V4-Flash-0731: DeepSeek ha pubblicato la tabella in cui è lei stessa a perdere 9 a 0 — ed è il pezzo migliore del lancio

DeepSeek ha tolto il V4-Flash dalla beta il 31 luglio con il nome in codice V4-Flash-0731, e il titolo che ha fatto il giro era uno solo: il modello economico di casa ora batte il flagship V4-Pro su tutti e nove i benchmark agentici pubblicati. È vero — e non è la parte interessante.

Sono andato alla model card ufficiale. La tabella da cui è uscito il titolo ha due colonne che la copertura non menziona, e in una di esse Claude Opus 4.8 batte il V4-Flash-0731 su tutte e nove le righe. Nove a zero, pubblicato da DeepSeek stessa. Cosa ci guadagna un'azienda ad annunciare la propria sconfitta è la domanda giusta di questo lancio — e la risposta sta nel prezzo.

Cosa è cambiato davvero

I fatti verificabili, dalla model card ufficiale e dalla tabella dei prezzi dell'API:

La frase decisiva dell'annuncio è quella che attira meno attenzione: i guadagni vengono da "re-post-training, not a new design". Stessa architettura, stesso endpoint, stesso prezzo, stessa latenza — hanno cambiato solo la fase finale dell'addestramento. Tenete a mente questa frase; torna più avanti.

I dettagli operativi che valgono soldi

Quattro punti che emergono solo leggendo la documentazione, nello spirito di sempre:

1. Lo sconto sulla cache è il prodotto nascosto. Il 98% di sconto sul prefisso in cache (la prassi del settore si aggira intorno al 90%). Un agente long-running con un system prompt stabile paga quasi soltanto l'output.
2. Il prezzo di picco è stato annunciato, senza data. La documentazione avverte che l'API adotterà una tariffa doppia — il doppio nelle fasce 9–12 e 14–18 di Pechino. Chi pensa di far girare batch a basso costo sa già in che fuso orario schedulare.
3. La Responses API copre solo il Flash. Il formato compatibile con Codex oggi funziona soltanto su deepseek-v4-flash; il Pro è promesso per inizio agosto.
4. Il V4-Pro non è stato aggiornato. E nemmeno i modelli del sito e dell'app. Il lancio è il Flash e basta — il che rende la tabella qui sotto ancora più strana.

La tabella integrale

La tabella della model card, completa — con le due colonne che il titolo ha saltato:

Due letture, in ordine di stupore.

La colonna del Flash di aprile. Su DeepSWE la preview segnava 7,3; lo 0731 segna 54,4 — sette volte e mezzo, senza toccare un solo parametro di architettura. Su Cybergym, da 38,7 a 76,7. Se questi numeri reggono fuori dall'harness di casa, è la dimostrazione più aggressiva vista finora che la ricetta di post-training ormai conta più del design del modello — il costo di raggiungere un concorrente è sceso da "addestrare un altro modello" a "rifare la fase finale dell'addestramento di quello che avete già".

La colonna di Opus 4.8. Vince tutte e nove le righe. DeepSeek ha scelto di pubblicarlo — non in un'appendice, nella tabella principale della card. Non è una svista; è l'argomento di vendita letto al contrario, e funziona solo grazie alla sezione successiva.

Nota metodologica — da leggere prima di citare questa tabella. I benchmark agentici sono girati nel "minimal mode" del DeepSeek Harness, che non è stato pubblicato, con temperature 1.0 ed effort max. Finché l'harness non esce, nessuno di questi numeri è riproducibile in modo indipendente. E attenzione a incrociare gli annunci: l'"AutomationBench Public" di questa tabella dà 27,2 a Opus 4.8, mentre la tabella dell'annuncio di Opus 5, una settimana prima, dava 17,0 allo stesso modello su "AutomationBench" — subset e harness diversi, numeri incomparabili. Lo stesso vale per DeepSWE (qui senza suffisso di versione; là, "v1.1"). I benchmark di un vendor si confrontano solo all'interno del loro stesso annuncio.

Perdere 9 a 0 costando un ottantanovesimo

Il conto che la tabella non mostra: Opus 4.8 costa US$ 5 in input e US$ 25 in output per milione di token — gli stessi prezzi di Opus 5, verificati nell'articolo sul suo lancio. Il V4-Flash-0731 costa US$ 0,14 e US$ 0,28. Trentasei volte meno in input; ottantanove volte meno in output. La distanza media nella tabella è di una singola cifra percentuale per riga.

E qui arriva il test di terze parti che l'articolo su Opus 5 chiudeva invocando — stavolta è arrivato il giorno stesso del lancio. Artificial Analysis ha misurato lo 0731 a 50 sull'Intelligence Index. Il vicinato, per dare contesto: GPT-5.6 Luna e GLM-5.2 a 51, Gemini 3.6 Flash a 50, Kimi K3 a 57, Claude Opus 5 a 61 — e il V4-Pro della stessa DeepSeek a 44, sei punti sotto il modello economico di casa.

Il salto verticale del grafico è l'intero lancio: dieci punti di indice allo stesso prezzo, la linea che sale senza spostarsi a destra. Artificial Analysis stima il costo per task dello 0731 intorno al 60% in meno di quello del GPT-5.6 Luna a parità di fascia di intelligenza — effetto dovuto meno al prezzo di listino e più allo sconto cache del 98%.

Ecco perché pubblicare la sconfitta per 9 a 0 funziona come pubblicità: la tabella non afferma "siamo i migliori"; afferma "siamo a pochi punti da chi fa pagare 89 volte tanto". Per la fetta di mercato che decide in base al costo per task completato — agenti che macinano milioni di token al giorno — il secondo argomento è il più forte. Con la riserva di sempre: a misurare quella distanza di "pochi punti" è l'harness non pubblicato di DeepSeek stessa; la versione indipendente, per ora, è solo l'indice aggregato di AA.

Cosa questo indice non dice. L'Intelligence Index è una media aggregata — non misura il vostro caso d'uso, e AA non ha ancora pubblicato la scomposizione agentica dello 0731. Gli 11 punti tra lui e Opus 5 possono essere irrilevanti per l'autocomplete e decisivi per un agente che guida un terminale per ore. Le due cose stanno dentro lo stesso numero.

Il post-training è diventato il prodotto

Il dettaglio tecnico con conseguenza strategica: un salto da 7,3 a 54,4 su un benchmark di ingegneria del software senza nuova architettura significa che la frontiera agentica, in questo momento, è limitata meno dalla dimensione del modello e più dalla qualità della pipeline di post-training — dati di traiettorie di agenti, RL sull'uso degli strumenti, harness di valutazione. L'architettura si pubblica nei paper; la ricetta di post-training è il segreto industriale del momento. DeepSeek ha aperto i pesi e si è tenuta la ricetta — MIT per l'artefatto, silenzio sul metodo che lo ha prodotto. È open-weights, non open-science, e la distinzione non è mai stata così visibile.

Nello stesso pacchetto arriva DSpark, il modulo di decodifica speculativa descritto in un paper dedicato: dal 60% all'85% più veloce per utente, misurato sul traffico reale del sistema di serving di DeepSeek — non in laboratorio. La riserva del paper stesso: il guadagno vale a throughput pari, sotto i vincoli di interattività della loro produzione; il vostro deploy locale non eredita il numero in automatico.

Le prime 48 ore fuori dall'harness

Il lancio ha due pubblici, e hanno misurato cose diverse.

Il fronte dell'inferenza locale ha celebrato ciò che si può pesare. I pesi ufficiali che girano su due DGX Spark a 82 tok/s di picco (60–72 tipici) con il contesto da 1M; su una RTX 5090 con 192 GB di RAM a 12 tok/s — "not frontier level... but pretty good at functional code"; e il ritornello per cui qualsiasi Mac da 128 GB ormai fa girare "Opus-level coding" in locale. Sul versante API, un utente ha sommato il conto della giornata: 110 milioni di token processati, US$ 0,77.

Il fronte scettico ha mirato esattamente dove punta la nota metodologica qui sopra. Il commento più votato (+385) del thread principale di r/LocalLLaMA si apre con l'intera riserva in corsivo: "*in benchmarks". Un dev ha riassunto il problema strutturale: "evaluate model + harness, not weights" — valutate modello più harness, non i pesi. Un altro, dopo parecchi giri su un harness indipendente, ha visto una qualità "extremely inconsistent" e ha classificato il primo risultato buono come "lucky run". E c'è stata una regressione misurata: meglio nella generazione di HTML, peggio della preview su JSON e ragionamento, throughput sostenuto più basso del 7%. C'è stato pure chi ha dato alla tabella del cherry-picking — un'accusa a cui la colonna di Opus 4.8, pubblicata da DeepSeek stessa, risponde da sola.

E la stessa Artificial Analysis ha complicato il proprio numero. Sull'indice AA-Omniscience, l'azienda ha riportato che l'accuratezza dello 0731 è rimasta ferma al 37%; a scendere di 11 punti è stato il tasso di allucinazione. Parte del salto di 10 punti nell'indice aggregato, quindi, non è il modello che sa di più — è il modello che inventa di meno. Per un agente autonomo questa è, forse, la miglioria più preziosa del pacchetto; solo che non è quella che il titolo suggerisce.

MIT, senza gate, su un MacBook da 128 GB

Il terzo asse del lancio non ha benchmark: i pesi sono su Hugging Face sotto MIT, senza registrazione. Con 13B attivi per token, la build a 3 bit gira in circa 110 GB di RAM+VRAM combinate — dentro un MacBook da 128 GB; quella a 8 bit chiede 162 GB. Un modello che si gioca la fascia dei 50 punti di AA, capace di operare come agente, girando per intero sulla macchina locale, è un tetto nuovo per la categoria "non dipende dall'API di nessuno" — con il tetto di sempre: velocità da workstation, non da datacenter.

Cosa ci farei io

Non ho testato lo 0731 in produzione — è uscito due giorni fa. Dove guarderei per primo:

Misurare il costo per task, non per token. La lezione del grafico: un prezzo di listino 89 volte più basso diventa un costo 89 volte più basso solo se il tasso di completamento dei task tiene il passo. Il test onesto è il vostro backlog di task reali, lo stesso prompt, i due modelli, costo per task completato — e il loro harness non pubblicato è un motivo in più per misurare con il vostro.

Disegnare l'agente intorno alla cache. Il 98% di sconto sul prefisso cambia l'architettura ottimale: un system prompt lungo e stabile diventa quasi gratis; ciò che costa è variare il prefisso. Vale la pena riordinare cosa è fisso e cosa è dinamico nel vostro prompt prima di confrontare i prezzi con qualsiasi concorrente.

Schedulare i batch fuori dal picco di Pechino. La tariffa doppia annunciata raddoppia il costo in finestre note (9–12 e 14–18, ora della Cina). Una pipeline notturna brasiliana cade fuori dal picco — gratis.

E non incrociare tabelle di annunci diversi. Lo stesso Opus 4.8 segna 27,2 in un annuncio e 17,0 nell'altro, sullo "stesso" benchmark. Qualsiasi confronto montato incollando numeri da post diversi è sbagliato per costruzione. L'unico metro che conta è quello che tenete in mano voi.

Fonti

• Model card ufficiale: huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
• Prezzi: api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• Paper di DSpark: arxiv.org/abs/2607.05147 · Report tecnico del V4: arxiv.org/abs/2606.19348
• Indice indipendente: officechai.com — V4-Flash-0731 su Artificial Analysis
• Copertura: MarkTechPost · TechTimes · XenoSpectrum

Prezzi e specifiche verificati sulla documentazione ufficiale di DeepSeek il 01/08/2026; la tabella dei benchmark è stata trascritta dalla model card su Hugging Face; i valori del grafico vengono dall'indice pubblico di Artificial Analysis e dalle tabelle di prezzo ufficiali — il punto della preview di aprile (≈40) è derivato dal guadagno di 10 punti riportato, non da una misurazione diretta. Le citazioni della community sono state raccolte il 01/08/2026 tramite ricerca su X e Reddit e trascritte dai post originali, ognuna con il suo link; il conteggio dei voti è quello del momento della raccolta. Il prezzo di Opus 4.8/5 (US$ 5 in input, US$ 25 in output) è stato riverificato il 01/08/2026 contro la pagina ufficiale dei prezzi di Anthropic.