DeepSeek 3.1: il modello AI che puoi eseguire in locale (più veloce, privato e senza costi cloud)

Eseguire un modello generativo in locale offre diversi vantaggi chiave. Prima di tutto, garantisce la massima protezione e riservatezza dei dati, poiché le informazioni riservate e i dati personali restano nell’ambiente controllato dall’utente o dall’azienda. Inoltre, l’esecuzione locale riduce significativamente la latenza, migliorando la velocità e la reattività del modello, essenziali per applicazioni complesse o in tempo reale. L’approccio consente anche una maggiore personalizzazione e controllo sul modello, permettendo adattamenti specifici alle esigenze del singolo utilizzatore senza dipendere da servizi cloud esterni. Infine, eseguire il modello in locale può aiutare a ridurre i costi, eliminando le spese ricorrenti legate all’uso di infrastrutture cloud.

DeepSeek 3.1 rappresenta un avanzamento tecnologico significativo nel campo dei modelli di intelligenza artificiale, incarnando una serie di innovazioni che spingono ancora più avanti le capacità di “ragionamento”, contesto ed efficienza computazionale. Rilasciato come evoluzione della precedente versione V3, DeepSeek 3.1 si distingue per una combinazione di parametri, architettura e funzionalità che ne fanno uno dei modelli più potenti e versatili disponibili oggi sul mercato AI.

Architettura e specifiche tecniche di DeepSeek 3.1

DeepSeek 3.1 si basa su un’architettura Mixture-of-Experts (MoE), un design che permette l’attivazione selettiva di diverse reti neurali specializzate a seconda dell’attività da svolgere.

L’approccio massimizza l’efficienza computazionale, poiché per ogni token elaborato si attivano solo circa 37 miliardi di parametri su un totale complessivo di circa 671 miliardi. Questa selettività riduce i costi hardware e migliora la scalabilità.

La versione 3.1 integra migliorie al tokenizer e al template di chat rispetto alle versioni precedenti, supportando un contesto esteso fino a 128.000 token, permettendo così al modello di gestire documenti, codici o conversazioni particolarmente lunghi senza perdita di coerenza e contesto.

Modalità di Funzionamento: Think e Non-Think

Una delle caratteristiche innovative di DeepSeek 3.1 è la modalità ibrida “Think & Non-Think“. Il modello integra due modalità operative in un’unica architettura: una modalità “pensante” che impiega capacità di ragionamento avanzato e multi-step, e una modalità “non pensante” ottimizzata per risposte rapide e meno complesse. Gli utenti possono alternare queste modalità mediante un’interfaccia denominata DeepThink, permettendo un equilibrio tra velocità e profondità analitica a seconda delle necessità.

DeepSeek V3.1 porta un miglioramento significativo nell’efficienza del “ragionamento” rispetto alla versione R1-0528, che era nota per la sua lentezza nel processo, sebbene producesse risposte di alta qualità.

Il modello è specificamente costruito per il “tool calling” agentico, fondamentale per le applicazioni che richiedono al modello di interagire con strumenti esterni o di eseguire azioni basate su proprie indicazioni.

Prestazioni e miglioramenti chiave

Rispetto alla versione precedente, DeepSeek 3.1 offre un miglioramento del 38% nella riduzione delle “allucinazioni” (ossia risposte inaccuratamente generate dall’AI), accrescendone l’affidabilità e la precisione. La capacità di ragionamento multi-step è stata rafforzata, consentendo al modello di risolvere problemi complessi in ambiti come matematica, scienza, programmazione e linguistica avanzata.

Oltre a ciò, la versione 3.1 ha esteso il supporto a oltre 100 lingue, con particolare miglioramento nelle lingue asiatiche e in quelle a risorse limitate, rendendolo uno strumento di accesso globale molto potente.

Le capacità multimodali includono ora l’elaborazione di testo, codice e immagini, ampliando il ventaglio delle possibili applicazioni: dalla programmazione automatica all’analisi di contenuti visivi.

Ottimizzazione dell’inferenza e accessibilità

DeepSeek 3.1 (questa la pagina di riferimento su Hugging Face) è ottimizzato per assicurare un’inferenza più veloce ed efficiente, garantendo performance elevate anche su hardware consumer di fascia alta, come Mac Studio con chip M3 Ultra, capace di processare fino a 20 token al secondo. Ciò rappresenta un grande passo verso la democratizzazione dell’AI avanzata, riducendo la dipendenza da infrastrutture cloud costose.

L’API di DeepSeek supporta un ampio spettro di opzioni per agevolare l’integrazione e l’uso in molteplici ambienti produttivi. Inoltre, la sua natura open source permette a sviluppatori e aziende di personalizzare l’utilizzo, il controllo dati e l’estensione senza costi di licenza, abbattendo barriere economiche e favorendo l’innovazione.

Considerazioni sull’hardware e il deployment locale

Abbiamo detto che DeepSeek V3.1 è progettato per il deployment locale, anche se l’esecuzione di modelli di questa caratura richiede comunque risorse considerevoli.

Per la versione completa e più performante si consiglia una configurazione multi-GPU, ad esempio con NVIDIA A100 da 80 GB o equivalenti.

Varianti “distillate” più leggere (al momento non ancora disponibili) dovrebbero consentire l’uso di GPU singole di fascia alta, come la NVIDIA RTX 3080 con 10 GB di VRAM per modelli da circa 14 miliardi di parametri, o la RTX 4090 da 24 GB per modelli fino a 32 miliardi di parametri. Per la variante più grande e completa è indicato l’uso di due NVIDIA RTX 4090 da 24 GB in configurazione multi-GPU.

È possibile eseguire il modello con Llama C++, anche se l’utilizzo dello swapping su disco lo rende incredibilmente lento. Sono in corso sforzi per la quantizzazione del modello, con l’obiettivo di renderlo più efficiente per l’esecuzione locale. Si prevede che Unsloth rilascerà presto versioni quantizzate e un file unico da passare a Ollama.

Facile supporre che una versione Q1 di DeepSeek 3.1 sarà presto disponibile su Ollama e possa essere eseguita con un semplice comando.

Privacy e preoccupazioni in Italia: ha senso eseguire un modello cinese?

A fine gennaio 2025, il Garante Privacy italiano ha posto molte riserve su DeepSeek, disponendo la limitazione del trattamento dei dati relativi agli utenti italiani. La motivazione principale riguarda la mancanza di trasparenza sulla gestione dei dati personali da parte di DeepSeek.

Il Garante ha giudicato insufficienti le risposte fornite da DeepSeek circa quali dati personali vengano raccolti, da dove provengano, per quale scopo e su quale base legale, avviando un’indagine formale.

Il vantaggio di DeepSeek 3.1 è la possibilità di eseguirlo localmente sui dispositivi degli utenti senza necessità di inviare dati a server remoti o in cloud. Grazie all’efficienza dell’architettura MoE, il modello può funzionare su hardware relativamente accessibile come GPU consumer e persino su PC dotati di chip AI specializzati.

Per questo motivo, l’uso di DeepSeek 3.1 in locale non solo è sensato ma aiuta a ridurre i costi operativi, eliminando la dipendenza da infrastrutture cloud costose e limitazioni dettate dalle licenze software.