Il nuovo modello di DeepSeek supera il modello di punta in un salto nell'AI

La startup cinese DeepSeek ha introdotto un nuovo aggiornamento, affermando di superare il ampiamente riconosciuto R1 nei benchmark principali. In un post su WeChat di giovedì, l'azienda di AI ha confermato che la nuova versione del modello, V3.1, fornisce risposte più rapide alle query e segnala il loro ingresso nello sviluppo di agenti AI.

DeepSeek ha che il modello supporta un'architettura di ragionamento ibrido, avendo sia modalità di pensiero che non di pensiero, capacità di agente migliorate e prestazioni più forti nell'uso di strumenti e nell'esecuzione di compiti.

DeepSeek fornisce un pulsante "Deep Thinking" per passare tra le modalità

Finora, L'app ufficiale di DeepSeek e il sito web sono già stati aggiornati alla V3.1, consentendo agli utenti di commutare tra modalità di pensiero e non di pensiero tramite il pulsante "Deep Thinking", simile al funzionamento dei modelli ibridi di Anthropic come Opus e Sonnet.

Si riporta che il modello V3.1 performi anche meglio sui benchmark come SWE e Terminal-Bench e sull'efficienza di pensiero rispetto a R1. Inoltre, secondo Artificial Analysis, il modello ha raggiunto 60 punti sul suo indice di intelligenza in modalità di ragionamento, appena sopra i 59 segnati da R1. Tuttavia, l'architettura sottostante rimane la stessa, con 671 miliardi di parametri totali e 37 miliardi attivi.

Nonostante abbia un'efficienza maggiore, utilizza anche leggermente meno token di R1 in modalità di ragionamento. Il nuovo modello, tuttavia, è leggermente indietro rispetto al ultimo modello di Alibaba e al modello di ragionamento open-source di OpenAI, GPT-OSS, nelle prestazioni. Manca anche la chiamata di funzioni in modalità di ragionamento, che è considerata un vincolo importante nei flussi di lavoro agentic.

La startup aveva annunciato il nuovo modello martedì, sebbene fosse disponibile solo su Hugging Face in quel momento. Una dichiarazione separata ha aggiunto che la versione era stata adattata per essere eseguita su chip AI cinesi di nuova generazione. 

Ora, l'azienda ha svelato un nuovo piano di prezzi per il suo V3 aggiornato. Il piano aumenta alcune tariffe, elimina gli sconti serali e riduce i costi in alcune applicazioni, efficace dal 6 settembre.

DeepSeek ha fissato i prezzi per la sua Input API a 0,07 $ per milione di token per le cache hit e 0,56 $ per le cache miss, con token di output a 1,68 $ per milione. I tassi tagliano nettamente i concorrenti: Gemini 2.5 Pro costa 10 $ per milione di token di output (15 $ per prompt più lunghi), GPT-5 di OpenAI è anche 10 $, e Claude Opus 4.1 di Anthropic arriva fino a 75 $.

Gli analisti si aspettavano che DeepSeek rilasciasse il successore di R1 all'inizio di quest'anno

DeepSeek ha scosso Silicon Valley con il lancio del suo modello AI R1 a basso costo e potente a gennaio. Il modello è rimasto in prima linea nella spinta accelerata dell'AI in Cina, sfidando aziende statunitensi come OpenAI.

Gli osservatori del mercato, tuttavia, stanno ancora aspettando il seguito di R1, un possibile modello R2, che molti si aspettavano venisse lanciato all'inizio di quest'anno. Rapporti locali hanno accennato che il ritardo nel lancio deriva dall'insistenza del fondatore Liang Wenfeng nel perfezionare il modello. Allo stesso tempo, gestisce anche la sua redditizia attività High-Flyer Asset Management. 

Come precedentemente riportato da Cryptopolitan, DeepSeek ha ritardato il lancio del suo modello AI R2 dopo aver incontrato problemi tecnici persistenti con i processori Ascend di Huawei. Dopo il successo del suo modello R1 a gennaio, DeepSeek è stata incoraggiata dalle autorità cinesi ad adottare chip Huawei invece di prodotti Nvidia statunitensi. Tuttavia, l'azienda ha incontrato problemi significativi durante la fase di addestramento del suo modello R2.

Fonti a conoscenza della materia hanno detto che DeepSeek ha dovuto fare affidamento sui chip Nvidia per l'addestramento, utilizzando i processori Ascend di Huawei solo per l'inferenza. Gli addetti ai lavori notano che i chip cinesi, inclusi quelli di Huawei, spesso sono indietro rispetto a Nvidia nella connettività inter-chip, nel supporto software e nella stabilità complessiva.

Huawei ha inviato ingegneri negli uffici di DeepSeek per aiutare ad adattare il modello. Tuttavia, la startup non è riuscita a completare un addestramento riuscito su hardware Ascend anche con l'assistenza in loco. Originariamente previsto per un rilascio a maggio, il lancio del modello R2 è stato posticipato a causa di queste sfide hardware.

Mentre alcuni media cinesi speculano che il nuovo modello potrebbe essere lanciato nelle prossime settimane, il fondatore di DeepSeek Liang Wenfeng ha espresso frustrazione interna riguardo ai suoi progressi, esortando il team a prendersi il tempo necessario per sviluppare un modello che preservi il vantaggio competitivo dell'azienda.

Nel frattempo, i giganti del settore tra cui Alibaba e Tencent continuano a rilasciare aggiornamenti rapidamente, con i modelli Qwen di Alibaba che attirano un seguito particolarmente forte.