Secondo la testata Ctech, l’annuncio del nuovo modello di IA presentato il 3 agosto da Alibaba, pochi giorni dopo quello proposto da DeepSeek il 31 luglio, dimostra che la competizione tra le aziende cinesi nell’ambito dell’IA si sia evoluta andando oltre la semplice creazione di sistemi più performanti, spostando la competine nel campo dell’equilibrio tra prestazioni, scalabilità e costi, con le aziende che competono per conquistare sviluppatori e clienti aziendali, sfidando al contempo i leader statunitensi nel settore.
Ctech riporta che Qwen3.8-Max, il modello presentato da Alibaba come il suo più potente fino ad ora, e con 2,4 trilioni di parametri è solo leggermente più piccolo del Kimi K3, lanciato di recente dalla rivale Moonshot AI, che ne contiene 2,8 trilioni, specificando che sebbene il numero di parametri non determini necessariamente la qualità di un modello, è diventato uno degli indicatori più attentamente monitorati per valutare la portata dei moderni sistemi di IA.
La testata ha anche evidenziato come a differenza dei concorrenti americani come OpenAI, Anthropic e Google, che mantengono riservati i dettagli dei loro modelli di punta, gli sviluppatori cinesi hanno adottato sempre più modelli open-weight, consentendo loro di scaricare e adattare i pesi del modello sottostante. La pubblicazione del numero di parametri è diventata un altro modo per le aziende di dimostrare il progresso tecnologico e attrarre sviluppatori.
Secondo la piattaforma finanziaria Zawya (appartenente alla società LSEG), i due modelli presentati dalle aziende cinesi, Qwen3.8-Max di Alibaba e V4-Flash di DeepSeek, ben evidenziano l’impegno cinese verso i modelli open-weight .
A tal proposito la piattaforma economica riporta le riflessioni di Lian Jye Su, analista capo della società di ricerca Omdia, secondo cui le aziende cinesi avrebbero individuato un mercato importante intuendo che molti flussi di lavoro aziendali non necessitano del modello migliore del settore, ma hanno bisogno di modelli sufficientemente validi, accessibili, trasparenti e fruibili, e i modelli open-weight contribuiscono a soddisfare questa esigenza. Con un modello open-weight, le impostazioni di apprendimento sottostanti che consentono agli sviluppatori di eseguire o adattare il sistema sono disponibili per il download.
Ctech ha, poi, ribadito che il lancio del nuovo modello di IA di Alibaba avviene in momento in cui l’azienda si trova a dover fronteggiare una forte concorrenza interna, tra cui quella di DeepSeek, che come detto il 31 luglio ha presentato il suo ultimo modello di IA V4-Flash.
L’agenzia di stampa Reuters ricorda come, sebbene il lancio nello scorso gennaio del modello R1 rese DeepSeek un fenomeno globale portando ad una svendita di titoli tecnologici a livello globale e sollevando interrogativi sulle ingenti somme che le aziende statunitensi stavano spendendo per l’intelligenza artificiale, la starup è stata rapidamente soppiantata da molti concorrenti nazionali, tra cui altre startup come Moonshot, MiniMax e Z.AI, nonché giganti della tecnologia come ByteDance e Alibaba (9988.HK).
V4-Flash rappresenterebbe, dunque, secondo l’agenzia di stampa,l’ultimo tentativo di DeepSeek, che secondo alcune fonti si starebbe preparando per una potenziale IPO (Offerta Pubblica Iniziale), per riguadagnare slancio facendo ciò per cui è più conosciuta: offrire alternative di intelligenza artificiale a costi estremamente bassi.
L’agenzia di stampa riporta che secondo la società di ricerca Artificial Analysis, il modello V4-Flash di DeepSeek ha un costo di 0,14 dollari per milione di token (un’unità di dati utilizzata per misurare l’utilizzo dell’IA) di input e 0,28 dollari per milione di token di output, stimando il costo medio di V4-Flash a 3 centesimi per test, rispetto agli 86 centesimi di Kimi K3 del concorrente cinese Moonshot AI, agli 1,86 dollari di GPT-5.6 Sol di OpenAI e ai 3,15 dollari di Claude Fable 5. Reuters specifica che dal confronto emerge una misura più realistica del valore rispetto la solo prezzo, poichè tiene conto della quantità di dati che un modello deve elaborare e generare per completare un’attività. E, come specificato anche dalla piattaforma economica Zawya, un modello con un prezzo nominale basso può rivelarsi alla dine più costoso se poi richiede un numero significativamente maggiore di passaggi per produrre una risposta.
Per quanto riguarda le prestazioni Reuters riporta che secondo Artificial Analysis, il modello V4-Flash di DeepSeek ha ottenuto un punteggio di 50 su 100 nel suo Indice di Intelligenza (che combina i risultati di nove benchmark che spaziano dalla programmazione al ragionamento e ad attività in stile lavorativo), lo stesso punteggio di Gemini 3.6 Flash di Google e di un solo punto inferiore a Muse Spark 1.1 di Meta e GLM-5.2 di Z.AI, noto anche come Zhipu, ma più basso di Kimi K3 di Moonshot che ha ottenuto un punteggio di 57, e di Claude Opus 5 di Anthropic, Fable 5, OpenAI GPT-5.6 che hanno superato il punteggio di nove o più punti.
Axios sottolinea come V4 Flash, raggiunge prestazioni simili a quelle di Claude Opus 4.8 di Anthropic, uno dei sistemi più performanti del settore, nei test di programmazione complessa e di sviluppo software autonomo, debuttando nella classifica Arena.ai per la programmazione front-end, basata sul crowdsourcing, davanti a Opus 4.8, offrendo al contempo le migliori prestazioni in rapporto al prezzo rispetto a qualsiasi altro modello della sua categoria, ad esempio DeepSeek chiede circa 28 centesimi per la stessa quantità di output che costa 25 dollari su Opus 4.8, con un risparmio del 99%.
Sempre Axios, pone l’accento sul fatto che, con l’avvento dei modelli cinesi come Kim3 sul mercato statunitense, luglio abbia segnato l’inizio di una guerra dei prezzi sul mercato dell’IA. Il sito americano riporta, infatti che OpenAI ha tagliato il prezzo di GPT-5.6 Luna, il suo modello più veloce ed economico per attività ad alto volume, dell’80% a sole tre settimane dal suo lancio, Google ha rilasciato tre nuovi modelli “flash” Gemini, tutti incentrati sull’efficienza, SpaceXAI ha rilasciato Grok 4.5 allo stesso prezzo che OpenAI applicava originariamente per Luna prima del taglio, e Meta ha invertito la rotta rispetto alla sua lunga adesione a modelli open weigth con Muse Spark 1.1, un modello closed-source con un prezzo aggressivo per gli sviluppatori, mentre Anthropic mantiene i suoi modelli Claude di fascia alta a prezzi elevati, scommettendo sul fatto che gli sviluppatori siano disposti a pagare di più per sicurezza e precisione.
Axios riflette sul fatto che giganti della tecnologia stiano investendo centinaia di miliardi di dollari nell’infrastruttura informatica che alimenta la rivoluzione dell’IA, producendo però un intelligenza che è sempre più a buon mercato. Per Axios in un momento in cui Stati Uniti e Cina sono ingaggiati in una corsa per rendere l’intelligenza abbondante, servirebbe però qualcuno che dimostri che questa abbondanza possa essere ancora redditizia.
G.C.L.
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