State cercando il miglior modello di intelligenza artificiale open-source che potete eseguire da soli? Questa carrellata di 2025 modelli mette a confronto dimensioni, velocità, costi e necessità di hardware, in modo che possiate scegliere quello giusto.
Si può dire che il panorama dell'IA self-hosted stia esplodendo. I giganti proprietari dominano ancora i benchmark, ma modelli open-source come DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 e JetMoE offrono prestazioni impressionanti, spesso a una frazione del costo. Ecco un'analisi onesta di ciò che c'è in circolazione e di quale modello potrebbe essere il più adatto per il vostro prossimo progetto.
Cosa significa veramente "self-hosted
I modelli di intelligenza artificiale self-hosted sono implementabili localmente: si scaricano i pesi, si esegue l'inferenza sul proprio hardware e si controlla tutto, dalla latenza alla privacy dei dati. Ciò contrasta con la chiamata a un'API remota, dove si paga per token, si dipende dal tempo di attività della rete e si devono pagare le tariffe del cloud.
I principali contendenti nel 2025
DeepSeek R1
- Pesi aperti, licenza MIT
- Supera GPT-4o di OpenAI su benchmark come MATH e AIME
- Progettato per essere efficiente: viene addestrato con un numero di risorse molto inferiore rispetto ai concorrenti.
- Ottimo per ragionamenti complessi e matematica
Mistral Small 3.1 (24B)
- Versione open-source per impieghi gravosi
- Analizza immagini e gestisce finestre contestuali lunghe (fino a 128K tokens)
- Ideale per compiti multimodali e ricchi di documenti
JetMoE-8B
- Modello di miscela di esperti che batte LLaMA-2 7B utilizzando solo una frazione dei calcoli.
- Inferenza efficiente - attiva solo una parte del modello completo per ogni token
DBRX (Databricks/Mosaic)
- Modello MoE da 132B che rivaleggia con le controparti open-source
Cosa conta di più: prestazioni contro efficienza
DeepSeek R1
- Velocità di inferenza: modesta
- Necessità di hardware: GPU moderata o CPU di fascia alta
- Finestra di contesto: ~128K token (stima)
- Caso d'uso migliore: Carichi di lavoro matematici e ad alta intensità logica.
- Licenza: MIT
Mistral Small 3.1
- Velocità di inferenza: Veloce su GPU o CPU moderne
- Necessità di hardware: Accessibile (singola GPU o CPU potente)
- Finestra contestuale: 128K token
- Caso d'uso migliore: Attività multimodali, documenti lunghi
- Licenza: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Velocità di inferenza: Molto efficiente grazie a MoE (Mixture-of-Experts)
- Necessità di hardware: Minimo (ottimo per configurazioni con una sola GPU o una sola CPU)
- Finestra di contesto: Standard (~4K-8K token a seconda della versione)
- Caso d'uso migliore: Ambienti con risorse limitate
- Licenza: Ricerca aperta
DBRX (Databricks)
- Velocità di inferenza: efficiente per le dimensioni, ma richiede un hardware solido
- Necessità di hardware: Elevate (spesso sono consigliate >2 GPU)
- Finestra contestuale: Standard
- Caso d'uso migliore: Applicazioni generiche in scala
- Licenza: Databricks Open
R1 di DeepSeek è leader nel ragionamento, Mistral è ideale per documenti o immagini lunghe, JetMoE è ottimo se si è a corto di GPU e DBRX è in grado di svolgere compiti generali, ma necessita di un hardware potente.
Opinioni della comunità e del settore
- Yann LeCun di Meta ha dichiarato che DeepSeek R1 dimostra che l'open-source sta recuperando terreno.
- Gli utenti di Reddit su r/LocalLLM preferiscono DeepSeek, Qwen, Janus 7B per i carichi di lavoro
Come scegliere il modello
- Definire il caso d'uso: matematica, codice, chat, immagini? Concentratevi sui benchmark per quel dominio.
- Verificare l'hardware: solo CPU? Scegliete Mistral Small o JetMoE. Avete delle GPU? DeepSeek o DBRX sono ottimi.
- Valutare i requisiti di latenza - Se avete bisogno di un'inferenza veloce per token, i modelli più piccoli o MoE vi aiutano.
- Considerare la finestra di contesto - Una finestra più grande è migliore per le conversazioni o i documenti lunghi.
- Licenza ed ecosistema - Apache/MIT sono semplici per l'uso commerciale; MoE/open-research potrebbero richiedere una revisione.
Raccomandazione video
Titolo: I migliori modelli di intelligenza artificiale del 2025 a confronto / Cosa gli ingegneri devono sapere<br>
Canale: Intelligenza ingegnerizzata<br>
Riflessioni finali
Nel 2025, i modelli di IA self-hosted più efficienti non sono più curiosità accademiche, ma strumenti davvero potenti. DeepSeek R1 è una potenza logica e di ragionamento, Mistral gestisce contesti lunghi e multimodali, mentre JetMoE e DBRX offrono alternative efficienti ma capaci.
Scegliete quello che si adatta alle vostre esigenze in termini di hardware, casi d'uso e prestazioni e potreste non dover mai più pagare per token o compromettere la privacy.
