Abhinav Raj sceglierebbe 16 giochi di Gemma e 11 di Steam

Nel confronto raccontato da XDA Developers, Abhinav Raj ha detto che giocherebbe a 16 dei 28 titoli suggeriti da Gemma e a 11 dei 28 consigliati da Steam. Il risultato favorisce il modello locale per i gusti di Raj, ma misura la scelta personale di un solo autore, non la qualità generale dei consigli. XDA ha pubblicato il resoconto il 13 ottobre 2026. Leggi il confronto di Abhinav Raj su XDA Developers.

Come Raj ha impostato il confronto

Raj ha fornito a Gemma un file CSV con 25 giochi della sua libreria Steam e le ore di gioco. Le ha chiesto 28 titoli che non possedeva, con una frase per ciascun consiglio che lo collegasse a giochi presenti nel file. Secondo il suo resoconto, non ha attivato la ricerca sul Web.

Il modello era Gemma 4 26B A4B Instruct, eseguito in locale con llama.cpp e il file quantizzato bartowski IQ4_XS GGUF, indicato da XDA con una dimensione di 14,21 GB. La configurazione riportata comprendeva temperatura 1.0, top_p 0.95 e top_k 64. Per chi segue l’esecuzione locale dei modelli, NeoTeo ha raccontato anche l’esecuzione locale di MAI-Code-1.1-Flash di Microsoft.

Gli esempi aiutano a capire che cosa significasse per Raj un consiglio azzeccato. Tra quelli di Gemma, Assetto Corsa Competizione e F1 24 erano già nella sua lista dei desideri. Tra i suggerimenti di Steam, Raj indicava R.E.P.O., Warframe, Hogwarts Legacy e Red Dead Redemption 2 come adatti; giudicava invece poco convincenti Yu-Gi-Oh! Master Duel e Dota 2. Segnalava anche Half-Life: Alyx, che non poteva giocare senza un visore VR, e Hades come abbinamento discutibile con Digimon Story: Time Stranger.

Che cosa consiglia davvero Steam

Valve descrive l’Interactive Recommender come un sistema di apprendimento automatico basato sulle cronologie di gioco di milioni di utenti Steam. Secondo Valve, tag e recensioni non influenzano direttamente il modello; i filtri permettono di orientarsi tra giochi popolari o di nicchia e tra titoli recenti o classici. Valve spiega come funziona l’Interactive Recommender.

Questa funzione è una parte degli strumenti di scoperta di Steam, non l’intero sistema. Valve afferma che l’Interactive Recommender non può suggerire nuove uscite che nessuno ha ancora giocato e indica la Discovery Queue per scoprire i nuovi lanci. Raj ha inoltre segnalato che Steam non vedeva le sue ore di gioco di Microsoft Flight Simulator 2024 tramite Game Pass né il possesso di alcuni titoli su Epic Games Store: un contesto che può incidere su quanto un consiglio sembri pertinente, senza spiegare da solo ogni risultato.

Il divario osservato — cinque giochi in più scelti da Raj nella lista di Gemma — riassume quindi una preferenza individuale tra due elenchi da 28. Non è un punteggio standardizzato: un altro giocatore, con una libreria e abitudini diverse, potrebbe valutare gli stessi suggerimenti in modo differente.