A settembre 2026 il mercato dei modelli linguistici a pesi aperti ha due protagonisti che raramente vengono messi uno di fronte all’altro: Gemma 4 di Google e DeepSeek V4.1 Flash. Il primo punta tutto su un pacchetto multimodale scaricabile e utilizzabile gratis in locale, dai laptop ai Raspberry Pi. Il secondo è un modello Mixture-of-Experts da 284 miliardi di parametri con una finestra di contesto da un milione di token, pensato per chi vuole prestazioni da frontiera a un prezzo comunque inferiore ai modelli chiusi. Sono nati a distanza di pochi mesi (Gemma 4 tra marzo e aprile, DeepSeek V4.1 Flash il 10 settembre) e finora nessuno li aveva confrontati testa a testa con dati verificati.
In questo articolo mettiamo a confronto specifiche tecniche, benchmark indipendenti, prezzi reali, requisiti hardware e casi d’uso concreti di Gemma 4 vs DeepSeek V4.1 Flash, con l’obiettivo di rispondere a una domanda molto pratica: quale dei due modelli open-weight conviene scegliere per un progetto europeo nel 2026, e in quali scenari conviene l’uno invece dell’altro.
Per chi si occupa di infrastruttura AI in azienda, la scelta tra questi due modelli non è solo una questione di punteggi sui benchmark. Riguarda anche dove finiscono i dati durante l’inferenza, quanto costa mantenere il servizio nel tempo e quanto è facile spiegare a un ufficio legale o a un responsabile privacy come funziona la pipeline. Gemma 4 e DeepSeek V4.1 Flash rispondono a queste domande in modo quasi opposto, ed è proprio questa la ragione per cui vale la pena guardarli insieme piuttosto che uno alla volta.
Cos’è Gemma 4: numeri, licenza e varianti
Gemma 4 è la quarta generazione della famiglia di modelli aperti di Google, costruita sulla stessa ricerca alla base di Gemini. Google descrive Gemma come “a family of lightweight, state-of-the-art open models built from the same research and technology used to create the Gemini models” (“una famiglia di modelli aperti leggeri e all’avanguardia, costruiti sulla stessa ricerca e tecnologia usate per creare i modelli Gemini”), come si legge nell’annuncio ufficiale di Google.
Il modello di punta, Gemma 4 31B, è arrivato tra fine marzo e inizio aprile 2026: AWS Bedrock lo elenca con data di lancio 31 marzo 2026, mentre il catalogo NVIDIA NIM riporta il 2 aprile 2026 come data di disponibilità della model card. A differenza di DeepSeek, Gemma 4 non è un unico modello ma una famiglia con cinque varianti pensate per hardware diversi: E2B e E4B (pensati per dispositivi edge), 12B Unified, 26B A4B (Mixture-of-Experts con 3,8 miliardi di parametri attivi) e 31B, il modello denso di punta con 30,7 miliardi di parametri totali secondo i dati raccolti da Artificial Analysis.
Google DeepMind riassume così la filosofia del progetto: “Our most advanced open models help developers create AI applications that run wherever users need them – from cloud servers to laptops and even phones” (“I nostri modelli aperti più avanzati aiutano gli sviluppatori a creare applicazioni AI che funzionano ovunque servano agli utenti, dai server cloud ai laptop fino agli smartphone”), come si legge sulla pagina ufficiale del modello. Gemma 4 è distribuito sotto licenza Apache 2.0, secondo la classificazione riportata da Artificial Analysis, ed è disponibile per il download su Hugging Face, con supporto dichiarato per oltre 140 lingue secondo la scheda tecnica di Google. La versione da 31B accetta input testo, immagini e video, ma restituisce solo testo in output.
Cos’è DeepSeek V4.1 Flash: architettura MoE e novità di settembre
DeepSeek V4.1 Flash è il modello “veloce” della famiglia V4 di DeepSeek, pensato per compiti agentici e di coding ad alto volume dove il rapporto tra costo e velocità conta più della potenza bruta. Il modello ha debuttato ufficialmente il 10 settembre 2026 con capacità multimodali aggiunte rispetto al checkpoint precedente, distribuito sotto licenza MIT che ne consente l’uso commerciale senza vincoli di copyleft. La build più testata dai benchmark indipendenti resta però il checkpoint precedente, DeepSeek-V4-Flash-0731, rilasciato il 31 luglio 2026: è su questa versione che si basano i dati comparativi più completi disponibili oggi, ed è quella che DeepSeek presenta come rappresentativa delle prestazioni della serie Flash.
Sul piano architetturale, DeepSeek V4 Flash è un modello Mixture-of-Experts con 284 miliardi di parametri totali e 13 miliardi di parametri attivi per token, secondo i dati raccolti da Artificial Analysis. La finestra di contesto è di 1.000.000 di token, quattro volte quella del Gemma 4 31B. DeepSeek descrive così il proprio approccio all’apertura del codice, in una dichiarazione ripresa da Reuters: “These humble building blocks in our online service have been documented, deployed and battle-tested in production” (“Questi umili mattoncini del nostro servizio online sono stati documentati, distribuiti e testati sul campo in produzione”), citazione riportata nell’articolo di Reuters sull’impegno open source dell’azienda.
Per chi segue la serie da più tempo, conviene anche guardare a come V4 Flash si posiziona rispetto al fratello maggiore V4 Pro e a come si comporta nel confronto diretto con Gemini 3.8 Flash, altro modello Flash pensato per gli stessi casi d’uso ad alto volume.
Tabella comparativa: specifiche tecniche testa a testa
Ecco il confronto diretto tra Gemma 4 31B, la variante di punta della famiglia Google, e DeepSeek V4 Flash 0731, la build più documentata della serie DeepSeek. I dati provengono dalle schede di confronto di Artificial Analysis e BenchLM.ai.
| Specifica | Gemma 4 31B | DeepSeek V4 Flash 0731 |
|---|---|---|
| Sviluppatore | Google DeepMind | DeepSeek |
| Data di rilascio | Marzo/aprile 2026 | 31 luglio 2026 (V4.1: 10 settembre 2026) |
| Parametri totali | 30,7 miliardi | 284 miliardi |
| Parametri attivi | Modello denso (tutti attivi) | 13 miliardi (MoE) |
| Finestra di contesto | 256.000 token | 1.000.000 di token |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Modalità input | Testo, immagini, video | Testo (multimodale in V4.1) |
| Modalità output | Testo | Testo |
| Self-hosting | Sì, pesi scaricabili | Sì, pesi scaricabili sotto MIT |
| Lingue supportate | 140+ | Non specificato in scheda pubblica |
| Varianti disponibili | E2B, E4B, 12B, 26B A4B, 31B | Flash, Pro (famiglia V4) |
| Velocità di output | 35 token/secondo | 213 token/secondo |
La differenza più netta salta subito all’occhio: DeepSeek V4 Flash è quasi nove volte più grande in termini di parametri totali, ma grazie all’architettura MoE ne attiva solo 13 miliardi per token, un numero comunque simile ai 12,6 miliardi effettivi dei modelli medi di Gemma. Gemma 4 31B, essendo denso, usa tutti i suoi 30,7 miliardi di parametri a ogni passaggio, il che spiega in parte perché la sua velocità di output resti più bassa nonostante le dimensioni minori.
Benchmark a confronto: chi vince su ragionamento, codice e conoscenza
Per i benchmark abbiamo incrociato tre fonti indipendenti: Artificial Analysis, che calcola un proprio Intelligence Index aggregato, BenchLM.ai, che riporta i punteggi grezzi sui benchmark standard, e la scheda tecnica NVIDIA NIM per Gemma 4 31B. Su tre benchmark condivisi (MMLU-Pro, GPQA Diamond e Humanity’s Last Exam) DeepSeek V4 Flash è sempre avanti, ma il margine varia parecchio a seconda del test.
| Benchmark | Gemma 4 31B | DeepSeek V4 Flash 0731 |
|---|---|---|
| MMLU-Pro | 85,2% | 86,2% |
| GPQA Diamond | 84,3% | 88,1% |
| Humanity’s Last Exam (HLE) | 26,5% | 34,8% |
| LiveCodeBench | 80,0% (v6) | 91,6% (Pass@1-COT) |
| SWE-bench Verified | Non pubblicato | 79,0% |
| SWE-bench Pro | Non pubblicato | 52,6% |
| AIME 2026 | 89,2% | 94,8% (HMMT Feb 2026) |
| Codeforces rating | Non pubblicato | 3.052 |
| Terminal-Bench 2.1 | Non pubblicato | 82,7% |
| Intelligence Index (Artificial Analysis) | 15 | 35 |
Va detto con chiarezza: DeepSeek V4 Flash pubblica un set di benchmark molto più ampio e trasparente, mentre Google si concentra su un numero più ristretto di metriche per Gemma 4. Questo non significa necessariamente che Gemma sia più debole ovunque, solo che i dati verificabili per un confronto diretto restano limitati ai tre benchmark condivisi. Su questi tre, il margine di DeepSeek va da un punto percentuale su MMLU-Pro a quasi otto punti su Humanity’s Last Exam, il benchmark più difficile del gruppo.
Coding e task agentici
Sul fronte coding, DeepSeek V4 Flash mostra i numeri più convincenti dell’intero confronto: 91,6% su LiveCodeBench Pass@1-COT e 79% su SWE-bench Verified, il benchmark che misura la capacità di risolvere issue reali su repository GitHub. Gemma 4 31B si ferma all’80% su LiveCodeBench v6 (versione del benchmark diversa, quindi non perfettamente comparabile) e non ha un punteggio SWE-bench Verified pubblicato nelle fonti consultate. Su Terminal-Bench 2.1, che misura l’uso autonomo di un terminale per completare task multi-step, DeepSeek segna 82,7%, un dato che lo rende una scelta popolare per agenti di coding come quelli confrontati nell’articolo su Grok 4.6 e DeepSeek V4 Pro.
Velocità di inferenza e finestra di contesto
Sulla velocità pura, DeepSeek V4 Flash stacca nettamente Gemma: 213 token al secondo contro 35, un rapporto di oltre sei volte secondo i dati di Artificial Analysis. Gemma 4 31B recupera terreno sulla latenza iniziale, con un time to first token di 1,08 secondi contro 1,30 secondi di DeepSeek, ma perde di nuovo sul tempo totale di risposta: 64,8 secondi contro 13 secondi per completare un task medio dell’Intelligence Index. La finestra di contesto racconta una storia simile: 1 milione di token per DeepSeek contro 256.000 per Gemma 4 31B, una differenza che pesa parecchio per chi lavora con documenti lunghi, codebase intere o cronologie di conversazione estese.
Come si posizionano rispetto ad altri modelli open source
Gemma 4 e DeepSeek V4.1 Flash non sono gli unici protagonisti della scena open-weight nel 2026: condividono lo scaffale con famiglie come Llama, Qwen, Mistral e Nemotron, ognuna con una filosofia leggermente diversa. Meta continua a puntare su contesti molto ampi con la serie Llama 4, Alibaba spinge sulla varietà di taglie con Qwen, mentre Mistral resta il punto di riferimento europeo per chi cerca modelli compatti pensati per il coding. Nessuna di queste famiglie, però, copre lo spettro di dimensioni che Gemma 4 mette in campo con le sue cinque varianti, dal modello edge da 2 miliardi di parametri fino al denso da 31B.
Per chi vuole approfondire il posizionamento di Gemma 4 contro modelli di scala molto diversa, il nostro confronto tra Gemma 4 e Nemotron 3 Ultra mostra come si comporta la variante 12B di Google contro un modello 45 volte più grande in termini di parametri totali. Chi invece deve scegliere l’hardware giusto per eseguire un modello open-weight di taglia intermedia in Europa può trovare dati utili nel confronto tra Llama 4 e Qwen3.8-27B, che analizza nel dettaglio i requisiti di VRAM per il self-hosting sul territorio europeo. Sul fronte DeepSeek, la serie non si esaurisce con Flash: chi cerca più potenza a scapito della velocità può guardare a come V4 Pro si differenzia da V4 Flash in termini di prezzo e prestazioni, mentre per un confronto diretto contro un altro modello Flash di fascia alta resta utile l’analisi tra Grok 4.6 e DeepSeek V4 Pro.
Quello che distingue davvero Gemma 4 e DeepSeek V4.1 Flash dal resto del campo non è tanto la posizione in classifica sui benchmark, quanto il modo in cui affrontano il compromesso tra dimensione, velocità e portabilità. Nessun altro modello open-weight di rilievo nel 2026 offre contemporaneamente una finestra di contesto da un milione di token e un prezzo API inferiore a mezzo dollaro per milione di token in input, ed è per questo che DeepSeek V4.1 Flash resta un punto di riferimento per chi lavora con documenti lunghi. Allo stesso modo, poche famiglie coprono uno spettro di hardware ampio quanto quello di Gemma 4, dal microcontrollore evoluto fino alla GPU da data center.
Prezzi e costi: API a consumo vs self-hosting gratuito
Qui la differenza di modello di business è la vera notizia. Gemma 4 non ha un prezzo API ufficiale di Google, perché il modello è pensato per essere scaricato ed eseguito in locale o su infrastruttura propria: il costo “ufficiale” per token è zero. DeepSeek V4 Flash, al contrario, è distribuito principalmente come servizio API a consumo, anche se i pesi sono scaricabili sotto licenza MIT per chi vuole ospitarlo da sé.
| Voce di costo | Gemma 4 31B | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|
| Prezzo API ufficiale, input | Non applicabile (self-host) | 0,14 $/1M token (base) – 0,44 $/1M (picco) |
| Prezzo API ufficiale, output | Non applicabile (self-host) | 0,28 $/1M token (base) – 1,32 $/1M (picco) |
| Prezzo cache hit | Non applicabile | 0,014 $/1M token |
| Hosting terze parti (26B A4B, DeepInfra) | 0,07 $/1M input – 0,34 $/1M output | N/A |
| Self-hosting | Gratuito (solo costo hardware) | Gratuito (solo costo hardware) |
| Costo stimato per task (Intelligence Index) | 0 $ (self-host) | 0,22 $ |
Il dettaglio del prezzo di picco per DeepSeek merita una spiegazione: dopo un aumento tariffario entrato in vigore il 17 agosto 2026, l’API ufficiale applica prezzi più alti nelle ore di punta (0,44 $ per milione di token in input e 1,32 $ in output) rispetto al prezzo base fuori picco (0,14 $ e 0,28 $). Per chi progetta un budget di produzione, conviene sempre calcolare i costi sul prezzo di picco, non su quello promozionale. Anche considerando la tariffa più alta, DeepSeek V4 Flash resta comunque più economico rispetto a molti modelli proprietari di fascia alta, come si vede nel confronto tra DeepSeek V4.1 Flash e Gemini 3.8 Flash.
Licenze open source: MIT contro Apache 2.0, cosa conta per le aziende italiane
Sulla carta, sia MIT sia Apache 2.0 sono licenze permissive che consentono uso commerciale, modifica e ridistribuzione senza obbligo di rendere open source il codice derivato. La differenza pratica principale riguarda i brevetti: Apache 2.0 include una clausola esplicita di concessione di licenza sui brevetti e una clausola di ritorsione che protegge chi la usa da cause per violazione di brevetto, un dettaglio che i reparti legali delle aziende italiane tendono ad apprezzare quando devono valutare un modello per uso in produzione. MIT è più corta e più semplice, ma non ha la stessa protezione esplicita sui brevetti.
DeepSeek ha ribadito più volte il proprio impegno sull’apertura del codice. In una nota ufficiale, l’azienda dichiara: “DeepSeek is committed to open-sourcing its models” (“DeepSeek è impegnata nel rendere open source i propri modelli”), come si legge nella pagina di disclosure ufficiale su modelli e algoritmi. Reuters ha riportato la stessa linea in un servizio del 2025, in cui si leggeva che “Chinese startup DeepSeek will make its models’ code publicly available, it said on Friday, doubling down on its commitment to open-source artificial intelligence” (“La startup cinese DeepSeek renderà pubblico il codice dei propri modelli, ha dichiarato venerdì, rafforzando il proprio impegno verso l’intelligenza artificiale open source”), in un articolo su Reuters. Va segnalato però che DeepSeek rilascia pesi e codice di inferenza, non l’intero set di dati di addestramento, quindi non soddisfa pienamente la definizione di “Open Source AI” formulata dalla Open Source Initiative.
Requisiti hardware: quanto serve per eseguire questi modelli in locale
Qui Gemma 4 gioca una partita completamente diversa da DeepSeek. Grazie alle cinque varianti, Google copre uno spettro che va dal telefono al data center, mentre DeepSeek V4 Flash, con 284 miliardi di parametri totali, richiede infrastruttura professionale anche nella sua forma quantizzata.
| Variante Gemma 4 | VRAM 4-bit (Q4) | VRAM 8-bit | VRAM precisione piena |
|---|---|---|---|
| E2B | ~1,5 GB | ~3 GB | ~10 GB |
| E4B | ~5 GB | ~8 GB | ~15 GB |
| 12B Unified | ~8 GB | ~13 GB | ~16 GB (BF16) |
| 26B A4B | Non specificato | Non specificato | ~52 GB (FP16, GPU A100/H100) |
| 31B | Non specificato | Non specificato | ~62 GB (FP16, GPU A100/H100) |
Le varianti E2B ed E4B girano su una scheda video da gaming di fascia media o su un laptop con GPU integrata potente, mentre 26B A4B e 31B richiedono una GPU da data center come una A100 o una H100 da 80 GB per l’esecuzione a piena precisione. DeepSeek V4 Flash, con 284 miliardi di parametri totali, anche quantizzato a 4-bit richiede tipicamente più di 140 GB di VRAM aggregata, quindi in pratica serve un cluster multi-GPU o l’accesso all’API ufficiale: per chi valuta un self-hosting realistico su singola macchina, conviene guardare anche a come si comportano in Europa modelli di dimensioni intermedie come Llama 4 e Qwen3.8-27B in termini di VRAM richiesta.
Ecco un esempio di comando per avviare Gemma 4 12B in locale con vLLM, la configurazione più comune per chi vuole un endpoint compatibile con le API OpenAI:
pip install vllm
vllm serve google/gemma-4-12b-it \
--quantization awq \
--max-model-len 128000 \
--gpu-memory-utilization 0.90 \
--port 8000Casi d’uso reali nel 2026
Al di là dei benchmark, quello che conta è chi sta davvero usando questi modelli in produzione. Ecco cinque esempi concreti raccolti dalle fonti disponibili:
- ELES, il gestore nazionale della rete elettrica slovena, esegue Gemma 4 31B in produzione utilizzando lo stack WaveNode di Wavenetic, con retrieval-augmented generation, citazioni verificabili, audit trail e monitoraggio del drift del modello.
- INSAIT, l’istituto di ricerca bulgaro, ha costruito BgGPT, un modello linguistico dedicato al bulgaro, partendo dalla famiglia Gemma di Google.
- Google e l’Università di Yale hanno collaborato al progetto Cell2Sentence-Scale, che usa modelli della famiglia Gemma per identificare nuovi percorsi terapeutici nell’immunoterapia oncologica.
- WorkBuddy, inclusa la sua funzione CodeBuddy, e OpenCode sono partner ufficiali che supportano DeepSeek V4.1 Flash come motore per assistenti di coding e automazione.
- Baseten offre hosting API dedicato per DeepSeek V4.1 Flash, permettendo alle aziende di integrarlo senza passare direttamente dall’infrastruttura cinese di DeepSeek.
- Diversi team di robotica ed edge computing usano le varianti più piccole di Gemma 4 (E2B, E4B) su schede come Raspberry Pi e NVIDIA Jetson Orin per compiti di comprensione vocale e visiva a bordo del dispositivo.
Il quadro che emerge è coerente con i dati tecnici: Gemma 4 viene scelto quando conta poter eseguire il modello su hardware proprio, con controllo completo su dati e audit, mentre DeepSeek V4.1 Flash viene scelto quando serve un contesto lunghissimo e un throughput alto a un costo comunque contenuto rispetto ai modelli proprietari.
Cosa dicono Google e DeepSeek sui rispettivi modelli open
Le due aziende raccontano la propria strategia open source in modo abbastanza simile, ma con enfasi diverse. Google insiste sulla portabilità, mentre DeepSeek insiste sul fatto che il proprio codice è già testato in produzione su larga scala.
“Gemma is a family of lightweight, state-of-the-art open models built from the same research and technology used to create the Gemini models.” (“Gemma è una famiglia di modelli aperti leggeri e all’avanguardia, costruiti sulla stessa ricerca e tecnologia usate per creare i modelli Gemini.”)
Google, annuncio ufficiale del progetto Gemma
“Our most advanced open models help developers create AI applications that run wherever users need them – from cloud servers to laptops and even phones.” (“I nostri modelli aperti più avanzati aiutano gli sviluppatori a creare applicazioni AI che funzionano ovunque servano agli utenti, dai server cloud ai laptop fino agli smartphone.”)
Google DeepMind, pagina ufficiale del modello Gemma
“These humble building blocks in our online service have been documented, deployed and battle-tested in production.” (“Questi umili mattoncini del nostro servizio online sono stati documentati, distribuiti e testati sul campo in produzione.”)
DeepSeek, dichiarazione riportata da Reuters
“DeepSeek is committed to open-sourcing its models.” (“DeepSeek è impegnata nel rendere open source i propri modelli.”)
DeepSeek, disclosure ufficiale su modelli e algoritmi
Le due dichiarazioni raccontano bene la differenza di posizionamento: Google punta sulla portabilità end-to-end, dal cloud allo smartphone, mentre DeepSeek punta sulla dimostrazione pratica, cioè sul fatto che il proprio codice è già in produzione su larga scala prima ancora di essere reso pubblico.
Quale modello scegliere: cinque scenari pratici
Non esiste un vincitore assoluto: la scelta dipende dal caso d’uso. Ecco cinque scenari concreti con l’indicazione di quale modello si adatta meglio.
- Analisi di documenti molto lunghi o codebase intere: DeepSeek V4.1 Flash, grazie alla finestra da 1 milione di token, quattro volte quella di Gemma 4 31B.
- App su dispositivo, senza connessione a internet o con requisiti di privacy stringenti: Gemma 4 E2B o E4B, eseguibili anche su hardware consumer con pochi GB di VRAM.
- Assistenti di coding ad alto volume con budget limitato: DeepSeek V4.1 Flash, che nei test SWE-bench Verified e LiveCodeBench resta il più performante del confronto, a un costo comunque contenuto se si lavora fuori dagli orari di picco.
- Settori regolati (sanità, energia, pubblica amministrazione) che richiedono controllo completo sui dati: Gemma 4 in self-hosting, come dimostra il caso di ELES nel settore energetico e i progetti di ricerca sanitaria con Yale.
- Applicazioni multimodali che devono leggere immagini o video oltre al testo: Gemma 4 31B, che supporta nativamente input immagine e video, mentre la versione testuale di DeepSeek V4 Flash 0731 non lo fa (la nuova V4.1 Flash introduce capacità multimodali, ma con meno benchmark pubblici disponibili al momento).
Guida alla migrazione tra i due modelli
Chi ha già un’integrazione basata su API compatibili OpenAI può passare da un modello all’altro cambiando poche righe di configurazione, a patto di considerare tre punti: la differenza nella finestra di contesto (che obbliga a rivedere la logica di troncamento dei prompt), la differenza di formato per l’input multimodale, e il comportamento diverso nei prompt di sistema, dato che i due modelli sono stati addestrati con dataset e tecniche di allineamento differenti.
Un tipico passaggio da endpoint DeepSeek a endpoint Gemma self-hosted, mantenendo la stessa interfaccia client, cambia solo base URL e nome del modello:
// Prima: chiamata a DeepSeek V4.1 Flash via API
const response = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4.1-flash",
base_url: "https://api.deepseek.com/v1",
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
max_tokens: 4096
});
// Dopo: stesso client, endpoint locale con Gemma 4 12B su vLLM
const response = await client.chat.completions.create({
model: "google/gemma-4-12b-it",
base_url: "http://localhost:8000/v1",
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
max_tokens: 4096
});I passaggi consigliati per una migrazione senza sorprese sono cinque: primo, testare gli stessi prompt di produzione su entrambi i modelli usando un set di regressione dedicato; secondo, verificare il comportamento sul function calling, che ha una sintassi leggermente diversa tra i due; terzo, ricalcolare il costo totale di proprietà includendo hardware e manutenzione se si passa al self-hosting; quarto, aggiornare la logica di gestione degli errori, perché i tempi di risposta cambiano radicalmente (64 secondi contro 13 secondi per task complessi, come visto in precedenza); quinto, mantenere per qualche settimana un sistema di fallback tra i due modelli prima di spegnere del tutto la pipeline precedente.
Pro e contro
Gemma 4
Pro: licenza Apache 2.0 con protezione esplicita sui brevetti, cinque varianti che coprono dallo smartphone al data center, supporto multimodale nativo per immagini e video, nessun costo per token se eseguito in locale, adozione già documentata in settori regolati come energia e ricerca sanitaria.
Contro: finestra di contesto più corta (256.000 token contro il milione di DeepSeek), velocità di output nettamente inferiore (35 token/secondo contro 213), meno benchmark pubblici su coding avanzato come SWE-bench, e per le varianti più grandi (26B A4B e 31B) serve comunque hardware da data center per l’esecuzione a piena precisione.
DeepSeek V4.1 Flash
Pro: contesto da 1 milione di token, velocità di output molto più alta, punteggi di gran lunga migliori su coding (LiveCodeBench, SWE-bench Verified, Codeforces) e su Humanity’s Last Exam, licenza MIT permissiva, prezzo API comunque competitivo rispetto ai modelli proprietari anche al tasso di picco.
Contro: il self-hosting reale richiede infrastruttura multi-GPU professionale per via dei 284 miliardi di parametri totali, per la maggior parte degli utenti resta quindi un modello ad accesso API con un costo per token che sale nelle ore di picco, la variante testuale 0731 non gestisce immagini o video, e la documentazione pubblica su alcuni benchmark (licenza esplicita, lingue supportate) è meno completa di quella di Google.
Sicurezza e governance: cosa cambia con un modello a pesi aperti
Un aspetto che spesso passa in secondo piano rispetto ai benchmark è la differenza di responsabilità sulla sicurezza tra un modello ad accesso API e uno self-hosted. Quando si usa DeepSeek V4.1 Flash tramite l’API ufficiale, la moderazione dei contenuti, il filtraggio degli output e gli aggiornamenti di sicurezza sono gestiti lato provider, in modo simile a come funzionano OpenAI o Anthropic con i propri modelli chiusi. Con Gemma 4 eseguito in locale, invece, tutta questa responsabilità ricade su chi ospita il modello: non c’è un livello di moderazione gestito da Google tra il prompt dell’utente e la risposta del modello, quindi tocca al team che lo distribuisce costruire i propri filtri, i propri classificatori e i propri log di audit.
Questo non rende un modello intrinsecamente più sicuro dell’altro, ma cambia radicalmente il tipo di lavoro necessario prima di andare in produzione. Per un’azienda italiana che deve rispettare il GDPR e, a seconda del settore, la direttiva NIS2, il self-hosting di Gemma 4 offre un vantaggio concreto: i dati dei prompt non lasciano mai l’infrastruttura interna, il che semplifica parecchio la mappatura dei flussi di dati richiesta dalla normativa. Il rovescio della medaglia è che il team interno deve occuparsi personalmente di patch di sicurezza, aggiornamenti dei pesi e monitoraggio di eventuali comportamenti anomali del modello, un carico di lavoro che con un’API gestita da DeepSeek ricade in gran parte sul fornitore.
Vale anche la pena ricordare che, come per qualsiasi modello linguistico esposto a input non fidati, sia Gemma 4 sia DeepSeek V4.1 Flash restano soggetti al rischio di prompt injection quando vengono collegati a tool esterni, plugin o agenti autonomi con accesso a file e API. La differenza è che con un modello self-hosted l’organizzazione ha piena visibilità e controllo su ogni layer della pipeline di inferenza, mentre con un’API esterna una parte della catena di sicurezza resta necessariamente opaca, per quanto il fornitore dichiari standard elevati.
Il verdetto: quale conviene nel 2026
Sui numeri puri, DeepSeek V4.1 Flash vince quasi ovunque: è più veloce, ha un contesto quattro volte più ampio ed è nettamente davanti sui benchmark di coding e ragionamento avanzato. Ma i numeri da soli non raccontano tutta la storia. Gemma 4 vince su un fronte che i benchmark non misurano direttamente: il controllo. Chi deve rispettare vincoli normativi stringenti, chi lavora in settori come energia, sanità o pubblica amministrazione, o chi semplicemente non vuole dipendere da un’API esterna per l’inferenza, trova in Gemma 4 un pacchetto completo, dalle varianti da pochi GB fino al modello denso da 31B, tutto eseguibile sulla propria infrastruttura senza pagare un centesimo per token.
La sintesi pratica: se il progetto richiede coding avanzato, contesto lunghissimo o il massimo throughput possibile e si accetta di dipendere da un’API esterna, DeepSeek V4.1 Flash è la scelta più razionale sul piano tecnico. Se invece contano la sovranità sui dati, la possibilità di eseguire tutto in locale, il supporto multimodale nativo o la copertura di hardware molto diversi tra loro (dal Raspberry Pi al data center), Gemma 4 resta il pacchetto più completo tra i modelli open-weight disponibili oggi.
Vale anche la pena ricordare che il confronto è una fotografia di metà settembre 2026, e la serie Flash di DeepSeek si è già aggiornata due volte in poco più di un mese passando dal checkpoint 0731 alla versione 4.1 multimodale. Chi deve prendere una decisione strategica sull’infrastruttura AI dovrebbe quindi prevedere una revisione periodica del confronto, non un’unica scelta cristallizzata nel tempo: nel giro di pochi mesi i numeri di questa tabella potrebbero già essere superati da una nuova generazione, come è già successo più volte nel corso del 2026 sia in casa Google sia in casa DeepSeek.
Domande frequenti
Gemma 4 è gratuito da usare?
Sì, i pesi sono scaricabili gratuitamente sotto licenza Apache 2.0 e possono essere eseguiti su hardware proprio senza costo per token. L’unico costo è quello dell’infrastruttura necessaria per farlo girare, che varia da pochi GB di VRAM per le varianti E2B/E4B fino a una GPU da data center per la variante 31B.
Quanto costa usare DeepSeek V4.1 Flash tramite API?
Il prezzo base è 0,14 dollari per milione di token in input e 0,28 dollari per milione in output, ma dopo l’aumento tariffario del 17 agosto 2026 il prezzo nelle ore di picco sale a 0,44 dollari in input e 1,32 dollari in output. Conviene sempre calcolare il budget sul prezzo di picco per evitare sorprese.
Qual è la differenza tra DeepSeek V4-Flash-0731 e V4.1-Flash?
V4-Flash-0731 è il checkpoint rilasciato il 31 luglio 2026, quello su cui esistono più benchmark indipendenti pubblicati. V4.1-Flash, arrivato il 10 settembre 2026, aggiunge capacità multimodali ma ha ancora meno dati di benchmark pubblici verificabili al momento della scrittura.
Gemma 4 supporta le immagini e i video in input?
Sì, la variante 31B accetta input testo, immagini e video, restituendo output in testo. È uno dei vantaggi principali di Gemma 4 rispetto alla versione testuale di DeepSeek V4 Flash 0731.
Quale GPU serve per eseguire Gemma 4 31B in locale?
Per la piena precisione (FP16) serve circa 62 GB di VRAM, tipicamente una GPU da data center come NVIDIA A100 o H100 da 80 GB. Le varianti più piccole, come E2B ed E4B, girano invece con appena 1,5-5 GB di VRAM in quantizzazione a 4-bit, quindi anche su GPU consumer o dispositivi edge.
DeepSeek V4.1 Flash è davvero open source secondo gli standard OSI?
Non completamente. DeepSeek rilascia pesi e codice di inferenza sotto licenza MIT, ma non l’intero set di dati di addestramento né l’intera pipeline usata per l’addestramento, quindi non soddisfa in pieno la definizione di “Open Source AI” della Open Source Initiative, anche se il modello resta liberamente scaricabile e modificabile.
Posso usare entrambi i modelli nello stesso progetto?
Sì, ed è una pratica comune: molti team usano Gemma 4 in locale per i task sensibili sul piano della privacy o per l’inferenza su dispositivo, e passano a DeepSeek V4.1 Flash via API per i task che richiedono contesto molto lungo o massimo throughput, con un sistema di routing che sceglie il modello giusto in base al tipo di richiesta.
Quale dei due modelli conviene per un chatbot aziendale in italiano?
Dipende dal volume di conversazioni e dai vincoli sui dati. Se il chatbot deve restare completamente all’interno dell’infrastruttura aziendale per motivi di compliance, Gemma 4 12B o 26B A4B offrono un buon compromesso tra qualità delle risposte e requisiti hardware contenuti. Se invece il progetto punta su un alto numero di conversazioni simultanee e un budget flessibile, DeepSeek V4.1 Flash via API scala più facilmente grazie alla velocità di output superiore.
Esistono limiti di utilizzo per chi si affida all’API di DeepSeek?
Sì: come qualsiasi servizio API a consumo, DeepSeek applica limiti di rate e può variare i prezzi nelle ore di punta, come già avvenuto con l’aumento tariffario di agosto 2026. Chi costruisce un prodotto in produzione dovrebbe sempre prevedere una gestione dei rate limit e, se possibile, un piano di fallback su un modello self-hosted come Gemma 4 per le fasce orarie più costose o in caso di indisponibilità del servizio.
