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Non i TFLOPS: quanto modello e contesto entrano. Unified memory sul Mac, VRAM dedicata su NVIDIA, runtime e quando scegliere cosa — solo da fonti ufficiali.
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Prima di scaricare un modello fai il conto: pesi + KV cache + margine. Un 8B in Q4_K_M sta intorno ai 4,6 GiB, ma a 32k di contesto la cache ne aggiunge 4. Q4 o Q8 si decide da cosa sbaglia il modello sul tuo compito, non dalla dimensione del file. Terza puntata della Guida AI locale.
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Il codice lo scrivono bene tutti e tre. La differenza è dove vive il confine: nei permessi e negli hook di Claude Code, nelle Run Modes e nella sandbox di Cursor, nel flusso di pull request di Copilot. Confronto sui vincoli, dalla documentazione ufficiale, senza benchmark inventati.
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Un modello che scrive codice a volte importa pacchetti che non esistono, e qualcuno può registrarli. Cosa ha misurato lo studio USENIX 2025, perché la ripetibilità è il vero rischio e i controlli da fare con npm e pip prima di installare.
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Con Ollama 0.40.2 i modelli scaricati prima venivano convertiti al primo avvio e la copia vecchia restava come backup; dalla 0.40.3 la conversione è sospesa. Cosa cambia sul disco, cosa succede se torni indietro e cosa conviene fare.
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Prima di aggiungere un altro modello, metti un gateway davanti. Come configurare AI Gateway di Cloudflare per log senza prompt, cache che serve davvero e un tetto di spesa che risponde 429, con i limiti scritti nella documentazione.
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Cambi base_url e il client resta uguale. Le cose che invece si rompono puntando i tuoi tool su Ollama, LM Studio, llama.cpp o vLLM: nomi dei modelli, tool calling, streaming e due default silenziosi.
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Il file di contesto in root non è un romanzo sul progetto. È un contratto breve: comandi, vincoli, never-do. Cosa tiene in Cursor, Claude Code e nella convenzione AGENTS.md.
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