In un testo di sintesi adattato da un intervento davanti a parlamentari e collaboratori del Congresso americano, un ricercatore che ha partecipato alla creazione dei modelli Olmo dell’Allen Institute for AI traccia un quadro della situazione dei modelli di IA a pesi aperti. Secondo lui, i laboratori cinesi ne sono oggi i leader, sia nelle classifiche delle prestazioni che negli utilizzi.
- I laboratori cinesi guidano oggi i modelli a pesi aperti, sia nelle classifiche sia negli utilizzi.
- La Cina supera gli Stati Uniti nei download su Hugging Face e nella quota di utilizzi su OpenRouter.
- Secondo l’autore, i modelli cinesi hanno un vantaggio di 2-6 mesi sugli equivalenti americani.
- Secondo l’autore, gli Stati Uniti devono continuare a sostenere i modelli aperti per anticipare i rischi legati alla cybersecurity.
I modelli a pesi aperti (« open-weight ») rendono i loro parametri accessibili al pubblico, che può esaminarli o riutilizzarli. Si contrappongono ai modelli « chiusi », come GPT-4 o Claude Opus 4.5, accessibili solo tramite una API, un’interfaccia che consente di interrogare il modello da remoto. Tra i modelli a pesi aperti figurano Llama di Meta, Qwen di Alibaba, Gemma di Google o quelli di DeepSeek. I modelli cosiddetti « open source » vanno oltre, pubblicando anche il codice e i dati di addestramento. Il testo cita a questo proposito i modelli Olmo dell’Allen Institute for AI, Marin di OpenAthena e Pythia di EleutherAI.
Un vantaggio cinese nei download e nelle classifiche
Secondo l’autore, la Cina ha preso la testa dei download su Hugging Face nel luglio 2025, principalmente grazie ai modelli Qwen. Il suo vantaggio raggiunge circa 1,6 miliardi di download, per un totale di 3,2 miliardi, ovvero il doppio del totale americano. Sull’Artificial Analysis Intelligence Index (AAII), al 14 settembre 2026, i primi tre modelli cinesi sono GLM-5.3 (punteggio 45), Kimi K3 (44) e GLM-5.3-Flash (42), dell’editore Z.ai e di Moonshot AI. I migliori modelli americani, Inkling e Inkling Small di Thinking Machines, ottengono 26, e Nemotron 3 Ultra di Nvidia 23. Il testo stima che i modelli cinesi abbiano un vantaggio di 2-6 mesi sui loro equivalenti americani.
La piattaforma OpenRouter, che permette di passare da un modello all’altro, mostra una tendenza simile. Secondo i suoi dati, il volume di token elaborati dai modelli aperti è passato da circa 1 T a settimana nel settembre 2025 a circa 80 T oggi, e la quota dei modelli cinesi è passata da circa il 70% a oltre l’80% degli utilizzi.
Nelle aziende, diversi attori si affidano a modelli cinesi: Harvey, specializzato in diritto, Cursor, nel codice, o ancora DoorDash, che utilizza modelli Kimi, Airbnb, che utilizza Qwen, e Perplexity, che utilizza DeepSeek. Nella ricerca, l’autore ha analizzato gli articoli di cinque grandi categorie dell’arXiv dedicate al machine learning. La quota di pubblicazioni che menzionano un modello aperto è passata dal 2% nel gennaio 2023 al 50% nel settembre 2026. Qwen figura in circa il 30% degli articoli, e Llama in circa il 21%.
Un divario che si riduce, secondo l’autore
L’autore valuta la distillazione, una tecnica che consiste nell’addestrare un modello sulle risposte di un modello più potente, a 1 o 2 mesi di vantaggio per i laboratori cinesi. Stima anche che una prevenzione completa, ad esempio con strumenti di verifica dell’identità dei clienti presso Anthropic e OpenAI, allargherebbe il divario solo di 1-2 mesi. Sottolinea inoltre che i laboratori cinesi acquistano ormai più dati di addestramento, in particolare ambienti di apprendimento per rinforzo per i compiti agentici.
Il testo evoca anche i rischi, in particolare nella cybersecurity, come l’incidente che ha coinvolto OpenAI e Hugging Face. Riferisce che Hugging Face ha utilizzato un modello cinese a pesi aperti per analizzare un attacco informatico, poiché i modelli chiusi avevano rifiutato queste richieste. L’autore sostiene che gli Stati Uniti continuino a sostenere gli investimenti nei modelli aperti, per anticipare meglio questi rischi e ridurre la dipendenza delle aziende americane da modelli progettati in Cina. Riconosce tuttavia una parte di incognite: mancano dati sugli utilizzi al di fuori di Stati Uniti e Cina, compreso nel monitoraggio dei modelli americani aperti che ha lanciato nell’agosto 2025 con il nome di American Truly Open Models (ATOM) Project.
