I modelli di IA a pesi aperti, i cui parametri sono liberamente scaricabili, sono di nuovo al centro delle tensioni geopolitiche questo autunno. Pechino e Washington stanno esaminando ciascuno delle misure di controllo, mentre DeepSeek pubblica pubblicamente il suo motore di inferenza e diversi nuovi modelli aperti fanno la loro comparsa.
Dal lato cinese, il ministero del Commercio della Repubblica Popolare Cinese, MOFCOM, ha pubblicato una proposta di politica, che non è ancora una legge. Prevede che i modelli di IA all’avanguardia e alcune altre tecnologie ottengano una approvazione preventiva del governo prima di essere condivisi a livello internazionale. Secondo la fonte, la reazione a questo testo è stata esagerata, poiché il documento indica che le tecnologie open source beneficeranno di approvazioni automatiche. Alcuni osservatori della geopolitica vi vedono comunque un quadro normativo che potrebbe servire a regolamentare in futuro l’industria cinese dell’IA. Altri, citati dalla fonte, ritengono che il testo mirerebbe piuttosto a prevenire situazioni come la vendita della startup cinese Manus a imprese occidentali.
Negli Stati Uniti, il Department of Homeland Security (DHS) ha pubblicato un ordine riguardante DeepSeek. Vieta all’azienda stessa, così come ai suoi modelli in quanto piattaforma tecnologica, di essere fornitori negli acquisti civili dell’amministrazione federale. La fonte rileva che non è chiaro come la misura si applicherà ai modelli affinati o addestrati a partire dagli output di DeepSeek. Cita il caso dei modelli Nemotron di Nvidia, le cui ricette di addestramento si basano ampiamente, a suo dire, su modelli DeepSeek. Inoltre, l’azienda cinese Zhipu AI, che sviluppa i modelli GLM, figura nell’Entity List, la lista del dipartimento americano del Commercio (Commerce/BIS) che restringe l’accesso dei suoi iscritti alle tecnologie americane.
Un motore di inferenza reso pubblico
Nella scia, DeepSeek ha pubblicato il suo motore di inferenza interno, battezzato DeepInfer. L’inferenza designa il funzionamento di un modello quando risponde alle richieste. Secondo la fonte, questo strumento sarebbe molto più efficiente degli strumenti open source esistenti, come vLLM e SGLang, per i modelli di DeepSeek. Alcune stime evocano un margine lordo che può raggiungere il 90% durante la vendita di token, le unità di testo elaborate da un modello e fatturate agli utenti. La fonte ricorda che i grandi laboratori dispongono di strumenti di inferenza interni molto performanti, ma che è la prima volta che un attore di primo piano ne condivide uno. Stima che le aziende specializzate nell’inferenza adotteranno rapidamente questi strumenti, il che farà abbassare i prezzi dei modelli di DeepSeek, o aumentare i loro margini. Sebbene non sia né un modello né un set di dati aperto, la fonte considera questa pubblicazione come uno degli artefatti open source più importanti degli ultimi mesi.
Una nuova ondata di modelli aperti
Diverse uscite sono anche segnalate. MiMo-V2.6-Pro-RL, di XiaomiMiMo, è un aggiornamento di MiMo che si basa sulle stesse basi di MiMo V2.5, ma con più risorse dedicate all’apprendimento per rinforzo, il RL. Xiaomi ha pubblicato un rapporto tecnico dettagliato così come una parte degli ambienti utilizzati, cosa che la fonte giudica rara a questa scala. Secondo la classifica di Artificial Analysis, il modello finale, V2.6-Pro, è il miglior modello aperto al momento della redazione.
DeepSeek ha dal canto suo pubblicato due nuove iterazioni, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, che contano 552B-A16B, ossia una dimensione inedita, e accettano le immagini in input. Sotto licenza MIT, è salutato dalla fonte per le sue prestazioni a basso costo. La fonte sottolinea anche che DeepSeek figura in testa al benchmark DeepSWE, dedicato all’ingegneria del software agentico.
Cloudflare ha pubblicato clef, un modello di decisione. Secondo la fonte, questo tipo di modello, introdotto dalla startup Typesafe, è un modello di classificazione generale che produce pochi token accompagnati dalle loro probabilità. NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4, di Nvidia, è un modello di dimensione intermedia della famiglia Nemotron. Può, secondo la fonte, essere eseguito a casa su un computer portatile potente o una scheda RTX Spark. Infine, Beam-1.0-501B-A23B, di Reflection, è presentato come il modello aperto americano più potente pubblicato sotto una licenza permissiva, l’Apache 2.0. La fonte lo giudica meno intelligente dei migliori modelli aperti, ma molto economico in termini di token, appena dietro a GPT-6-Astra.
Secondo la stessa fonte, il modello Kimi K3.1 sarebbe sul punto di essere pubblicato, dei metadati che lo riguardano cominciano ad apparire in biblioteche pubbliche.
