Amazon Web Services ha annunciato che tre modelli linguistici DeepSeek sono ora disponibili su SageMaker JumpStart. I modelli – DeepSeek‑V4‑Pro, DeepSeek‑V4‑Flash e DeepSeek‑V4.1‑Flash – sono open-weight: il codice e i pesi sono disponibili gratuitamente con licenza MIT. I clienti possono aggiungerli ai propri account AWS con pochi clic dalla console oppure usando l’SDK Python di SageMaker. L’annuncio è stato fatto il 12 novembre 2026.
DeepSeek‑V4‑Pro è il più grande dei tre. Ha 1.6 trillion parametri in un’architettura Mixture‑of‑Experts (MoE), ma solo 49 billion sono attivi per ciascun token. Supporta inoltre una finestra di contesto da 1 million di token, che gli consente di leggere e ragionare su documenti molto lunghi. È quindi adatto ad attività come la risoluzione di problemi in più passaggi, la generazione di rapporti dettagliati o qualsiasi applicazione che richieda la massima capacità linguistica.
DeepSeek‑V4‑Flash è un’alternativa più piccola ed economica. Con 284 billion di parametri totali e 13 billion attivi per token, mantiene la stessa finestra da 1 million di token, ma richiede molte meno risorse di calcolo. AWS lo propone per servizi in produzione sensibili alla latenza e attenti ai costi, come chatbot o sistemi di riepilogo in tempo reale.
L’ultimo arrivato, DeepSeek‑V4.1‑Flash, introduce il supporto multimodale e una nuova architettura Causal Encoder‑Decoder. Il suo backbone conta 552 billion di parametri, ma ne utilizza solo 8 billion durante la fase iniziale di prefill e 16 billion durante la generazione del testo. Può produrre fino a 384 k token e utilizza Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) e la cache KV FP4 per ridurre l’uso della memoria a circa un quarto di quello di V4‑Flash. Queste tecniche sono pensate per carichi di lavoro agentici che combinano testo e immagini, come gli assistenti di programmazione capaci anche di leggere schermate.
Perché aggiungere questi modelli proprio ora?
AWS amplia il catalogo di modelli di fondazione per offrire agli sviluppatori più possibilità di scelta tra potenza pura ed efficienza. Mettendo a disposizione sia un modello di punta (V4‑Pro) sia due varianti orientate al risparmio (V4‑Flash e V4.1‑Flash), i clienti possono trovare il giusto equilibrio tra budget e requisiti di latenza senza uscire dall’ecosistema AWS. La licenza open-weight consente inoltre ai team più piccoli di perfezionare i modelli o integrarli in pipeline proprietarie.
Perché conta
Gli sviluppatori possono ora eseguire su AWS modelli linguistici di grandi dimensioni senza dover creare una propria infrastruttura e scegliere la versione più adatta alle proprie esigenze di costo o velocità. La licenza open-weight consente inoltre alle aziende più piccole di personalizzare i modelli per applicazioni di nicchia, anche se per implementarli servono comunque crediti AWS o un account a pagamento.
