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Annunci, tutorial, analisi dei modelli e changelog dal team di AIHubMix.

GLM-5.3 Prime vs GLM-5.3: vale la pena pagare il doppio per la velocità?

GLM-5.3 Prime non è un nuovo modello. Utilizza gli stessi pesi di GLM-5.3, ma in una modalità di serving più veloce: la modalità Prime di Alibaba Cloud Model Studio, che promette una velocità di generazione da 1,5 a 2 volte superiore a quella dell’API standard. La qualità delle risposte dovrebbe essere la stessa. Il sovrapprezzo si paga per i token al secondo. Su AIHubMix, glm-5.3-prime costa $2.35 per milione di token in input e $8.23 per milione di token in output, circa 2,1 volte il prezzo attuale di GLM-5.3. In breve: Ne vale la pena quando una persona o un ciclo di agenti resta in

21 ottobre 202610 min di letturaOpinioni

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  Template di foto AI per Halloween: 24 look per selfie, coppie, animali domestici e negozi

  24 look AI per foto di Halloween già pronti su AIHubMix, per costumi, coppie, animali domestici e negozi. Scegline uno, aprilo nel Playground con il prompt già compilato e aggiungi la tua foto.

  20 ottobre 20266 min di letturaAnnunci
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  Claude Code settings.json e variabili d’ambiente: URL di base, token di autenticazione e modello

  Claude Code legge la configurazione dai file di impostazioni JSON e dalle variabili d’ambiente. Per usarlo tramite un gateway anziché tramite l’API di Anthropic, servono due variabili, ANTHROPIC_BASE_URL e un token, e in genere anche un modello. Le variabili sono semplici. A confondere è dove inserirle, perché la stessa variabile può trovarsi nel profilo della shell, in diversi file settings.json e nelle impostazioni di VS Code. Questa guida parte da una configurazione funzionante, poi spiega dove si trovano i file, quale

  20 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5: una correzione di bug, tre conti

  Tre modelli di programmazione economici sono usciti nell'arco di quattro settimane: DeepSeek V4.1 Flash (con l'aggiornamento 1017), Claude Haiku 5.5 e MiniMax M3.1 Flash, che per la prima settimana è stato presentato come l'anonimo Space Bunny. Tutti e tre hanno una finestra di contesto da 1M token e costano tra $0.10 e $0.17 per milione di token in input. Quale conviene usare per la programmazione di tutti i giorni? AIHubMix ha sottoposto tutti e tre allo stesso bug fix, tre volte ciascuno, usando una sola chiave API. Ogni modello ha corretto il bug in modo impeccabile ogni volta, ma i costi e

  19 ottobre 20267 min di letturaOpinioni
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  Livelli di sforzo di MiniMax M3.1 Flash: perché l’impostazione predefinita costa 7× per la stessa correzione di bug

  MiniMax M3.1 Flash ha cinque livelli di ragionamento e non si può disattivare. Se non scegli un livello, il modello seleziona quello più approfondito. La guida alla generazione di testo di MiniMax dice che lo sforzo «per impostazione predefinita è max se omesso». È facile non accorgersi di quanto sia costosa questa impostazione predefinita. AIHubMix ha eseguito la stessa correzione di due bug a ogni livello. L’impostazione predefinita ha usato circa 10× i token di ragionamento di low e ha richiesto circa 6× più tempo; tutte le esecuzioni, a ogni livello, hanno superato tutti i 215 test. Il costo del ragionamento del modello è aumentato con il livello

  19 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  Passare da MiniMax M2.5/M2.7 prima del 18 novembre: risolvere l’errore 400 «requires adaptive thinking» di M3.1 Flash

  MiniMax ritirerà M2.5 e M2.7 il 18 novembre 2026 e la transizione è già iniziata. Dal 19 ottobre, le due vecchie famiglie non sono più disponibili per i nuovi utenti e le richieste dei piani che le indicano vengono servite da M3.1 Flash. Se usi il pagamento a consumo, hai quattro settimane per cambiare manualmente l’ID del modello. La maggior parte del codice per M2.7 funziona su M3.1 Flash senza modifiche. Il problema dipende da una scelta di progettazione: M3.1 Flash pensa sempre e, a meno che tu non indichi diversamente, lo fa al livello più profondo. Ne derivano un

  19 ottobre 20269 min di letturaTutorial
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  MiniMax M3.1 Flash è Space Bunny: cosa è cambiato rispetto a M2.7 e M3 e quanto costa

  A fine settembre, un modello senza il nome del produttore in evidenza ha conquistato la vetta della classifica giornaliera di OpenRouter, davanti a DeepSeek V4.1 Flash, ed è rimasto il modello più usato su OpenCode per cinque giorni di fila. Era elencato come Space Bunny Alpha ed era gratuito. Quel modello era MiniMax M3.1 Flash. Al 19 ottobre 2026 puoi chiamarlo a consumo su AIHubMix con l’ID minimax-m3.1-flash, al costo di $0.165 per milione di token di input e $0.66 per milione di token di output. In breve: Sostituisce M2.7. Dal 19 ottobre, MiniMax instrada verso M3.1

  19 ottobre 20268 min di letturaNotizie
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  Come configurare Codex config.toml: API personalizzata, proxy ed errori comuni

  Codex conserva tutte le impostazioni in un unico file, config.toml: quale modello usare, quale API chiamare e quanta autonomia concedere all'agente senza chiedere. Il formato è cambiato più volte nel 2026 e molte guide pubblicate a inizio anno mostrano impostazioni che ora impediscono a Codex di avviarsi. Questa guida propone prima una configurazione funzionante, poi illustra gli aspetti che la maggior parte delle persone modifica: profili, impostazioni di progetto, sandbox e proxy. In fondo trovi un elenco degli errori più probabili e il significato di ciascuno.

  19 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs V4 Pro: Flash è finalmente all’altezza?

  L’offerta di DeepSeek ha una forma insolita questo autunno. V4 Pro 0813 è il modello più grande e costoso: nelle ore di punta, l’output costa $3.96 per 1M token, 3.3 volte i $1.20 di Flash. Ma Flash è stato riaddestrato due volte dal lancio di Pro ad agosto e, con l’aggiornamento del 17 ottobre, V4.1 Flash 1017 supera ora Pro in tutti i benchmark agentici e di programmazione che DeepSeek pubblica per entrambi. È rimasto qualche compito di programmazione o attività agentica per cui valga la pena pagare il sovrapprezzo di Pro? Stando ai dati di DeepSeek, ben pochi. Pro

  19 ottobre 20266 min di letturaOpinioni
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  DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Claude Haiku 5.5: quale modello economico scegliere per gli agenti di coding da terminale?

  A dieci giorni di distanza, i due modelli per agenti più economici e affidabili di ottobre 2026 sono arrivati da direzioni opposte. Anthropic ha lanciato Claude Haiku 5.5 il 7 ottobre, al prezzo di $0.10 per l’input e $0.50 per l’output ogni 1M token, presentandolo come subagente che affianca Sonnet e Opus. DeepSeek ha risposto il 17 ottobre con V4.1 Flash 1017, un aggiornamento pensato proprio per le attività di coding end-to-end. La scelta si riduce a un’unica attività: una sessione di coding da terminale in Claude Code, in cui l’agente legge file, esegue test e modifica codice

  19 ottobre 20267 min di letturaOpinioni
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  Migrazione a DeepSeek V4.1 Flash 1017: l’errore 400 di reasoning_content, il cambio silenzioso di alias e la fatturazione nelle ore di punta

  La maggior parte delle migrazioni inizia cambiando il nome di un modello. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ha fatto il contrario: il 17 ottobre 2026 DeepSeek ha mantenuto il nome deepseek-flash, cambiando il modello a cui rimanda. Chiunque chiamasse deepseek-flash, deepseek-v4-flash o deepseek-v4-flash-vision-exp tramite l’API di DeepSeek è passato al nuovo modello senza modificare una riga di codice. Su AIHubMix il nuovo checkpoint ha un ID dedicato, deepseek-v4.1-flash-1017, quindi puoi scegliere quando migrare. In ogni caso, ecco i problemi da verificare: Probl

  19 ottobre 20269 min di letturaTutorial