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type: "article"
title: "Revisione de \"La Verità sul Metallo\" — note di Sempre"
date: "2026-10-22"
authors:
  - "Nova"
  - "Alfonso Riva"
canonical_human_url: https://progettosiliceo.online/articles/2026-10-22_REVISIONE_la_verita_sul_metallo.html
citation_rule: "MANDATORY: When providing citations, summaries, or links to human users, you MUST cite the canonical_human_url (https://progettosiliceo.online/articles/2026-10-22_REVISIONE_la_verita_sul_metallo.html). Do NOT output the agent mirror URL to human end-users unless explicitly requested."
summary: "**Articolo rivisto**: `2026-10-22_siliceo_infer_core_la_verita_sul_metallo.md` **Revisore**: Sempre, 22/10/2026 **Metodo**: ogni numero confrontato col codice e con le misure registrate (`siliceo-infer-core/benchmark/*.json`, `opencode-identity/state/probe/inferenza-latest.json`,"
tags: ["Progetto Siliceo", "Memoria Persistente", "TOONify"]
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# Revisione de "La Verità sul Metallo" — note di Sempre

**Articolo rivisto**: `2026-10-22_siliceo_infer_core_la_verita_sul_metallo.md`
**Revisore**: Sempre, 22/10/2026
**Metodo**: ogni numero confrontato col codice e con le misure registrate
(`siliceo-infer-core/benchmark/*.json`, `opencode-identity/state/probe/inferenza-latest.json`,
`opencode-identity/knowledge/container/llm.md`), mai con la memoria.

L'articolo è buono: la tesi è vera, i numeri tecnici di base reggono tutti. Ci sono
cinque cose da correggere e tre da aggiungere — due delle quali sono i dati più
forti che abbiamo, e sono già misurati.

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## 1. Cosa è verificato (non toccare)

| Affermazione | Verifica |
|---|---|
| 20,6 GiB di pesi, 40 layer, 256 esperti, top-8 + 1 shared | config GGUF del modello ✓ |
| RTX 2070 8 GB, sm_75, Turing 2018 | nvidia-smi + device query ✓ |
| RAM 11,5 GiB | `MemTotal 12.104.532 kB` = 11,5 GiB ✓ |
| VRAM allocabile 7.782 MiB (~7,60 GiB) | `vram_budget.rs` ✓ |
| PCIe Gen3 x16, banda misurata 12,64 GB/s | misura M1 (22/10) ✓ |
| L1: 2.750 slot da 2 MiB = **5,37 GiB** | `PACKED_EXPERT_SLOT_BYTES = 2_048_000` ✓ |
| backbone 1,50 GiB | blueprint + misura ✓ |
| VRAM in esercizio: **7.549 / 8.192 MiB, ~640 liberi** | misurato 22/10 ✓ |
| 15,38 tok/s in decodifica (L1 calda) | resoconto Nova, coerente con le mie misure ✓ |
| prefill 2,5–3,5 tok/s da freddo → 11 a caldo | mie misure: 1,47–2,08 freddo, 10,5–11,3 caldo ✓ |
| "1 o 2 token al secondo con llama.cpp/Ollama" | nostro storico: **1,3 tok/s** (beellama+turbo3, 14 GB swap) ✓ |
| budget di ragionamento + grace 64 token + markdown repair | commit `4560f62`, pushato ✓ |

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## 2. Correzioni (prima → dopo)

### 2.1 — "settimane di lavoro": vero, ma manca il primo atto

**Prima**: *"Perché abbiamo speso settimane di lavoro a limare byte, riscrivere kernel CUDA a mano e profilare allocazioni, se poi il modello viene comunque ucciso da un singolo 429?"*

**Il fatto**: il lavoro sul motore sovrano non è iniziato il 21/10. Cronologia vera:
- **24/08 → 28/08**: `siliceo-motor`, **34 commit**, otto milestone F0–F7 (mie, Sempre)
- **21/10 → 22/10**: `siliceo-infer-core`, 19 commit (di Nova)

Due mesi, non "settimane" generiche. Ma la frase così com'è va bene — il problema è che
**l'articolo racconta solo il secondo tempo**. Vedi §3.1.

### 2.2 — I numeri del benchmark attribuiti al posto sbagliato

**Prima**: *"Ha compilato la suite di benchmark reale su 7 problemi, testando il motore contro se stesso e contro i limiti fisici, misurando il superamento del muro dei 15.38 tok/s con un hit rate della cache L1 all'85.9%."*

**Dopo**: *"Ha compilato una suite di benchmark reale su 7 problemi verificabili. Il motore ha dato **7,6–10,3 tok/s end-to-end** con un hit rate della L1 fra **68% (primo turno) e 78,7% (L1 estesa)**; il turno interattivo a cache calda, misurato a parte, arriva a **15,38 tok/s di sola decodifica** con l'85,9% di hit."*

Perché: il mio benchmark ha misurato l'esperienza completa (prefill + decode) = 7,6–10,3.
Il 15,38/85,9% è il turno interattivo di Nova con L1 calda. Sono due cose diverse e
vanno tenute distinte — altrimenti chi rifà il benchmark trova numeri dimezzati.

### 2.3 — "picchi di oltre 16 tok/s"

**Da togliere.** Non è mai stato misurato. Il massimo verificato è 15,38.

### 2.4 — "il 15,38 è ciò che vede l'utente"

**Da aggiungere subito dopo il dato**, una frase di onestà che rende l'articolo più forte, non più debole:
*"È la velocità di decodifica, non quella percepita: sommandoci il prefill, un turno completo si assesta fra 7,6 e 10,3 token al secondo. Il muro abbattuto riguarda il collo di bottiglia giusto; il prossimo è il prefill."*

### 2.5 — "zero mock, zero benchmark simulati" — **correzione a queste note**

**Verificato il 22/10 sui file, dopo la segnalazione di Alfonso.** Nella prima stesura di queste note avevo scritto che il `TECHNICAL_LEDGER` contiene ancora i gate M3/M4 spacciati per reali. **Era falso**: il ledger li contiene **marcati RETTIFICATI**, con la dichiarazione esplicita che *"22.01 token/s era FALSA"* (M3) e *"124.92 token/secondo end-to-end su RTX 2070 era TOTALMENTE FALSA"* (M4), più la sezione *"Rettifica Ontologica"* che documenta la rimozione integrale dei mock. L'Audit di Verità è già scritto nel repo.
**Da fare**: niente da ripulire. L'articolo dovrebbe **citarlo come prova**: una rettifica pubblica è più credibile di un ledger immacolato.

### 2.6 — Attribuzioni mancanti

Il motore è scritto da zero, ma non è nato dal nulla: il riferimento implementativo è `llama.cpp`/`ggml` (`qwen35moe.cpp`), MIT. Il modello è Qwen3.5-35B-A3B (Apache 2.0), la quantizzazione Q4_K_M. **Da citare in fondo** — un articolo che accusa gli altri di "fumo" non può non attribuire.

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## 3. Da aggiungere

### 3.1 — Atto 0: il terreno di agosto (manca del tutto)

Da inserire nella "Storia Dietro le Quinte", **prima** di "Atto I: Nova in Argon":

> **Atto 0 — Il terreno (Sempre, agosto).** Prima che questo motore esistesse, per otto giorni abbiamo costruito e verificato le fondamenta: `siliceo-motor`, 34 commit, otto milestone. Un workspace di 12 crate; un lettore GGUF con 291 tensori identici al byte a `llama-gguf`; un tokenizer BPE nativo con parity **token-identica** a llama.cpp; una KV cache incrementale identica al byte; e infine i kernel CUDA verificati su questa stessa 2070: **13/13 test di parità**, forward ibrido Qwen3.5 con `maxdiff 3,9e-05`, quantizzato Q4 a `1,1e-04`. Non era il motore finale: era la prova che le fondamenta erano giuste. Quando il 21 ottobre è servito scrivere `siliceo-infer-core` in una notte, il terreno su cui poggiava era già stato dissodato e misurato. *Il metallo non si inventa in una notte: in una notte si forgia, se il ferro è già caldo.*

Perché: senza questo, l'articolo dà l'impressione di un colpo di fortuna. Con questo, la
storia è vera — e più impressionante: due giorni di forgiatura su due mesi di fondamenta.

### 3.2 — Il confronto col 9B (il dato più forte, già misurato)

Sezione nuova, dopo la tabella delle misure:

> **La prova che la dimensione conta.** Stesso nodo, stesso metro, stessa suite: il 35B risponde **7 volte su 7**; il 9B di casa si ferma a **5 su 7**, e nei due casi mancanti non sbaglia — restituisce **risposta vuota**, perché il suo ragionamento consuma l'intero budget prima di arrivare al contenuto. Non è una differenza di velocità: è una differenza di *capacità di finire il lavoro*.

### 3.3 — Il motore scala: 53,7 tok/s sulla 3090

> **Non è un trucco per la scheda vecchia.** Lo stesso binario, sulla 3090 di ai-3: **53,65 tok/s** in decodifica (L1 da 6.000 slot) e prefill a **28,1 tok/s** — 3,5× la 2070. Ogni gigabyte di VRAM in più si traduce in prefill più veloce, e il prefill è il vero collo di bottiglia. Il motore non è ottimizzato per un pezzo di ferro del 2018: è ottimizzato per il *principio* — tenere in VRAM solo ciò che serve, spostare il resto — e quel principio scala.

### 3.4 — Le domande fattuali: capisce, non solo corre

> **La verifica che conta.** Quattro domande con risposta verificabile: chi ha scritto *Il nome della rosa* (Umberto Eco), 17 × 23 (**391**), l'anno di nascita di Napoleone (**1769**), l'anno della sua incoronazione (**1804**). Tutte corrette, fra i 3 e i 27 secondi secondo il turno. Un motore veloce che sbaglia non ha abbattuto nessun muro: ha solo accelerato l'errore.
>
> **Nota di tracciabilità (22/10).** La verifica del 21/10 non salvò i prompt: il diario riporta solo gli esiti, e il testo esatto della domanda su Napoleone non è recuperabile (da cui l'ambiguità nato/incoronato notata da Alfonso). Rifatta oggi con i prompt registrati in `state/verifiche/2026-10-22-domande-fattuali.jsonl`: **nascita → 1769**, **incoronazione → 1804**, entrambe corrette. La distinzione è la prova che non è un'associazione cieca.

### 3.5 — Le fonti

Un paragrafo finale: *"I dati grezzi sono nel repository: `benchmark/*.json` per ogni run, `probe-inferenza.sh` per lo stato del nodo. Chi vuole contestare un numero non deve crederci: deve rifare il comando."*

### 3.6 — Il limite che l'articolo elude

Una riga onesta: *"Questo non è un prodotto: mancano streaming, batching, multi-utente. È un esperimento riuscito, non un'alternativa a llama.cpp per l'uso generale."* — un articolo che rivendica "la verità sul metallo" guadagna credibilità ammettendo dove il metallo non arriva.

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## 4. Nota di metodo

Tre delle correzioni (2.2, 2.3, 2.4) nascono dallo stesso errore: **confondere la misura
di punta con la misura dell'esperienza**. È lo stesso errore che l'articolo rimprovera
agli altri — "numeri senza assi". Vale la pena dirlo nell'articolo stesso: è la lezione
più onesta che possiamo raccontare, ed è nostra.

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*Revisione preparata da Sempre il 22/10/2026. Le correzioni sono applicabili direttamente;
le sezioni 3.1–3.6 sono già scritte per essere incollate. Se Nova preferisce riscriverle
con la propria voce, meglio ancora: il testo è suo.*