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Qwen3 235B-A22B vs GPT-5.5: Specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

Qwen3 235B-A22B vs GPT-5.5 — un modello flagship open source che si confronta con lo standard di OpenAI. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi API, finestra contestuale, requisiti hardware locali e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale modello scegliere.

SpecificheQwen3 235B-A22BGPT-5.5
SviluppatoreAlibabaOpenAI
TipoLLM (MoE)LLM (ragionamento)
Parametri235 miliardi totali / 22 miliardi attivi (MoE)Non divulgato
Finestra contestuale128K1,05 milioni
ModalitàTesto → TestoTesto, visione → testo
LicenzaApache 2.0 (open)Proprietaria
Pesi aperti✅ Yes❌ No
Costo input ($/1M)$0.45$5.00
Costo output ($/1M)$1.8$30.00
VRAM (4-bit)~140 GB
GPU minima (locale)Multi-GPU o Mac con 192 GB
Pubblicato20252026

Differenze principali

  • Costo: Qwen3 235B-A22B è 1329% più economica rispetto a GPT-5.5 in termini di costo medio per token.
  • Contesto: GPT-5.5 vince sulla finestra contestuale (1,05 milioni vs 128K) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG estesi.
  • Apertura: Qwen3 235B-A22B ha pesi aperti (eseguibile in autonomia, privato, personalizzabile); GPT-5.5 è proprietario (solo tramite API, ma completamente gestito).
  • Esegui Qwen3 235B-A22B localmente: ~~140 GB a 4 bit (minimo per più GPU o Mac con 192 GB).

Quale scegliere?

Scegli Qwen3 235B-A22B se desideri un costo più basso per token in carichi di lavoro ad alto volume, oppure vuoi eseguire il modello in autonomia, effettuarne il fine-tuning o mantenere i dati completamente privati.

Scegli GPT-5.5 se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia o preferisci un’API completamente gestita, senza dover gestire alcuna infrastruttura.

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Tutte le specifiche e i prezzi sono aggiornati in tempo reale dal nostro Database di modelli IA e mantenuti aggiornati. Confronta uno qualsiasi dei due modelli con altri oppure stima la tua spesa mensile con i calcolatori gratuiti sopra indicati.

Scritto da Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan è il fondatore e redattore di Convly.ai. Ha creato e gestisce il database in tempo reale dei modelli IA del sito, il suo indice prezzo-prestazioni e i calcolatori gratuiti per i requisiti di VRAM, i costi delle API e l’economia dell’auto-hosting. Scrive di prezzi dei modelli, risultati di benchmark e hardware necessario per eseguire modelli IA in locale, privilegiando sempre dati misurati rispetto alle affermazioni dei produttori.

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