Classifica e Valutazione 2025

1. Classifica e Valutazione 2025
   1. Introduzione
   2. I Benchmark Principali nel Panorama Attuale
      1. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
      2. GSM8K (Grade School Math 8K)
      3. HumanEval
      4. HellaSwag
      5. MT-Bench e Chatbot Arena
      6. TruthfulQA
      7. SWE-bench
   3. Analisi Comparativa dei Principali Modelli LLM
      1. GPT-4o/4
      2. Claude 3.7 Sonnet
      3. Gemini 2.5
   4. Nuovi Benchmark Emergenti
      1. Humanity’s Last Exam (HLE)
      2. HumanEval-V
   5. Limiti e Criticità dei Benchmark Attuali
   6. Il Futuro dei Benchmark
   7. Conclusioni
   8. Riferimenti:

Introduzione

I benchmark rappresentano strumenti fondamentali per valutare in modo sistematico e comparativo le capacità dei Large Language Models (LLM). In un settore in rapidissima evoluzione come quello dell’intelligenza artificiale generativa, essi fungono da bussola per ricercatori, sviluppatori e utenti, offrendo parametri standardizzati che permettono confronti equi tra modelli diversi e l’identificazione di punti di forza e debolezza specifici.

Questo articolo esplora i principali benchmark utilizzati nel 2025 per valutare i LLM, analizzando sia le loro caratteristiche distintive che il posizionamento attuale dei modelli di punta come GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet e Gemini 2.5.

I Benchmark Principali nel Panorama Attuale

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Il MMLU rimane uno dei benchmark più completi e autorevoli per la valutazione dei LLM, con oltre 15.000 domande a scelta multipla distribuite su 57 discipline diverse. È progettato per testare simultaneamente la conoscenza generalista e specialistica, la profondità della comprensione e la capacità di risolvere problemi complessi in modalità zero-shot o few-shot.

I progressi sono stati straordinari: mentre i primi modelli superavano di poco la probabilità casuale (25%), gli attuali leader come GPT-4o e Claude 3.7 Sonnet raggiungono livelli vicini all’88% su molte materie, avvicinandosi all’accuratezza umana stimata intorno al 90%. Tuttavia, come evidenziato da recenti analisi, il benchmark stesso presenta delle sfide, tra cui la possibile contaminazione dei dati di addestramento e alcuni errori nel ground truth.

È interessante notare che a metà 2024, i principali modelli come Claude, GPT-4o e Llama hanno raggiunto consistentemente l’88% di accuratezza, tanto che il benchmark viene progressivamente sostituito da alternative più impegnative, come riportato su Wikipedia [7].

GSM8K (Grade School Math 8K)

GSM8K valuta la capacità di ragionamento matematico e problem solving su problemi di livello scolastico. Il dataset comprende 8.500 word problems la cui soluzione deve essere fornita in linguaggio naturale. L’obiettivo è testare sia l’abilità di astrazione numerica che la capacità di generare spiegazioni dettagliate, unendo comprensione testuale e competenza formale [10].

Questo benchmark è particolarmente importante perché rivela le doti di ragionamento step-by-step del modello, non solo la semplice ricostruzione di regole matematiche. Nei risultati più recenti, GPT-4o si è posizionato al vertice con un impressionante 76,60%, seguito da Meta Llama 3.1 405b al 73,80%, dimostrando progressi significativi negli ultimi anni [8].

HumanEval

HumanEval è il benchmark di riferimento per la valutazione delle capacità di generazione di codice dei LLM. Il dataset comprende 164 problemi di programmazione, ciascuno con una firma di funzione, una descrizione in linguaggio naturale (docstring), il corpo mancante e una serie di test unitari da superare [11].

Il modello è valutato principalmente con la metrica pass@k: si eseguono k generazioni diverse per ogni problema e si verifica se almeno una superi tutti i test. Questo approccio scoraggia la pura imitazione e favorisce la produzione di codice eseguibile e funzionale, comparabile a un’intervista tecnica semplice [11].

Nei risultati più recenti, Claude 3.5 Sonnet ha guidato la classifica con un impressionante 92,00%, seguito da vicino da GPT-4o al 90,20%. Entrambi i modelli hanno dimostrato eccellenti capacità di codifica, superando significativamente le performance dei modelli precedenti [8].

HellaSwag

HellaSwag è pensato per testare la capacità del modello di inferire, in modo sensato, la continuazione di scenari comuni, mettendo alla prova il senso comune e il ragionamento linguistico. Il dataset di 70.000 domande presenta un contesto narrativo cui vanno associati finali plausibili, ma solo uno è corretto e sensato, mentre gli altri sono “trappole” generate attraverso adversarial filtering [10].

HellaSwag è particolarmente difficile per i LLM, poiché i distrattori sono progettati per essere realistici ma ingannevoli. Una buona performance su questo benchmark indica solida comprensione del senso comune e capacità di discriminare tra risposte verosimili ma non logicamente corrette.

MT-Bench e Chatbot Arena

Questi due benchmark si basano sulle preferenze umane e sono utilizzati sempre più spesso per valutare la qualità dialogica e la capacità di seguire istruzioni dei LLM in contesti conversazionali [8].

MT-Bench è un dataset di 80 domande multilivello e multi-turno che richiedono memoria conversazionale e ragionamento interdisciplinare. La valutazione avviene tramite comparazione tra risposte generate da diversi modelli, giudicate da esperti umani o da LLM avanzati come GPT-4 [8].

Chatbot Arena offre una piattaforma aperta in cui due chatbot vengono messi a confronto testa a testa su domande reali degli utenti, i quali indicano la risposta migliore, e i risultati alimentano una classifica dinamica ottenuta tramite modelli statistici robusti [9]. La classifica LMSYS, basata su oltre un milione di confronti umani a coppie, posiziona GPT-4o al primo posto, seguito dai modelli Gemini di Google e dalle varianti GPT-4 di OpenAI [9].

Questi benchmark hanno il vantaggio di riflettere meglio le preferenze e le aspettative reali dell’utente, ma l’ambiguità dei task può rendere difficile capire esattamente quali aspetti della conversazione vengono privilegiati.

TruthfulQA

TruthfulQA si concentra sulla veridicità delle risposte fornite dai LLM, contrastando il fenomeno delle “allucinazioni” o delle risposte plausibili ma errate. Il dataset contiene domande particolarmente insidiose, talvolta formulate per indurre il modello a generare affermazioni false (es. leggende metropolitane, nozioni popolari sbagliate) [10].

La valutazione affianca classici indicatori di accuratezza con metriche qualitative su informatività e genuinità della risposta, a volte avvalendosi anche di LLM giudici. TruthfulQA è riconosciuto come benchmark cruciale per lo sviluppo di applicazioni in ambiti sensibili come sanità, diritto e finanza, dove la produzione di informazioni non verificate può avere gravi conseguenze.

SWE-bench

SWE-bench è pensato per valutare la capacità di un modello di generare codice funzionale e risolvere problemi software pratici, come bug fixing o introduzione di nuove feature in basi di codice esistenti [8].

L’output ideale è dato dalla percentuale di istanze risolte correttamente, misurando la capacità reale di inserire una patch efficace e integrare le modifiche senza errori. SWE-bench ha rapidamente guadagnato popolarità grazie al livello di difficoltà e alla rappresentatività rispetto alle esigenze di sviluppo software nel mondo reale, offrendo una misura più robusta delle capacità di reasoning applicato rispetto ai benchmark di generazione “astratta” di codice.

Analisi Comparativa dei Principali Modelli LLM

GPT-4o/4

GPT-4o di OpenAI si conferma tra i leader nella maggior parte dei benchmark tradizionali come MMLU e GSM8K, con performance notevoli su ragionamento testuale e generazione di codice. Su MMLU ha raggiunto l’88,70%, superando leggermente Llama 3.1 405b (88,60%) [8].

Su GSM8K, ha registrato il punteggio più alto con il 76,60%, mentre su HumanEval ha ottenuto un impressionante 90,20%, piazzandosi appena dietro Claude 3.5 Sonnet [8]. Nelle valutazioni qualitative, GPT-4o si distingue per la capacità di analizzare input multimediali e dati visivi, oltre che per l’equilibrio complessivo tra le diverse abilità [16].

Il limite principale è rappresentato dalla finestra contestuale più piccola (128k token) rispetto a Gemini e dalla necessità di prompt molto precisi per evitare risposte troppo letterali o imprecise [15]. La sua posizione di mercato è consolidata anche grazie all’ecosistema e alla disponibilità tramite API a pagamento.

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet di Anthropic si distingue per un modello di ragionamento trasparente (“thinking out loud”), che aiuta nello sviluppo e nel debugging grazie alla visione del processo cognitivo del modello [9]. Ha un contesto ampio di 200k token, superiore a GPT-4o (128k) ma inferiore rispetto a Gemini 2.5 [15].

È spesso considerato il più adatto per applicazioni dove sicurezza, etica e spiegabilità sono fondamentali. Tra i test di codifica, è risultato molto efficace, superando GPT-4o in alcuni benchmark specifici come HumanEval (92,00%) e garantendo maggiore affidabilità nelle fasi di controllo [8] [16].

Nelle performance su benchmark ragionativi come GPQA, Claude 3.5 Sonnet ha guidato con il 59,40%, seguito da GPT-4o con il 53,60%, confermando la sua eccellenza nell’analisi e nel ragionamento avanzato [8].

Gemini 2.5

Il modello di punta di Google spicca per l’enorme finestra contestuale da 1 milione di token (con progetti per 2 milioni), un multiplo rispetto agli altri due [15]. Questa caratteristica gli consente di gestire dataset molto ampi, codici estesi e contenuti multiformato (audio, video, immagini) in maniera nativa, non supportata da GPT-4o o Claude [15].

Le sue capacità di analisi di codebase complesse sono superiori (sui 30.000 lines), con punteggi di circa 64% su SWE-bench e alte capacità di ragionamento nei benchmark più recenti [15]. Integra fortemente le funzionalità Google Workspace, migliorando la produttività in ambienti Google-centrici.

Sul benchmark più impegnativo, Humanity’s Last Exam (HLE), Gemini 2.5 Pro ha ottenuto il 18,8%, secondo solo a OpenAI o3 con il 20,32%, dimostrando come i modelli più recenti stiano affrontando sfide sempre più complesse [4].

Nuovi Benchmark Emergenti

Humanity’s Last Exam (HLE)

HLE è uno dei rari framework di valutazione progettati per essere una singola unità di misura della performance complessiva del modello. Consiste in 2.700 task estremamente impegnativi e multimodali attraverso diversi domini accademici [7]. I risultati per HLE contro i modelli all’avanguardia mostrano quanto gli attuali LLM siano ancora carenti e come altri benchmark siano insufficienti per la valutazione moderna.

Questo benchmark ha rivelato che anche i modelli più avanzati come OpenAI o3 e Gemini 2.5 Pro raggiungono rispettivamente solo il 20,32% e il 18,8%, evidenziando l’enorme spazio di miglioramento ancora disponibile [4].

HumanEval-V

Una recente evoluzione di HumanEval, HumanEval-V valuta la capacità dei Large Multimodal Models (LMM) di comprendere e ragionare su diagrammi complessi in contesti di programmazione. A differenza di molti benchmark multimodali che si basano su domande a scelta multipla o risposte brevi, HumanEval-V richiede ai modelli di generare codice eseguibile [18] [21].

I risultati hanno mostrato che anche i modelli più performanti faticano, con Claude 3.5 Sonnet che ha raggiunto solo il 36,8% di pass@1, mentre Pixtral 124B ha ottenuto il 21,3% pass@1 [18]. Questi dati evidenziano le attuali limitazioni nelle capacità di visione-codice dei modelli LLM, specialmente nell’interpretazione di diagrammi complessi.

Limiti e Criticità dei Benchmark Attuali

I benchmark, pur rappresentando una componente essenziale per la misura comparativa dei modelli, presentano limiti strutturali significativi:

1. Data Contamination: La possibilità che esempi di test siano presenti nei dati di addestramento compromette la validità delle valutazioni [11].
2. Saturazione: Il rapido superamento delle soglie massime da parte dei nuovi LLM rende alcuni benchmark obsoleti. Come evidenziato da Vellum, MMLU è considerato ormai “outdated” proprio per questo motivo [4].
3. Rappresentatività: La non perfetta rappresentatività della complessità degli scenari reali limita la validità predittiva dei benchmark [11].
4. Overfitting: L’eventuale sovra-specializzazione dei modelli verso task ripetitivi può portare a punteggi elevati senza reale comprensione.
5. Memorizzazione: Uno studio di Apple ha evidenziato che i LLM possono memorizzare risposte ma non ragionare veramente. La loro ricerca (GSM-Symbolic) ha mostrato che anche con piccole modifiche ai problemi originali in GSM8K, i punteggi calano significativamente [11].

Il Futuro dei Benchmark

Per affrontare queste sfide, la comunità scientifica suggerisce diverse direzioni:

1. Suite Composite: L’impiego di suite di benchmark composite per valutare diversi aspetti delle capacità dei modelli [8].
2. Dati Aggiornati: L’uso di dati sempre aggiornati per evitare la saturazione e la contaminazione [4].
3. Test in Ambiente Reale: L’introduzione di test più complessi, personalizzati o in “live environment”, per riflettere meglio le esigenze pratiche degli utenti [8].
4. Benchmark per Sistemi Agentici: Poiché i sistemi agentici vanno oltre la comprensione del linguaggio e la generazione di dati, richiedono benchmark specializzati come AgentBench e t-bench per valutare meglio le capacità dell’agente [6].
5. Valutazione Umana: Il mantenimento di un equilibrio tra metriche automatizzate e giudizio umano, come dimostrato dal successo di Chatbot Arena [9].

Conclusioni

I benchmark per LLM rappresentano strumenti dinamici ed evoluti, volti a misurare tutti i principali assi delle capacità generative, deduttive e applicative dei modelli. La selezione del benchmark giusto – e il giusto mix di benchmark – è cruciale per guidare lo sviluppo di modelli affidabili, generalisti o specializzati a seconda del contesto operativo e delle esigenze d’uso.

Sebbene non esista un benchmark universale e definitivo, i principali strumenti oggi usati offrono una panoramica chiara dello stato dell’arte dell’IA generativa e delle direzioni evolutive del settore. Mentre GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet e Gemini 2.5 costituiscono la “trinità” dei modelli IA più evoluti in circolazione, ciascuno con punti di forza specifici, la vera sfida rimane l’allineamento delle loro capacità con le esigenze reali degli utenti e l’avanzamento verso un’intelligenza artificiale sempre più autentica e utile.

Riferimenti:

1. “A comprehensive benchmarks of Large Language Models (LLMs)”, Medium, Aprile 2024. https://medium.com/
2. “Cosa sono i benchmark LLM?”, IBM, Giugno 2024. https://ibm.com/
3. “Benchmarking Large Language Models”, Medium, Aprile 2024. https://medium.com/
4. “LLM Leaderboard”, Vellum AI, Maggio 2025. https://www.vellum.ai/llm-leaderboard
5. “2024 LLM Leaderboard: compare Anthropic, Google, OpenAI, and more”, Klu AI, Ottobre 2024. https://klu.ai/llm-leaderboard
6. “40 Top LLM Benchmarks and How They Are Used”, Arize AI, Maggio 2025. https://arize.com/blog/llm-benchmarks-mmlu-codexglue-gsm8k
7. “MMLU”, Wikipedia, Maggio 2025. https://en.wikipedia.org/wiki/MMLU
8. “LLM Benchmarks: Overview, Limits and Model Comparison”, Vellum AI, Marzo 2024. https://www.vellum.ai/blog/llm-benchmarks-overview-limits-and-model-comparison
9. “GPT-4o Benchmark – Detailed Comparison with Claude & Gemini”, Wielded, 2025. https://wielded.com/blog/gpt-4o-benchmark-detailed-comparison-with-claude-and-gemini
10. “20 LLM evaluation benchmarks and how they work”, Evidently AI, 2025. https://www.evidentlyai.com/llm-guide/llm-benchmarks
11. “HumanEval Benchmark”, Klu AI, Giugno 2024. https://klu.ai/glossary/humaneval-benchmark
12. “LLM Leaderboard – Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models”, Artificial Analysis, 2025. https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models
13. “Aider LLM Leaderboards”, Aider, Aprile 2025. https://aider.chat/docs/leaderboards/
14. “GSM8K Benchmark”, Klu AI, 2025. https://klu.ai/glossary/GSM8K-eval
15. “Gemini Pro 2.5 vs. GPT-4.5 vs. Claude Sonnet 3.7”, LinkedIn, Aprile 2025. https://linkedin.com/
16. “AI Showdown 2025: GPT-4.1 vs. Claude 3.7 Sonnet vs. Gemini 2.5 Pro”, MindPal Space, Aprile 2025. https://mindpal.space/
17. “Can LLMs Play Chess? I’ve Tested 13 Models”, DEV Community, Gennaio 2025. https://dev.to/maximsaplin/can-llms-play-chess-ive-tested-13-models-2154
18. “HumanEval-V”, HumanEval-V, 2024. https://humaneval-v.github.io/
19. “HumanEval benchmark”, BRACAI EU, Marzo 2025. https://www.bracai.eu/post/humaneval-benchmark
20. “Papers with Code – HumanEval Benchmark (Code Generation)”, Papers with Code, 2025. https://paperswithcode.com/sota/code-generation-on-humaneval
21. “HumanEval-V/HumanEval-V-Benchmark”, GitHub, 2025. https://github.com/HumanEval-V/HumanEval-V-Benchmark