Aleph Alpha ha presentato Kolibri, un nuovo modello open-weight in tedesco e inglese progettato soprattutto per applicazioni di sovereign AI, pubblica amministrazione, difesa e settori industriali sensibili nei quali il controllo diretto sui dati e sull’infrastruttura rappresenta un requisito centrale. Il modello arriva circa un anno dopo il cambio di strategia dell’azienda tedesca, che ha abbandonato la competizione sui grandi modelli generalisti destinati al mercato consumer e al B2B orizzontale per concentrarsi su amministrazioni pubbliche, difesa e infrastrutture critiche. Aleph Alpha aveva inizialmente puntato a diventare una sorta di alternativa europea a OpenAI, ma il divario di capitale, capacità computazionale ed ecosistema rispetto ai grandi operatori statunitensi ha portato l’azienda a riorganizzare il proprio posizionamento, rafforzando le collaborazioni con gruppi tedeschi come Rheinmetall e orientandosi sempre più verso il B2G. In questo quadro Kolibri non nasce quindi con l’obiettivo principale di conquistare la vetta dei benchmark generalisti, ma come dimostrazione tecnologica di un modello controllabile, distribuibile localmente e sviluppato secondo requisiti compatibili con gli standard europei di sovranità tecnologica. La presentazione è avvenuta il 3 ottobre, data della Giornata dell’Unità Tedesca, scelta che sottolinea ulteriormente il legame del progetto con il tema della sovranità digitale nazionale ed europea.
Dal punto di vista architetturale, Kolibri utilizza una struttura Mixture of Experts con 78,1 miliardi di parametri complessivi, ma ne attiva soltanto circa 3,46 miliardi per ciascun token, pari a circa il 4,4% del totale. La scelta consente di mantenere una capacità complessiva elevata limitando contemporaneamente il costo computazionale dell’inferenza, un aspetto importante soprattutto per installazioni on-premise. Aleph Alpha ha infatti progettato il modello affinché possa essere distribuito direttamente all’interno delle infrastrutture del cliente senza dipendere obbligatoriamente da cloud esterni o dalle API dei grandi fornitori statunitensi, caratteristica particolarmente rilevante per amministrazioni pubbliche, organizzazioni militari e imprese che gestiscono informazioni sensibili. Il modello è stato sviluppato con un ciclo particolarmente rapido: secondo Aleph Alpha, il pre-training vero e proprio è stato avviato meno di due mesi prima del rilascio, mentre il lavoro sulle fondamenta e sulla pipeline di addestramento era iniziato a gennaio attraverso la Model Factory interna, pensata per consentire iterazioni frequenti e rendere più efficiente la produzione di nuovi modelli specializzati.
Una delle caratteristiche principali di Kolibri è la forte specializzazione sulla lingua tedesca. Dei circa 24.000 miliardi di token utilizzati complessivamente per il pre-training, il 21,3% è costituito da contenuti in tedesco, per un volume superiore a 2.000 miliardi di token. L’obiettivo è migliorare la capacità del modello di gestire strutture linguistiche tipiche del tedesco, comprese le parole composte particolarmente lunghe, ma soprattutto testi legali, amministrativi e istituzionali, cioè proprio i contesti nei quali Aleph Alpha intende utilizzare maggiormente il sistema. Un altro elemento centrale riguarda la gestione dell’incertezza: Kolibri è stato progettato affinché, quando non possiede informazioni sufficienti o non può determinare una risposta con sufficiente affidabilità, possa scegliere di non rispondere invece di produrre un contenuto plausibile ma potenzialmente errato. Questa capacità viene misurata attraverso il benchmark interno AA-Omniscience, nel quale il modello raggiunge un valore del 44%, ed è stata sviluppata con l’obiettivo di ridurre le allucinazioni soprattutto negli ambienti nei quali una risposta inesatta può avere conseguenze operative rilevanti. Secondo Jonas Andrulis, fondatore e CEO di Aleph Alpha, Kolibri è stato costruito espressamente per scenari mission-critical nei quali governi e grandi organizzazioni vogliono mantenere il pieno controllo sia della tecnologia sia dei propri dati.
L’intera catena di sviluppo è stata inoltre organizzata affinché dati, addestramento e distribuzione rimangano sotto controllo europeo. Aleph Alpha dichiara che le attività sono state gestite all’interno dell’Unione Europea, principalmente tra Germania e Finlandia, con l’obiettivo di rispettare i requisiti dell’AI Act europeo, del GDPR e delle linee guida sul copyright. La società presenta quindi Kolibri non soltanto come un modello linguistico, ma come parte di un’infrastruttura pensata per organizzazioni che devono dimostrare dove vengono elaborati i dati, chi controlla il sistema e quali regole vengono applicate lungo l’intero ciclo di vita del modello. I pesi sono stati pubblicati su Hugging Face con licenza Apache 2.0, permettendo agli utilizzatori di scaricare, modificare e ridistribuire il modello secondo i termini previsti dalla licenza, e rendendo possibile anche l’integrazione in infrastrutture proprietarie completamente isolate da servizi esterni. In questo modo Aleph Alpha combina la disponibilità open-weight con un posizionamento fortemente orientato al controllo locale e alla conformità normativa, elementi che costituiscono il nucleo della strategia con cui l’azienda intende differenziarsi dai grandi modelli generalisti sviluppati dalle piattaforme statunitensi.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)