Secondo il resoconto pubblicato da SCMP il 4 novembre 2026, Gao Xi, ingegnere di DeepSeek, ha difeso l’IA open source come strada per accelerare l’intelligenza artificiale generale (AGI) durante un panel sull’IA della World Internet Conference (WIC) a Wuzhen, tenuto di martedì. Ha indicato nella condivisione dell’innovazione e nei progressi tecnici un modo per spingere avanti lo sviluppo.

Perché Gao Xi punta sull’IA aperta

Nel resoconto di SCMP, Gao descrive la sfida come una corsa contro il tempo, non contro le aziende rivali: condividere l’innovazione, sostiene, può favorire scoperte tecniche e accelerare l’arrivo dell’AGI. Gli esempi dei «10 anni», di «un anno» e di «domani» riportati da SCMP esprimono un auspicio sui tempi, non una previsione.

SCMP ha inquadrato l’intervento tra le preoccupazioni statunitensi per la sicurezza dell’IA e l’attenzione in Cina ai possibili rischi per la sicurezza nazionale. Un precedente articolo di NeoTeo ha raccontato il monito di Liu Shengyu sulla concentrazione dell’IA avanzata: un tema collegato, ma diverso dalla difesa dell’apertura e della condivisione sostenuta da Gao Xi. Il monito di Liu Shengyu sulla concentrazione dell’IA avanzata.

Quali elementi DeepSeek elenca per R1

Nella scheda modello di DeepSeek e nel repository R1, DeepSeek elenca DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Zero e sei checkpoint distillati come rilasciati. La scheda dichiara sotto licenza MIT il codice del repository e i pesi dei modelli R1; indica inoltre che la licenza dei modelli di base usati per le versioni distillate va considerata separatamente.

Per DeepSeek-R1 e DeepSeek-R1-Zero, la scheda riporta 671 miliardi di parametri totali, 37 miliardi attivi e una finestra di contesto di 128.000 token. I sei checkpoint distillati hanno dimensioni di 1,5, 7, 8, 14, 32 e 70 miliardi di parametri; DeepSeek li associa a modelli di base delle famiglie Qwen2.5 e Llama 3.

Queste indicazioni riguardano gli artefatti nominati: codice, pesi e checkpoint. Una licenza MIT per questi elementi non descrive, da sola, i dati né ogni passaggio dell’addestramento.