Introduzione
I modelli AI open cinesi stanno ridefinendo il panorama dell'AI nel 2025: modelli AI open cinesi come DeepSeek e Qwen hanno spinto un'accelerazione nelle release e nella disponibilità di pesi e tool per la comunità. Questo articolo analizza i laboratori principali, le loro strategie, punti di forza e le implicazioni pratiche per ricercatori e aziende.
Contesto dei modelli AI open cinesi
Negli ultimi mesi il mercato ha visto una serie di rilasci aperti ad alta qualità: oltre ai nomi più noti (DeepSeek, Qwen, Zhipu), esiste una lunga coda di provider che contribuiscono con modelli, VLM, generatori multimediali e dataset. La crescita è guidata sia da startup “AI tigers” sia da bracci di ricerca di grandi aziende (es. ByteDance Seed).
I leader in prima linea
DeepSeek
DeepSeek è emersa con release di grande impatto (V3, R1) e con approccio orientato alla ricerca applicata: sperimentazioni interne come DeepSeekMath e l’algoritmo GRPO (Group Relative Policy Optimization) hanno alimentato miglioramenti di prodotto. Nota per la licenza permissiva e l’esposizione di catene di ragionamento, DeepSeek ha rallentato la frequenza di rilascio dopo alcuni update importanti ma resta punto di riferimento per performance e adozione commerciale.
Qwen (Alibaba)
Tongyi Qianwen offre una linea estesa di modelli (Qwen 2.5, Qwen 3) e copre l'intero stack: LLM, VLM, embedding e codice. I punti distintivi sono la disponibilità di modelli in formati locali (MLX, GGUF), strumenti CLI e la gamma di taglie pensata per ricerca e PMI; questo ha favorito diffusione e integrazione in progetti di sviluppo.
Competitori vicini al vertice
Moonshot AI (Kimi)
Moonshot (Kimi) ha iniziato con modelli chiusi e poi ha aperto alcune linee dopo le uscite di R1; il modello K2 è stata una “run” sperimentale di grande impatto, con uso di ottimizzatori sperimentali come Muon.
Zhipu / Z.AI
Zhipu ha rilasciato GLM-4.5 e GLM-4.5V, modelli MoE capaci nelle loro classi; l'organizzazione spazia dal testo alla generazione immagine/video, avvicinandosi a un’offerta multi-prodotto.
Progetti da segnalare
- StepFun: pivot verso open release, flagship VLM Step3 e modelli multimediali.
- Tencent (Hunyuan): focus su video e 3D ma con licenze restrittive che limitano l'adozione open.
- RedNote (Xiaohongshu): rilascio di modelli OCR molto efficaci, strategia open ancora in definizione.
- MiniMax: Minimax-Text-01 con finestra contestuale 1M tramite hybrid attention; parte media di stack rimane proprietaria.
- OpenGVLab / InternLM: forte legame accademico, InternVL serie per visione con backend Qwen in versioni recenti.
- Skywork: costruisce agenti di produttività e spesso affina modelli esistenti anziché pretrainare da zero; pubblica anche dataset di preferenze e ragionamento.
Sul fronte della ricerca e crescita
ByteDance Seed è un centro R&D che pubblica ricerca di alto profilo ma al momento tende più a rilasciare artifact di ricerca che a seguire una strategia di rilascio Llama-style. Nel complesso, la scena open cinese unisce laboratori commerciali e bracci accademici, con impatti sia su produzione che su avanzamento scientifico.
Implicazioni pratiche per aziende e ricercatori
- Valutare modelli per dimensione e formato (MLX/GGUF) per deployment locale.
- Preferire modelli con licenze permissive quando si richiede adattamento e redistribuzione.
- Considerare trade-off tra performance frontier (DeepSeek, Qwen) e supporto/strumenti (Qwen per CLI e formati locali).
- Monitorare dataset e rilasci secondari (es. Skywork) per segnali di adozione e compatibilità.
Conclusione
Il 2025 mostra un ecosistema cinese di modelli open maturo e in rapida evoluzione: alcuni laboratori guidano per impatto e adozione, altri innovano su aspetti specifici (context window, VLM, optimizer). Per chi integra AI in produzione è essenziale valutare licenze, formati e supporto della comunità oltre alla sola performance.
FAQ
Qui le risposte pratiche alle domande più rilevanti sui modelli AI open cinesi.
- Come scelgo un modello AI open cinese per uso produttivo? Valuta la licenza, il formato (MLX/GGUF), la dimensione e la disponibilità di risorse di supporto; preferisci modelli con release recenti e una base utenti attiva.
- Quali rischi comporta usare modelli AI open cinesi in azienda? I rischi principali sono vincoli di licenza, mancata compatibilità con stack locale e variazioni di performance in produzione; testare in ambiente controllato riduce l'esposizione.
- DeepSeek e Qwen: quale scegliere per sperimentazione di ricerca? Per ricerca ad alte prestazioni preferire DeepSeek; per esperimenti su diversi task, tooling e deployment locali Qwen offre più formati e taglie.
- Come misuro il costo di integrazione di un modello AI open cinese? Misura effort per conversione formato, latenza e custo computazionale di inference, costi di adattamento e compliance legale; stimare con PoC brevi.