{"id":752,"date":"2026-05-30T15:31:59","date_gmt":"2026-05-30T15:31:59","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/alibaba-qwen-explained-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:24","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:24","slug":"alibaba-qwen-explained-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/","title":{"rendered":"Qwen di Alibaba nel 2026: la famiglia di modelli IA pi\u00f9 completa al mondo"},"content":{"rendered":"<p><!--geo-qa--><\/p>\n<div class=\"convly-qa\" style=\"border-left:4px solid #2f6fed;background:#eef4ff;padding:14px 18px;margin:0 0 24px;border-radius:0 10px 10px 0;font-size:16px;line-height:1.6\"><strong>Quick answer:<\/strong> Yes, Qwen is owned by Alibaba, developed by its cloud division Alibaba Cloud, China&#039;s largest cloud provider. Backed by the trillion-dollar conglomerate&#039;s infrastructure and data, the Qwen family spans 0.5B to roughly 1 trillion parameters. Most models ship as Apache 2.0 open weights, while the flagship Qwen-Max models stay proprietary and API-only.<\/div>\n<p>While DeepSeek grabs headlines, <strong>Qwen di Alibaba<\/strong> ha costruito in silenzio la famiglia di modelli pi\u00f9 completa nel campo dell'intelligenza artificiale \u2014 dai modelli minimi per dispositivi embedded fino a un modello flagship che, nel maggio 2026, \u00e8 diventato il modello cinese con il punteggio pi\u00f9 alto mai registrato su benchmark indipendenti di intelligenza. Se DeepSeek \u00e8 il disruptor, Qwen \u00e8 la piattaforma. Ecco cos'\u00e8 e perch\u00e9 \u00e8 importante.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Qwen3.7 Max<\/strong> (maggio 2026) ha ottenuto un punteggio di 56,6 sull'Artificial Analysis Intelligence Index \u2014 tra i primi 10 a livello globale, il pi\u00f9 alto mai raggiunto da un modello cinese.<\/li>\n<li><strong>La famiglia di modelli pi\u00f9 ampia nell'IA:<\/strong> da modelli da 0,5 miliardi di parametri per dispositivi embedded fino a modelli flagship da 1 trilione di parametri, sia open source che proprietari.<\/li>\n<li><strong>Contesto da 1 milione di token<\/strong> sul modello flagship, con l'elaborazione estesa abilitata di default.<\/li>\n<li><strong>Leader nei modelli con pesi aperti:<\/strong> Alibaba compete con Meta come uno dei principali contributori di modelli rilasciati con licenze permissive.<\/li>\n<li><strong>Avvertenza:<\/strong> i modelli top della serie Max sono proprietari e disponibili esclusivamente tramite API; si applicano restrizioni relative alla localizzazione dei dati e alla moderazione per il servizio ospitato.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7464378c9f9\" 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-6a7464378c9f9\"  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\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Who_is_Qwen\" >Chi \u00e8 Qwen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#The_flagship_Qwen37_Max\" >Il flagship: Qwen3.7 Max<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#The_real_story_the_open-weight_family\" >La vera novit\u00e0: la famiglia open-weight<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Where_Qwen_wins\" >Dove Qwen eccelle<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Where_Qwen_loses_%E2%80%94_the_honest_caveats\" >Dove Qwen mostra i suoi limiti \u2014 le oneste precisazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Qwen_vs_the_field\" >Qwen contro la concorrenza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Pros_and_cons\" >Punti di forza e di debolezza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#How_to_access_Qwen\" >Come accedere a Qwen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Which_Qwen_should_you_actually_run_on_your_hardware\" >Quale Qwen dovresti effettivamente eseguire sul tuo hardware?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Who_is_Qwen\"><\/span>Chi \u00e8 Qwen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Qwen (abbreviazione di \u00abTongyi Qianwen\u00bb, \u901a\u4e49\u5343\u95ee) \u00e8 la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppata da <strong>Alibaba Cloud<\/strong>, il principale fornitore cloud cinese. A differenza di DeepSeek (un laboratorio specializzato) o Moonshot (una startup), Qwen beneficia del pieno sostegno di un conglomerato da mille miliardi di dollari: l'infrastruttura di Alibaba Cloud, la scala dei dati provenienti dal commercio elettronico e una precisa missione strategica volta a rendere Qwen lo strato IA predefinito in tutto l'ecosistema Alibaba e nel mondo open source.<\/p>\n<p>Questo sostegno si traduce in <strong>ampiezza<\/strong>. Qwen non \u00e8 un singolo modello, ma una vasta famiglia che copre testo, visione, audio, codice, matematica ed embedding, con dimensioni che vanno da modelli con meno di un miliardo di parametri, eseguibili su smartphone, fino a modelli flagship da un trilione di parametri. Alibaba ha reso open source una quota enorme di questa famiglia, rendendo Qwen, insieme a Llama di Meta, uno dei due pilastri dell'ecosistema globale dei modelli con pesi aperti.<\/p>\n<div class=\"convly-specs\">\n<div><strong>Azienda<\/strong><span>Alibaba Cloud (Cina)<\/span><\/div>\n<div><strong>Modello flagship<\/strong><span>Qwen3.7 Max (19 maggio 2026)<\/span><\/div>\n<div><strong>Architettura<\/strong><span>MoE sparsa, circa 1 trilione di parametri totali<\/span><\/div>\n<div><strong>Finestra contestuale<\/strong><span>1.000.000 di token (modello flagship)<\/span><\/div>\n<div><strong>Gamma della famiglia<\/strong><span>Da 0,5 miliardi a 1 trilione di parametri; testo, visione, audio, codice<\/span><\/div>\n<div><strong>Licenza<\/strong><span>Molti modelli con licenza Apache 2.0; serie Max proprietaria<\/span><\/div>\n<div><strong>Prezzi da flagship<\/strong><span>~2,50 $ in ingresso \/ 7,50 $ in uscita per 1 milione di token<\/span><\/div>\n<div><strong>Ideale per<\/strong><span>Team che desiderano una sola famiglia di modelli, dall\u2019edge al frontier<\/span><\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_flagship_Qwen37_Max\"><\/span>Il flagship: Qwen3.7 Max<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Rilasciato il 19 maggio 2026, <strong>Qwen3.7 Max<\/strong> \u00e8 il modello pi\u00f9 performante di Alibaba e un vero e proprio traguardo per l\u2019intelligenza artificiale cinese:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>56,6 sull\u2019Artificial Analysis Intelligence Index<\/strong> \u2014 posizionamento tra i primi 10 a livello globale e il punteggio pi\u00f9 alto mai ottenuto da un modello cinese su questo benchmark indipendente.<\/li>\n<li><strong>92,4 sul GPQA Diamond<\/strong> (scienze a livello universitario) e <strong>97,1 sul HMMT febbraio 2026<\/strong> (matematica olimpica) \u2014 il risultato pi\u00f9 alto nel suo gruppo di confronto.<\/li>\n<li><strong>Contesto da 1 milione di token<\/strong> con capacit\u00e0 di ragionamento esteso abilitata di default.<\/li>\n<li>Prezzi di <strong>2,50 $ in ingresso \/ 7,50 $ in uscita<\/strong> per milione di token, con input memorizzato nella cache a 0,25 $.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il predecessore, Qwen3.6 Max (aprile 2026), rimane disponibile a costo inferiore (~1,04 $\/6,24 $). Entrambi i modelli sono proprietari e distribuiti tramite Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter e Together AI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_real_story_the_open-weight_family\"><\/span>La vera novit\u00e0: la famiglia open-weight<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il flagship Max attira i titoli dei benchmark, ma l\u2019arma strategica di Qwen \u00e8 il suo <strong>catalogo di modelli con pesi aperti<\/strong>. Alibaba ha rilasciato decine di modelli Qwen sotto licenze permissive (prevalentemente Apache 2.0), che coprono:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Modelli testuali densi e MoE<\/strong> da 0,5 miliardi a centinaia di miliardi di parametri.<\/li>\n<li><strong>Qwen-VL<\/strong> modelli visione-linguaggio.<\/li>\n<li><strong>Qwen-Coder<\/strong> modelli ottimizzati per l\u2019ingegneria del software.<\/li>\n<li><strong>Qwen-Audio<\/strong> e modelli di embedding.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo \u00e8 fondamentale perch\u00e9 rende Qwen la base per migliaia di prodotti derivati e fine-tuning in tutto il mondo. Se hai utilizzato un modello cinese open-weight che non fosse di DeepSeek, molto probabilmente si trattava di una variante di Qwen. Per gli sviluppatori che vogliono possedere interamente il proprio stack \u2014 effettuare fine-tuning, ospitarlo autonomamente, senza dipendenza da API \u2014 Qwen offre pi\u00f9 opzioni di dimensione e capacit\u00e0 rispetto a qualsiasi concorrente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Qwen_wins\"><\/span>Dove Qwen eccelle<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. Ampiezza della famiglia \u2014 dall\u2019edge al frontier<\/h3>\n<p>Nessun altro copre l\u2019intero spettro cos\u00ec bene. \u00c8 possibile fare prototipi sull\u2019API Qwen 1T Max e poi distribuire un modello open da 7 miliardi di parametri, opportunamente fine-tuned, sul proprio hardware, rimanendo all\u2019interno della stessa famiglia di modelli, con comportamento e tokenizzazione coerenti. Questa coerenza \u00e8 davvero preziosa per i team impegnati in ambienti produttivi.<\/p>\n<h3>2. Profondit\u00e0 degli open-weight<\/h3>\n<p>L\u2019impegno di Alibaba verso i pesi aperti \u00e8 paragonabile a quello di Meta. Per chiunque sviluppi su modelli self-hosted, il catalogo Qwen rappresenta la scelta pi\u00f9 ampia disponibile \u2014 e le relative licenze sono favorevoli all\u2019uso commerciale.<\/p>\n<h3>3. Forza multilingue e multimodale<\/h3>\n<p>Addestrato sui vasti dataset multilingui ed e-commerce di Alibaba, Qwen eccelle particolarmente nelle lingue cinese e inglese, oltre che in decine di altre lingue, nonch\u00e9 nelle modalit\u00e0 visiva e audio. Per carichi di lavoro non inglesi e multimodali, \u00e8 spesso la migliore opzione aperta disponibile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Qwen_loses_%E2%80%94_the_honest_caveats\"><\/span>Dove Qwen mostra i suoi limiti \u2014 le oneste precisazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. I migliori modelli sono chiusi<\/h3>\n<p>Il Qwen3.7 Max, quello che fa notizia, \u00e8 proprietario e accessibile esclusivamente tramite API. Se la tua scelta dell\u2019intelligenza artificiale cinese \u00e8 motivata dalla trasparenza e dall\u2019apertura, la fascia pi\u00f9 alta della gamma Qwen non soddisfa questo requisito: devi scendere alla successiva categoria di modelli open, che pur essendo eccellenti non raggiungono le prestazioni del flagship.<\/p>\n<h3>2. Avvertenze relative ai dati e alla moderazione delle API ospitate<\/h3>\n<p>L\u2019API Model Studio gira sull\u2019infrastruttura Alibaba Cloud in Cina, con le stesse considerazioni riguardo alla localizzazione dei dati e alla moderazione dei contenuti applicabili ad altri servizi ospitati in Cina. L\u2019auto-ospitazione dei pesi aperti permette di evitare questi vincoli.<\/p>\n<h3>3. Frammentazione<\/h3>\n<p>L\u2019ampia gamma della famiglia \u00e8 anche un punto debole: con cos\u00ec tanti modelli e versioni, scegliere quello giusto per un determinato compito richiede un\u2019attenta analisi. Non esiste una singola risposta tipo \u00abusa semplicemente questo\u00bb, come invece accade con laboratori che offrono un solo modello.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Qwen_vs_the_field\"><\/span>Qwen contro la concorrenza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimensione<\/th>\n<th>Qwen<\/th>\n<th><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a><\/th>\n<th>Llama (Meta)<\/th>\n<th>GPT-5.5<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ampiezza della famiglia di modelli<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">La pi\u00f9 ampia (edge\u2192frontier)<\/td>\n<td>Ristretta<\/td>\n<td>Ampia<\/td>\n<td>Ristretta<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Profondit\u00e0 degli open-weight<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">La pi\u00f9 profonda<\/td>\n<td>Solida (MIT)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Profonda<\/td>\n<td>Nessuno<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Intelligenza di fascia alta<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Tra i primi 10 a livello globale<\/td>\n<td>Eccellente<\/td>\n<td>Al di sotto del frontier<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Frontiera<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Multilingue\/multimodale<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Eccellente<\/td>\n<td>Buono<\/td>\n<td>Buono<\/td>\n<td>Eccellente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Il miglior modello \u00e8 open?<\/td>\n<td>No (massimo chiuso)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">S\u00ec<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">S\u00ec<\/td>\n<td>No<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pros_and_cons\"><\/span>Punti di forza e di debolezza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>I punti di forza di Qwen<\/h4>\n<ul>\n<li>Famiglia di modelli pi\u00f9 ampia nell\u2019ambito dell\u2019IA \u2014 dall\u2019edge alla frontiera<\/li>\n<li>Catalogo open-weight pi\u00f9 ricco al mondo (licenza Apache 2.0)<\/li>\n<li>Il modello flagship ha conquistato una posizione tra i primi 10 a livello globale per intelligenza<\/li>\n<li>Copertura eccezionale multilingue e multimodale<\/li>\n<li>Supportato dalla scala e dall'affidabilit\u00e0 di Alibaba Cloud<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>I punti deboli di Qwen<\/h4>\n<ul>\n<li>I migliori modelli (Max) sono proprietari e disponibili esclusivamente tramite API<\/li>\n<li>L\u2019API ospitata comporta limitazioni legate alla localizzazione dei dati in Cina<\/li>\n<li>Frammentazione della famiglia \u2014 difficile scegliere il modello giusto<\/li>\n<li>Moderazione dei contenuti sul servizio ospitato<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_access_Qwen\"><\/span>Come accedere a Qwen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Flagship (Max):<\/strong> Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter, Together AI \u2014 solo tramite API.<\/li>\n<li><strong>Modelli aperti:<\/strong> scarica Qwen3, Qwen-Coder, Qwen-VL, ecc. da Hugging Face \/ ModelScope e ospitali autonomamente o esegui fine-tuning.<\/li>\n<li><strong>Chat:<\/strong> l\u2019app web Qwen Chat per un utilizzo occasionale.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_Qwen_should_you_actually_run_on_your_hardware\"><\/span>Quale Qwen dovresti effettivamente eseguire sul tuo hardware?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il pi\u00f9 grande vantaggio pratico di Qwen \u00e8 anche la sua principale fonte di confusione: ci sono troppi modelli tra cui scegliere. La scorciatoia onesta consiste nel partire dall\u2019hardware che possiedi e procedere a ritroso. Quasi ogni dimensione di Qwen \u00e8 disponibile nel formato GGUF atteso da Ollama, LM Studio e llama.cpp, e la <strong>Q4_K_M<\/strong> quantizzazione \u00e8 l\u2019impostazione predefinita corretta per quasi tutti \u2014 riduce le dimensioni di un modello di circa tre a quattro volte rispetto alla precisione piena, con una perdita di qualit\u00e0 minima. Adatta il modello alla categoria immediatamente inferiore rispetto alle capacit\u00e0 del tuo sistema e scegli il modello pi\u00f9 grande che riesce a entrare comodamente nella memoria disponibile, lasciando spazio sufficiente per il contesto.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Il tuo hardware<\/th>\n<th>Miglior Qwen da eseguire (Q4_K_M)<\/th>\n<th>Cosa ti puoi aspettare<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Smartphone \/ Raspberry Pi (4\u20138 GB RAM)<\/td>\n<td>Dense da 0,6B a 4B (es. un modello della serie piccola da ~1,7B)<\/td>\n<td>Chat offline e riassunti; un modello da ~0,6B occupa circa 500 MB ed elabora circa 15\u201325 token\/sec<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPU da 8 GB (RTX 3060 \/ 4060)<\/td>\n<td>Dense da 8B<\/td>\n<td>Assistente generale reattivo, circa 40+ token\/sec \u2014 il punto di ingresso per un utilizzo serio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPU da 12 GB (RTX 3060 12GB \/ 5070)<\/td>\n<td>Dense da 14B<\/td>\n<td>Ragionamento sensibilmente migliore; richiede circa 11 GB totali con contesto da 8K<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GPU da 24 GB (RTX 3090 \/ 4090 \/ 5090)<\/td>\n<td>Dense da 32B, oppure MoE da classe 30B (30B-A3B)<\/td>\n<td>Il punto ottimale locale; qualit\u00e0 quasi di frontiera su una singola scheda consumer<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>48 GB+ o Apple Silicon 64 GB+<\/td>\n<td>Un grande modello MoE, come il flagship 235B-A22B<\/td>\n<td>I modelli pi\u00f9 potenti che puoi ospitare autonomamente senza un server<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Due regole ti eviteranno problemi. Primo, lascia un margine di sicurezza: un modello che occupa esattamente tutta la tua VRAM andr\u00e0 in overflow non appena caricherai un prompt lungo, quindi riduci di una fascia la dimensione se lavori con contesti estesi. Secondo, quando la famiglia open-weight offre un'opzione <strong>Mixture-of-Experts (MoE)<\/strong> alla tua fascia di dimensioni, sceglila \u2014 un modello 30B-A3B offre all\u2019incirca la stessa qualit\u00e0 di un modello denso da 30B, ma costa quasi quanto un modello denso da 3B, poich\u00e9 attiva solo circa 3 miliardi di parametri per token. I modelli densi sono pi\u00f9 semplici e leggermente pi\u00f9 prevedibili; i modelli MoE rappresentano la scelta pi\u00f9 intelligente quando si desidera la massima capacit\u00e0 per gigabyte di memoria.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!--geo-faq--><\/p>\n<h3>Qwen \u00e8 di propriet\u00e0 di Alibaba?<\/h3>\n<p>Yes. Qwen is developed and owned by Alibaba Cloud, Alibaba&#8217;s cloud-computing division and China&#8217;s largest cloud provider. It carries the full backing of the trillion-dollar conglomerate, drawing on Alibaba Cloud&#8217;s infrastructure, e-commerce data, and organizational resources to train and ship the model family.<\/p>\n<h3>Is Qwen free and open source?<\/h3>\n<p>Mostly yes. Most of the Qwen family, including very capable models, is released under permissive Apache 2.0 open weights, spanning text, vision, audio, and code from 0.5B to hundreds of billions of parameters. The top-tier Qwen-Max flagship models, however, are proprietary and API-only.<\/p>\n<h3>What is the latest Qwen model?<\/h3>\n<p>Qwen3.7 Max, released May 19, 2026, is the latest flagship. It&#8217;s a sparse mixture-of-experts model with roughly 1 trillion total parameters and a 1-million-token context window, scoring 56.6 on the Artificial Analysis Intelligence Index, 92.4 on GPQA Diamond, and 97.1 on HMMT February 2026.<\/p>\n<h3>Qwen vs DeepSeek: which is better?<\/h3>\n<p>They win on different fronts. DeepSeek leads on price-performance and ships its very best model as open weights under an MIT license. Qwen wins on family breadth, multimodal and multilingual coverage, and top-end benchmark intelligence, ranking among the top-10 globally while releasing the deepest range of open-weight models.<\/p>\n<h3>Qwen \u00e8 open source?<\/h3>\n<p>In parte. La maggior parte della famiglia Qwen \u2014 compresi modelli molto performanti \u2014 \u00e8 rilasciata con pesi aperti sotto licenza Apache 2.0. I modelli flagship di fascia alta Qwen-Max sono invece proprietari e disponibili esclusivamente tramite API. Quindi l\u2019affermazione \u00abQwen \u00e8 open source\u00bb \u00e8 vera per la famiglia nel suo complesso, ma non per il modello assolutamente migliore.<\/p>\n<h3>Qwen \u00e8 migliore di DeepSeek?<\/h3>\n<p>Punti di forza diversi. DeepSeek vince sul rapporto prezzo-prestazioni e rilascia il suo modello migliore come open weights. Qwen vince invece sull\u2019ampiezza della famiglia, sulla copertura multimodale\/multilingue e sull\u2019intelligenza ai massimi livelli nei benchmark (Qwen3.7 Max ottiene un punteggio globale superiore). Per la flessibilit\u00e0 di self-hosting, il catalogo di Qwen \u00e8 pi\u00f9 ricco; per un singolo modello open eccellente ed economico, DeepSeek \u00e8 pi\u00f9 semplice.<\/p>\n<h3>Che cosa significa \u00abQwen\u00bb?<\/h3>\n<p>\u00c8 la forma abbreviata di Tongyi Qianwen (\u901a\u4e49\u5343\u95ee), che significa approssimativamente \u00abverit\u00e0 derivante da mille domande\u00bb \u2014 il marchio di Alibaba per la sua famiglia di LLM.<\/p>\n<h3>Posso usare Qwen a fini commerciali?<\/h3>\n<p>S\u00ec \u2014 i modelli open sono per lo pi\u00f9 rilasciati con licenza Apache 2.0, che ne consente l\u2019uso commerciale. L\u2019API Max \u00e8 soggetta alle normali condizioni commerciali. Verifica sempre la scheda della licenza specifica del modello su Hugging Face.<\/p>\n<h3>Qwen pu\u00f2 girare su uno smartphone?<\/h3>\n<p>I modelli Qwen pi\u00f9 piccoli (con meno di un miliardo di parametri) sono progettati per l\u2019uso su dispositivi, inclusi smartphone e hardware edge. Questo contribuisce a rendere la famiglia insolitamente completa.<\/p>\n<h3>Qwen \u00e8 sicuro da usare?<\/h3>\n<p>Per lavori non sensibili, s\u00ec. I modelli Qwen con pesi aperti possono essere self-hostati, mantenendo i tuoi dati completamente sotto il tuo controllo \u2014 l\u2019opzione pi\u00f9 sicura. L\u2019API Qwen ospitata gira su Alibaba Cloud in Cina, con le consuete considerazioni relative alla localizzazione dei dati e alla moderazione dei contenuti; pertanto, per dati sensibili o soggetti a regolamentazione, procedi al self-hosting dei pesi aperti oppure utilizza un fornitore occidentale.<\/p>\n<h3>Qwen \u00e8 gratuito?<\/h3>\n<p>S\u00ec, per lo pi\u00f9 \u2014 i grandi modelli Qwen con pesi aperti sono gratuiti da scaricare ed eseguire, grazie alle licenze permissive (per lo pi\u00f9 Apache 2.0); paghi soltanto per le tue risorse computazionali. Il flagship di fascia alta Qwen-Max \u00e8 invece un\u2019API a pagamento. Esiste inoltre un\u2019app web gratuita Qwen Chat per un utilizzo occasionale.<\/p>\n<h3>Quanta VRAM mi serve per eseguire Qwen localmente?<\/h3>\n<p>Alla standard quantizzazione Q4_K_M, pianifica circa 6 GB di VRAM per un modello da 8B, circa 11 GB per un modello da 14B e circa 20\u201322 GB per un modello da 30\u201332B \u2014 sempre con alcuni gigabyte aggiuntivi liberi per la finestra di contesto. Una scheda da 8 GB \u00e8 il punto di ingresso realistico per un assistente rapido e utile; una scheda da 24 GB (ad esempio RTX 3090, 4090 o 5090) rappresenta il punto ottimale per l\u2019esecuzione locale. Al di sotto di questa soglia, i modelli Qwen pi\u00f9 piccoli possono comunque essere eseguiti sulla CPU di uno smartphone o di un laptop, anche se a velocit\u00e0 ridotta.<\/p>\n<h3>Quale modello Qwen \u00e8 il migliore per la programmazione?<\/h3>\n<p>Per capacit\u00e0 assoluta, il modello flagship dedicato Qwen3-Coder (un modello Mixture-of-Experts da 480 miliardi di parametri) \u00e8 l\u2019opzione pi\u00f9 potente e si confronta alla pari con i principali modelli chiusi specializzati nella programmazione \u2014 ma a tale scala lo si utilizza realisticamente tramite API, non sul proprio computer. Per la programmazione locale, il modello Qwen3-Coder 30B-A3B funziona bene in quantizzazione Q4_K_M su una singola GPU da 24 GB (occupando circa 19 GB su disco) ed \u00e8 la scelta pratica predefinita. Se disponi soltanto di una scheda da 8\u201310 GB o di un laptop da 16 GB, passa a un modello Qwen3 generale pi\u00f9 piccolo (4B o 8B) oppure al precedente Qwen2.5-Coder-7B, che rimane comunque affidabile per il completamento del codice. Scegli il modello specializzato nella programmazione pi\u00f9 grande compatibile con il tuo hardware, piuttosto che il modello dal nome pi\u00f9 appariscente.<\/p>\n<h3>Devo eseguire un modello Qwen denso o un modello Mixture-of-Experts?<\/h3>\n<p>Scegli un modello denso per le dimensioni pi\u00f9 piccole e per la massima semplicit\u00e0 \u2014 sono facili da quantizzare, prevedibili e ampiamente supportati ovunque. Scegli un modello MoE quando desideri la massima capacit\u00e0 per gigabyte di memoria: un modello Mixture-of-Experts attiva solo una frazione dei suoi parametri per token, permettendoti cos\u00ec di ottenere la qualit\u00e0 di un modello molto pi\u00f9 grande al costo computazionale di inferenza di un modello piccolo. Su una scheda da 24 GB, il modello MoE 30B-A3B \u00e8 spesso la scelta pi\u00f9 intelligente offerta da Qwen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Qwen \u00e8 la forza pi\u00f9 sottovalutata dell\u2019IA cinese. Non possiede la narrazione sui prezzi rivoluzionari di DeepSeek, ma offre qualcosa di potenzialmente pi\u00f9 prezioso: la famiglia di modelli pi\u00f9 ampia, pi\u00f9 ricca e pi\u00f9 pronta per la produzione esistente, con un modello flagship che ora compete con le soluzioni di frontiera globali e una lunga coda di modelli open che alimentano migliaia di prodotti in tutto il mondo.<\/p>\n<p>Se cerchi un unico fornitore di IA in grado di accompagnarti da un modello adatto a uno smartphone fino a un flagship top-10 di livello mondiale \u2014 open dove conta, multimodale, multilingue e supportato dall\u2019affidabilit\u00e0 di Alibaba Cloud \u2014 Qwen rappresenta oggi, nel 2026, la risposta pi\u00f9 completa disponibile. Tieni per\u00f2 presente che il miglior modello Qwen \u00e8 chiuso e che l\u2019API ospitata comporta le consuete limitazioni legate alla giurisdizione cinese. Per la maggior parte dei progetti sviluppati dalla maggior parte dei team, i modelli Qwen open sono pi\u00f9 che sufficienti.<\/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\/qwen3-235b-a22b-vs-gpt-5-5\/\">Qwen3 235B-A22B vs GPT-5.5: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/\">Zhipu GLM-5.1 nel 2026: il modello aperto addestrato senza una singola GPU Nvidia<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/moonshot-kimi-explained-2026\/\">Moonshot Kimi K2.6 nel 2026: il modello aperto che supera GPT-5.5<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/bytedance-doubao-explained-2026\/\">ByteDance Doubao nel 2026: l\u2019app AI pi\u00f9 utilizzata in Cina, spiegata<\/a><\/li>\n<li><a 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