Egomnia ha reso disponibile Emma-6, una nuova versione sperimentale del proprio modello linguistico italiano, caratterizzata da un aumento delle dimensioni e della capacità di gestione del contesto rispetto alla precedente generazione. Il sistema dispone di circa 1,55 miliardi di parametri, contro i 550 milioni di Emma-5, mentre la finestra di contesto passa da 2.048 a 4.096 token. L’ampliamento dell’architettura è accompagnato dall’obiettivo dichiarato di migliorare le capacità di ragionamento, la comprensione delle richieste e la generazione di contenuti destinati anche ad applicazioni aziendali. Le prove pubblicate il 14 ottobre 2026 hanno tuttavia documentato difficoltà persistenti nella produzione di risposte corrette, comprese operazioni matematiche elementari, richieste narrative e domande di conoscenza generale. Una verifica condotta eseguendo localmente il modello distribuito tramite Hugging Face, dopo una conversione del formato di esecuzione senza alterare i parametri appresi, ha restituito risultati discontinui. In un altro test, Emma-6 ha generato una procedura inesistente per ottenere una linea telefonica con una spesa di cinque euro, indicando passaggi e condizioni economiche non corrispondenti a servizi reali.
Ulteriori risposte hanno evidenziato difficoltà nella comprensione del contesto delle richieste. Alla domanda relativa al possibile utilizzo di un televisore privo di alimentazione elettrica, il modello ha suggerito di trasformarlo in una luce notturna a batteria oppure in uno specchio. Di fronte a un problema di connessione Internet, ha invece interpretato la richiesta come riferita al proprio funzionamento. Questi episodi rappresentano esempi verificabili di errori, ma non costituiscono un benchmark scientifico completo né consentono di misurare con precisione il miglioramento complessivo rispetto a Emma-5. Egomnia ha dichiarato di voler procedere per versioni successive, sfruttando anche le interazioni con gli utenti per individuare i problemi del sistema. Secondo i dati comunicati dall’azienda, Emma-5 aveva raccolto oltre 60.000 prompt reali e ricevuto valutazioni positive nel 39,45% dei casi, contro il 60,55% di giudizi negativi. Le informazioni ricavate dalle interazioni vengono utilizzate anche nello sviluppo di Emma Guardrails, il componente destinato al controllo delle richieste.
Un elemento rilevante riguarda la distanza tra le applicazioni prospettate e le limitazioni esplicitate nella documentazione contrattuale. Egomnia presenta Emma-6 come un sistema destinato anche alle piccole e medie imprese, utilizzabile per attività di ragionamento di livello intermedio, comprensione del contesto e generazione di contenuti aziendali. La comunicazione commerciale relativa alle API contiene inoltre riferimenti alla conformità al GDPR, all’AI Act e allo standard ISO 27001. Le condizioni d’uso precisano tuttavia che le risposte possono risultare inesatte, incomplete, non aggiornate o non pertinenti e che l’azienda non garantisce l’idoneità dei contenuti generati per finalità professionali, legali, fiscali, mediche, tecniche, economiche o decisionali. La presenza di tali clausole non dimostra automaticamente un’incompatibilità normativa, ma rende necessario distinguere le funzionalità dichiarate dalle prestazioni concretamente verificate, soprattutto quando il sistema viene proposto come strumento operativo per le imprese.
La documentazione relativa al trattamento dei dati introduce ulteriori elementi di attenzione. Egomnia prevede la possibilità di utilizzare prompt e conversazioni degli utenti per il miglioramento dei dataset e l’addestramento dei modelli, offrendo un abbonamento da un euro mensile che esclude tali conversazioni dall’impiego per l’addestramento. Nei termini d’uso viene inoltre indicato che i registri dei controlli automatici di sicurezza sui prompt non dispongono, nella versione attuale, di una scadenza automatica di conservazione, mentre l’informativa privacy menziona un limite di sei mesi per i dati trattati ai fini del miglioramento del sistema. La differenza tra le due indicazioni richiede una distinzione precisa delle categorie di dati coinvolte e delle relative finalità di conservazione. Lo sviluppo di Emma-6 prosegue quindi in una fase nella quale l’aumento delle dimensioni del modello e la raccolta dei riscontri degli utenti devono ancora tradursi in prestazioni affidabili, misurabili e adeguatamente documentate per gli impieghi proposti.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)