Da tempo si discute dell'impatto della tecnologia artificiale in tutti i settori, e la Cina si è piazzata a stretto gabbia rispetto alla competizione occidentale. Alcuni modelli di intelligenza artificiale prodotti in Cina mostrano già in molti benchmark prestazioni simili a quelle di modelli come ChatGPT. In questo articolo, diamo uno sguardo da vicino ai modelli di KI "made in China" di cui devi assolutamente tenere traccia.

Deepseek V4

Pubblicato nel 2026, Deepseek V4 ha rappresentato un passo in avanti significativo rispetto ai modelli precedenti. Si tratta di un modello avanzato che sfrutta l'architettura "Mixture-of-Expert" al suo interno, un concetto che consente a modelli più piccoli di collaborare per compiti specifici. Questa combinazione rende Deepseek V4 notevolmente efficiente e scalabile.

    • Le due varianti di Deepseek V4 sono Deepseek V4 Pro (1,6 trilioni di parametri) e Deepseek V4 Flash (248 miliardi di parametri).
    • Sono in grado di gestire un finestra di contesto di un milione di token, grazie ad una “Hybrid Attention Architecture” sviluppata appositamente.
    • Costi d'utilizzo: 1,74 dollari per un milione di token di input e 3,48 dollari per i token di output.
    • Nel benchmark BenchLM, si è piazzato poco sopra Gemini 3 Pro soprattutto in ambiti legati a coding e risoluzione di equazioni.
    • Si è però dimostrato leggermente inferiore in relazioni ad agentività e test di conoscenza.

GLM-5.2

Il modello GLM-5.2, prodotto da Zhipu AI (Z.ai), è un modello open-source che ha generato notevole interesse per le sue caratteristiche avanzate. Il modello è in grado di competere con modelli non open-source come Anthropic's Mythos.

    • Contesto supportato: 1 milione di token.
    • Ha ottenuto prestazioni vicine a quelle di Claude Mythos 5 e si distingue particolarmente in task agentici complessi.
    • Nelle prove FrontierSWE, il modello ha mostrato capacità paragonabili a Claude Opus 4.8, superando GPT-5.5.
    • I costi di utilizzo sono ridotti: 1,40 dollari per un milione di token di input e 4,40 dollari per un milione di token di output.

Qwen3.7

Qwen3.7 è uno dei modelli più recentemente sviluppati e si posiziona tra i più avanzati del panorama open-source. Questo modello ha dimostrato in numerosi test un'abitudine eccezionale nell'esecuzione di compiti complessi e nel processing di grandi quantità di dati.

    • Strutturato per gestire compiti agentici come la programmazione o il supporto a lungo termine in attività di ricerca.
    • Prestazioni testate sono comparabili con modelli leader del mercato in diversi benchmark.
    • Supporto per molteplici lingue e contesti applicativi complessi.

Ernie 5.0

Ernie 5.0, progettato da Baidu, rappresenta un’altra pietra miliare nella serie Ernie, una delle prime architetture di KI in Cina. Rispetto alle precedenti versioni, Ernie 5.0 ha ottenuto notevoli miglioramenti in termini di elaborazione linguistica e capacità di contesto.

    • Un modello che ha ottenuto il 1° posto in molteplici test specifici.
    • Particolarmente adatto a compiti legati all’elaborazione del linguaggio naturale e compiti di comprensione testuale.
    • Supporta contesti di input fino a 200.000 token e output fino a 300.000 token.
    • Utilizza l'architettura Transformer ottimizzata.

Kimi K2.6

Kimi K2.6 è un modello sviluppato di recente da Moonshot AI, e già considerato tra i più avanzati per la sua capacità di comprendere ed eseguire compiti molto complessi.

    • Ha una capacità eccezionale di risoluzione logica e di ragionamento astratto.
    • Nelle testate K2.6 si distingue nel benchmark di riferimento MATH.
    • Sostiene contesti di input fino a 500.000 token, con output fino a 700.000 token.
    • Efficace in compiti multilingue e gestione di dati non strutturati.

Confronto Benchmark e Prestazioni

I benchmark mostrano che i modelli cinesi sono in grado di competere efficacemente con le alternative occidentali. Tuttavia, le differenze sorgono nei dettagli specifici:

    • Coding: Modelli come Deepseek V4 Pro e Kimi K2.6 mostrano un vantaggio evidente.
    • Test di Ragionamento: Kimi K2.6 ottiene punteggio più alto in benchmark FrontierSWE rispetto a modelli come GPT-5.5.
    • Elaborazione del linguaggio naturale: Ernie 5.0 e Qwen3.6 mostrano un'elevata precisione.
    • Costi operativi: I modelli cinesi sono in genere molto più economici di quelli offerti da grandi aziende Western.

Impatto sul Mercato e Futuro

I modelli di intelligenza artificiale generale prodotti in Cina potrebbero non solo ridurre i costi del settore KI, ma anche aumentare l'accesso e la flessibilità per sviluppatori e aziende in tutto il mondo. L’open-source è diventato un vantaggio competitivo, permettendo di sviluppare modelli personalizzati a costo ridotto.

I progressi cinesi nella corsa alla KI rappresentano un’opportunità ma anche una sfida per le tecnologie del futuro. Molti esperti credono che questa competizione accelererà l’innovazione e offrirà ai consumatori e ai mercati internazionali nuove possibilità.

Conclusione

I modelli KI prodotti in Cina non solo promettono di ridurre il divario tecnologico con i concorrenti occidentali, ma lo stanno già colmando in molteplici settori tecnici. Deepseek V4, GLM-5.2, Qwen3.7, Ernie 5.0 e Kimi K2.6 devono essere considerati modelli rilevanti per chiunque segua la tecnologia KI. Questi modelli, grazie alla combinazione di capacità avanzate, basso costo operativo e supporto open-source, potrebbero rappresentare un fattore centrale del settore tecnologico nei prossimi anni.