DeepSeek torna a farsi notare con il lancio in anteprima di DeepSeek-V4, un modello che punta a spostare ancora più in alto l’asticella tra i sistemi di intelligenza artificiale aperti. La novità non è solo nelle dimensioni: il progetto arriva con open weights e accesso API, quindi con una logica più aperta rispetto ai modelli chiusi più noti.
Il nuovo rilascio si divide in due modalità, Expert e Instant, e mette al centro un dato che pesa più di altri: la possibilità di scaricare il modello e usarlo anche in ambienti propri, almeno in teoria, visto che i requisiti hardware restano molto elevati.
DeepSeek-V4 debutta in anteprima con due modalità distinte
DeepSeek-V4 arriva in una versione preview e si presenta con due profili di utilizzo: Expert e Instant. Dietro queste modalità ci sono due modelli di dimensioni molto diverse, pensati per esigenze differenti.
La variante Expert corrisponde a un modello da 1,6 trilioni di parametri, mentre Instant si ferma a 284 miliardi di parametri. In entrambi i casi si parla comunque di numeri enormi, che spiegano bene perché il progetto resti lontano da un impiego semplice su hardware domestico standard.
Più che sulla sola potenza bruta, DeepSeek insiste sull’equilibrio tra capacità di ragionamento, ampiezza del contesto e usabilità pratica, un tema che oggi conta quanto, se non più, delle dimensioni assolute del modello.
- Due modalità disponibili: Expert e Instant.
- DeepSeek-V4-Expert: 1,6 trilioni di parametri.
- DeepSeek-V4-Instant: 284 miliardi di parametri.
- Entrambi i modelli offrono una finestra di contesto da 1 milione di token.
Reasoning, codice e conoscenza generale sono il terreno su cui DeepSeek punta
Secondo le valutazioni dichiarate da DeepSeek, il modello dietro la modalità Instant, chiamato DeepSeek-V4-Flash, si avvicina molto alle capacità di ragionamento di V4-Pro e si comporta allo stesso livello nei compiti agentici più semplici.
La versione V4-Pro, collegata alla modalità Expert, viene invece presentata come la più forte tra i modelli open-weight per ragionamento in matematica, materie STEM e programmazione. Nelle stesse valutazioni, DeepSeek sostiene che il modello regga il confronto con soluzioni chiuse e superi molti altri modelli anche nella conoscenza generale del mondo.
L’unico riferimento che viene indicato come superiore in questo ambito è Gemini-3.1-Pro di Google. È un confronto che serve a posizionare il modello più che a decretare una classifica definitiva, ma chiarisce bene l’ambizione del progetto.
- DeepSeek-V4-Flash è il motore della modalità Instant.
- DeepSeek-V4-Pro è il modello dietro la modalità Expert.
- La finestra di contesto arriva a 1 milione di token.
- Il modello è pensato anche per uso con strumenti agentici e ambienti di coding.
Tra web, API e download locale, DeepSeek-V4 punta alla flessibilità
DeepSeek mette il modello a disposizione anche attraverso il sito dedicato, dove chi ha un account può provare la nuova preview. Per chi non può o non vuole eseguirlo in locale, resta comunque l’accesso via API, che rende il modello utilizzabile in applicazioni e servizi esterni.
Sul piano operativo conta molto anche la compatibilità con strumenti già diffusi nell’ecosistema developer, come Claude Code, OpenClaw e OpenCode. È un segnale chiaro: DeepSeek non sta lanciando solo un modello, ma cerca di entrare nei flussi di lavoro reali di chi sviluppa.
Il limite resta fisico. I modelli completi sono troppo pesanti per la maggior parte dei sistemi domestici, ma la natura open-weight permette alla comunità di creare versioni quantizzate e distillate, più adatte ai computer consumer.
- Prova web disponibile con account DeepSeek.
- Accesso tramite API per integrazioni e applicazioni.
- Supporto a strumenti esterni già diffusi tra gli sviluppatori.
- Le versioni alleggerite possono essere adattate da terze parti.
