26 agosto 2026

Il colosso cinese dell'IA Alibaba ha presentato mercoledì una nuova variante del suo modello di punta, con l'obiettivo di competere sul prezzo con i fornitori statunitensi e offrire alle imprese modelli di IA a costo inferiore. Tuttavia, l'ultimo rilascio ricorda alle aziende che il prezzo non è sempre il fattore principale nella scelta di un modello.

Qwen 3.8-Flash-Next è un modello multimodale che offre un'anteprima iniziale dell'architettura utilizzata nel prossimo Qwen 4. Si tratta di un modello da 125B di parametri, con 6B parametri attivi per token, basato su un'architettura mixture-of-experts (MoE), un design che utilizza sottoreti specializzate "expert" per gestire diversi tipi di input invece di eseguire l'intero modello per ogni query. A confronto, Qwen 3.8 Max ha 2.4 trilioni di parametri, Qwen 3.8-27B ha 27B parametri e il modello MoE Kimi K3 del concorrente cinese Moonshot ha 2.8 trilioni di parametri.

Alibaba ha evidenziato che, rispetto a Qwen 3.7-Plus, la versione Flash-Next ha costi di training e inferenza inferiori. Secondo il vendor, il modello eccelle nell'uso del computer — ossia nel far funzionare il software interpretando ciò che appare sullo schermo e compiendo azioni — e può interagire con API complesse, calcolatrici e database esterni personalizzati tramite prompt visivi e testuali. Tali capacità agentiche, in cui i modelli richiamano strumenti esterni ed eseguono attività multi-step, sono diventate un focus importante per le imprese che vanno oltre gli usi dell'IA in stile chatbot.

Qwen 3.8-Flash-Next è un altro esempio di fornitori di modelli che si rivolgono alla necessità delle imprese di soluzioni più economiche ed efficienti dal punto di vista dei costi, in un contesto di guerra dei prezzi tra i principali vendor di IA e di tensioni crescenti tra fornitori di modelli open source e proprietari. Alibaba ha fissato il prezzo di Flash-Next a $0.16 per milione di token in input e $0.47 per milione di token in output. È open weight, a differenza dei modelli frontier di OpenAI e Anthropic, il che significa che gli utenti possono scaricare i parametri del modello per eseguirlo e perfezionarlo sulla propria infrastruttura invece di accedervi solo tramite l'API di un vendor.

"Hanno cercato di mantenere il modello molto competitivo dal punto di vista del prezzo", ha affermato Arun Chandrasekaran, analista di Gartner. Ha detto che Alibaba può farlo grazie all'efficienza di inferenza del modello: sebbene contenga molti parametri, solo alcuni sono attivi, il che mantiene bassi i costi di inferenza.

"Lo stanno posizionando come un modello di lavoro per una categoria molto ampia di carichi di lavoro enterprise, in cui questo modello è estremamente competitivo", ha detto Chandrasekaran, osservando che il modello è ottimizzato per carichi di lavoro agentici come tool calling e applicazioni di coding.

"Stanno cercando di portare il modello nella direzione giusta, cioè renderlo molto snello in termini di efficienza di inferenza, costo di inferenza, renderlo multimodale, abilitare più casi d'uso agentici e fissarne il prezzo in modo molto aggressivo", ha aggiunto Chandrasekaran.

Il prezzo come indicatore della scelta del modello

Sebbene Qwen 3.8-Flash-Next possa essere interessante per le imprese e abbia un prezzo competitivo, Chandrasekaran ha affermato che le aziende dovrebbero valutare se abbia senso ospitarlo internamente — dato che è open weight — anziché cercare di utilizzarlo tramite API. L'auto-hosting offre alle imprese un controllo diretto su dove vengono eseguiti il modello e i loro dati, ma trasferisce anche ai loro team l'onere di gestire infrastruttura, aggiornamenti e prestazioni del modello.

Ha aggiunto che le imprese dovrebbero considerare anche la data residency del modello — dove le informazioni vengono archiviate ed elaborate, una preoccupazione per le aziende soggette a regole come il GDPR dell'UE — tenendo conto dei legami dei vendor di IA cinesi con il governo cinese e delle relative implicazioni di sicurezza.

"Vogliono assicurarsi di utilizzare un modello efficiente dal punto di vista dei costi, ma non al prezzo della sicurezza, della data residency e dell'innovazione continua", ha detto. "Il prezzo basso da solo non dovrebbe essere un parametro."

Le imprese dovrebbero garantire che il modello scelto supporti molteplici casi d'uso, considerando al contempo sicurezza, indennizzo legale e altre implicazioni di governance.

Altre sfide

Per Alibaba, in particolare, uno degli ostacoli che il vendor deve affrontare è la penetrazione del mercato occidentale. Pur avendo una forte quota di mercato in altre parti del mondo, deve ancora ottenere un punto d'appoggio nei mercati degli Stati Uniti e dell'Europa occidentale. Il vendor deve inoltre competere con altri fornitori cinesi di IA come Moonshot, Z.AI e DeepSeek. Per gli acquirenti occidentali, l'anteprima iniziale dell'architettura destinata a Qwen 4 offre uno sguardo alla direzione tecnica dell'espansione di Alibaba in quei mercati.

"È anche molto importante che Alibaba cerchi di posizionarsi più come un operatore verticalizzato, più come un player applicativo e agentico piuttosto che puramente come un'azienda di modelli", ha detto Chandrasekaran.