{"id":1259,"date":"2026-06-23T14:45:03","date_gmt":"2026-06-23T14:45:03","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1259"},"modified":"2026-06-23T14:45:03","modified_gmt":"2026-06-23T14:45:03","slug":"deepseek-v4-pro-vs-qwen3-235b-a22b","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-pro-vs-qwen3-235b-a22b\/","title":{"rendered":"DeepSeek V4-Pro vs Qwen3 235B-A22B: specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)"},"content":{"rendered":"

DeepSeek V4-Pro<\/strong> vs Qwen3 235B-A22B<\/strong> \u2014 due giganti open source basati sull\u2019architettura mixture-of-experts, confrontati fianco a fianco. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi delle API, finestra di contesto, requisiti hardware per l\u2019esecuzione locale e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale modello scegliere.<\/p>\n

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Specifiche<\/th>DeepSeek V4-Pro<\/a><\/th>Qwen3 235B-A22B<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
Sviluppatore<\/td>DeepSeek<\/td>Alibaba<\/td><\/tr>\n
Tipo<\/td>LLM (MoE)<\/td>LLM (MoE)<\/td><\/tr>\n
Parametri<\/td>1,6 trilioni totali \/ ~49 miliardi attivi (MoE)<\/td>235 miliardi totali \/ 22 miliardi attivi (MoE)<\/td><\/tr>\n
Finestra contestuale<\/td>1 milione<\/td>128K<\/td><\/tr>\n
Modalit\u00e0<\/td>Testo \u2192 Testo<\/td>Testo \u2192 Testo<\/td><\/tr>\n
Licenza<\/td>MIT (open)<\/td>Apache 2.0 (open)<\/td><\/tr>\n
Pesi aperti<\/td>\u2705 S\u00ec<\/td>\u2705 S\u00ec<\/td><\/tr>\n
Costo input ($\/1 milione)<\/td>$0.435<\/td>$0.45<\/td><\/tr>\n
Costo output ($\/1 milione)<\/td>$0.87<\/td>$1.8<\/td><\/tr>\n
VRAM (4 bit)<\/td>~800 GB<\/td>~140 GB<\/td><\/tr>\n
GPU minima (locale)<\/td>Server multi-GPU (es. 8\u00d7 H100 80 GB)<\/td>Multi-GPU o Mac con 192 GB<\/td><\/tr>\n
Data di rilascio<\/td>2026-04<\/td>2025<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Principali differenze<\/h3>\n