Il giorno dopo che Washington ha bloccato l’accesso ai modelli più avanzati di Anthropic ai cittadini stranieri, la Cina ha risposto nel modo più diretto possibile. Il 13 giugno il laboratorio Z.ai, noto fino a poco tempo fa come Zhipu AI, ha rilasciato GLM-5.2, il modello open weights più potente mai realizzato, capace di superare nei benchmark persino Gemini di Google.
I modelli statunitensi restano più avanti in termini assoluti, ma la notizia segna comunque un punto di svolta, perché per la prima volta un sistema cinese scaricabile liberamente si avvicina ai livelli dei migliori modelli chiusi occidentali.
La differenza principale rispetto ai concorrenti statunitensi sta proprio nella distribuzione. GLM-5.2 è rilasciato con licenza MIT, quindi può essere scaricato, modificato ed eseguito su infrastrutture proprie senza restrizioni geografiche. Secondo Z.ai il modello conta 753 miliardi di parametri, supporta una finestra di contesto fino a un milione di token ed è stato addestrato utilizzando chip Huawei, un dettaglio che conferma quanto la Cina stia costruendo un ecosistema AI sempre più autonomo dai fornitori occidentali di semiconduttori.
Sui numeri, GLM-5.2 batte gli altri modelli open cinesi come MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro e Kimi K2.6. Il dato più interessante riguarda i compiti agentici e quelli economicamente rilevanti per le imprese. Sul benchmark GDPval-AA v2 di Artificial Analysis, pensato per valutare l’utilità dei modelli in scenari di business reali, GLM-5.2 ottiene 1524 punti Elo, contro i 1418 di MiniMax-M3 e i 1328 di DeepSeek V4 Pro max, risultando sostanzialmente allineato a GPT-5.5 xhigh. Un traguardo che colloca il modello cinese al livello di un sistema occidentale uscito circa quattro mesi prima, cioè a febbraio 2026.
È qui che entra in gioco il fattore prezzo. Z.ai fissa il costo di GLM-5.2 a 1,40 dollari per milione di token in input e 4,40 in output, circa un decimo rispetto ai modelli di frontiera statunitensi. Per fare un confronto, Claude Fable 5 di Anthropic viene prezzato a 10 dollari in input e 50 in output. Secondo un’analisi dell’Economist, il modello sviluppato in Cina più performante fino a oggi costerebbe “meno di un decimo” del suo omologo USA, pur restando il 17% meno “intelligente” nella media dei test di benchmark, come riportato da Startmag citando gli stessi dati.
Non tutto è però guadagno netto. Artificial Analysis segnala che GLM-5.2 non è tra i modelli più efficienti nell’uso dei token. Per completare un singolo compito arriva a impiegare 43mila token di output, di cui 37mila di puro ragionamento, più della precedente versione GLM-5.1 (26mila) e più di gran parte dei concorrenti cinesi. È anche per questo che sempre più aziende occidentali scelgono modelli cinesi solo per compiti meno complessi, dove il risparmio economico pesa più della velocità.
Il lancio ha acceso anche un dibattito pubblico sui tempi del sorpasso cinese. Elon Musk ha scritto sul suo social X di aspettarsi che la Cina raggiunga il livello massimo attuale dei modelli statunitensi “all’inizio del prossimo anno“, mantenendo quindi un ritardo di circa sei mesi. Gli ha risposto direttamente Tang Jie, cofondatore di Zhipu, con un secco “non ci vorrà così tanto tempo“.
Il tema del costo si intreccia inevitabilmente con quello geopolitico. Il 12 giugno Anthropic aveva comunicato la sospensione dell’accesso a Fable 5 e Mythos 5 per qualsiasi cittadino straniero, in seguito a una direttiva del governo statunitense per motivi di sicurezza nazionale. Un modello scaricabile e gestibile in locale riduce il rischio di revoca unilaterale dell’accesso da parte di un provider o di un’autorità straniera, un vantaggio non da poco per le aziende che temono di restare tagliate fuori da improvvisi cambi di policy.
Resta però il nodo della sicurezza. La società Semgrep ha rilevato che GLM-5.2 mostra prestazioni sorprendenti nell’individuazione di vulnerabilità Idor, avvicinandosi ai sistemi frontier USA in un ambito a forte valore sia difensivo sia offensivo. La disponibilità pubblica dei pesi accelera l’adozione da parte della comunità open source, ma apre anche interrogativi sui rischi di un uso “dual use” da parte di attori malevoli, senza alcun controllo centralizzato sulle capacità del modello. Per le aziende che scelgono di usare GLM-5.2 tramite API cinesi, restano inoltre da chiarire i temi della protezione dei dati e della giurisdizione applicabile, molto diversi rispetto a chi decide di scaricare i pesi ed eseguirli su infrastruttura propria.
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