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Il nuovo computer cloud di Pine AI ottiene un punteggio elevato, ma completa meno attività
Pine AI ha presentato Pine Computer, un servizio cloud per gli sviluppatori che realizzano agenti di IA, il 9 ottobre 2026. Nei risultati di SaaS-Bench ottiene il punteggio più alto ai checkpoint nel confronto pubblicato tra sistemi con har
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
Il nuovo computer per agenti di Pine AI ha superato più checkpoint dei sistemi concorrenti inclusi nel confronto relativo a un benchmark per software aziendali, ma ha completato dall’inizio alla fine meno attività di due di essi. L’azienda ha presentato Pine Computer il 9 ottobre 2026, offrendo agli sviluppatori un ambiente nel cloud capace di operare su siti web, file e software aziendali tramite un SDK.
Pine cambia il modo in cui gli agenti usano il computer
Secondo Pine, gli agenti non dovrebbero essere costretti a usare il software esattamente come fanno le persone: interpretare ripetutamente un’immagine dello schermo, fare clic o digitare, poi esaminare di nuovo lo schermo. Pine Computer legge invece le pagine web come elementi strutturati e riceve notifiche sui cambiamenti dal browser, dalle applicazioni e dal sistema operativo, secondo l’azienda. Resta disponibile una schermata in tempo reale, così una persona può osservare, assumere il controllo e riaffidare l’attività all’agente.
Il prodotto di uno sviluppatore invia un’attività, ne segue l’avanzamento e riceve i file, i dati o le risposte risultanti. Pine gestisce il computer, il browser e l’ambiente di esecuzione dell’agente; ogni computer opera nella propria sandbox e, secondo l’azienda, gli sviluppatori mantengono il controllo delle proprie chiavi. Il prodotto è rivolto agli sviluppatori e alle aziende di software, non ai consumatori che acquistano una macchina autonoma, e Pine afferma che è in beta privata.
Il benchmark distingue l’avanzamento dal completamento
Su SaaS-Bench v1.1 di UniPat AI, che comprende 106 flussi di lavoro in 23 applicazioni, Pine Computer ha registrato un punteggio ai checkpoint del 78,3%. La misura indica la quota di checkpoint superati lungo il percorso, non la quota di attività completate. Nel confronto tra sistemi con harness nativi, la tabella di UniPat colloca il risultato di Pine sopra Opus 5 con Claude Code, al 74,3%, e GPT-5.6 Sol con Codex, al 71,1%.
I punteggi relativi al completamento dall’inizio alla fine raccontano una storia diversa. Pine ha completato il 27,4% delle attività, contro il 31,1% di Opus 5 con Claude Code e il 29,2% di GPT-5.6 Sol con Codex. UniPat definisce questo punteggio di completamento come la percentuale di attività portate a termine; la sua tabella indica Opus 5 con Claude Code come leader su questa misura. Anche nel proprio comunicato Pine avverte che i risultati confrontano sistemi completi, con software e budget diversi, non il computer preso isolatamente.
Anche i dati sui costi richiedono cautela. Pine afferma che la sua esecuzione con GPT-5.6 Luna ha comportato un costo dei token del modello di circa 1,02 dollari per attività, contro 26,50 e 20,50 dollari per gli altri due sistemi. Il blog pubblicato dall’azienda per il lancio precisa che queste cifre si basano sui prezzi pubblici dei token ed escludono l’infrastruttura: non sono quindi i prezzi del prodotto Pine Computer. Pine descrive inoltre la sua affermazione su una velocità 2–5× superiore come basata su test interni preliminari, con risultati che variano a seconda dell’attività.
Da strumento interno a servizio per sviluppatori
Pine afferma di aver sviluppato il computer a partire dal lavoro sul proprio assistente e sui propri prodotti per le aziende. Un cliente aziendale di cui non viene fatto il nome lo usa per automatizzare gli audit e, secondo Pine, il suo team ora gestisce il 50% di lavoro in più con lo stesso personale; il comunicato non spiega come sia stato misurato questo risultato.
«Abbiamo passato anni a rendere il modello più intelligente. Ora stiamo rendendo il computer all’altezza del modello», ha detto Dylan Wang, cofondatore e capo architetto di Pine AI. Wang ha anche detto che l’azienda intende rendere accessibili i propri progetti, le implementazioni e le specifiche e collaborare con altri su sistemi informatici costruiti per l’IA.
La beta privata mette alla prova la promessa presso gli sviluppatori
Il benchmark mostra un risultato solido per Pine nell’avanzamento parziale e un netto ritardo rispetto a due rivali nel completamento delle attività. La distinzione conta per i team software che valutano se affidare agli agenti lavori in più fasi: superare i controlli intermedi non garantisce che un agente porti a termine il lavoro. Gli sviluppatori possono richiedere l’accesso a Pine Computer tramite la lista d’attesa dell’azienda; il prodotto resta in beta privata.