--- title: "Open-weight e Closed-weight" source: "https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Open-weight_e_Closed-weight" language: "it" categories: - "Category:Italian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 5056 wiki_created_at: 2026-09-06T23:43:52Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:43:52Z downloaded_at: 2026-09-07T23:06:34Z --- # Open-weight e Closed-weight **Modelli Open-weight e Closed-weight** — sono due approcci fondamentalmente distinti allo sviluppo e alla distribuzione dei grandi modelli linguistici (LLM), che formano la principale dicotomia nell'ecosistema contemporaneo dell'intelligenza artificiale. La scelta tra questi approcci influisce sulle capacità tecniche, sull'economia, sulla sicurezza e sullo sviluppo futuro dell'IA[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-stanford_index_2025-1). La differenza risiede nella disponibilità dei parametri addestrati (pesi) del modello. I modelli **Open-weight** pubblicano i propri pesi, consentendo alla comunità di utilizzarli, modificarli e distribuirli localmente. I modelli **Closed-weight**, al contrario, mantengono i pesi segreti, fornendo accesso alle proprie capacità esclusivamente tramite API proprietarie[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-karpathy_def-2). ## Definizioni e differenze chiave ### Modelli Open-weight (con pesi aperti) I **modelli Open-weight** sono sistemi in cui i parametri addestrati (pesi) della rete neurale sono pubblicamente disponibili per l'utilizzo, la modifica e la distribuzione. Secondo la definizione di **Andrej Karpathy** di OpenAI, un tale modello è simile alla "consegna di un file binario del sistema operativo" — gli utenti ricevono un prodotto funzionale, ma generalmente senza accesso al codice sorgente di addestramento o ai dati di training. Caratteristiche principali: - **Distribuzione locale**: Possibilità di eseguire il modello su hardware proprio, garantendo pieno controllo sui dati e la riservatezza. - **Ottimizzazione (Fine-tuning)**: Possibilità di adattare il modello a compiti e domini specifici. - **Trasparenza e audit**: I ricercatori possono studiare i meccanismi interni del modello per identificare bias e vulnerabilità. ### Modelli Closed-weight (con pesi chiusi) I **modelli Closed-weight** (noti anche come proprietari) sono sistemi i cui parametri costituiscono un segreto commerciale e sono accessibili solo tramite API o licenze limitate. Le aziende sviluppatrici, come OpenAI e Anthropic, controllano completamente l'architettura, i metodi di addestramento e i meccanismi di inferenza. Nel rapporto tecnico di GPT-4 viene esplicitamente indicato il rifiuto di divulgare dettagli, "tenendo conto dell'ambiente competitivo e delle implicazioni per la sicurezza dei modelli su larga scala"[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-gpt4_report-3). Caratteristiche principali: - **Controllo centralizzato**: Lo sviluppatore gestisce aggiornamenti, sicurezza e politiche di utilizzo. - **Semplicità d'uso**: L'accesso tramite API esonera gli utenti dalla necessità di gestire un'infrastruttura complessa. - **Opacità**: L'assenza di accesso ai meccanismi interni rende impossibile un audit indipendente e rende difficile comprendere le cause di risposte errate o distorte. ### Differenza rispetto all'Open-source È importante distinguere i termini **open-weight** e **open-source**. Un vero modello open-source prevede la pubblicazione di tutti gli artefatti necessari per la riproduzione: pesi, architettura, codice di addestramento e dataset. La maggior parte dei modelli «aperti» contemporanei, come Llama di Meta, sono *open-weight* ma non completamente *open-source*, poiché i loro dati di addestramento e i metodi precisi di training rimangono chiusi. ## Analisi comparativa: prestazioni, costi e innovazione ### Prestazioni e personalizzazione Storicamente i modelli closed-weight, come **GPT-4**, hanno guidato i benchmark generali. Tuttavia, il divario nelle prestazioni si sta rapidamente riducendo. Secondo lo *Stanford AI Index 2025*, si è ridotto dall'8% all'1,7% nell'ultimo anno[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-stanford_index_2025-1). Potenti modelli open-weight, come **LLaMA 3.1 405B** di Meta e **DeepSeek-V3**, mostrano risultati comparabili e, in alcuni compiti (specialmente nella programmazione), superiori[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-deepseek_v3-4). Il vantaggio chiave dei modelli open-weight risiede nella **personalizzazione approfondita**. La possibilità di effettuare fine-tuning su dati specifici consente loro di superare modelli closed-weight più grandi ma generalisti in ambiti ristretti, come la medicina o il diritto. ### Aspetti economici - **Costo di addestramento**: La creazione di modelli all'avanguardia (frontier) è estremamente costosa. Il costo di addestramento di GPT-4 è stimato in oltre **\$100 milioni**. I modelli open-weight, come DeepSeek-V3, raggiungono prestazioni simili con una spesa di **\$5,5 milioni**, democratizzando l'accesso alla creazione di sistemi potenti. - **Costo di utilizzo (inferenza)**: I modelli closed-weight applicano un modello tariffario *pay-per-use* tramite API, il che può comportare spese elevate con grandi volumi. I modelli open-weight distribuiti localmente richiedono un investimento iniziale in infrastruttura, ma presentano un costo totale di proprietà (TCO) significativamente inferiore su scala. ### Impatto sulla ricerca scientifica e sull'innovazione I modelli open-weight trasformano fondamentalmente la ricerca scientifica, garantendo **riproducibilità** e **democratizzazione dell'accesso**. I ricercatori di tutto il mondo possono analizzare, criticare e migliorare i modelli aperti, creando un ecosistema dinamico e accelerando il progresso. I modelli chiusi, al contrario, generano una «crisi di riproducibilità», poiché i risultati dichiarati non possono essere verificati in modo indipendente. ## Sicurezza e dilemmi etici La questione della sicurezza è il dilemma centrale nel dibattito tra apertura e controllo. - **Approccio Closed-weight (prevenzione centralizzata)**: Gli sviluppatori, come OpenAI e Anthropic, adottano un approccio preventivo. Implementano filtri di sicurezza sofisticati, conducono intensivo red teaming e aderiscono a politiche rigorose, come la *Responsible Scaling Policy* di Anthropic, impegnandosi a non distribuire modelli che superino determinate soglie di rischio[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-anthropic_rsp-5). - **Approccio Open-weight (resilienza decentralizzata)**: Questa filosofia, simile al mondo open-source, presuppone che «molti occhi rendano tutti gli errori superficiali». La comunità può trovare e correggere le vulnerabilità più rapidamente. Tuttavia, questo crea anche rischi: i malintenzionati possono studiare i modelli con altrettanta facilità per individuare vulnerabilità o rimuovere i meccanismi di protezione tramite fine-tuning. Le ricerche dimostrano che l'intenzione umana, e non la disponibilità del modello, è il principale fattore di rischio. Il **90%** dei casi documentati di abuso dell'IA generativa è legato allo sfruttamento delle capacità consentite, e non a danni generati dai sistemi stessi. ## Approcci normativi: UE e USA - **Legge UE sull'IA**: Adotta un approccio preventivo orientato al rischio. La legge introduce obblighi stringenti per i modelli con «rischio sistemico» (che richiedono per l'addestramento più di 1025 flop), ma prevede eccezioni limitate per i modelli open-source che non presentano tale rischio. Questo crea incentivi alla trasparenza, ma anche complessità normativa. - **Approccio USA**: Basato sulla promozione dell'innovazione e sulla gestione dei rischi attraverso standard di settore. L'**Ordine Esecutivo del Presidente Biden 14110** e il successivo rapporto **NTIA** raccomandano di astenersi dall'introdurre immediatamente restrizioni sui modelli open-weight, proponendo invece la creazione di un sistema di monitoraggio per prendere decisioni basate su dati fattuali[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_note-ntia_report-6). ## Modelli e attori chiave | Tipo di modello | Modello | Sviluppatore | Caratteristica principale | |-------------------|-------------------|--------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------| | **Open-weight** | LLaMA 3.1 | Meta | Elevate prestazioni che hanno definito lo standard per i modelli aperti; ampia comunità. | | | **Mixtral 8x7B** | Mistral AI | Architettura «mixture of experts» (MoE) che garantisce elevate prestazioni a basso costo di inferenza. | | **Closed-weight** | GPT-4 / GPT-4o | OpenAI | Leader storico nelle prestazioni, forti capacità multimodali. | | | **Claude 4 Opus** | Anthropic | Focus sulla sicurezza e sull'etica (Constitutional AI), ampia finestra contestuale. | Tabella comparativa dei principali modelli Open-weight e Closed-weight ## Riferimenti - Stanford AI Index Report 2025 — Rapporto annuale sullo stato dell'IA. - Rapporto NTIA sui modelli con pesi aperti ## Bibliografia - OpenAI et al. (2023). *GPT-4 Technical Report*. arXiv:2303.08774. - Touvron, H. et al. (2023). *Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models*. arXiv:2307.09288. - DeepSeek-AI (2025). *DeepSeek-V3 Technical Report*. arXiv:2412.19437. - Kapoor, S.; Bommasani, R. et al. (2024). *On the Societal Impact of Open Foundation Models*. arXiv:2403.07918. - U.S. NTIA (2024). *Dual-Use Foundation Models with Widely Available Model Weights*. NTIA Report. - Stanford HAI (2025). *Artificial Intelligence Index Report 2025*. Full PDF. - Anthropic (2023). *Responsible Scaling Policy*. Anthropiс RSP. - Klyman, K. et al. (2024). *A Design Framework for Open-Source Foundation Model Safety*. arXiv:2406.10415. - Kembery, E.; Reed, T. (2024). *AI Safety Frameworks Should Include Procedure for Model Access Decisions*. arXiv:2411.10547. - European Commission (2024). *General-Purpose AI Models in the AI Act – Q&A*. EU AI Act FAQ. - Zhang, X. et al. (2025). *Mitigating Cyber Risk in the Age of Open-Weight LLMs*. arXiv:2505.17109. - Biderman, S. et al. (2024). *Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI*. arXiv:2405.08597. ## Note 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-stanford_index_2025_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-stanford_index_2025_1-1) «Artificial Intelligence Index Report 2025». *Stanford University HAI*. [1] Проверено 4 июля 2025. 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-karpathy_def_2-0) Karpathy, Andrej. «On Open-sourcing LLMs». *X (formerly Twitter)*. 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-gpt4_report_3-0) «GPT-4 Technical Report». *OpenAI*. [2] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-deepseek_v3_4-0) «DeepSeek-V2 and DeepSeek-Coder-V2 Technical Report». 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-anthropic_rsp_5-0) «Anthropic's Responsible Scaling Policy». *Anthropic*. 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Open-weight_e_Closed-weight#cite_ref-ntia_report_6-0) «Dual-Use Foundation Models with Widely Available Model Weights». *U.S. Department of Commerce, NTIA*. (2024).