Alibaba lancia il suo modello di Ia più avanzato, DeepSeek punta sui costi ultra-bassi

Il colosso tecnologico cinese Alibaba ha presentato il suo modello di intelligenza artificiale più potente e capace finora realizzato, con un balzo del titolo in Borsa, mentre una società di ricerca ha rilevato che l’ultimo prodotto di DeepSeek offre prezzi aggressivi, oltre cento volte più economici rispetto a Claude Fable 5 di Anthropic. I due sviluppi evidenziano il ritmo serrato dell’avanzamento nell’intelligenza artificiale da parte delle aziende tecnologiche cinesi, impegnate in una competizione fitta e rapida per costruire sistemi sempre più potenti senza renderne l’utilizzo eccessivamente costoso. Entrambi i modelli, il Qwen3.8-Max di Alibaba e il V4-Flash di DeepSeek, confermano l’orientamento cinese verso i modelli open-weight, con cui le due aziende puntano ad affermarsi tra gli sviluppatori a livello globale. “Le aziende cinesi di intelligenza artificiale hanno individuato un mercato importante: molti flussi di lavoro aziendali non necessitano del modello migliore in assoluto sul mercato”, ha dichiarato Lian Jye Su, analista capo della società di ricerca Omdia, secondo cui le imprese cercano modelli sufficientemente validi, economici, trasparenti e accessibili, un’esigenza a cui i modelli open-weight rispondono. A differenza dei modelli chiusi di OpenAi, Anthropic e Google, un modello open-weight rende disponibili per il download le impostazioni apprese che permettono agli sviluppatori di eseguire o adattare il sistema.

Il nuovo Qwen3.8-Max di Alibaba ha scalato rapidamente le classifiche che valutano le capacità dei modelli di intelligenza artificiale dopo la presentazione di oggi, 3 agosto, con un rialzo delle azioni del 7 per cento nella Borsa di Hong Kong. Il modello conta 2.400 miliardi di parametri, non troppo distante dal rivale nazionale Kimi K3 di Moonshot Ai, lanciato il mese scorso con 2.800 miliardi di parametri; un valore più alto, tuttavia, non implica automaticamente prestazioni migliori. Presentato sulla piattaforma di confronto tra modelli Arena.Ai, Qwen3.8-Max è diventato il modello cinese meglio classificato tra quelli testuali, pur restando dietro a Claude Fable 5 e a tre varianti di Opus, tutti di Anthropic. Nella classifica dedicata ai modelli capaci di analizzare immagini e altro materiale visivo, Qwen3.8-Max si è invece piazzato al secondo posto a livello globale, alle spalle di una variante di Claude Fable 5. Sia Qwen3.8-Max sia Kimi K3 sono in grado di elaborare testo, immagini e video, gestendo fino a un milione di token per volta. Secondo Alibaba, il modello, la cui uscita è prevista la prossima settimana, ha completato un progetto di ingegneria del software in 16 giorni, grazie a un’architettura “mixture-of-experts” che suddivide il lavoro tra componenti specializzate del sistema anziché attivarlo per intero a ogni richiesta: solo 95 miliardi di parametri vengono utilizzati contemporaneamente, riducendo costi e tempi di risposta.

Sul fronte dei costi, il modello V4-Flash di DeepSeek, lanciato venerdì scorso, risulta di gran lunga il più economico da eseguire nei test di riferimento tra i principali modelli a livello globale, secondo la società di ricerca Artificial Analysis. La start-up cinese, che secondo alcune fonti starebbe preparando una possibile quotazione in Borsa, aveva già registrato un forte successo globale a inizio 2025 con i modelli R1 e V3, innescando un calo dei titoli tecnologici mondiali e sollevando interrogativi sugli ingenti investimenti delle aziende statunitensi nell’intelligenza artificiale. V4-Flash applica una tariffa di 0,14 dollari per milione di token in ingresso e 0,28 dollari per milione di token in uscita, secondo la società con sede a San Francisco. Artificial Analysis ha stimato il costo medio di V4-Flash in tre centesimi di dollaro per test, contro gli 86 centesimi di Kimi K3, l’1,86 dollari di Gpt-5.6 Sol di OpenAi e i 3,15 dollari di Claude Fable 5; un confronto che, secondo la società, offre una misura più realistica del valore rispetto al solo prezzo di listino, poiché tiene conto della quantità di dati che un modello deve elaborare e generare per completare un compito.

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