Motif Technologies ha presentato i risultati intermedi di Motif-3, il modello linguistico sviluppato nell’ambito del programma sudcoreano per la creazione di un foundation model nazionale indipendente. La versione preview ha ottenuto 44 punti nell’Artificial Analysis Intelligence Index, o AAII, lo stesso risultato attribuito a DeepSeek V4 Pro. Secondo i dati comunicati dall’azienda, si tratta del punteggio più alto raggiunto da un modello sviluppato al di fuori di Stati Uniti e Cina e di un risultato superiore a quello di Inkling, il modello recentemente presentato da Thinking Machines Lab, la società fondata da Mira Murati.
Tra i modelli open source, Motif-3 si colloca dopo Kimi K3 e GLM-5.2 e nello stesso gruppo di DeepSeek V4 Pro e MiniMax M3. Nella graduatoria open source complessiva occupa l’undicesima posizione. Il risultato riguarda però una versione beta e non il modello definitivo. Motif Technologies prevede di pubblicare all’inizio di agosto una versione ulteriormente ottimizzata, in coincidenza con la prossima fase di valutazione del programma governativo.
Motif-3 contiene complessivamente 314 miliardi di parametri ed è stato realizzato con un’architettura proprietaria. L’azienda precisa di non avere modificato o ampliato un modello open source straniero, ma di averlo addestrato da zero secondo un approccio from scratch. L’architettura utilizza una configurazione Mixture of Experts. Durante l’inferenza non vengono attivati contemporaneamente tutti i 314 miliardi di parametri: per ogni richiesta ne vengono utilizzati circa 13 miliardi, equivalenti a poco più del 4% del totale. Il sistema seleziona soltanto gli esperti necessari per elaborare ciascun input, riducendo il volume di calcolo rispetto a un modello denso della stessa dimensione complessiva. Il numero totale dei parametri determina la capacità distribuita tra gli esperti, mentre quello dei parametri attivi incide più direttamente sui costi e sui tempi di inferenza. Il dato dei 13 miliardi di parametri attivati non rende Motif-3 equivalente a un normale modello da 13 miliardi. La capacità complessiva rimane distribuita in una rete molto più ampia, dalla quale il sistema seleziona di volta in volta i componenti più adatti.
Motif Technologies è stata fondata circa un anno e mezzo prima della presentazione dei risultati e dispone di un gruppo di circa 30 persone. Dopo la selezione per il programma nazionale, l’azienda ha sviluppato Motif-3 in circa cinque mesi utilizzando poco più di 700 GPU messe a disposizione dal governo sudcoreano. La quantità di hardware è inferiore rispetto alle infrastrutture normalmente associate all’addestramento dei modelli dei maggiori laboratori internazionali. Il risultato è quindi legato non soltanto alla scala del modello, ma anche all’efficienza dell’architettura, della pipeline di addestramento e dell’utilizzo delle risorse disponibili. La versione preview è già stata distribuita a un numero limitato di clienti, mentre il rilascio pubblico open source è previsto per l’inizio di agosto.
Il punteggio AAII di 44 era stato raggiunto nel febbraio 2026 da Claude Opus 4.6 di Anthropic e nell’aprile successivo da Kimi 2.6 di Moonshot AI. Motif Technologies interpreta questo confronto temporale come un’indicazione di un divario compreso tra tre e cinque mesi rispetto ai principali laboratori internazionali. Il confronto deve tuttavia essere letto nel contesto del benchmark utilizzato. AAII aggrega i risultati ottenuti in differenti prove di ragionamento, conoscenza, programmazione e capacità agentiche, ma non misura direttamente aspetti come affidabilità in produzione, sicurezza, latenza, costo di inferenza o qualità nelle singole lingue. Un’identica valutazione complessiva può quindi derivare da profili prestazionali differenti. La pubblicazione dei risultati dettagliati e l’accesso al modello saranno necessari per verificare in quali attività Motif-3 risulti più competitivo e dove mantenga ancora limiti significativi.
Motif Technologies partecipa al programma insieme a LG AI Research, SK Telecom, Upstage e altri gruppi selezionati dal governo sudcoreano. Le aziende stanno sviluppando modelli indipendenti con l’obiettivo di consolidare competenze nazionali nell’architettura, nell’addestramento e nella gestione dei foundation model. Upstage aveva già comunicato a maggio un risultato AAII di 44,4 punti per Solar Preview. Il CEO Sung Kim ha indicato come obiettivo per la versione definitiva il superamento dei 45 punti. Poiché sia Motif-3 sia Solar sono ancora modelli intermedi, la graduatoria conclusiva potrà essere valutata soltanto dopo la pubblicazione delle versioni definitive prevista da agosto. Anche LG AI Research e SK Telecom dovranno presentare i propri risultati aggiornati. Il valore del programma non dipende esclusivamente dal confronto tra punteggi. Lo sviluppo from scratch consente alle aziende coreane di acquisire controllo sull’architettura, sui dati, sulle procedure di addestramento e sulle successive ottimizzazioni, evitando di limitarsi all’adattamento di modelli stranieri. Motif-3 rappresenta quindi un risultato preliminare significativo per scala, risorse utilizzate e posizione nei benchmark. La verifica decisiva riguarderà la versione finale open source, i risultati dettagliati nelle singole prove e l’efficienza effettiva del modello durante l’utilizzo reale.