NOLO
Confronto onesto

NOLO accanto agli altri servizi privati.

Non contro i giganti che leggono tutto, ma contro gli assistenti che pure prendono sul serio la privacy: Duck.ai di DuckDuckGo, Brave Leo, Venice, Proton Lumo e Le Chat di Mistral. Poi i punteggi reali di benchmark dei modelli che NOLO usa davvero, con le fonti.

Privacy e funzioni

Dove si colloca ciascuno.

In base alla documentazione pubblica di ciascuna azienda a giugno 2026. Le loro condizioni possono cambiare, quindi controlla la fonte se un dettaglio è importante per te.

NOLO Duck.ai Brave Leo Venice Proton Lumo Le Chat
Senza account né email Senzaemail Senzaaccount Senzaaccount
La cronologia resta sul tuo dispositivo Servercifrato Server
Il tuo IP grezzo non arriva mai al modello Parziale Parziale
Ti dice quale modello risponde open-weights Parziale Parziale
Ricerca web in tempo reale
Generazione di immagini Senza Senza
Input vocale Parziale Parziale Senza
Interfaccia completa in 30 lingue Parziale Parziale Parziale Parziale Parziale
Contesto lungo (fino a ~1M di token) Pro Variabile Variabile Variabile Variabile Variabile
App Android APK browser
Piano gratuito €0

Legenda: = supportato · Parziale / Variabile = limitato o condizionato · Senza = non offerto. Fonti: Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.

La lettura onesta: diversi di questi sono davvero buoni, e non siamo qui a far finta del contrario. Duck.ai e Brave Leo sono eccellenti se vivi nel loro browser o vuoi fare una domanda anonima veloce. Proton Lumo cifra la tua cronologia sui suoi server. Ciò che è specifico di NOLO è la combinazione: nessun account, una cronologia che per impostazione predefinita non lascia mai il tuo dispositivo, modelli open-weights che indichiamo per nome e l'intero set di strumenti (ricerca, file, immagini, voce, dati in tempo reale, esportazioni) in un unico spazio di lavoro privato, in 30 lingue.

Benchmark reali

I modelli che NOLO usa, in cifre.

Non sosteniamo di essere l'IA più intelligente al mondo, non è questo il senso di NOLO. Ma meriti di sapere esattamente cosa c'è sotto il cofano. Questi sono i punteggi pubblicati dai fornitori stessi su test pubblici standard, non numeri inventati da noi.

gpt-oss-20b

Free · Fast

Il modello open-weights di OpenAI (Apache 2.0), della stessa famiglia di gpt-oss-120b. Alimenta il piano gratuito. Veloce, e ragiona quando richiesto. La comprensione delle immagini caricate è affidata a un modello di visione condiviso separato, usato su tutti i piani.

MMLU-Pro (conoscenza)85.3
GPQA Diamond (scienze)71.5
AIME 2025 (matematica, con strumenti)98.7

Fonte: OpenAI, model card di gpt-oss (ago 2025). openai.com

gpt-oss-120b

Plus · Ragionamento

Il modello di ragionamento open-weights di OpenAI (Apache 2.0). Alimenta il piano Plus. Pensato per analisi, pianificazione e domande più difficili.

MMLU-Pro (conoscenza)90.0
GPQA (scienze)80.1
AIME 2025 (matematica, con strumenti)97.9

Fonte: OpenAI, model card di gpt-oss (ago 2025). openai.com

DeepSeek V4 Flash

Pro · Contesto lungo

Un efficiente modello Mixture-of-Experts (284B totali, ~13B attivi per token) pensato per documenti enormi. Alimenta il piano Pro. Mostriamo la sua architettura verificata invece di prendere in prestito i punteggi di punta del più grande V4-Pro, perché non sarebbe il modello che stai davvero usando.

Finestra di contesto1M
Token di output massimi384K
Parametri attivi per token~13B

Fonte: specifiche della famiglia DeepSeek V4 (rilasciate ad apr 2026). I punteggi di ragionamento di punta come SWE-bench Verified ~80% appartengono alla variante più grande V4-Pro, non a Flash.

Stesso test: GPQA Diamond

Ragionamento scientifico

A confronto con i modelli aperti che gli altri assistenti attenti alla privacy usano davvero. Un test pubblico, il dato dichiarato da ciascun produttore. I modelli di NOLO in viola acceso.

gpt-oss-120b · NOLO Plus80.1
gpt-oss-20b · NOLO Free71.5
Llama 3.3 70B50.5
Claude 3.5 Haiku40.8
Mistral Small 336.9

Questi tre sono i modelli aperti dietro Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat e Proton Lumo. Fonti: schede dei modelli di Meta, Anthropic e Mistral.

Stesso test: MMLU-Pro

Conoscenza ampia

Conoscenza di livello professionale su più materie. Stesso test pubblico, dati pubblicati dai produttori stessi.

gpt-oss-120b · NOLO Plus90.0
gpt-oss-20b · NOLO Free85.3
Llama 3.3 70B68.9
Claude 3.5 Haiku63.4

Mistral Small 3 riporta MMLU (81.0), non MMLU-Pro, quindi qui lo lasciamo fuori per mantenere il test identico. Fonti: schede dei modelli di Meta e Anthropic.

Cosa significano: MMLU-Pro verifica una vasta conoscenza su materie professionali; GPQA è scienza a livello universitario avanzato; AIME è matematica da competizione. Laboratori diversi eseguono i test in modo leggermente diverso, quindi tratta i confronti tra modelli come una guida, non come un photo finish. Ogni numero qui sopra è la cifra pubblicata dal creatore stesso del modello, con il link alla fonte.

Buoni modelli. Nessun account. Onesti su entrambe le cose.

Provalo e vedi come si comporta con il tuo lavoro.