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Dovevano rallentare: Opus 5.5, GPT6 e JEV

26 Sep 2026 · 1 h 09 min · Episode 73

Dovevano rallentare, invece: Opus 5.5, GPT6 e JEV. Tutti allo skateboard benchmark e dentro i decision model.

Una settimana con sei release: Opus 5.5, GPT6 Sol e Luna, MIMO 2.6 di Xiaomi, Step 5, JEV e Qwen Image 2.1. Noi abbiamo fatto quello che sappiamo fare, la wave 8 dello skateboard benchmark: l'omino SVG su halfpipe con fisica reale, con per la prima volta un run della community, GLM 5.3 flash in locale su DGX Spark. Numeri alla mano: Opus 5.5 completa il trick spendendo 0,40 dollari dove GPT 5 ne bruciava 10, MIMO 2.6 Flash genera 119k token di reasoning in 17 minuti prima di decidere.

Poi il tema grosso: JEV, il primo decision model commerciale. Un modello che non genera testo, decide: sì o no, un grade, una confidence, in millisecondi. Come funziona (LoRA sull'ultimo layer di un LLM, softmax riscritta, calibrazione via reinforcement learning), perché la community ha fatto 200 cloni in una settimana, e i casi d'uso veri: routing dei modelli, selezione delle skill, automode di Claude Code, robotica. Chiudiamo con Qwen Image 2.1, 7B open weight con alpha channel nativo, al livello di Nano Banana 2.

Con Stefano, Paolo e Alessio.

⏱ Capitoli

00:00 Opus 5.5, GPT6 e JEV: che strano rallentamento

02:13 Skateboard wave 8 e il repo della community

07:04 Opus 5.5: il trick a 0,40 e i prompt minimali

12:54 Loop infiniti, CLAUDE.md e AGENTS.md opt-in

17:45 MIMO 2.6: Xiaomi Cube e il miglior open weight

24:42 Step 5 e MIMO 3: sparsità per costruzione

29:45 JEV: il decision model che risponde sì o no

32:46 Dentro JEV: LoRA, softmax e 200 cloni

40:59 Perché JEV è veloce: one shot, zero autoregressione

45:00 JEV in pratica: robotica, routing e automode gratis

52:56 Una primitiva in più: mix and match, fine tuning, CLM

59:22 Qwen Image 2.1: 7B open weight e alpha channel

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#73

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