DeepSeek, un'azienda cinese di intelligenza artificiale in rapida crescita, è stata recentemente lanciata DeepThink R1, un modello di ragionamento avanzato basato sulla popolare serie R1. Il modello ha rapidamente fatto notizia, guadagnandosi paragoni con i modelli più importanti di OpenAI, dominando i benchmark e attirando l'attenzione globale. Questo articolo approfondisce DeepThink R1: cosa lo rende speciale, come si inserisce nella famiglia R1 di DeepSeek, i suoi progressi tecnici, i recenti aggiornamenti, l'adozione, le controversie e le implicazioni più ampie per lo sviluppo dell'IA.
Qual è l'origine di DeepSeek R1?
Come è nato DeepSeek?
Fondata nel luglio 2023 da Liang Wenfeng, DeepSeek ha sede a Hangzhou, in Cina. Con circa 160 dipendenti a metà del 2025, è sostenuta da High-Flyer, un hedge fund cinese (). Fin dall'inizio, DeepSeek ha attirato l'attenzione grazie all'open source di potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sviluppati con metodi economicamente vantaggiosi, dichiarando di poter addestrare con 6 milioni di dollari statunitensi, rispetto ai 100 milioni di dollari di OpenAI per GPT-4, pur mantenendo ottime prestazioni.
Che cosa è R1?
Il 20 gennaio 2025, DeepSeek ha presentato DeepSeek-R1, un modello di ragionamento di prima generazione di grandi dimensioni addestrato tramite apprendimento per rinforzo (RL), che produce un processo di ragionamento a catena di pensiero che gli utenti possono tracciare. A differenza dei tipici LLM che si basano sulla messa a punto supervisionata, R1 sfrutta milioni di tracce di inferenza (R1-Zero) e un approccio di addestramento a fasi per migliorare le capacità di ragionamento. Superando molti modelli aperti, R1 ha eguagliato o1 di OpenAI nei benchmark e ha continuato a promuovere il dibattito politico sulle capacità di intelligenza artificiale della Cina.
Che cosa è un “modello di ragionamento”?
A differenza dei tradizionali LLM che generano principalmente testo, R1 introduce un meccanismo di “Modello di Ragionamento” auto-supervisionatoDurante il processo di inferenza, il modello non solo fornisce una risposta finale, ma può anche autocorreggere i suoi passaggi di ragionamento, migliorando così significativamente la precisione nella matematica, nella logica e nella generazione del codice.
Che cos'è DeepThink R1?
1. Qual è la relazione tra DeepThink R1 e R1?
"DeepThink R1" si riferisce a una variante o a un'interfaccia personalizzata per la serie R1 di DeepSeek, che enfatizza in particolare le sue capacità di ragionamento avanzato ("think deep") integrate nelle implementazioni di chat e API.
- Il sito web ufficiale di DeepSeek evidenzia DeepThink R1 come funzionalità per "risolvere problemi di ragionamento" utilizzando l'API DeepSeek, con componenti aggiuntivi e supporto plugin.
- Nelle release e nella documentazione, l'aggiornamento R1-0528 (28 maggio 2025) viene commercializzato con la modalità "DeepThink" o "deep thinking" nell'app, nel portale web e nell'API.
Così, DeepThink R1 è essenzialmente R1 migliorato con introspezione più profonda e catene di ragionamento: il modello R1 principale ma confezionato in modalità interattiva di "pensiero profondo".
2. Quando è stato rilasciato DeepThink R1?
- DeepSeek-R1 lanciato originariamente il 20 gennaio 2025 come modello open source.
- On 28 Maggio 2025, DeepSeek ha rilasciato un aggiornamento minore denominato R1-0528, migliorando la profondità del ragionamento, la logica e l'accuratezza; questo aggiornamento è alla base dell'attuale versione DeepThink R1.
In che modo DeepThink R1 migliora R1?
Pensiero più profondo e logica più forte
L'aggiornamento R1-0528 ha raddoppiato l'utilizzo di token per problema (da circa 12 a circa 23), a dimostrazione di un processo di ragionamento più approfondito. Questo "pensiero profondo" è visibile agli utenti, e dimostra l'autoriflessione attraverso token pivot come "Aha!".
Guadagni in termini di prestazioni
R1-0528 ha ottenuto risultati di benchmark eccezionali:
- AIME 2025 il punteggio è aumentato dal 70% all'87.5%.
- Nella LMArena WebDev Arena (17 giugno 2025), R1-0528 si è classificato al 1° posto nella categoria programmazione, a pari merito con Claude Opus 4 e Gemini 2.5 Pro, e ha primeggiato tra i modelli open source.
Meno allucinazioni
I miglioramenti nell’accuratezza fattuale includono una riduzione del 45-50% delle allucinazioni durante attività come la sintesi e la riscrittura
Supporto esteso per testo lungo e strumenti
Il modello ora produce narrazioni più lunghe e coerenti in saggi e narrativa e supporta la chiamata di strumenti (chiamata di funzioni, output JSON) su canali API e app.
Distillazione multiscala
R1-0528 è stato distillato in modelli Qwen3-8B più piccoli, offrendo prestazioni prossime a R1 su benchmark matematici come AIME 2024.
Chiamata di funzione e supporto JSON
Oltre ai miglioramenti del ragionamento grezzo, R1-0528 introduce funzionalità di output strutturato che consentono una perfetta integrazione con le applicazioni downstream. Gli sviluppatori possono ora invocare DeepThink R1 come "motore di ragionamento" all'interno delle pipeline software, ricevendo risposte in formato JSON con campi "step" espliciti o attivando direttamente funzioni esterne. Questo amplia l'applicabilità del modello, dai chatbot che richiedono chiamate API contestuali ai flussi di lavoro automatizzati di analisi dei dati che richiedono output precisi e leggibili dalle macchine.
In che cosa DeepThink R1 differisce da DeepSeek V3?
Quando scegliere R1 anziché V3?
DeepSeek gestisce due linee di prodotti parallele:
- Versione DeepSeek-V3: Progettato per attività di uso generale come query quotidiane, scrittura e traduzione, con particolare attenzione alla fluidità del dialogo e alle interazioni multimodali;
- DeepSeek-R1 (DeepThink): Ottimizzato per attività di ragionamento rigoroso quali risoluzione di problemi matematici, generazione di codice e analisi logica complessa.
Raccomandazione d'uso
- Per conversazioni quotidiane e creazione di contenuti: V3 è preferito per la sua esperienza di dialogo naturale e amichevole.
- Per ragionamento tecnico e programmazione: R1 è più adatto grazie al suo processo di pensiero strutturato e alla sua precisione.
Bilanciare costi e prestazioni
R1 è più economico da addestrare e implementare rispetto a V3. Utilizza GPU Nvidia H800 standard anziché costosi chip personalizzati, con un budget di addestramento complessivo di soli $5.6 milioni—molto meno delle decine di milioni solitamente spese da OpenAI o Google. I requisiti di inferenza relativamente bassi di R1 lo rendono inoltre accessibile per l'implementazione su piattaforme hardware più piccole.
Quali sono i principali casi d'uso di DeepThink R1?
Assistenti AI mobili e basati sul Web
L'app DeepSeek è dotata di un assistente basato su R1 che offre conversazione in tempo reale, domande e risposte e debug del codice. Gli utenti possono accedere al ragionamento basato sull'intelligenza artificiale a livello desktop su dispositivi iOS e Android con nessun calcolo locale richiesto .
API aperta per l'integrazione degli sviluppatori
Grazie alla piattaforma API aperta di DeepSeek, aziende e sviluppatori possono integrare R1 nei propri prodotti:
- Assistenza clienti intelligente: Gestire query complesse con precisione logica;
- Assistenti di codifica: Genera e ripara il codice in modo intelligente;
- Analisi Finanziaria: Eseguire calcoli in più fasi e interpretazioni dei dati.
Distribuzione offline locale
Per soddisfare le esigenze di privacy e latenza, R1 supporta la distribuzione locale tramite Catena di strumenti Ollama, compatibile con Windows, macOS (Apple Silicon) e Linux. Gli sviluppatori possono scaricare le versioni R1-3B/7B/14B ed eseguire potenti inferenze AI. offline .
Conclusione
DeepThink R1 esemplifica la rapida evoluzione dei modelli linguistici incentrati sul ragionamento, offrendo prestazioni competitive a una frazione del costo di formazione tradizionale e promuovendo al contempo una collaborazione aperta all'interno della comunità dell'intelligenza artificiale.
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