Nel momento in cui un’azienda decide di integrare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) all’interno del proprio software o processo, la prima vera scelta da fare non riguarda quale modello, ma che tipo di modello: open source o closed source?
Una distinzione che può sembrare secondaria, ma che influisce su privacy, costi, controllo, performance e, in certi casi, anche sul posizionamento etico del brand. Vediamo quindi le differenze sostanziali, i vantaggi e gli svantaggi di entrambe le opzioni, con un occhio ai casi d’uso più frequenti.
Cosa si intende per LLM open source e closed source?
Gli LLM open source sono modelli il cui codice, pesi o architettura sono pubblicamente accessibili, spesso accompagnati da licenze permissive o semi-restrittive. È il caso di modelli come LLaMA 3 (Meta), Mistral, Falcon, BLOOM, o più recentemente Velvet AI, sviluppato in Italia.
Al contrario, i modelli closed source (o proprietari) come GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic) o Gemini (Google) non rendono disponibile né il codice né i pesi. Il loro utilizzo avviene esclusivamente tramite API, in modalità “black box”.
Pro e contro dei LLM open source
Vantaggi
Maggiore controllo: l’intero stack tecnologico è sotto il tuo dominio: puoi personalizzare, testare, addestrare o adattare il modello alle tue esigenze specifiche, anche in ambienti chiusi.
Deploy on-premise: puoi eseguire il modello su server privati, data center aziendali o in cloud isolato, evitando il trasferimento di dati sensibili verso server esterni.
Privacy e compliance: soluzione spesso preferita da chi deve rispettare normative stringenti (es. GDPR, ISO, NIS2), o operare in contesti dove il controllo sul dato è imprescindibile.
Nessun costo a consumo: una volta scaricato e configurato il modello, i costi sono legati all’infrastruttura e alla manutenzione. Non ci sono costi legati al numero di chiamate API.
Svantaggi
Complessità tecnica: serve un team esperto per la gestione del ciclo di vita del modello: ottimizzazione, fine-tuning, inferenza, aggiornamenti, sicurezza.
Infrastruttura dedicata: i modelli open source richiedono risorse hardware importanti, in particolare GPU e RAM. Questo può limitare la scalabilità o l’accesso alle aziende più piccole.
Qualità variabile: alcuni modelli open source non sono ancora al livello dei top player commerciali in termini di coerenza, safety o capacità multilingua.
Pro e contro dei LLM closed source
Vantaggi
Performance avanzata: modelli come GPT‑4 o Claude 3 offrono risultati solidi, raffinati e costanti. Spesso includono feature avanzate (es. ragionamento, codice, document understanding).
Facile integrazione: basta una chiamata API per testare e integrare il modello nella propria applicazione. Zero gestione server, zero preoccupazioni di ottimizzazione.
Servizi accessori: le piattaforme commerciali offrono metriche, logging, moderation layer, strumenti di prompt engineering e modelli sempre aggiornati.
Svantaggi
Costi ricorrenti e imprevedibili: il modello viene “noleggiato” su base consumo. Se aumenta l’uso, crescono anche i costi. Alcuni servizi hanno soglie oltre le quali il prezzo raddoppia.
Limitazioni e lock-in: vincoli sull’uso commerciale, impossibilità di esportare output, limiti su prompt troppo specifici. E il rischio concreto di restare “bloccati” su una sola piattaforma.
Nessun controllo sul modello: non puoi intervenire su bias, fine-tuning, adattamenti. E i dati, anche se criptati, viaggiano su infrastrutture esterne.
Quando scegliere open source e quando closed?
Non esiste una scelta giusta in assoluto, ma esistono scenari tipici in cui una delle due soluzioni si rivela più adatta.
LLM open source: quando ha senso
- Hai un team tecnico in grado di gestire il modello
- Vuoi ospitare tutto on-premise per questioni di sicurezza o compliance
- Serve una soluzione scalabile senza costi a consumo
- Vuoi personalizzare fortemente il comportamento del modello
LLM closed source: quando ha senso
- Vuoi testare velocemente un MVP o una nuova feature AI
- Hai bisogno di performance elevate senza gestione tecnica
- I dati non sono particolarmente sensibili
- Preferisci una soluzione “plug & play” con supporto garantito
In sintesi
| Aspetto | Open Source | Closed Source |
|---|---|---|
| Controllo | Totale | Nessuno |
| Privacy | Elevata | Dipende dal provider |
| Performance | Variabile | Elevata e stabile |
| Costo | Infrastruttura una tantum | A consumo, scalabile |
| Gestione tecnica | Richiesta | Quasi nulla |
| Scalabilità iniziale | Complessa | Immediata |
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