Alexandr Wang è arrivato in Meta da pochi mesi, portato dentro dall’operazione da 14 miliardi di dollari su Scale AI. E ai dipendenti ha detto una cosa che in pochi si aspettavano così presto. Durante un town hall a porte chiuse del 2 luglio 2026, il meta chief AI officer ha rivelato che il prossimo modello dell’azienda, nome in codice Watermelon, avrebbe già raggiunto le prestazioni di GPT-5.5 sui benchmark interni. La notizia, riportata da fonti vicine all’incontro, ha fatto il giro delle testate tech in poche ore. Tra entusiasmo e parecchio scetticismo.
Meta chief AI officer Alexandr Wang: cosa ha detto ai dipendenti
Wang ha detto allo staff che Watermelon “ha raggiunto” le prestazioni di GPT-5.5 su una serie di valutazioni interne, mai rese pubbliche. Non ha specificato quali test siano stati usati. Non ha condiviso numeri. Ed è un dettaglio che pesa: dichiarazioni fatte a porte chiuse e poi riportate dalla stampa restano, per ora, affermazioni di parte. Come riportato da Benzinga, Wang avrebbe insistito comunque su un punto: si tratta di un salto netto rispetto a tutti i modelli precedenti sviluppati dai laboratori di Meta.
Chi segue l’azienda da tempo ricorda che non è la prima volta che un dirigente Meta anticipa risultati prima ancora che il modello sia pronto per il pubblico. È già successo con altri progetti interni. Uno schema che si ripete ogni volta che l’azienda vuole tenere alta l’attenzione mentre lavora a qualcosa di più grande.
Watermelon userebbe dieci volte più calcolo del modello precedente
Sul lato tecnico, la parte più interessante riguarda le risorse impiegate. Watermelon userebbe “un ordine di grandezza in più” di potenza di calcolo rispetto al modello precedente della stessa famiglia, internamente noto come Avocado — corrispondente a Muse Spark, il primo modello della serie lanciato pubblicamente ad aprile. Un incremento enorme, anche per gli standard attuali. E spiega perché l’addestramento non sia ancora concluso: più il modello cresce, più tempo — e più chip — servono per completare il training e le verifiche successive.
Non è un dettaglio da poco, in un settore dove la scarsità di capacità di calcolo è diventata essa stessa una variabile economica. Ogni azienda che annuncia un salto di scala nel training dice, di fatto, quanta infrastruttura è disposta a mettere sul piatto per restare competitiva.
Meta chief AI officer: perché il confronto con GPT-5.5 non è ancora verificabile
Al momento non esiste alcuna verifica indipendente delle affermazioni di Wang. Watermelon è ancora in addestramento, i benchmark citati non sono stati resi pubblici e Meta non ha comunicato alcuna data di rilascio, né per il 2026 né oltre. Gli osservatori del settore invitano alla cautela: un confronto riportato internamente, per quanto autorevole sia la fonte, non equivale a una valutazione pubblica e replicabile. Fino a quando Meta non renderà disponibile il modello — o almeno i risultati dei test — la sfida a GPT-5.5 resta un primo segnale. Non un risultato accertato.
Una rivalità tra laboratori che si fa sempre più serrata
Il caso Watermelon si inserisce in una tendenza più ampia che, negli ultimi mesi, sta caratterizzando tutto il settore: un’azienda rivendica di aver raggiunto, o quasi, il modello di punta di un concorrente prima ancora di renderlo disponibile. Era successo pochi giorni fa anche a un laboratorio cinese, come abbiamo raccontato in “GLM 5.2 vs Claude: la Cina sfida Anthropic”, dove un modello open source rivendicava prestazioni comparabili a quelle di un modello di punta occidentale. Lo schema si ripete sempre uguale: prima l’annuncio interno o il benchmark non verificato, poi mesi di attesa per il rilascio pubblico che permetta di confermare o smentire.
Per Meta la posta in gioco è alta. L’azienda ha investito somme ingenti nel reclutamento di ricercatori per il suo laboratorio di superintelligenza, guidato proprio da Wang. E ora deve dimostrare che quegli investimenti producono risultati concreti. Non solo promesse.
Cosa aspettarsi nei prossimi mesi da Watermelon
Per ora Meta non ha fissato alcuna finestra di lancio. Il modello resta in addestramento e i benchmark citati da Wang restano chiusi dentro l’azienda. Chi lavora nel settore osserva la vicenda con un misto di curiosità e prudenza: se le prestazioni indicate venissero confermate al momento del rilascio pubblico, Watermelon sarebbe il salto più importante mai compiuto da Meta nella corsa ai modelli di frontiera. Se invece i numeri si ridimensionassero — come già successo in altre occasioni nel settore — resterà l’ennesimo annuncio interno arrivato prima del tempo.
C’è un elemento che vale la pena tenere d’occhio: il calendario. Storicamente Meta ha lasciato passare diversi mesi tra un annuncio interno di questo tipo e il rilascio pubblico del modello corrispondente. Se lo stesso schema dovesse ripetersi con Watermelon, un lancio effettivo non è atteso prima della fine dell’anno. Il che lascerebbe ai concorrenti — da OpenAI ad Anthropic, passando per i laboratori cinesi — tutto il tempo per rispondere con le proprie mosse. Nel frattempo, ogni volta che un grande laboratorio rivendica un primato, gli altri sono costretti a muoversi. Anche prima che i numeri siano davvero confrontabili. Proprio OpenAI, del resto, si è mossa per prima: come abbiamo raccontato, il lancio pubblico di GPT-5.6 è arrivato appena pochi giorni dopo le rivelazioni su Watermelon.
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