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I 5 migliori LLM open source (febbraio 2026)
L'intelligenza artificiale open source ha raggiunto i sistemi closed source. Questi cinque modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) Offrono prestazioni di livello enterprise senza i costi ricorrenti delle API o il vincolo con il fornitore. Ogni soluzione gestisce casi d'uso diversi, dal ragionamento su dispositivo al supporto multilingue su larga scala.
Questa guida analizza in dettaglio GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 e Mixtral-8x22B, con dettagli specifici su capacità , costi e requisiti di implementazione.
Confronto rapido
| Chiavetta | Ideale per | Prezzo di partenza | Caratteristica fondamentale |
|---|---|---|---|
| GPT-OSS-120B | Distribuzione a GPU singola | Gratuito (Apache 2.0) | Funziona con GPU da 80 GB con parametri da 120 B |
| DeepSeek-R1 | Compiti di ragionamento complessi | Gratuito (MIT) | Parametri 671B con pensiero trasparente |
| Qwen3-235B | Applicazioni multilingue | Gratuito (Apache 2.0) | Supporta oltre 119 lingue con pensiero ibrido |
| FIAMMA 4 | Elaborazione multimodale | Gratuito (licenza personalizzata) | Finestra di contesto del token 10M |
| Mixtral-8x22B | Produzione efficiente in termini di costi | Gratuito (Apache 2.0) | Risparmio di elaborazione del 75% rispetto ai modelli densi |
1. GPT-OSS-120B
OpenAI ha rilasciato i suoi primi modelli open-weight da GPT-2 nell'agosto 2025. GPT-OSS-120B utilizza un miscela di esperti Architettura con 117 miliardi di parametri totali, ma solo 5.1 miliardi attivi per token. Questo design "sparso" consente di eseguirlo su una singola GPU da 80 GB anziché richiedere cluster multi-GPU.
Il modello eguaglia le prestazioni di o4-mini nei benchmark principali. Raggiunge il 90% di accuratezza nei test MMLU e circa l'80% nei compiti di ragionamento GPQA. La generazione del codice si attesta al 62% di superamento a 1 passaggio, competitivo con le alternative closed-source. La finestra di contesto da 128,000 token gestisce l'analisi completa dei documenti senza suddivisione in blocchi.
OpenAI ha addestrato questi modelli utilizzando tecniche di o3 e altri sistemi di frontiera. L'attenzione si è concentrata sull'implementazione pratica su scala raw. Hanno reso open source il tokenizzatore o200k_harmony insieme ai modelli, standardizzando il modo in cui gli input vengono elaborati tra le implementazioni.
Pro e contro
- L'implementazione di una singola GPU da 80 GB elimina i costi dell'infrastruttura multi-GPU
- La finestra di contesto nativa da 128K elabora intere basi di codice o documenti lunghi
- La licenza Apache 2.0 consente l'uso commerciale illimitato e la modifica
- Le implementazioni di riferimento in PyTorch, Triton e Metal semplificano l'integrazione
- La precisione MMLU del 90% corrisponde ai modelli proprietari nei benchmark di ragionamento
- La formazione incentrata sull'inglese limita le capacità multilingue rispetto alle alternative
- I parametri attivi 5.1B potrebbero avere prestazioni inferiori rispetto ai modelli densi su attività specializzate
- Richiede almeno 80 GB di VRAM, escludendo l'implementazione di GPU di livello consumer
- Nessuna variante distillata disponibile ancora per ambienti con risorse limitate
- Specializzazione di dominio limitata rispetto alle alternative ottimizzate
Prezzi: GPT-OSS-120B funziona con licenza Apache 2.0 senza costi ricorrenti. È necessario hardware in grado di eseguire modelli da 80 GB (GPU NVIDIA A100 o H100). L'implementazione cloud su AWS, Azure o GCP costa circa 3-5 dollari all'ora per le tipologie di istanza appropriate. L'implementazione self-hosted richiede l'acquisto di una GPU una tantum (circa 10,000-15,000 dollari per A100 usata).
Nessun costo di abbonamento. Nessun limite API. Nessun vincolo con il fornitore.
2. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 ha sviluppato il suo modello specificamente per il ragionamento trasparente. L'architettura utilizza 671 miliardi di parametri totali, di cui 37 miliardi attivati ​​per passaggio in avanti. L'addestramento ha privilegiato l'apprendimento per rinforzo senza la tradizionale messa a punto supervisionata, lasciando che i modelli di ragionamento emergessero naturalmente dal processo di apprendimento della realtà virtuale.
Il modello raggiunge una precisione del 97% nelle valutazioni MATH-500 e corrisponde all'o1 di OpenAI nei compiti di ragionamento complessi. Ciò che distingue DeepSeek-R1 è la possibilità di osservarne il processo di ragionamento. Il modello mostra una logica passo dopo passo anziché solo risposte finali. Questa trasparenza è importante per le applicazioni in cui è necessario verificare il ragionamento, come l'analisi finanziaria o la verifica ingegneristica.
DeepSeek ha rilasciato sei versioni distillate insieme al modello principale. Queste vanno da 1.5 a 70 miliardi di parametri, e possono essere utilizzate su hardware che spaziano dalle GPU consumer di fascia alta ai dispositivi edge. Il distillato Qwen-32B supera le prestazioni di o1-mini in tutti i benchmark, richiedendo al contempo una frazione del carico di calcolo.
Pro e contro
- La precisione del 97% di MATH-500 guida i modelli open source sul ragionamento matematico
- Il processo di pensiero trasparente consente la verifica e il debug
- La scala dei parametri 671B fornisce capacità analitiche approfondite
- Sei varianti distillate consentono l'implementazione su configurazioni hardware
- La licenza MIT consente un uso commerciale illimitato
- I parametri 671B richiedono un'infrastruttura sostanziale per l'implementazione completa del modello
- La modalità di ragionamento aumenta la latenza rispetto alla generazione di risposte dirette
- La formazione ottimizzata in inglese limita le prestazioni in altre lingue
- L'approccio di apprendimento per rinforzo può produrre spiegazioni prolisse
- Gli strumenti della comunità sono ancora in fase di maturazione rispetto ai modelli più consolidati
Prezzi: DeepSeek-R1 è rilasciato con licenza MIT senza costi di utilizzo. Il modello 671B completo richiede almeno 8 GPU A100 (costo cloud: circa 25-30 dollari/ora). I modelli distillati costano significativamente meno: la variante da 32B richiede una singola GPU A100 (circa 3-5 dollari/ora di cloud, circa 10,000 dollari di acquisto hardware). La versione da 7B funziona con GPU RTX 4090 consumer.
DeepSeek offre accesso API gratuito con limiti di velocità per i test. L'implementazione in produzione richiede un'infrastruttura self-hosting o cloud.
3. Qwen3-235B
Qwen3-235B di Alibaba introduce il pensiero ibrido nei modelli open source. Gli utenti controllano i livelli di sforzo di ragionamento (basso, medio, alto) in base alla complessità dell'attività . Hai bisogno di risposte rapide al servizio clienti? La modalità di pensiero basso fornisce risposte rapide. Stai eseguendo analisi di dati complesse? La modalità di pensiero alto applica un ragionamento metodico.
L'architettura utilizza 235 miliardi di parametri totali, di cui 22 miliardi attivati ​​su 94 livelli. Ogni livello contiene 128 esperti, con 8 attivati ​​per token. Questa selezione di esperti consente un'elaborazione efficiente mantenendo inalterata la capacità . Il modello è stato addestrato su oltre 1 miliardo di token in 119 lingue, rappresentando 10 volte più dati multilingue rispetto alle precedenti versioni di Qwen.
Le prestazioni si attestano sull'87-88% di accuratezza MMLU con solidi benchmark multilingue. Il modello eccelle nelle valutazioni C-Eval e nelle valutazioni specifiche per regione in Asia, Europa e altri mercati. La generazione di codice raggiunge il 37% di zero-shot, ma migliora significativamente quando si attiva la modalità di pensiero per attività di programmazione complesse.
Pro e contro
- Il supporto di oltre 119 lingue consente una distribuzione globale senza barriere linguistiche
- Il controllo del pensiero ibrido ottimizza i compromessi tra costi e prestazioni per richiesta
- Il contesto del token 128K gestisce un'analisi approfondita dei documenti
- La licenza Apache 2.0 consente modifiche commerciali
- Le prestazioni MMLU dell'87% competono con i principali sistemi proprietari
- I parametri 235B richiedono una configurazione multi-GPU per la distribuzione in produzione
- Il 37% della generazione di codice di base segue modelli di codifica specializzati
- La selezione della modalità di pensiero aggiunge complessità alla logica dell'applicazione
- Il pregiudizio per la lingua cinese mostra prestazioni più forti per il cinese rispetto ad altre lingue
- Strumenti di comunità limitati rispetto all'ecosistema LLaMA
Prezzi: Qwen3-235B utilizza la licenza Apache 2.0 senza costi. Il modello completo richiede da 4 a 8 GPU A100 a seconda della quantizzazione (cloud: circa 15-30 dollari/ora). Alibaba Cloud offre endpoint gestiti con prezzi a token a partire da 0.002 dollari/1 token per la modalità Thinking e 0.0003 dollari/1 token per la modalità Standard.
Le varianti più piccole di Qwen3 (7B, 14B, 72B) funzionano su hardware consumer. Il modello 7B funziona su GPU consumer da 24 GB.
4. FIAMMA 4
LLaMA 4 di Meta introduce funzionalità multimodali native per testo, immagini e brevi video. La variante Scout include 109 miliardi di parametri totali, di cui 17 miliardi attivi, mentre Maverick utilizza un pool di esperti più ampio per attività specializzate. Entrambe elaborano più tipi di contenuto attraverso tecniche di fusione precoce che integrano le modalità in rappresentazioni unificate.
La gestione del contesto ha raggiunto nuovi livelli. LLaMA 4 Scout supporta fino a 10 milioni di token per applicazioni di analisi documentale estese. Il contesto standard è di 128 token, già consistente per la maggior parte dei casi d'uso. I modelli sono stati pre-addestrati su oltre 30 miliardi di token, il doppio della combinazione di token di LLaMA 3.
I benchmark delle prestazioni mostrano che LLaMA 4 supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash nei test di codifica, ragionamento e multilingua. Meta ha sviluppato MetaP, una tecnica per impostare in modo affidabile gli iperparametri su diverse scale di modelli. Ciò consente prestazioni costanti durante il trasferimento dei parametri appresi a diverse configurazioni.
Pro e contro
- La finestra di contesto del token da 10 milioni consente l'elaborazione di intere basi di codice o set di dati
- L'elaborazione multimodale nativa gestisce input di testo, immagini e video
- La formazione sui token 30T fornisce una copertura completa delle conoscenze
- Diverse varianti di dimensioni, dall'implementazione edge alla scala del data center
- Supera GPT-4o nei benchmark di codifica e ragionamento
- La licenza commerciale personalizzata richiede una revisione per le distribuzioni su larga scala
- La fusione multimodale aggiunge complessità alle pipeline di distribuzione
- Il contesto 10M richiede una memoria sostanziale anche con le ottimizzazioni
- Le variazioni delle dimensioni del modello creano confusione su quale variante utilizzare
- Documentazione ancora in fase di sviluppo per le funzionalità più recenti
Prezzi: LLaMA 4 utilizza la licenza commerciale personalizzata di Meta (gratuita per la maggior parte degli utilizzi, con restrizioni sui servizi con oltre 700 milioni di utenti). La variante Scout richiede 2-4 GPU H100 (cloud: circa 10-20 dollari l'ora). Maverick richiede 4-8 H100 (circa 20-40 dollari l'ora). Meta offre accesso API gratuito tramite la propria piattaforma, con limiti di velocità .
Le varianti LLaMA più piccole funzionano su hardware consumer. Il modello 8B funziona su GPU da 16 GB. Le distribuzioni aziendali possono negoziare licenze dirette con Meta.
5. Mixtral-8x22B
Mixtral-8x22B di Mistral AI consente un risparmio computazionale del 75% rispetto a modelli densi equivalenti. Il design "mixed of expert" include otto esperti da 22 miliardi di parametri, per un totale di 141 miliardi di parametri, ma solo 39 miliardi si attivano durante l'inferenza. Questa attivazione sparsa offre prestazioni superiori e una maggiore velocità di esecuzione rispetto ai modelli densi da 70 miliardi.
Il modello supporta la chiamata di funzioni native per lo sviluppo di applicazioni sofisticate. È possibile connettere interfacce in linguaggio naturale direttamente ad API e sistemi software senza livelli di integrazione personalizzati. La finestra di contesto da 64,000 token gestisce conversazioni estese e un'analisi completa dei documenti.
Le prestazioni multilingue si distinguono in inglese, francese, italiano, tedesco e spagnolo. Mistral si è allenato specificamente sulle lingue europee, ottenendo prestazioni migliori rispetto ai modelli con una copertura linguistica più ampia ma meno approfondita. Il ragionamento matematico raggiunge il 90.8% su GSM8K e la programmazione ottiene ottimi risultati nei benchmark HumanEval e MBPP.
Pro e contro
- La riduzione del 75% dei calcoli rispetto ai modelli densi riduce i costi infrastrutturali
- La chiamata di funzioni native semplifica l'integrazione API
- Forte supporto linguistico europeo per applicazioni multilingue
- La precisione GSM8K del 90.8% fornisce un solido ragionamento matematico
- La licenza Apache 2.0 consente un uso commerciale illimitato
- Contesto 64K più breve rispetto ai concorrenti che offrono finestre da 128K+
- L'attenzione alle lingue europee comporta prestazioni più deboli nelle lingue asiatiche
- I parametri attivi 39B possono limitare la capacità di svolgere compiti di ragionamento complessi
- La logica di routing degli esperti aggiunge complessità alla distribuzione
- Comunità più piccola rispetto all'ecosistema LLaMA
Prezzi: Mixtral-8x22B opera con licenza Apache 2.0 senza costi aggiuntivi. Richiede 2-4 GPU A100 per la produzione (cloud: circa 10-15 dollari/ora). Mistral offre accesso API gestito a 2 dollari per milione di token in input e 6 dollari per milione in output. L'auto-hosting elimina i costi per token dopo l'investimento hardware iniziale.
Le versioni quantizzate funzionano su un singolo processore A100 con un degrado delle prestazioni accettabile. L'efficienza del modello lo rende conveniente per carichi di lavoro di produzione ad alto volume.
Quale modello dovresti scegliere?
L'hardware determina opzioni immediate. GPT-OSS-120B è compatibile con singole GPU da 80 GB, rendendolo accessibile se si utilizza già un'infrastruttura A100. Le varianti distillate di DeepSeek-R1 gestiscono i vincoli di risorse: il modello 7B funziona su hardware consumer mantenendo un'elevata affidabilità .
I requisiti multilingue puntano a Qwen3-235B per un'ampia copertura linguistica o a Mixtral-8x22B specificamente per le lingue europee. LLaMA 4 è ideale quando sono necessarie funzionalità multimodali o finestre di contesto estese oltre i 128K token.
Le distribuzioni attente ai costi privilegiano Mixtral-8x22B per i carichi di lavoro di produzione. Il risparmio di elaborazione del 75% si accumula rapidamente su larga scala. La ricerca e lo sviluppo traggono vantaggio dal ragionamento trasparente di DeepSeek-R1, soprattutto quando è necessario verificare la logica decisionale.
Tutti e cinque i modelli operano con licenze permissive. Nessun costo API ricorrente. Nessuna dipendenza dal fornitore. È possibile controllare l'implementazione, la privacy dei dati e le modifiche al modello. Il panorama dell'intelligenza artificiale open source ha raggiunto la parità con i sistemi chiusi. Questi strumenti offrono funzionalità aziendali senza restrizioni aziendali.
Domande Frequenti
Di quale hardware ho bisogno per eseguire questi LLM open source?
I requisiti minimi variano in base al modello. GPT-OSS-120B richiede una singola GPU da 80 GB (A100 o H100). La versione completa di DeepSeek-R1 richiede 8 A100, ma le varianti distillate funzionano su RTX 4090 consumer. Qwen3-235B e LLaMA 4 richiedono da 2 a 8 GPU a seconda della quantizzazione. Mixtral-8x22B funziona in modo efficiente su 2-4 A100. L'implementazione cloud costa da 3 a 40 dollari l'ora in base alle dimensioni del modello.
Questi modelli possono eguagliare le prestazioni di GPT-4 o Claude?
Sì, su benchmark specifici. DeepSeek-R1 eguaglia OpenAI o1 nei compiti di ragionamento con una precisione del 97% secondo MATH-500. LLaMA 4 supera GPT-4o nei benchmark di codifica. GPT-OSS-120B raggiunge una precisione MMLU del 90%, paragonabile a quella dei sistemi proprietari. Tuttavia, i modelli closed-source possono eccellere in aree specialistiche come la scrittura creativa o la conversazione articolata.
Quale modello gestisce meglio più lingue?
Qwen3-235B supporta oltre 119 lingue con un numero di dati di formazione multilingue 10 volte superiore rispetto ai concorrenti. Eccelle nei benchmark delle lingue asiatiche e nei test di conoscenza culturale. Mixtral-8x22B è leader per le lingue europee (francese, tedesco, spagnolo, italiano) con formazione specializzata. Altri modelli offrono un supporto multilingue variabile, ma ottimizzano principalmente l'inglese.
Ci sono costi di utilizzo oltre all'hardware?
Nessun costo ricorrente per le distribuzioni self-hosted con licenze Apache 2.0 o MIT. LLaMA 4 utilizza una licenza commerciale personalizzata gratuita per la maggior parte degli utilizzi (si applicano restrizioni ai servizi con oltre 700 milioni di utenti). I costi dell'hosting cloud variano in base al provider e al tipo di istanza. L'accesso alle API gestite da provider come Mistral parte da 2 dollari per milione di token di input.
Qual è la differenza tra modelli misti di esperti e modelli densi?
Le architetture miste di esperti attivano solo un sottoinsieme di parametri per input, ottenendo efficienza senza sacrificare le capacità . GPT-OSS-120B utilizza 5.1 miliardi di parametri su 117 miliardi per token. I modelli densi attivano tutti i parametri per ogni input. I modelli MoE offrono un risparmio di elaborazione del 70-75%, eguagliando o superando le prestazioni dei modelli densi a scale simili.
