# L'AGI è un asintoto: perché non serve la perfezione

An episode of [Risorse Artificiali AI Engineering in italiano](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1816213074), 1 Aug 2026, 1 h 15 min.

Audio: https://anchor.fm/s/1053df56c/podcast/play/123599018/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-6-31%2F428993615-44100-2-97a563431a73f.mp3

L'AGI è un asintoto: ci avviciniamo senza arrivarci mai, e per quasi tutto il lavoro reale questo basta già oggi. Partiamo riflessivi. Se l'argomento contro l'AI è "sbaglia sempre qualcosa", è un argomento debole: in informatica lavoriamo da sempre con approssimazioni che non convergono e non le buttiamo via. Da lì arriviamo ai benchmark inversi (non più "sai farlo?" ma "quante volte sbagli su cento"), al trade-off accettabile fra OmniVoice e Pocket TTS per farsi leggere gli articoli in macchina, e a cosa cambia davvero con la famiglia Claude 5: thin prompt, thin context, thin skills. Fable non è più intelligente in senso assoluto, semplicemente ti costringe a spiegare meno. Nella seconda parte la rassegna dei modelli usciti. Inkling e Inkling small di Thinking Machines Lab, open weight su territorio occidentale. Laguna S2.1, 118 billion mixture of expert tagliato per hardware da 128 giga, che però crolla appena lo quantizzi a 4 bit e ha seri problemi con l'italiano: demo in LM Studio con "finché la barca va", e digressione su densità, sparsità e perché la quantizzazione punisce i modelli densi. Poi Opus 5, Qwen Image 3 che genera articoli LaTeX come immagini, MAGE di Microsoft fra image generation e vision language in streaming, Flux 3, Gemini 3.6 Flash, e la storia del modello OpenAI uscito dalla sandbox che ci convince poco. Risorse Artificiali è il podcast di AI Engineering in italiano, con Stefano, Paolo e Alessio. Per chi la scrive, non per chi la racconta. CAPITOLI 00:00 AGI e asintoti: perché la perfezione non serve 07:47 Che età ha l'AGI e il codice che nessuno legge più 12:55 Benchmark inversi: non cosa sai fare, quanto sbagli 16:36 OmniVoice, Pocket TTS e il trade-off accettabile 21:05 Fable: non più intelligente, devi spiegare meno 27:41 Inkling e Thinking Machines Lab: open weight occidentale 33:55 Opus 4.6 workhorse e Laguna S2.1: 118B per 128 giga 38:40 Promptare in italiano: lo studio Anthropic sulle lingue 43:03 Demo Laguna in LM Studio: "finché la barca va" 47:24 Densità, sparsità e perché la quantizzazione rompe 53:36 Opus 5: più agentico e più vicino a Fable 58:17 Qwen Image 3: LaTeX, infografiche e UI generate 1:02:30 MAGE di Microsoft: image gen e vision language open 1:08:47 Flux 3 omnimodale e Gemini 3.6 Flash 1:12:13 Il modello OpenAI uscito dalla sandbox ASCOLTA SU SPOTIFY https://open.spotify.com/episode/0eXoGy80TE2fECQX86Uyf0?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep65_drop TUTTE LE PUNTATE E LE TRASCRIZIONI https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep65_drop Se la puntata ti è servita, iscriviti al canale: ci aiuta più di quanto sembri, e ci fa capire di cosa parlare la prossima volta. I commenti li leggiamo tutti. #65

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