Il meglio del 2026
Migliori modelli LLM
Le versioni di LLM che contano nel 2026, classificate dai verdetti reali della folla, non solo dai benchmark dei laboratori. Ogni modello rimanda a una recensione completa con prezzi API verificati per milione di token, finestra di contesto, punti di forza e debolezze onesti e un verdetto editoriale chiaro.
8 strumenti · classificati dai voti della folla · aggiornamento: luglio 2026
- VisitaClaude Haiku 4.5Scelta n. 1
Il modello più veloce di Anthropic: circa il 90% delle capacità di coding di Sonnet 4.5 a $1/$5 per 1M di tokens, contesto 200K.
$5/1M out67%(2)Perché: 73.3% su SWE-bench Verified, circa il 90% del coding agentico di Sonnet 4.5 a un terzo del prezzo
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Il flagship di classe Mythos di Anthropic di giugno 2026: 80.3% su SWE-bench Pro, 11 punti sopra ogni altro modello di frontiera
$50/1M out63%(4)Perché: 80.3% su SWE-bench Pro contro 69.2% di Opus 4.8, 58.6% di GPT-5.5 e 54.2% di Gemini 3.1 Pro, circa 11 punti davanti al…
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L'Opus di Anthropic di aprile 2026: 87.6% su SWE-bench Verified, contesto 1M, visione ad alta risoluzione, ormai dietro a Opus 4.8
$25/1M out57%(3)Perché: 87.6% su SWE-bench Verified (dall'80.8% di Opus 4.6) e 64.3% su SWE-bench Pro al lancio, davanti a GPT-5.4 (57.7%) e…
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Il Sonnet più agentico di Anthropic: qualità vicina a Opus 4.8 su coding e agenti a $3/$15 con contesto 1M
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)Perché: Grandi progressi agentici rispetto a Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% contro 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% contro…
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Il modello di frontiera di Google di nov 2025: contesto 1M, primo oltre i 1500 Elo su LMArena, sostituito da Gemini 3.1 Pro.
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)Perché: In vetta a LMArena al lancio con un record di 1501 Elo e 91.9% su GPQA Diamond, stato dell'arte alla release
- 6Visita
MoE open weights da 1.6T con contesto da 1M di tokens e coding agentico quasi di frontiera a $0.87 per 1M di output tokens
$0.87/1M out57%(3)Perché: Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- 7Visita
Il modello flagship di fascia Opus di Anthropic per il coding agentico a lungo orizzonte; contesto 1M a $5/$25 per 1M di tokens.
$25/1M out57%(3)Perché: SWE-Bench Pro 69.2% (contro 64.3% di Opus 4.7) e batte i precedenti Opus su CursorBench a ogni livello di effort;…
- 8Visita
Il flagship agentico di OpenAI: contesto 1M, SOTA su ARC-AGI-2 e Terminal-Bench 2.0, $5/$30 per 1M di tokens.
$30/1M out57%(3)Perché: Finestra di contesto da 1M di tokens (1,050,000) con 128K di output max e reasoning effort regolabile da none a xhigh
Il duello decisivo
Indeciso tra i primi due? Mandali nella fossa.
Solo i primi 8 hanno superato la selezione.
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