AI self hosted: i modelli più efficienti e potenti nel 2025

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.

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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.

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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

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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

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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

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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

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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.

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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

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Come scegliere il modello

1. Definire il caso d'uso: matematica, codice, chat, immagini? Concentratevi sui benchmark per quel dominio.
2. Verificare l'hardware: solo CPU? Scegliete Mistral Small o JetMoE. Avete delle GPU? DeepSeek o DBRX sono ottimi.
3. Valutare i requisiti di latenza - Se avete bisogno di un'inferenza veloce per token, i modelli più piccoli o MoE vi aiutano.
4. Considerare la finestra di contesto - Una finestra più grande è migliore per le conversazioni o i documenti lunghi.
5. Licenza ed ecosistema - Apache/MIT sono semplici per l'uso commerciale; MoE/open-research potrebbero richiedere una revisione.

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Raccomandazione video

Titolo: I migliori modelli di intelligenza artificiale del 2025 a confronto / Cosa gli ingegneri devono sapere<br>

Canale: Intelligenza ingegnerizzata<br>

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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.