Negli ultimi dodici mesi l’ecosistema cinese dei foundation model ha cambiato ritmo. Alla fase di inseguimento è subentrata una stagione competitiva in cui gruppi come Alibaba, Baidu, Tencent e ByteDance, insieme a startup e laboratori accademici, hanno messo sul mercato famiglie di modelli mature, con prezzi aggressivi, forti capacità di ragionamento e integrazioni profonde nei servizi cloud domestici.
Per un’impresa europea interessata a soluzioni in lingua cinese, ma anche a deployment on-premise o ibridi, capire chi fa cosa, come si posizionano i vari modelli e quali vantaggi concreti portano diventa un passaggio strategico.
Indice degli argomenti
Modelli cinesi di intelligenza artificiale: chi guida il mercato
Il polo più consistente è quello di Alibaba con la serie Qwen.
Alibaba Qwen
La generazione 2.5 ha consolidato un approccio “general-purpose” con varianti dense e Mixture-of-Experts, rinforzando tre assi centrali: reasoning, coding e multimodalità. Qwen è presente sia come modelli open-weight per installazioni locali, sia come servizi gestiti su Alibaba Cloud con profili di costo e latenza pensati per la produzione.
Accanto a Qwen sono maturati rami specializzati, per esempio Qwen-Coder per lo sviluppo software e Qwen-VL per l’interpretazione di immagini, documenti complessi e video. Nel 2025 la serie ha spinto anche sulla gestione di contesti lunghissimi arrivando a soluzioni che trattano centinaia di migliaia di token, utili in analisi di contratti, manuali tecnici e basi di conoscenza interne.
Baidu Ernie
Baidu ha riarticolato l’offerta attorno a due linee. ERNIE 4.5 copre la base multimodale con lettura e generazione di testo, immagini, audio e video. La linea X1 è focalizzata sul ragionamento controllato e sull’affidabilità delle risposte, con interventi mirati su factuality, rispetto delle istruzioni e capacità agentiche.
L’obiettivo è ridurre allucinazioni e rendere più prevedibili le catene di tool-use in scenari enterprise.
Hunyan
Tencent lavora sulla famiglia Hunyuan con due direttrici visibili. Da un lato l’LLM generalista e i derivati per traduzione, voce e agenti. Dall’altro i blocchi generativi per media 2D e 3D, dove Hunyuan3D ha mostrato applicazioni solide nella creazione di asset per giochi, e-commerce e digital twin.
L’impronta è spiccatamente industriale, con modelli istruiti per tempi di risposta bassi e integrazione stretta nel cloud di casa.
Doubao
ByteDance ha trasformato Doubao nella piattaforma consumer e developer più vicina alla logica delle sue app social. La linea 1.5 Pro punta sul rapporto prestazioni-costo e su una multimodalità pratica, con API competitive per generazione di testo, voce, immagini e video.
L’azienda ha portato nel mondo dei modelli gli stessi meccanismi di iterazione rapida e ingaggio che l’hanno resa dominante nei contenuti.
Startup, Deepseek e gli altri
Nel fronte startup spiccano DeepSeek, Zhipu AI e Moonshot. DeepSeek ha reso popolari architetture MoE e attenzioni sparse per aumentare l’efficienza su compiti di ragionamento, con un posizionamento aggressivo sui prezzi. Zhipu AI, dalla linea GLM, propone varianti generali e compatte per agenti e coding, oltre a versioni con browsing e tool-use potenziati.
Moonshot con Kimi lavora su contesti lunghi e interazioni pratiche con file e siti, con un occhio ai costi di addestramento e inferenza.
Accanto alle big tech e alle startup c’è il filone accademico-industriale guidato dal Shanghai AI Laboratory. I modelli InternLM e, sul lato visivo, InternVL hanno alzato l’asticella degli open-weight cinesi, abilitando deployment leggeri per OCR, tabelle, diagrammi e documenti tecnici, e una filiera di benchmark e tool di valutazione sempre più curata.
A questo si aggiungono famiglie verticali come Baichuan, con modelli per finanza, e piattaforme orientate all’industria come Huawei Pangu, focalizzata su casi d’uso settoriali in manifattura, energia, meteo, sanità.
Perché i modelli cinesi di intelligenza artificiale sono diversi
- La prima differenza è architetturale. In Cina l’adozione di Mixture-of-Experts non è un semplice trend, è diventata una leva economica. Attivare solo una parte degli esperti a ogni token riduce i costi di inferenza senza penalizzare troppo la qualità, e apre a scaling elastico.
- Su questa base alcuni attori hanno introdotto varianti di attenzione sparse e meccanismi personalizzati per gestire contesti lunghi, indice di una ricerca mirata a contenere consumi e latenza su hardware disponibile localmente.
- La seconda riguarda i dati e la competenza linguistica. Gran parte dei modelli cinesi eccelle su benchmark come C-Eval e CMMLU, grazie a pipeline di pre-training con corpora di alta qualità in cinese moderno e linguaggi settoriali. Questo ha impatti pratici nelle domande a risposta breve, nell’estrazione strutturata e nella disambiguazione terminologica in domini come diritto, finanza, supply chain e PA.
- La terza è la multimodalità orientata al documento. Qwen-VL, InternVL e SenseNova hanno lavorato a lungo su OCR, tabelle, grafici e layout complessi. Nella pratica significa ingestione diretta di PDF tecnici, bolle doganali, report con figure e formule, fino a moduli scansionati con timbri e manoscritti, con un livello di robustezza utile nei flussi RPA e negli sportelli digitali.
- La quarta è il go-to-market. Le offerte cloud di Alibaba, Baidu, Tencent e ByteDance propongono gradini di qualità e prezzo molto ravvicinati, token gratuiti per sviluppatori, modelli “Turbo” per latenza sub-secondo, e cataloghi di agenti pre-istruiti. L’effetto per un’azienda è la possibilità di prototipare in giorni e scalare in settimane senza cambiare SDK.
- Infine c’è la specializzazione verticale. Oltre ai coding model, ormai maturi, si vedono modelli per 3D, per voce multilingue e per domini regolati. Huawei con Pangu spinge su previsioni meteo, ottimizzazione energetica e scenari industriali. Baichuan ha rilasciato linee addestrate su conoscenza finanziaria curata. IFLYTEK ha accelerato su ASR, sintesi e ragionamento applicato a sanità ed education.
Modelli cinesi di intelligenza artificiale nei casi d’uso reali
Per assistenti in lingua cinese che devono interrogare basi di conoscenza interne e fonti web, i modelli generalisti di ultima generazione offrono allineamento migliore nelle citazioni, controllo del tono e tool-use robusto. Nel coding, Qwen-Coder e le versioni reasoning-centriche di DeepSeek, Zhipu e Tencent riducono il tempo di soluzione su benchmark di debugging e completamento, ma soprattutto migliorano l’affidabilità in esecuzione di tool esterni e ambienti di prova.
Nel back office documentale la combinazione di LLM e VLM consente pipeline end-to-end. L’estrazione di campi da fatture e distinte con layout variabile, la classificazione di pratiche e la generazione di riassunti normativi sono diventati affidabili a costi contenuti. In supply chain e manufacturing, i modelli 3D e video di nuova generazione permettono di costruire asset per cataloghi e training AR in tempi molto inferiori rispetto a workflow manuali.
Per applicazioni vocali e call center, i modelli di IFLYTEK e i moduli voice delle big tech cinesi offrono ASR e TTS competitivi su dialetti e rumore reale. Nelle piattaforme consumer, la stretta integrazione con super-app come Weixin o Douyin consente funzioni conversazionali, creative e di ricerca con curve di adozione minime.
Vantaggi dei modelli cinesi di intelligenza artificiale rispetto ai competitor
- Il primo vantaggio è il costo. L’uso estensivo di MoE e ottimizzazioni di attenzione, unito a un forte focus sull’efficienza, ha generato listini molto bassi, spesso con fasce orarie scontate. Per carichi intensivi questo cambia la matematica del ROI e rende sostenibile portare in produzione agenti che leggono, pianificano e agiscono su strumenti esterni.
- Il secondo è la competenza nativa in cinese. Nei compiti specialistici con terminologia locale, da norme amministrative a referti medici, i modelli cinesi mostrano accuratezza maggiore e minore ambiguità di traduzione. Anche la segmentazione e il recupero di passaggi in documenti lunghi funziona meglio grazie a tokenizer e pre-training allineati alla lingua.
- Il terzo è la profondità della multimodalità documentale e la disponibilità di modelli 3D pronti all’uso. La qualità su OCR complesso, tabelle e grafici è ormai tale da giustificare migrazioni di processi che in passato si affidavano a pipeline proprietarie di visione classica.
- Il quarto è l’ecosistema. Le offerte cloud cinesi forniscono servizi di orchestrazione, sandbox per agenti, marketplace di plug-in e strumenti di misurazione di factuality e sicurezza già integrati. Per chi opera in Cina questa prossimità riduce latenza, semplifica la compliance locale e accelera il rilascio.
Rischi, limiti e quadro regolatorio
Esistono differenze regolatorie e di contenuto. I modelli operanti in Cina applicano filtraggi su temi sensibili e forniscono risposte conservative su alcune query. Questo non incide sui casi d’uso business standard, ma va compreso in fase di design. Sul piano internazionale la disponibilità commerciale e le licenze degli open-weight possono prevedere restrizioni territoriali o d’uso.
C’è poi la variabilità delle metriche. Molti claim prestazionali provengono da test interni o benchmark ancora giovani, soprattutto in multimodalità e reasoning. Nelle scelte di progetto conviene validare con dataset propri e guardare alla qualità del tool-use e alla stabilità di lungo periodo più che al singolo punteggio.
Infine l’inglese e altre lingue. I modelli cinesi sono ormai competitivi in traduzione e comprensione generale, ma su contenuti idiomatici e domini anglofoni molto specialistici i leader occidentali restano spesso più consistenti. Anche su ecosistemi di integrazione europei o statunitensi la disponibilità di SDK e connettori può essere più ricca lato USA.
Come scegliere tra i diversi modelli cinesi
Se l’obiettivo è un assistente tecnico bilingue con forte componente di ragionamento e tool-use, Qwen nelle versioni recenti e le linee reasoning di DeepSeek, Baidu X1 e Tencent T1 offrono un equilibrio tra costo, qualità e stabilità. Per repository di codice e automazione DevOps è sensata una valutazione di Qwen-Coder e delle varianti orientate al coding di Zhipu e Tencent, affiancando sempre test su suite reali e ambienti isolati.
Per workflow documentali pesanti, l’abbinamento tra un LLM generalista e VLM come Qwen-VL o InternVL consente di indicizzare e interrogare PDF, presentazioni e grafici in modo riproducibile. Per contenuti 3D e video generativi, i moduli Hunyuan e le pipeline media di Doubao permettono prototipi veloci e asset riutilizzabili.
In tutti i casi è consigliabile una prova incrociata su tre assi. Primo, costo per compito invece che costo per token, misurando tempi, errori e retry. Secondo, robustezza del tool-use su catene di azioni realistiche con browsing, RAG, chiamate a database e funzioni esterne. Terzo, governance e sicurezza, verificando controlli di policy, monitoring, red-teaming e possibilità di fine-tuning o adapters privati su dati aziendali.
Il panorama cinese non è più una coda del mercato globale ma un laboratorio autonomo che punta su efficienza, multimodalità applicata e integrazione cloud. I vantaggi pratici sono concreti in costo, lingua, document understanding e media generativi.
Le differenze regolatorie e la necessità di validazioni indipendenti restano, ma la distanza con i modelli occidentali si è accorciata a vista d’occhio. Per chi sviluppa prodotti in mercati asiatici o gestisce catene del valore con forte esposizione alla Cina, mappare questi modelli e testarli su casi reali è oggi un investimento che rientra rapidamente.
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