Nel giro di pochi mesi il fronte dell’IA generativa si è spostato ancora.
La cinese DeepSeek ha rilanciato con DeepSeek-V3.2 e con la variante V3.2-Speciale, pensate per offrire capacità di ragionamento e di uso degli strumenti paragonabili ai migliori modelli proprietari occidentali, ma in forma open weight.
Una mossa di poco successiva a quella di OpenAI, che in estate ha innalzato l’asticella con ChatGPT-5.1, nuova incarnazione della famiglia GPT-5 e modello di riferimento per il coding avanzato e i compiti agentici all’interno dell’ecosistema ChatGPT e dell’API.
Il confronto fra questi due sistemi va oltre il “chi è più bravo” e illumina una frattura ormai strutturale: da un lato i modelli chiusi integrati in piattaforme globali, dall’altro l’ascesa di modelli aperti che puntano su sovranità tecnologica, controllo dei dati e costi di esercizio.
Indice degli argomenti
DeepSeek-V3.2 vs ChatGPT-5.1: due modelli, due strategie
ChatGPT-5.1 non è semplicemente un nuovo modello, ma l’evoluzione del “motore” che alimenta l’esperienza ChatGPT. La famiglia è articolata in due anime principali: GPT-5.1 Instant, pensato per conversazioni rapide e per un uso quotidiano generalista, e GPT-5.1 Thinking, la variante di ragionamento profondo usata nei compiti più complessi.
Entrambe sono accessibili dall’interfaccia ChatGPT, dalle offerte Business ed Enterprise e tramite API, con un sistema di auto-routing che decide quando impiegare modalità più lente e riflessive. L’obiettivo è offrire un unico modello di riferimento per coding, analisi di documenti, automazione di workflow e assistenti agentici.
ChatGPT-5.1 come piattaforma integrata
ChatGPT-5.1 si propone come cuore unico dell’ecosistema OpenAI: un modello che alimenta chatbot, strumenti di produttività, integrazioni enterprise e agenti complessi. L’utente finale vede un’unica interfaccia, mentre sotto il cofano il sistema decide quando usare varianti più veloci o più riflessive per massimizzare qualità e tempi di risposta.
Questa strategia punta a ridurre la complessità per imprese e sviluppatori: meno decisioni sul modello da scegliere, più focus su casi d’uso, sicurezza e governance, facendo leva su un fornitore unico in grado di gestire l’intera catena di valore.
DeepSeek-V3.2 come modello open weight
DeepSeek-V3.2 nasce con una filosofia quasi opposta. È l’ultima iterazione di una linea di modelli Mixture-of-Experts progettati per massimizzare il rapporto tra prestazioni e costo computazionale, rilasciati con pesi open sotto licenza MIT.
Nella versione base punta a essere un “daily driver” con capacità paragonabili a GPT-5 su una vasta gamma di compiti, mentre la variante V3.2-Speciale è posizionata esplicitamente come modello di punta per il ragionamento matematico, la programmazione competitiva e le applicazioni agentiche più esigenti. La possibilità di scaricare i pesi e di eseguirli su infrastrutture proprie rende il modello appetibile per chi vuole costruire stack personalizzati al di fuori dei grandi hyperscaler statunitensi.
Architetture e scelte tecniche a confronto
Sul piano architetturale le due famiglie riflettono priorità diverse e, nel caso di OpenAI, anche un diverso grado di trasparenza. DeepSeek-V3.2 prosegue la strada già tracciata da V3 con un’architettura Mixture-of-Experts di grandi dimensioni, nell’ordine di centinaia di miliardi di parametri totali, ma con “solo” poche decine di miliardi attivati per ogni token.
A questo zoccolo si aggiunge DeepSeek Sparse Attention, un meccanismo di attenzione sparsa ottimizzato per contesti lunghi che seleziona le parti più rilevanti della sequenza e riduce in modo sostanziale il costo di calcolo su finestre fino a 128k token. Lo scopo è chiaro: offrire prestazioni da modello frontier con requisiti hardware più gestibili e costi di inferenza molto più bassi rispetto ai modelli chiusi di fascia alta.
Il focus architetturale di GPT-5.1
Nel caso di ChatGPT-5.1 i dettagli architetturali fine-grained non sono pubblici, ma la documentazione ufficiale enfatizza tre elementi chiave. Il primo è la natura di modello di ragionamento con sforzo configurabile: sviluppatori e aziende possono scegliere, tramite un parametro dedicato, quanta “riflessione” interna il modello deve dedicare a un compito, passando da modalità quasi istantanee a regimi di ragionamento esteso.
Il secondo è la calibrazione adattiva: GPT-5.1 adatta automaticamente la profondità del pensiero alla difficoltà del prompt, riducendo il numero di token interni consumati sui compiti banali e concentrando più calcolo su problemi difficili. Il terzo è l’ottimizzazione per il tool calling e per il lavoro come “cervello” dietro agenti che combinano codice, browser, ricerca e strumenti personalizzati.
Reinforcement learning e pensiero interno
Un altro elemento distintivo è il ruolo del reinforcement learning. DeepSeek-V3.2 scala in modo aggressivo il post-training via RL, sfruttando un ecosistema di ambienti simulati e task agentici su larga scala per addestrare il modello a mantenere un filo di ragionamento coerente mentre usa strumenti multipli.
GPT-5.1, dal canto suo, si colloca nella linea dei reasoning models di OpenAI, in cui il modello produce passi di pensiero interni prima di rispondere e viene ottimizzato, sempre tramite RL, per seguire istruzioni, usare tool in sequenza e adottare strategie di problem solving più robuste rispetto alle generazioni precedenti.
Benchmark di ragionamento per DeepSeek-V3.2 vs ChatGPT-5.1
Per capire come si collocano DeepSeek-V3.2 e ChatGPT-5.1 occorre guardare sia ai benchmark ufficiali sia alle analisi indipendenti. Sul versante OpenAI, GPT-5.1 Thinking eredita da GPT-5 i risultati di vertice su molti benchmark di programmazione e di tool-use, con punte elevate su suite come SWE-bench Verified e su benchmark agentici che misurano la capacità di orchestrare chiamate a strumenti multipli.
La versione 5.1 introduce però un controllo più fine sullo sforzo di ragionamento, che consente di migliorare ulteriormente le prestazioni su prove di matematica e coding come AIME 2025 e scenari in stile Codeforces, mantenendo tempi di risposta ragionevoli.
Le prestazioni di DeepSeek-V3.2 e V3.2-Speciale
DeepSeek-V3.2, d’altra parte, viene presentato nel relativo report come un modello open che raggiunge prestazioni comparabili a GPT-5 in configurazione standard e, nella variante V3.2-Speciale, come un sistema in grado di eguagliare o superare i modelli chiusi di riferimento sulle prove di ragionamento più impegnative.
Il punto più citato è la performance a livello di “medaglia d’oro” in competizioni come l’International Mathematical Olympiad e l’International Olympiad in Informatics, risultati che storicamente erano appannaggio di modelli interni non pubblici di OpenAI e Google. Analisi giornalistiche e blog tecnici collocano V3.2-Speciale ai vertici anche su tornei come l’Harvard–MIT Math Tournament e su benchmark di debugging software, pur a fronte di un profilo computazionale più pesante rispetto alla versione base.
Limiti del confronto e quadro complessivo
È importante sottolineare che il confronto resta imperfetto: non tutte le metriche sono replicate in entrambi i report, né i protocolli di test sono identici. Tuttavia il quadro che emerge è chiaro. ChatGPT-5.1 conserva un ruolo di modello generalista di riferimento, capace di combinare ragionamento, coding e interazione naturale in un unico stack proprietario, mentre DeepSeek-V3.2 si ritaglia una reputazione particolarmente forte sulle prove di ragionamento simbolico, matematica e codice, soprattutto nelle varianti ottimizzate per il pensiero esteso.
IA agentica e uso degli strumenti nelle imprese
Se fino a pochi anni fa il confronto fra modelli si concentrava sulla qualità del testo generato, oggi il terreno decisivo è l’IA agentica, ovvero la capacità del modello di usare strumenti per portare a termine compiti complessi in più passaggi.
ChatGPT-5.1 è stato progettato espressamente per questo scenario: nella piattaforma OpenAI è il modello di elezione per agenti che combinano tool di navigazione web, interpreti di codice, funzioni personalizzate e integrazioni con sistemi terzi. Il controllo sullo sforzo di ragionamento permette di decidere quando il modello deve “pensare a lungo” prima di chiamare un tool, con un impatto diretto sulla profondità dei piani che è in grado di costruire e sulla robustezza nella gestione di errori e retry.
L’approccio agentico di DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 persegue un obiettivo simile, ma con un approccio più sperimentale e completamente open. I ricercatori parlano di una integrazione nativa fra pensiero e uso degli strumenti: il modello è addestrato a mantenere una traccia di ragionamento stabile mentre invoca browser, interpreti di codice e API, grazie a una pipeline di sintesi che genera automaticamente dati agentici in oltre 1.800 ambienti simulati e decine di migliaia di istruzioni complesse.
Nei primi test indipendenti, questo si traduce nella capacità di usare tool multipli senza “perdere il filo” del piano iniziale, caratteristica particolarmente interessante per agenti che devono esplorare documentazione, modificare codice e verificare i risultati in cicli iterativi.
Scelte per sviluppatori e architetti di soluzioni
Per sviluppatori e architetti di soluzioni questo significa due cose. ChatGPT-5.1 offre un’integrazione profonda con l’ecosistema OpenAI e, tramite partnership, con strumenti enterprise preesistenti, facendo leva su un’infrastruttura di sicurezza e governance già consolidata.
DeepSeek-V3.2 offre invece una base open su cui costruire agenti completamente personalizzati, fino a portare l’intera catena di esecuzione su server on-premise o cloud alternativi, con la possibilità di ispezionare in dettaglio il comportamento del modello.
Costi e modelli di business in DeepSeek-V3.2 vs ChatGPT-5.1
Il confronto fra DeepSeek-V3.2 e ChatGPT-5.1 è anche un confronto di modelli economici. GPT-5.1 resta un modello proprietario, accessibile tramite le interfacce ChatGPT e l’API OpenAI, con una struttura di pricing a consumo che colloca il modello di ragionamento nella fascia premium rispetto ai modelli più leggeri della stessa famiglia.
Il vantaggio per aziende e istituzioni è la disponibilità di un ecosistema integrato: contratti enterprise, supporto dedicato, impegni formali su sicurezza, privacy e continuità del servizio, oltre a integrazioni verticali con prodotti come ChatGPT Enterprise, Copilot e piattaforme di sviluppo.
Il modello open weight di DeepSeek
DeepSeek ha scelto una strada specularmente opposta. I pesi di V3.2 e V3.2-Speciale sono rilasciati come open weight sotto licenza MIT e possono essere scaricati, modificati e ridistribuiti anche in prodotti commerciali. In parallelo l’azienda offre un’API gestita con prezzi aggressivi, sfruttando l’architettura Mixture-of-Experts e l’attenzione sparsa per ridurre il costo di elaborazione su contesti lunghi.
Diverse analisi indipendenti stimano un vantaggio di un ordine di grandezza sul costo per token rispetto ai principali modelli chiusi, soprattutto nei carichi di lavoro ad alto volume.
Apertura, regolatori e rischi percepiti
Questa apertura ha però un lato controverso. Proprio perché i pesi sono pubblici e la società ha sede in Cina, diversi regolatori occidentali hanno sollevato preoccupazioni sui flussi di dati e sulla riutilizzabilità del modello in contesti sensibili. In alcuni paesi europei sono emerse raccomandazioni prudenziali o limitazioni all’uso in ambito pubblico, mentre negli Stati Uniti si discute della presenza dei modelli DeepSeek su dispositivi governativi.
È un contrasto netto con l’approccio più controllato ma chiuso di OpenAI, che punta a mitigare i rischi tramite un controllo stretto sull’accesso ai modelli e su logging, policy di sicurezza e filtri di contenuto.
Implicazioni di DeepSeek-V3.2 vs ChatGPT-5.1 per imprese e ricerca
Per chi deve scegliere quale tecnologia adottare, la dicotomia fra DeepSeek-V3.2 e ChatGPT-5.1 si traduce in una serie di trade off molto concreti. Le organizzazioni che hanno già investito nell’ecosistema OpenAI, o che danno priorità assoluta a supporto contrattualizzato, governance centralizzata e riduzione della complessità infrastrutturale, tenderanno a orientarsi verso GPT-5.1.
L’accesso tramite ChatGPT, le opzioni Business ed Enterprise e l’integrazione con strumenti di produttività e sviluppo esistenti riducono il costo di integrazione e permettono di concentrarsi sulla progettazione dei casi d’uso più che sulla gestione del modello.
Chi invece ha esigenze forti di sovranità tecnologica, vincoli di compliance che rendono difficile l’invio di dati a provider statunitensi o semplicemente un profilo di utilizzo ad altissimo volume può guardare a DeepSeek-V3.2 come a una base su cui costruire una propria piattaforma.
La possibilità di eseguire il modello in ambienti chiusi, di ispezionare i pesi, di combinare il modello con altri componenti open source e di controllare in modo fine i costi di inferenza lo rende attraente per laboratori di ricerca, start up deep tech e grandi imprese con team ML interni.
Impatto sul mondo accademico e sulla ricerca applicata
Per il mondo accademico e per la ricerca applicata, l’arrivo di DeepSeek-V3.2 rappresenta un salto di qualità in termini di ciò che è possibile studiare fuori dai grandi laboratori industriali: un modello con prestazioni frontier, scaricabile e ispezionabile, permette esperimenti ambiziosi sul ragionamento, sull’IA agentica e sulle politiche di allineamento.
Al tempo stesso ChatGPT-5.1, con il suo focus su controllabilità del ragionamento, tool-use e integrazione in sistemi reali, diventa un banco di prova per applicazioni su larga scala che richiedono requisiti stringenti di sicurezza, affidabilità e responsabilità.
Conclusioni sul confronto fra DeepSeek-V3.2 vs ChatGPT-5.1
Il confronto fra DeepSeek-V3.2 e ChatGPT-5.1 racconta qualcosa di più di una sfida tecnica fra modelli di linguaggio di ultima generazione. Da un lato c’è un modello proprietario, profondamente inserito in prodotti che milioni di persone usano ogni giorno, pensato per offrire un percorso relativamente lineare alle organizzazioni che vogliono “accendere” l’IA senza farsi carico della complessità infrastrutturale.
Dall’altro c’è un modello open weight, aggressivo sul rapporto prestazioni/costo, che mette al centro il controllo sui pesi, sulla distribuzione e sulle modalità di deployment. Per professionisti dell’IA, CDO e responsabili IT la scelta non è più soltanto una gara di benchmark.
Una banca europea con vincoli stringenti su privacy e localizzazione dei dati potrebbe decidere di restare sull’ecosistema ChatGPT-5.1, sfruttando contratti enterprise, audit di sicurezza e un fornitore unico verso cui indirizzare responsabilità e requisiti di compliance.
Una grande azienda manifatturiera con un forte team ML interno, invece, potrebbe preferire DeepSeek-V3.2, portando il modello all’interno dei propri data center, integrandolo con sistemi legacy e controllando in modo fine sia i costi di inferenza sia i dati che non devono mai lasciare il perimetro aziendale.
Nel mezzo c’è un ampio spazio per strategie ibride. È plausibile immaginare organizzazioni che usano DeepSeek-V3.2 come base open su cui addestrare competenze specifiche di dominio o agenti interni, e che al tempo stesso si affidano a ChatGPT-5.1 per casi d’uso ad alto valore aggiunto rivolti agli utenti finali, dove il tempo di sviluppo, il supporto e la responsabilità contrattuale hanno un peso decisivo.
In questo scenario la vera differenza non la faranno i singoli punti percentuali su un benchmark, ma la capacità delle imprese di orchestrare in modo consapevole modelli diversi in uno stesso stack applicativo. Il risultato è un panorama più competitivo, frammentato e potenzialmente innovativo. L’ago della bilancia, ancora una volta, sarà nelle mani di chi saprà tradurre la potenza di questi modelli in applicazioni utili, affidabili e sostenibili, scegliendo di volta in volta il giusto equilibrio fra apertura e controllo, velocità di adozione e sovranità tecnologica.
Bibliografia
• DeepSeek AI, “DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models”, arXiv, 2025. https://arxiv.org/abs/2512.02556
• DeepSeek AI, “DeepSeek-V3.2 Release” – DeepSeek API Docs, 2025. https://api-docs.deepseek.com
• deepseek-ai, “DeepSeek-V3.2” – Hugging Face Model Card, 2025. https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
• Aixin Liu et al., “DeepSeek-V3 Technical Report”, arXiv, 2024. https://arxiv.org/abs/2412.19437
• OpenAI, “GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT”, 12 novembre 2025. https://openai.com/index/gpt-5-1
• OpenAI, “Models – GPT-5.1” – Documentazione API, 2025. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.1
• OpenAI, “Using GPT-5.1” – Latest Model Guide, 2025. https://platform.openai.com/docs/guides/latest-model
• OpenAI, “Introducing GPT-5 for developers” – Blog tecnico, 7 agosto 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-for-developers
• “DeepSeek just gave away an AI model that rivals GPT-5 – and it could change everything” – TechRadar, 2 dicembre 2025. https://www.techradar.com
• Sebastian Raschka, “A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2”, 2025. https://magazine.sebastianraschka.com
• Namish Saxena, “GPT-5.1 for builders: reasoning, tone and tools you can actually control”, GenAIUs, 14 novembre 2025. https://medium.com
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