{"id":1104,"date":"2026-06-15T18:14:21","date_gmt":"2026-06-15T18:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/"},"modified":"2026-06-19T16:39:57","modified_gmt":"2026-06-19T16:39:57","slug":"deepseek-v4-vs-qwen3-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4 contro Qwen3.7 Max: lo scontro del 2026"},"content":{"rendered":"<p>Six weeks apart this spring, China&#8217;s two most-watched AI labs each shipped a new flagship. DeepSeek dropped V4 on April 24 \u2014 1.6 trillion parameters, MIT-licensed, weights on Hugging Face the same day. Alibaba answered on May 20 with Qwen3.7 Max, a closed-weight reasoning model with a million-token context and a price tag to match its ambition.<\/p>\n<p>Sulla carta sembrano rivali. Nella pratica, invece, sono rivolti a clienti diversi: uno \u00e8 il modello di frontiera serio pi\u00f9 economico che si possa eseguire in autonomia; l'altro \u00e8 un'API ben rifinita e pi\u00f9 veloce, noleggiabile a consumo per ogni singolo token. Questo articolo analizza i punti di forza di ciascun modello \u2014 programmazione, ragionamento, contesto, velocit\u00e0 e, soprattutto, costo per milione di token.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Risultati molto simili nella programmazione.<\/strong> I punteggi ufficiali di SWE-bench Verified raggiungono l'80,6% (DeepSeek V4-Pro) contro l'80,4% (Qwen3.7 Max) \u2014 una differenza trascurabile, dovuta semplicemente all'arrotondamento.<\/li>\n<li><strong>Qwen ottiene un leggero vantaggio in termini di intelligenza pura.<\/strong> L'indice di intelligenza calcolato da Artificial Analysis indipendente assegna a Qwen3.7 Max un punteggio di 57, contro i 52 di DeepSeek V4-Pro.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek \u00e8 decisamente pi\u00f9 economico.<\/strong> V4-Pro costa $0,435\/$0,87 per milione di token in input\/output; Qwen3.7 Max costa $2,50\/$7,50 \u2014 circa 6\u20139 volte di pi\u00f9.<\/li>\n<li><strong>La vera scelta \u00e8 tra aperto e chiuso.<\/strong> DeepSeek V4 \u00e8 rilasciato con pesi aperti, ospitabili autonomamente; Qwen3.7 Max \u00e8 disponibile esclusivamente tramite API, senza alcuna versione open source al giugno 2026.<\/li>\n<li><strong>Entrambi dichiarano una finestra contestuale da 1 milione di token<\/strong> \u2014 ma Qwen \u00e8 significativamente pi\u00f9 veloce, con circa 193 token\/sec contro gli ~80 di DeepSeek.<\/li>\n<li><strong>Interpretare con cautela i benchmark forniti dai produttori.<\/strong> Diversi dati di rilievo sono auto-dichiarati e non ancora verificati in modo indipendente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38a937df831\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38a937df831\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#The_two_models_at_a_glance\" >I due modelli a colpo d'occhio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\" >Programmazione: pareggio sul benchmark principale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Reasoning_and_general_intelligence\" >Ragionamento e intelligenza generale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Context_speed_and_the_verbosity_tax\" >Contesto, velocit\u00e0 e penalit\u00e0 per verbosit\u00e0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\" >Prezzo: dove il divario si trasforma in un abisso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Which_one_should_you_actually_run\" >Quale dei due conviene effettivamente utilizzare?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-vs-qwen3-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_two_models_at_a_glance\"><\/span>I due modelli a colpo d'occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek V4 \u00e8 effettivamente disponibile in due versioni. V4-Pro \u00e8 la variante pi\u00f9 potente: 1,6 trilioni di parametri totali, con 49 miliardi attivi per ogni token, basata su un design sparse Mixture-of-Experts (MoE). Esiste anche V4-Flash, un modello da 284 miliardi\/13 miliardi di parametri, pensato per carichi di lavoro meno costosi e ad alto throughput. Entrambi vantano la stessa finestra contestuale da 1 milione di token e un insolitamente ampio limite massimo di output pari a 384K; entrambi sono rilasciati sotto la permissiva licenza MIT, con i pesi disponibili su Hugging Face.<\/p>\n<p>Qwen3.7 Max \u00e8 un modello completamente diverso. Alibaba non ha rivelato il numero esatto di parametri \u2014 osservatori indipendenti stimano circa un trilione in totale, con architettura sparse MoE \u2014 e, cosa cruciale, \u00e8 un modello a pesi chiusi, disponibile esclusivamente tramite API. Nessuna versione scaricabile \u00e8 stata resa pubblica al giugno 2026, una scelta notevole rispetto alla tradizione open-source di Qwen (la linea 3.6 continua infatti a rilasciare modelli aperti, come la variante densa da 27 miliardi di parametri). Qwen3.7 Max \u00e8 presentato esplicitamente come un modello per il ragionamento e per agenti, che sfrutta catene estese di ragionamento (chain-of-thought) prima di fornire una risposta.<\/p>\n<p>Questo quadro concettuale \u00e8 fondamentale per comprendere quanto segue. Se volete capire perch\u00e9 entrambi i laboratori stanno spingendo cos\u00ec tanto, la nostra <a href=\"\/it\/deepseek-explained-2026\/\">spiegazione sull'ascesa di DeepSeek<\/a> analizza il contesto strategico.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Specifiche<\/th>\n<th>DeepSeek V4-Pro<\/th>\n<th>Qwen3.7 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Rilasciato<\/td>\n<td>24 aprile 2026<\/td>\n<td>20 maggio 2026<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pesi<\/td>\n<td>Aperti (licenza MIT, su Hugging Face)<\/td>\n<td>Chiusi \/ solo tramite API<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Parametri<\/td>\n<td>1,6T totali \/ 49B attivi (MoE)<\/td>\n<td>Non divulgati (~1T stimati, MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Finestra contestuale<\/td>\n<td>1.000.000 token<\/td>\n<td>1.000.000 token<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Output massimo<\/td>\n<td>384.000 token<\/td>\n<td>~65.000 token<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo input (per milione)<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo output (per milione)<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Velocit\u00e0 di output<\/td>\n<td>~80 token\/sec<\/td>\n<td>~193 token\/sec<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Coding_a_dead_heat_on_the_headline_benchmark\"><\/span>Programmazione: pareggio sul benchmark principale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il benchmark che tutti controllano per primo \u00e8 SWE-bench Verified, un insieme di problemi reali provenienti da GitHub filtrato manualmente. Qui i due modelli sono sostanzialmente alla pari: la configurazione pi\u00f9 avanzata di DeepSeek (talvolta indicata come V4-Pro-Max) riporta l\u201980,6%, mentre Qwen3.7 Max riporta l\u201980,4%. Questo divario rientra nella soglia del rumore.<\/p>\n<p>Scavando un livello pi\u00f9 in profondit\u00e0, il quadro diverge in base al tipo di compito. DeepSeek ottiene risultati impressionanti su attivit\u00e0 di programmazione competitiva \u2014 93,5 su LiveCodeBench e un rating Codeforces di 3.206 \u2014 che richiedono capacit\u00e0 di risoluzione di puzzle algoritmici. I punti di forza di Qwen invece si orientano verso compiti ingegneristici autonomi e multi-step: dichiara un punteggio del 60,6 sul pi\u00f9 impegnativo SWE-bench Pro e del 69,7 su Terminal-Bench 2.0, benchmark che premiano la capacit\u00e0 di navigare un repository, eseguire comandi ed effettuare iterazioni anzich\u00e9 generare una soluzione in un singolo tentativo.<\/p>\n<p>L\u2019interpretazione pratica \u00e8 la seguente: per cicli di agenti autonomi volti a \u00abcorreggere questo codebase\u00bb, Qwen3.7 Max ha un leggero vantaggio; per la generazione pura di codice e per problemi di tipo competitivo, DeepSeek \u00e8 almeno altrettanto performante e costa una frazione del prezzo. Nessuno dei due, tuttavia, \u00e8 il campione assoluto in termini di valore per configurazioni locali \u2014 quel titolo spetta ancora a modelli pi\u00f9 piccoli trattati nel nostro <a href=\"\/it\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">best local LLM for coding guide<\/a>.<\/p>\n<p>Una precisazione degna di essere ripetuta: la maggior parte di questi dati proviene direttamente dai fornitori. A giugno 2026, le riproduzioni indipendenti sono scarse e la valutazione statunitense CAISI (NIST) su V4-Pro ha concluso che le sue capacit\u00e0 reali sono circa otto mesi indietro rispetto ai principali sistemi statunitensi. Leggete i punteggi pubblicitari come un tetto massimo, non come una garanzia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reasoning_and_general_intelligence\"><\/span>Ragionamento e intelligenza generale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per un confronto equo, il riferimento neutrale pi\u00f9 utile \u00e8 Artificial Analysis, che calcola un proprio indice composito di intelligenza (Intelligence Index). Qui Qwen3.7 Max ottiene 57 (un piazzamento tra i primi dieci su oltre 150 modelli monitorati), contro 52 di DeepSeek V4-Pro nella sua configurazione massima di ragionamento. Qwen risulta quindi in vantaggio, ma entrambi operano comunque in piena fascia frontier.<\/p>\n<p>Nei test specifici di ragionamento i fornitori si alternano al vertice. Qwen3.7 Max riporta 92,4 su GPQA Diamond, un benchmark scientifico di livello universitario; V4-Pro di DeepSeek dichiara invece circa 90 sullo stesso test. Entrambi i laboratori vantano punteggi quasi perfetti su gare matematiche impegnative come HMMT e AIME 2026, purch\u00e9 sia consentito l\u2019uso di strumenti e tempi estesi di elaborazione \u2014 risultati che dicono pi\u00f9 sulla potenza computazionale disponibile in fase di test che non sulle capacit\u00e0 intrinseche del modello.<\/p>\n<p>Esiste una differenza pi\u00f9 sottile nel comportamento. Qwen3.7 Max \u00e8 stato ottimizzato per astenersi pi\u00f9 spesso quando non \u00e8 certo della risposta, ottenendo cos\u00ec il tasso pi\u00f9 basso di allucinazioni tra i modelli frontier secondo le stesse misurazioni di Qwen (circa il 22,9%), ma riducendo anche l\u2019accuratezza di richiamo sui benchmark puramente basati sulla conoscenza. Se la vostra applicazione utilizza il retrieval augmentation e preferite che il modello risponda \u00abNon lo so\u00bb piuttosto che inventare informazioni, questa \u00e8 una caratteristica vantaggiosa. Se invece volete che il modello dia comunque una risposta, si tratta di una peculiarit\u00e0 da tenere in conto nella progettazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Context_speed_and_the_verbosity_tax\"><\/span>Contesto, velocit\u00e0 e penalit\u00e0 per verbosit\u00e0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Entrambi i modelli annunciano una finestra contestuale di 1 milione di token e la supportano con meccanismi di attenzione ottimizzati per contesti lunghi \u2014 recensori indipendenti hanno segnalato un solido ricordo da parte di Qwen anche oltre la soglia degli 800.000 token. Per ragionamenti su interi repository o per l\u2019elaborazione di documenti molto lunghi, entrambi riescono a gestire efficacemente il materiale.<\/p>\n<p>La velocit\u00e0 \u00e8 il fattore che li distingue. Qwen3.7 Max trasmette in streaming circa 193 token al secondo nei test indipendenti; DeepSeek V4-Pro raggiunge circa 80. Il tempo di risposta del primo token (time-to-first-token) di DeepSeek \u00e8 per\u00f2 effettivamente pi\u00f9 rapido (circa 1,87 secondi contro i 2,65 secondi di Qwen), quindi DeepSeek sembra pi\u00f9 reattivo al <em>lancio<\/em>, ma Qwen completa generazioni lunghe molto pi\u00f9 velocemente.<\/p>\n<p>Entrambi i modelli sono inoltre notevolmente verbosi. Nell\u2019ambito dell\u2019Intelligence Index di Artificial Analysis, DeepSeek V4-Pro ha consumato 190 milioni di token in output, mentre Qwen3.7 Max ne ha impiegati 97 milioni \u2014 entrambi ben al di sopra della media del settore, con DeepSeek tra i modelli pi\u00f9 \u00abaffamati\u00bb di token mai testati. Questa verbosit\u00e0 si somma al costo dell\u2019output \u2014 e poich\u00e9 i token in output sono quelli pi\u00f9 costosi, un modello incline a ragionamenti prolissi pu\u00f2 far lievitare silenziosamente il vostro conto ben oltre quanto suggerito dal prezzo unitario dichiarato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_where_the_gap_becomes_a_chasm\"><\/span>Prezzo: dove il divario si trasforma in un abisso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Questo \u00e8 il vantaggio pi\u00f9 netto in assoluto, e va a DeepSeek.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Input per milione<\/th>\n<th>Output per milione<\/th>\n<th>Lettura cache per milione<\/th>\n<th>AA blended per milione<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Pro<\/td>\n<td>$0.435<\/td>\n<td>$0.87<\/td>\n<td>~$0.004<\/td>\n<td>$0.18<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V4-Flash<\/td>\n<td>$0.14<\/td>\n<td>$0.28<\/td>\n<td>~$0.003<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3.7 Max<\/td>\n<td>$2.50<\/td>\n<td>$7.50<\/td>\n<td>~$0.25<\/td>\n<td>$1.43<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>DeepSeek V4-Pro costa circa sei volte meno dell\u2019input e quasi nove volte meno dell\u2019output rispetto a Qwen3.7 Max. Passando a V4-Flash, il divario si amplia fino al punto di diventare assurdo per applicazioni ad alto volume come chat o classificazione. Anche il prezzo della cache di DeepSeek \u00e8 estremamente aggressivo \u2014 circa 0,004 USD per milione su prefissi ripetuti, ovvero uno sconto del ~99% che rende quasi gratuito l\u2019utilizzo di prompt di sistema lunghi e stabili.<\/p>\n<p>Qwen offre anch\u2019esso il caching dei prompt (le letture dalla cache costano circa 0,25 USD per milione, con uno sconto del 90%), e secondo la metrica combinata di Artificial Analysis il divario effettivo si riduce a circa 8x anzich\u00e9 al 9x dichiarato. Tuttavia, non esiste alcuna interpretazione di questi numeri che possa definire Qwen \u00abeconomico\u00bb. Si paga per la maggiore velocit\u00e0 e per quei pochi punti aggiuntivi nell\u2019Intelligence Index.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_actually_run\"><\/span>Quale dei due conviene effettivamente utilizzare?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Scegliete DeepSeek V4 se\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Volete pesi aperti che possiate auto-ospitare, affinare o eseguire offline (air-gapped) sotto licenza MIT.<\/li>\n<li>Il costo \u00e8 il fattore determinante \u2014 \u00e8 6\u20139 volte pi\u00f9 economico, prima ancora di considerare lo sconto enorme sulla cache.<\/li>\n<li>Avete bisogno di output lunghissimi (fino a 384K token) per grandi compiti di generazione.<\/li>\n<li>Il vostro carico di lavoro riguarda la programmazione competitiva o la matematica.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Scegliete Qwen3.7 Max se\u2026<\/h4>\n<ul>\n<li>Volete il modello con l\u2019intelligenza generale misurata pi\u00f9 alta tra i due e non vi dispiace pagare di pi\u00f9.<\/li>\n<li>La velocit\u00e0 di elaborazione \u00e8 fondamentale \u2014 genera output pi\u00f9 di due volte pi\u00f9 velocemente.<\/li>\n<li>State costruendo cicli di ingegneria autonoma e multi-step, dove Qwen3.7 Max mostra un leggero vantaggio.<\/li>\n<li>Preferite un\u2019API gestita, chiusa e con un tasso di allucinazioni inferiore rispetto all\u2019auto-ospitazione.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Per la maggior parte dei team la scelta \u00e8 in realt\u00e0 una questione di budget e controllo, non di capacit\u00e0. La qualit\u00e0 \u00e8 sufficientemente simile da rendere decisivi gli assi \u00abaperto vs chiuso\u00bb e \u00abeconomico vs premium\u00bb. Se state valutando anche opzioni occidentali, consultate il nostro confronto <a href=\"\/it\/gpt5-vs-claude4-vs-gemini3\/\">GPT-5 vs Claude 4 vs Gemini 3<\/a>, e il nostro <a href=\"\/it\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">confronto DeepSeek vs ChatGPT<\/a> che analizza pi\u00f9 approfonditamente il divario di valore transnazionale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>DeepSeek V4 o Qwen3.7 Max sono migliori per la programmazione?<\/h3>\n<p>Sono sostanzialmente alla pari su SWE-bench Verified (80,6% vs 80,4%). DeepSeek appare pi\u00f9 forte sui benchmark di programmazione competitiva come LiveCodeBench e Codeforces, mentre Qwen3.7 Max rivendica un vantaggio su compiti ingegneristici autonomi come SWE-bench Pro e Terminal-Bench. Per la maggior parte dei lavori di programmazione entrambi sono pi\u00f9 che adeguati.<\/p>\n<h3>Quale modello \u00e8 pi\u00f9 economico da utilizzare?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 \u00e8 drasticamente pi\u00f9 economico. V4-Pro costa 0,435 USD\/0,87 USD per milione di token in input\/output, contro i 2,50 USD\/7,50 USD di Qwen3.7 Max \u2014 circa 6\u20139 volte meno. La variante V4-Flash di DeepSeek e i suoi prezzi aggressivi sulla cache ampliano ulteriormente il divario per utilizzi ad alto volume.<\/p>\n<h3>Posso scaricare e auto-ospitare questi modelli?<\/h3>\n<p>DeepSeek V4 (sia Pro che Flash) \u00e8 rilasciato con pesi aperti sotto licenza MIT su Hugging Face, quindi potete auto-ospitarlo e affinarlo. Qwen3.7 Max \u00e8 invece un modello a pesi chiusi, disponibile esclusivamente tramite API a giugno 2026, senza versione scaricabile.<\/p>\n<h3>Entrambi supportano davvero una finestra contestuale di 1 milione di token?<\/h3>\n<p>S\u00ec, entrambi dichiarano una finestra contestuale di 1 milione di token. DeepSeek supporta inoltre fino a 384K token in output, mentre Qwen3.7 Max limita l\u2019output a circa 65K token. Recensori indipendenti hanno riportato un eccellente ricordo su contesti lunghi da parte di Qwen anche oltre la soglia degli 800K token.<\/p>\n<h3>Quale \u00e8 pi\u00f9 veloce?<\/h3>\n<p>Qwen3.7 Max trasmette l\u2019output pi\u00f9 velocemente \u2014 circa 193 token\/sec contro gli 80 di DeepSeek V4-Pro nei test indipendenti. DeepSeek ha un tempo di risposta del primo token leggermente inferiore, quindi inizia a rispondere prima, ma Qwen completa generazioni lunghe molto pi\u00f9 rapidamente.<\/p>\n<h3>I punteggi dei benchmark sono affidabili?<\/h3>\n<p>Trattateli con cautela. Molti dei punteggi in evidenza provengono direttamente dai fornitori e non sono ancora stati riprodotti in modo indipendente. Aggregatori neutrali come Artificial Analysis assegnano a Qwen3.7 Max un indice composito di intelligenza pi\u00f9 alto (57 contro 52), mentre una valutazione governativa statunitense (CAISI\/NIST) ha rilevato che DeepSeek V4-Pro \u00e8 globalmente circa otto mesi indietro rispetto ai principali modelli statunitensi.<\/p>\n<h3>Qwen3.7 Max \u00e8 davvero pi\u00f9 intelligente di DeepSeek V4?<\/h3>\n<p>Secondo i punteggi compositi indipendenti, marginalmente s\u00ec \u2014 57 contro 52 sull\u2019Intelligence Index di Artificial Analysis. La differenza \u00e8 reale ma contenuta, e comporta un costo elevato e una perdita di apertura. Se quei pochi punti giustifichino un costo circa 8 volte superiore dipende interamente dal vostro caso d\u2019uso.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Questi due modelli sono pi\u00f9 vicini di quanto suggerisca il clamore mediatico. Sul benchmark pi\u00f9 rilevante per gli ingegneri \u2014 SWE-bench Verified \u2014 sono alla pari, e sull\u2019intelligenza generale Qwen3.7 Max guida con un margine esiguo ma confermato in modo indipendente. Se la sola qualit\u00e0 dovesse decidere, Qwen vincerebbe per punteggio.<\/p>\n<p>Ma la qualit\u00e0 raramente decide da sola. DeepSeek V4 \u00e8 open-weight, rilasciato con licenza MIT ed \u00e8 6\u20139 volte pi\u00f9 economico, rendendolo la scelta predefinita per chiunque dia priorit\u00e0 a costo, controllo o all\u2019esecuzione dei modelli su propria infrastruttura. Qwen3.7 Max \u00e8 la scelta ideale quando si desidera un\u2019API gestita leggermente pi\u00f9 intelligente e molto pi\u00f9 veloce, e il budget non \u00e8 un vincolo. La maggior parte dei team opter\u00e0 per DeepSeek e si accorger\u00e0 di ci\u00f2 che sta perdendo solo sui compiti pi\u00f9 difficili di tipo agente \u2014 se mai se ne accorger\u00e0.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/glm-5-2-vs-kimi-k2-7-for-coding-2026\/\">GLM 5.2 contro Kimi K2.7 Code: quale codificatore open source vince?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek contro ChatGPT nel 2026: quale IA usare davvero?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX contro RTX 4090 per l'IA nel 2026: ROCm pu\u00f2 competere?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 contro RTX 5080 per l'IA nel 2026: quale scheda Blackwell acquistare?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 vs Mac Studio M4 Ultra per LLM locali nel 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>China&#8217;s two biggest labs shipped flagship models six weeks apart. 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