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DeepSeek V4-Flash vs Gemini 3.5 Flash: specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

DeepSeek V4-Flash vs Gemini 3.5 Flash — i due modelli veloci più economici, confrontati sui costi effettivi. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi API, finestra contestuale, requisiti hardware locali e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale scegliere.

SpecificheDeepSeek V4-FlashGemini 3.5 Flash
SviluppatoreDeepSeekGoogle
TipoLLM (MoE)LLM (multimodale)
Parametri284 miliardi totali / ~13 miliardi attivi (MoE)Non divulgato
Finestra contestuale1 milione1 milione
ModalitàTesto → TestoTesto, immagine, audio, video → Testo
LicenzaMIT (open)Proprietaria
Pesi aperti✅ Yes❌ No
Costo input ($/1M)$0.14$1.50
Costo output ($/1M)$0.28$9.00
VRAM (4-bit)~140 GB
GPU minima (locale)2× H100 80 GB (4-bit)
Pubblicato2026-042026

Differenze principali

  • Costo: DeepSeek V4-Flash è 1829% più economica di Gemini 3.5 Flash su base token combinata.
  • Apertura: DeepSeek V4-Flash ha pesi aperti (ospitabile autonomamente, privata, addestrabile); Gemini 3.5 Flash è proprietaria (solo tramite API, ma completamente gestita).
  • Esegui DeepSeek V4-Flash localmente: ~~140 GB a 4-bit (minimo 2× H100 80 GB (4-bit)).

Quale scegliere?

Scegli DeepSeek V4-Flash 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 Gemini 3.5 Flash se 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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