Modelli proprietari o open source (open weight) non è una scelta di principio: è una scelta di controllo, qualità e governance. Vediamo i criteri reali per decidere, senza tifoserie.
Closed source (proprietari)
Modelli come GPT, Claude e Gemini si usano via API. Offrono qualità di punta, aggiornamenti continui e zero gestione, ma sono una scatola chiusa: non controlli pesi, versioning interno né dove gira l'inferenza.
- Pro: qualità al top, manutenzione del vendor, ecosistema maturo
- Contro: lock-in, costi a consumo, meno controllo su dati e versioni
Open weight (open source)
Modelli come Llama, Mistral e Qwen sono scaricabili e self-hostabili. Dai controllo su dove girano e su come vengono versionati, a costo di gestire serving, sicurezza e qualità.
- Pro: controllo, portabilità, costo prevedibile, on-premise possibile
- Contro: gestione infra, qualità variabile, responsabilità di sicurezza tua
Criteri di scelta in ottica governance
La decisione va legata a dati, obblighi e continuità operativa, non solo ai benchmark. Un modello open weight self-hosted è più semplice da auditare e meno soggetto a cambiamenti improvvisi del vendor; un modello proprietario riduce il carico operativo ma aumenta la dipendenza.
In sintesi
- Proprietari = qualità e zero gestione; open weight = controllo e portabilità.
- “Open source” qui significa quasi sempre open weight, non pieno open source.
- La scelta tocca lock-in, audit e continuità, non solo i benchmark.
- Spesso convivono: proprietari per i task difficili, open weight per privacy e volumi.
FAQ tecniche
Open weight è davvero open source?
Spesso no: sono rilasciati i pesi e una licenza d'uso, ma non sempre dati e processo di training. Per la governance conta la licenza: leggila prima di usarli in produzione.
Conviene per ridurre i costi?
A volte. Self-hosting ha senso su alti volumi e dati sensibili, ma include hardware e personale. Su volumi bassi le API restano più economiche.