# I modelli DeepSeek arrivano su Amazon SageMaker JumpStart

> AWS aggiunge a SageMaker tre modelli linguistici DeepSeek open-weight, con contesti lunghi e opzioni a basso costo per gli sviluppatori.

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/it/deepseek-models-now-on-amazon-sagemaker-jumpstart

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.

## I fatti

- DeepSeek‑V4‑Pro ha 1.6 trillion parametri e ne attiva 49 billion per token.
- DeepSeek‑V4‑Flash ha 284 billion parametri e ne attiva 13 billion per token.
- Il backbone di DeepSeek‑V4.1‑Flash conta 552 billion parametri; ne attiva 8 billion durante il prefill e 16 billion durante la decodifica.
- Tutti e tre i modelli supportano una finestra di contesto da 1 million di token; V4.1‑Flash può produrre fino a 384 k token.
- I modelli sono rilasciati con licenza MIT e sono disponibili tramite SageMaker JumpStart dal 2026‑11‑12.

## 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.

## Fonti e riferimenti

1. [DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, and DeepSeek-V4.1-Flash models now available on Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/01/deepseek-v4-pro-v4-flash-v4.1-flash-on-sagemaker-jumpstart/) – AWS, 2026-11-11

Ultimo aggiornamento: 2026-11-12