DeepSeek V4 recensito: il cinese che continua a costare un ventesimo

DeepSeek ha rilasciato la serie V4 il 24 aprile 2026, con due modelli: V4 Pro e V4 Flash. La formula è quella che ha reso famoso il laboratorio cinese: prestazioni vicine ai modelli di punta occidentali a una frazione del prezzo, con i pesi del modello scaricabili da chiunque. Il titolo di questa recensione non è un modo di dire pubblicitario: sui costi, DeepSeek V4 resta drasticamente più economico dei concorrenti, in alcuni confronti anche di venti volte.

Ma il prezzo non è tutto, e per un lettore italiano c’è un punto che conta più dei benchmark: dove finiscono i vostri dati e cosa il modello si rifiuta di dire. Su questo torno più volte nell’articolo, perché è la ragione per cui DeepSeek va usato con criterio. Prima però vediamo cosa offre, quanto costa e quanto vale davvero. I dati vengono dalle schede ufficiali e dalle prime analisi indipendenti, linkate nel testo.

Il verdetto in breve

DeepSeek V4 Pro è, secondo i dati dichiarati, il modello a pesi aperti più capace in circolazione, e V4 Flash è la versione piccola e velocissima pensata per i lavori ad alto volume. Sul rapporto tra qualità e prezzo non c’è partita: nessun modello occidentale di pari livello costa così poco.

La mia opinione netta: DeepSeek V4 è un ottimo strumento per compiti tecnici e non sensibili, dove il costo basso fa la differenza su grandi volumi. Ma non lo userei tramite l’API ufficiale per dati personali, documenti riservati o materiale di clienti, perché i server sono in Cina e il modello applica una censura evidente su alcuni temi. La bella notizia è che, essendo a pesi aperti, esiste una via d’uscita: installarlo su server propri o europei. Vale la pena capire bene questa distinzione, perché cambia tutto.

Pro e Flash: due modelli, due usi

I due modelli usano un’architettura “Mixture of Experts”, cioè una rete divisa in tanti sotto-modelli specializzati di cui, a ogni richiesta, se ne attiva solo una parte. Il vantaggio pratico è che il modello è enorme ma, a ogni risposta, ne lavora solo un pezzo, e questo tiene bassi i costi.

Come riporta lo sviluppatore Simon Willison, V4 Pro ha 1.600 miliardi di parametri totali di cui 49 miliardi attivi a ogni richiesta, mentre V4 Flash ne ha 284 miliardi totali e 13 attivi. Entrambi hanno una finestra di contesto da 1 milione di token, cioè la quantità di testo che il modello tiene in memoria in una singola conversazione. Willison nota che V4 Pro è probabilmente il più grande modello a pesi aperti mai rilasciato, più grande di Kimi K2.6 e di GLM-5.1.

In pratica: Flash è la scelta per i compiti semplici e ripetuti su grandi numeri (classificare messaggi, estrarre dati, riassumere in serie), Pro è per i lavori dove serve ragionamento vero. Entrambi sono distribuiti con licenza MIT, una delle più permissive: potete scaricare i pesi da Hugging Face e usarli anche a fini commerciali.

Un chiarimento sul significato di “pesi aperti”, perché è la chiave di tutta questa recensione. I pesi sono i numeri che costituiscono il modello addestrato: renderli scaricabili vuol dire che chiunque abbia l’hardware adatto può far girare DeepSeek sui propri computer, senza passare dai server dell’azienda. È una differenza enorme rispetto ai modelli chiusi come quelli di OpenAI o Anthropic, che potete usare solo attraverso i loro sistemi. Come vedremo, questa apertura è anche la risposta al problema più serio di DeepSeek.

Le prestazioni, senza esagerare

Sui test dichiarati, V4 Pro è competitivo con i modelli di punta occidentali. La versione più spinta, chiamata V4-Pro-Max, raggiunge l’80,6% su SWE-bench Verified (un test di correzione di bug reali presi da progetti open source), che secondo i dati raccolti la mette alla pari con Gemini 3.1 Pro tra i modelli di questo tipo. È un risultato notevole per un modello che costa una frazione degli altri.

Vale però la citazione onesta che DeepSeek stessa mette nella sua documentazione tecnica, ripresa da Willison: con l’espansione del ragionamento, V4-Pro-Max supera modelli come GPT-5.2 e Gemini 3.0 Pro sui test standard, ma resta leggermente sotto GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro, “il che suggerisce una traiettoria che insegue lo stato dell’arte con un ritardo di circa 3-6 mesi”. Detto in modo diretto: DeepSeek non è davanti a tutti, è dietro di qualche mese ai migliori, ma a un prezzo che rende quel ritardo accettabile per moltissimi usi.

Una nota tecnica che spiega perché costa così poco: DeepSeek ha lavorato molto sull’efficienza, soprattutto sui contesti lunghi. Secondo la documentazione del laboratorio, sul contesto da un milione di token V4 Pro usa circa un quarto della potenza di calcolo per token rispetto alla generazione precedente, e Flash scende ancora più in basso. Meno calcolo per ogni risposta significa costi più bassi da scaricare sul cliente, ed è il motivo per cui questi prezzi sono sostenibili e non una promozione temporanea.

Il vero motivo: il prezzo

Qui sta il cuore della questione. Secondo il listino ufficiale DeepSeek riportato da Simon Willison, V4 Flash costa 0,14 dollari per milione di token in ingresso e 0,28 in uscita; V4 Pro costa 1,74 in ingresso e 3,48 in uscita. Il listino è in dollari: a un cambio indicativo parliamo di circa 0,13 e 0,26 euro per Flash, e 1,60 e 3,20 euro per Pro.

Per capire cosa significa, il confronto con la fascia alta occidentale è impietoso. Un modello di punta come GPT-5.5 costa in uscita 30 dollari per milione di token, Claude Opus 4.7 ne costa 25 e Gemini 3.1 Pro 12. In uscita, dove si spende di più, V4 Pro a 3,48 dollari costa tra un terzo e un decimo dei concorrenti, e V4 Flash a 0,28 dollari scende sotto il ventesimo abbondante. Il titolo di questa recensione, insomma, è supportato dai numeri: sui volumi grandi, la differenza di spesa è enorme. Un’avvertenza pratica sui prezzi bassissimi: valgono sui grandi volumi, dove pochi centesimi per milione di token diventano centinaia di euro di differenza al mese. Per chi manda al modello poche richieste al giorno, il risparmio in valore assoluto è minimo, e allora contano di più la qualità e, soprattutto, la sicurezza dei dati di cui parlo qui sotto.

C’è anche un piano gratuito: l’app web di DeepSeek permette di usare il modello senza pagare, come per gli altri assistenti. Ma è proprio l’uso gratuito e via API ufficiale a portare con sé il problema di cui parlo adesso.

Il nodo che conta per un lettore italiano

Ripeto il punto perché è quello decisivo: se usate DeepSeek tramite l’app o l’API ufficiale, i vostri dati viaggiano verso server situati in Cina. Per un privato che chiede una ricetta è irrilevante; per un professionista o un’azienda che tratta dati personali, documenti riservati o informazioni di clienti, è un problema serio, anche dal punto di vista del regolamento europeo sulla protezione dei dati (GDPR). Mandare i dati di un cliente su server extra-europei senza le dovute garanzie è una scelta che va valutata con attenzione, spesso da evitare.

Il secondo tema è la censura. Su alcuni argomenti politici sensibili per il governo cinese, DeepSeek si rifiuta di rispondere o dà risposte allineate alla posizione ufficiale di Pechino. Non è un difetto tecnico, è una scelta imposta al modello. Per la maggior parte dei compiti di lavoro non incontrerete mai il problema, ma se usate l’AI per ricerca, giornalismo o analisi geopolitica, dovete saperlo: su certi temi non avrete risposte affidabili.

La via d’uscita: i pesi aperti

Qui la natura aperta di DeepSeek diventa il suo punto di forza. Poiché i pesi sono scaricabili, un’azienda con le competenze giuste può installare il modello sui propri server, o su infrastrutture europee, e usarlo senza mandare un solo dato in Cina. In quel caso il problema dei server sparisce, perché i dati restano dove decidete voi. Resta invece, in parte, il tema della censura: alcune di quelle inclinazioni sono “cotte dentro” il modello durante l’addestramento e non spariscono cambiando server. Per i compiti tecnici, però, questo è quasi sempre irrilevante.

Un esempio italiano concreto: una software house di Napoli che deve analizzare e documentare migliaia di righe di codice interno può installare V4 Flash sui propri server, ottenere un costo bassissimo su grandi volumi e non esporre nulla all’esterno. È lo scenario ideale per DeepSeek: compito tecnico, nessun dato personale, massimo risparmio.

Cosa cambia per te

Se ti serve un modello potente e a basso costo per compiti tecnici e non sensibili (codice, classificazione, elaborazione di grandi volumi di testo pubblico), DeepSeek V4 è oggi la scelta più conveniente sul mercato, e la distanza di prezzo dai concorrenti occidentali è enorme.

Se invece tratti dati personali, documenti riservati o materiale di clienti, non usare l’API o l’app ufficiale: i server sono in Cina e questo, per un’attività italiana, è un rischio concreto sul piano della protezione dei dati. La via corretta, se vuoi comunque i vantaggi di DeepSeek, è installare i pesi aperti su infrastrutture tue o europee. E se il tuo lavoro tocca temi politici sensibili per la Cina, metti in conto che su quegli argomenti il modello non ti darà risposte affidabili. Con questi paletti chiari in testa, DeepSeek V4 è uno strumento eccellente. Senza, è un rischio che non vale il risparmio.