ed eseguire. K2 Horizon fa un passo oltre: mette a disposizione anche le ricette di addestramento, i dati e le valutazioni, permettendo a chiunque di ispezionare, riprodurre e migliorare il lavoro.

Come ha detto Eric Xing, fondatore di IFM e presidente di MBZUAI, “Open source is much more than open weights”, cioè l’open source è molto più dei semplici pesi aperti. Il suo ragionamento è che la scienza funziona quando gli altri possono vedere i dati, seguire il metodo, riprodurre il risultato e costruirci sopra. È una posizione che riporta l’AI verso i principi della ricerca scientifica tradizionale, dove la riproducibilità è la regola e non l’eccezione.

Per te che leggi, la differenza è concreta. Con i soli pesi puoi usare un modello, ma resta di fatto una scatola nera: non sai su cosa è stato addestrato né perché si comporta in un certo modo. Con l’apertura totale, ricercatori e aziende possono verificare le affermazioni sulle prestazioni, individuare eventuali distorsioni nei dati e adattare i modelli a domini specifici partendo da fondamenta trasparenti.

Questa filosofia si inserisce in un movimento più ampio verso l’AI eseguita in autonomia sui propri dispositivi. Se vuoi capire come portare questi strumenti sul tuo hardware, abbiamo una guida completa per eseguire un LLM in locale sul tuo computer che spiega passo per passo cosa serve.

Le innovazioni tecniche dietro K2 Horizon

Al di là della strategia di rilascio, IFM ha inserito nella flotta due innovazioni tecniche che meritano attenzione. La prima è una tecnica chiamata diffusion distillation, che genera blocchi di token in parallelo anziché uno alla volta. Il risultato, secondo il laboratorio, è una velocità di esecuzione circa tre volte superiore senza degradare la qualità delle risposte.

La seconda novità è un’architettura battezzata mixture of value attention, o MoVA, che migliora la capacità di ragionamento senza aumentare il carico di calcolo. È proprio questa architettura a permettere al modello da 36 miliardi di attivare solo 4 miliardi di parametri per singola richiesta, ottenendo prestazioni da modello grande con costi da modello piccolo.

Sono dettagli tecnici, ma raccontano una direzione chiara. L’efficienza sta diventando importante quanto la potenza bruta, perché è ciò che rende possibile far girare intelligenza avanzata su telefoni, laptop e dispositivi indossabili senza dipendere sempre dal cloud.

Questo approccio ricorda quello di altri laboratori che hanno puntato su modelli aperti e leggeri per l’esecuzione locale, come nel caso di Nemotron 3.5 Lightning di NVIDIA, pensato per agenti in locale. La competizione sull’efficienza, insomma, è appena entrata nel vivo.

Dove trovare i modelli e perché la licenza conta

K2 Horizon è disponibile fin da subito. I modelli si possono scaricare da Hugging Face e usare tramite framework diffusi come vLLM e SGLang, mentre l’accesso via API passa attraverso partner di inferenza come Compass, Cerebras, AWS e Nebius. Tutto il pacchetto, modelli e codice, è distribuito con licenza Apache 2.0.

Quest’ultimo dettaglio non è banale. La licenza Apache 2.0 è permissiva e consente l’uso commerciale, la modifica e la ridistribuzione senza obblighi particolarmente stringenti. Significa che una startup, un’università o una grande azienda possono costruire prodotti sopra K2 Horizon senza dover rinegoziare i termini o temere clausole nascoste, come accade invece con certe licenze proprietarie o quasi aperte.

La disponibilità su Hugging Face è a sua volta significativa, soprattutto alla luce delle recenti manovre sul settore. La piattaforma è ormai il centro di gravità dell’AI aperta, come mostra anche l’acquisizione di Hugging Face da parte di NVIDIA e le sue implicazioni per l’open source. Rilasciare lì una flotta completa vuol dire raggiungere immediatamente milioni di sviluppatori.

Vale la pena ricordare che IFM non è un nome improvvisato. Fondato nel maggio 2025 da MBZUAI, il laboratorio opera oggi da tre sedi, ad Abu Dhabi, nella Silicon Valley e a Parigi, e affianca a K2 Horizon altri progetti come Jais, il modello linguistico arabo più avanzato, e PAN, un world model dedicato al ragionamento incarnato e alla simulazione del mondo reale.

Cosa cambia per lo scenario dell’AI aperta

L’arrivo di K2 Horizon rafforza una tendenza che vediamo crescere da mesi: i modelli aperti non sono più il fanalino di coda rispetto ai sistemi proprietari, ma competono sempre più da vicino e su terreni un tempo riservati ai grandi laboratori commerciali. Il fatto che una spinta così forte verso la trasparenza totale arrivi da un istituto legato agli Emirati Arabi Uniti racconta anche come la geografia dell’innovazione AI si stia allargando ben oltre Stati Uniti e Cina.

È lo stesso movimento che spinge altri attori a rivendicare la propria sovranità tecnologica con modelli di grande scala, come nel caso del modello europeo Quasar 438B di Multiverse Computing. Il messaggio di fondo è che l’apertura sta diventando una leva strategica, non solo una scelta etica.

Per chi sviluppa, studia o semplicemente segue da vicino l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, K2 Horizon è un’occasione da non sottovalutare. Puoi scaricare la taglia più adatta al tuo dispositivo, esaminare i dati con cui è stata addestrata e capire davvero cosa c’è dentro un modello di frontiera, senza chiedere permesso a nessuno.

Se ti occupi di prodotti o ricerca, prova a testare uno dei modelli più piccoli sul tuo hardware e valuta se la promessa di prestazioni ai vertici di categoria regge alla prova dei fatti. La vera forza dell’open science è proprio questa: non devi crederci sulla parola, puoi verificarlo tu stesso. E in un anno in cui gli annunci si susseguono a ritmo serrato, la possibilità di controllare in prima persona ciò che leggi è forse la novità più preziosa di tutte.