Data di uscita di DeepSeek V4 Pro: già 14 volte più economico di Kimi K3, non ancora altrettanto intelligente

Il 31 luglio 2026, l'azienda ha pubblicato una voce nel changelog annunciando che il suo modello economico aveva superato quello costoso. La voce riguardava DeepSeek V4 Flash, il livello di efficienza da 284B, e l'affermazione principale era "capacità agentiche notevolmente potenziate, con risultati benchmark di gran lunga superiori a V4-Pro-Preview." V4-Pro-Preview è DeepSeek V4 Pro — il fiore all'occhiello da 1,6 trilioni di parametri, quello che costa il triplo per token. La stessa voce si chiudeva con una sola frase al riguardo: "Il rilascio ufficiale di DeepSeek-V4-Pro seguirà a breve." È questo il contesto della previsione che circola in questi giorni, secondo cui quando il vero V4 Pro arriverà sarà Kimi K3 livello, ma dieci volte più economico. Una metà di questa previsione è già misurabile, ed è sbagliata nella direzione che quasi nessuno si aspetta.

Una nota su cosa è e cosa non è questo articolo. Non c'è alcuna system card trapelata, nessun benchmark interno, nessuna data. La previsione in circolazione arriva da @scaling01 su X — "DeepSeek-V4 Pro sarà un successone, probabilmente anche a livello Kimi-K3, ma 10 volte più economico" — ed è una previsione di un professionista molto seguito, non una rivelazione di qualcuno che ha accesso. Trattarla come una fuga di notizie è il modo in cui nascono le brutte coperture sulle date di rilascio. Quello che possiamo fare invece è prendere le due metà verificabili dell'affermazione e confrontarle con i numeri che già esistono, perché la build di anteprima è chiamabile da tre mesi e sia essa sia Kimi K3 sono state eseguite da un laboratorio indipendente. Tutto ciò che segue è etichettato per fonte: la documentazione dell'azienda stessa, le misurazioni di Artificial Analysis, o i calcoli che abbiamo fatto noi e che mostriamo.

Cosa ha detto realmente DeepSeek, e cosa non ha detto

La superficie confermata è più ampia di quanto suggerisca l'inquadramento di "modello non rilasciato". V4 Pro non è vapore — puoi chiamarlo subito. Quello che non è accaduto è il rilascio che l'azienda stessa considera ufficiale.

• Architettura — un modello mixture-of-experts con 1.6T parametri totali e 49B attivi per token, confermato dall'azienda e elencato identicamente su Artificial Analysis come 1600B/49B.

• Contesto e output — una finestra di input da 1 milione di token (1.048.576) con fino a 384K token di output. Testo in ingresso, testo in uscita; nessun input di immagini, audio o video.

• Licenza e pesi — MIT, con i pesi pubblicati su Hugging Face. Questo è un modello di punta open-weights, che è esattamente il motivo per cui il confronto con Kimi K3 è interessante.

• Prezzo di listino — $0.435 per milione di token di input in caso di cache miss, $0.003625 in caso di cache hit e $0.87 per milione di token di output, dalla pagina dei prezzi dell'azienda.

• Interfacce — endpoint ChatCompletions in stile OpenAI e in formato Anthropic, oltre a livelli di sforzo di ragionamento, chiamata di strumenti e output strutturato.

• Cronologia finora — la famiglia V4 è arrivata in anteprima il 24 aprile 2026; i precedenti deepseek-chat e deepseek-reasoner, nomi di modelli, sono stati ritirati il 24 luglio 2026; Flash ha ricevuto la sua build ufficiale il 31 luglio 2026; Pro no.

• 6 agosto 2026 — DeepSeek ha comunicato agli sviluppatori che intende aumentare i prezzi complessivi dei servizi API DeepSeek "nel prossimo futuro, con un aumento significativo previsto", ribadendo che la versione ufficiale V4 Pro seguirà. Non sono state pubblicate né nuove tariffe né una data di entrata in vigore.

E le parti che rimangono genuinamente sconosciute, che è la maggior parte di ciò che le persone cercano:

• La data di GA — ancora non annunciata. "Seguirà presto" rimane l'intero impegno formale dell'azienda. Rapporti di stampa non confermati indicano una finestra di metà agosto — una testata ha ipotizzato il 10–20 agosto, e la pagina dei prezzi di un rivenditore ha modificato i prezzi della cache V4 Pro il 3 agosto in uno schema che storicamente precede un rilascio — ma nulla di tutto ciò è la parola dell'azienda. Nessuna data è stata confermata.

• Cosa cambierà la build GA — non dichiarato. L'azienda non ha detto se la V4 Pro ufficiale è un post-addestramento ripetuto degli stessi pesi, un nuovo pre-addestramento, o un nuovo prezzo.

• Se il prezzo ne esca indenne — questione non affrontata, e c'è una ragione specifica per preoccuparsene che vedremo più avanti.

Una correzione che vale la pena fare esplicitamente, perché i risultati di ricerca per questa domanda sono contaminati: troverete pagine che affermano che la famiglia V4 ha raggiunto la disponibilità generale il 20 luglio 2026. Il changelog della stessa azienda, undici giorni dopo quella data, afferma che la versione ufficiale V4 Pro è ancora in sospeso, e aggiunge che l'aggiornamento del 31 luglio "aggiorna solo l'API DeepSeek-V4-Flash. L'API DeepSeek-V4-Pro e i modelli APP/WEB rimangono invariati." Quando un riepilogo di terze parti e il changelog primario del fornitore sono in disaccordo, vince il changelog.

L'affermazione sul prezzo: "10x cheaper" è la lettura prudente.

Kimi K3 ha un prezzo di $3.00 per milione di token di input e $15.00 per milione di output, con cache hit a $0.30. V4 Pro ha un prezzo di $0.435 e $0.87, con cache hit a $0.003625. Mettili a confronto e "10x" risulta essere l'estremità inferiore di un intervallo, non il dato principale:

• Token di input — $3.00 contro $0.435, quindi V4 Pro è 6.9x più economico. Questa è l'unica dimensione in cui l'affermazione esagera.

• Token di output — $15,00 contro $0,87, ovvero 17,2 volte più economico. L'output è dove i modelli di ragionamento spendono, il che rende questo il numero che conta di più.

• Un mix input-output 70/30 — $6,60 per milione contro $0,5655, ovvero 11,7x.

• il mix 7:2:1 cache-hit/input/output di Artificial Analysis — 2,31 $ contro 0,18 $, ovvero 12,8x.

• Input in cache — $0,30 contro $0,003625, circa 83 volte. Il prezzo di lettura della cache dell'azienda si classifica al 4° posto su 101 modelli monitorati da Artificial Analysis, con uno sconto del 99% rispetto alla propria tariffa di cache-miss.

Le combinazioni ipotetiche sono discutibili, quindi eccone una misurata. Artificial Analysis pubblica quanto ha realmente speso per eseguire il suo Intelligence Index completo su ciascun modello: la stessa suite di valutazione, lo stesso harness, conteggi di token reali anziché un rapporto presunto. Valutare Kimi K3 è costato 2.437,41 dollari. V4 Pro è costato 176,34 dollari. Si tratta di 13,8 volte, su un carico di lavoro identico, in dollari che qualcuno ha davvero pagato.

Vale la pena capire cosa rende quella cifra inferiore al rapporto output/prezzo di 17,2x, perché è l'unico punto in cui l'economicità di V4 Pro è in parte autoinflitta. V4 Pro è verboso: ha bruciato 180M di token di output per completare l'indice, contro i 130M di Kimi K3 e una mediana di 100M per la sua categoria. Quindi spende circa il 38% di token in più per dire ciò che deve dire, il che intacca un vantaggio per token. La cifra di 13,8x ha già incorporato questo aspetto; quella di 17,2x no. Se stai facendo un budget, usa quella misurata.

Questa è anche la parte della storia che è facile verificare da soli piuttosto che credere sulla parola. Poiché OrcaRouter inoltra i prezzi di listino dei provider direttamente con un ricarico dello 0%, i valori per token sulle nostre pagine dei modelli deepseek/deepseek-v4-pro e kimi/kimi-k3 sono quelli stessi dei due fornitori — K3 riporta $3.00/$15.00 sulla nostra pagina e $3.00/$15.00 su quella di Moonshot — non una tariffa rivenduta con uno spread nascosto — il che significa che l'aritmetica sopra si riproduce su un'unica fattura e, se uno dei due fornitori modifica un prezzo, la modifica arriva dalla nostra parte lo stesso giorno, non dopo un ciclo contrattuale.

L'affermazione sull'intelligenza: 13 punti, non parità

Il livello "Kimi K3" è la metà della previsione che non sopravvive al contatto con i numeri attuali. Nell'Intelligence Index di Artificial Analysis, al 5 agosto 2026, Kimi K3 ottiene 57 e DeepSeek V4 Pro (ragionamento, sforzo massimo) ottiene 44 — classificato al 6° posto su 101 modelli, che è un posizionamento davvero solido, e mancano ancora 13 punti. Entrambi sono misurati dallo stesso laboratorio sullo stesso composito, entrambi al massimo sforzo di ragionamento, entrambi con un contesto di 1 milione di token.

I benchmark dei fornitori raccontano una storia diversa e più lusinghiera, ed è esattamente il motivo per cui devono essere etichettati. L'azienda riporta V4 Pro-Preview all'80,6% su SWE-bench Verified e al 90,1% su GPQA Diamond. Moonshot riporta Kimi K3 al 76,8% su SWE-bench Verified e al 93,5% su GPQA Diamond. Se presi per buoni, V4 Pro vince nettamente il benchmark di coding. Nessuno dei due set è stato riprodotto in modo indipendente: sono stati prodotti su piattaforme diverse da team con un interesse nel risultato, e nell'unico benchmark composito in cui una terza parte ha eseguito entrambi i modelli, l'ordine si inverte. Questa è l'intera base per diffidare dei confronti basati su un singolo benchmark tra fornitori.

Due cose sul numero dell'indice meritano ciascuna le proprie avvertenze. Primo, se trovate vecchi articoli che citano V4 Pro a 52 invece che 44, non hanno torto — l'articolo di lancio di aprile di Artificial Analysis metteva effettivamente V4 Pro (Max) a 52 e lo definiva il modello reasoning open-weights numero 2. L'indice viene rivisto, e le revisioni spostano il punteggio di ogni modello. La regola pratica è che solo i confronti basati sullo stesso snapshot hanno significato; un 52 di aprile e un 57 di agosto non possono stare nella stessa frase. Secondo, la pagina di Artificial Analysis è datata "Released April 2026" e non distingue la build di anteprima da una futura versione ufficiale, quindi il suo 44 è una misurazione di ciò che l'endpoint ha servito, in qualunque momento sia stato testato.

Dove V4 Pro batte chiaramente Kimi K3 è sugli assi che non sono intelligenza. Genera 66,5 token al secondo contro i 37,6 di K3, in una classe la cui mediana è 65,9 — quindi V4 Pro è circa nella media per la sua classe e Kimi K3 è insolitamente lento. Il tempo al primo token è di 1,61 secondi contro 2,85. Per un ciclo di agente interattivo, quella differenza si fa sentire a ogni turno, ed è l'argomento più forte per la build di anteprima così com'è oggi.

Cosa ci dice la build ufficiale di Flash su Pro

Ecco la cosa più vicina a una prova reale sul modello non ancora rilasciato, e arriva dal fratello che ha già attraversato il processo.

Il changelog del 31 luglio dell'azienda afferma che "DeepSeek-V4-Flash-0731 mantiene la stessa architettura e la stessa dimensione del modello di DeepSeek-V4-Flash-Preview, ed è stato solo sottoposto a un nuovo post-training." Stesso numero di pesi, stessa architettura, stesso prezzo — solo post-training. Artificial Analysis ha valutato il risultato a 50, contro 40 per la precedente versione Flash. Dieci punti sul composito, ottenuti solo dal post-training, senza costi extra per token. Anche il suo consumo di token di output sull'indice è diminuito del 12%, da ~234M a ~206M, quindi è diventato più economico da eseguire allo stesso prezzo di listino.

Applica quel precedente a Pro e l'aritmetica è inevitabile: 44 più 10 fa 54. Kimi K3 è a 57. Anche se la V4 Pro ufficiale ripetesse il singolo aggiornamento post-addestramento di maggior successo che l'azienda ha dimostrato pubblicamente, si piazzerebbe circa tre punti sotto il "livello Kimi K3" — costando all'incirca un quattordicesimo da eseguire. È un risultato notevole e non è il risultato che le previsioni indicano.

Le avvertenze oneste su quell'estrapolazione, che è aritmetica e non una previsione: un aumento di +10 su un modello da 284B dice poco su ciò che sarà disponibile su un modello da 1.6T, e il margine potrebbe essere più ampio o molto più ridotto. L'azienda non ha dichiarato che la build Pro sarà solo post-training. E l'indice è composito, quindi tre punti possono equivalere a un solo benchmark. La ragione per fare comunque il calcolo è che è l'unico precedente quantificato e confermato dal fornitore che esista, ed è molto più di quanto la previsione abbia a sostegno.

Un ulteriore dettaglio di quel changelog merita di essere evidenziato piuttosto che ripetuto: i punteggi agentici di Flash sono stati prodotti utilizzando "la modalità minimal Harness dell'azienda (in uscita a breve)" con max effort, topp=0.95, temperature=1.0. L'harness che ha generato i numeri non è stato distribuito pubblicamente — è entrato in beta chiusa all'inizio di agosto — quindi quelle cifre non possono ancora essere riprodotte da nessuno al di fuori dell'azienda, nemmeno in linea di principio, non perché siano sbagliate ma perché lo strumento non è disponibile. Aspettatevi che la release Pro arrivi con lo stesso asterisco.

Le clausole che potrebbero vanificare la tesi del modello economico.

Nascosta nella documentazione tariffaria dell'azienda c'è una politica che quasi nessuna copertura dei prezzi della linea V4 menziona. Secondo le parole dell'azienda, l'API "adotterà presto" un piano in base al quale "durante le ore di punta, i prezzi saranno 2x i prezzi regolari, applicabile a tutte le voci di fatturazione." Le ore di punta sono definite come 09:00–12:00 e 14:00–18:00 ora di Pechino, ogni giorno — sette ore al giorno, tutti i giorni. La data di entrata in vigore è "soggetta all'annuncio ufficiale," e al momento in cui scriviamo il sovrapprezzo non è attivo.

Nota la direzione. L'azienda storicamente applicava fuori punta sconti su V3 e R1; questo è un supplemento sulla tariffa standard. Se si attiva al moltiplicatore indicato, il prezzo diurno del V4 Pro diventa $0,87 in ingresso e $1,74 in uscita, e il confronto cambia forma: il vantaggio complessivo di 11,7x su Kimi K3 scende a 5,8x, e il 13,8x misurato scende a 6,9x. Ancora economico. Non più "10 volte più economico", e non più economico nelle ore in cui un team europeo o asiatico sta effettivamente lavorando.

Il 6 agosto è caduta la scarpa più grande. DeepSeek ha annunciato sulla sua piattaforma per sviluppatori che intende aumentare i prezzi complessivi dei servizi API DeepSeek «nel prossimo futuro, con un aumento significativo previsto». Non sono state pubblicate nuove tariffe né una data di entrata in vigore, e l'azienda non ha detto se l'aumento è separato dal piano per le ore di punta o se arriverà insieme a esso. La stampa che segue l'azienda ha letto l'annuncio come un segnale che il rilascio ufficiale di V4 Pro è imminente: un modello di punta non ancora pubblicato non è qualcosa che si prezza in modo aggressivo all'interno di un regime di sconti che stai per abbandonare. Chiunque oggi costruisca un modello di costo su V4 Pro dovrebbe modellare entrambi gli scenari, e chiunque legga un titolo del tipo «l'azienda è 14 volte più economica» — incluso questo — dovrebbe sapere che descrive una lista prezzi a cui è allegata una condizione di scadenza annunciata. Questo è il modo più probabile in cui la parte sui prezzi della previsione smette di essere vera, e non ha nulla a che fare con il modello.

Come saprai che la build ufficiale è stata rilasciata.

C'è un dettaglio nel modo in cui l'azienda spedisce che conta più della data, ed è un vero pericolo operativo.

L'ID del modello API è deepseek-v4-pro. Non deepseek-v4-pro-preview, e non una stringa di build datata — anche se il changelog dell'azienda stessa si riferisce alla build attuale come V4-Pro-Preview e alla build Flash distribuita come V4-Flash-0731. Quando Flash è diventato ufficiale, l'istruzione era: "La modalità di chiamata API rimane invariata: basta impostare il nome del modello su deepseek-v4-flash per usare l'ultima versione." In altre parole, fissare l'ID del modello non fissa la build. La stessa stringa ha iniziato silenziosamente a servire un insieme diverso di pesi, con un comportamento sostanzialmente diverso e dieci punti indice in più.

Quindi la risposta pratica a "quando esce V4 Pro" è che se stai chiamando deepseek-v4-pro in produzione, potresti scoprirlo osservando che i tuoi output cambiano. Concretamente, le cose da osservare sono: una nuova voce datata nel changelog dell'API dell'azienda, dove è apparsa per prima la release di Flash; un suffisso di build come V4-Pro-0731 nel testo di quella voce anche se l'ID chiamabile rimane spoglio; un nuovo punteggio sulla pagina V4 Pro di Artificial Analysis, che è la prima conferma indipendente che riceverai; l'aumento di prezzo annunciato che si concretizza in tariffe effettive, dato che la GA è il momento naturale per l'arrivo sia di quello sia del programma delle ore di punta; e la Responses API dell'azienda, la cui documentazione dice che il supporto per deepseek-v4-pro è previsto per l'inizio di agosto — la scomparsa del modello dalla lista "pianificati" e la sua comparsa nella lista "supportati" è quanto di più vicino a un segnale di rilascio ufficiale l'azienda pubblichi. Ci sono due segnali che non possiamo confermare ma che vale comunque la pena conoscere: la pagina dei prezzi di un rivenditore ha spostato i prezzi della cache di V4 Pro il 3 agosto con uno schema che storicamente precede un rilascio, e l'harness di valutazione interna dell'azienda è in beta chiusa, il che significa che i suoi benchmark dei fornitori potrebbero finalmente diventare verificabili quando uscirà. Una stringa simile a deepseek-v4-pro-202606 è circolata anche come identificativo di build trapelato; non siamo riusciti a verificarla su alcuna proprietà dell'azienda, e non dovrebbe avere alcun peso finché qualcuno non possa farlo.

Dovresti sviluppare sulla preview oggi?

Per la maggior parte delle persone che valutano questo modello, la data di rilascio è la domanda sbagliata. L'anteprima è invocabile, ha un prezzo, è concessa in licenza MIT ed è stata misurata in modo indipendente al 6° posto su 101 per intelligenza. La vera domanda è cosa farà la GA imminente al lavoro che costruisci ora, e ci sono due risposte distinte.

Se stai scegliendo tra V4 Pro e Kimi K3 in base alle capacità, le attuali evidenze indicano che Kimi K3 vince il punteggio complessivo di 13 punti, mentre V4 Pro vince su velocità, latenza e costo con ampio margine — e che un aggiornamento post-training in arrivo potrebbe ridurre il divario di intelligenza senza colmarlo del tutto. Se il tuo lavoro è all'avanguardia del ragionamento complesso, quei 13 punti fanno tutta la differenza e il prezzo è una distrazione. Se il tuo lavoro è ad alto volume e solo difficoltoso, pagare 14 volte tanto è difficile da giustificare.

Se hai già scelto V4 Pro, il rischio da gestire non è la data di rilascio ma la sostituzione silenziosa: la build dietro quell'ID di modello cambierà senza che tu te ne accorga, proprio come quella di Flash, e i tuoi eval dovrebbero essere in grado di rilevarlo. Tieni un set di regressione che puoi rieseguire su richiesta, e tieni un secondo modello raggiungibile senza modifiche al codice. Questo è il motivo banale per cui abbiamo costruito il failover come abbiamo fatto: V4 Pro, V4 Flash e Kimi K3 stanno tutti dietro una chiave OrcaRouter su un endpoint compatibile OpenAI, quindi "riesegui l'eval su tutti e tre, poi sposta il traffico" è una modifica di configurazione piuttosto che un'operazione di procurement, e una build GA negativa è una decisione di routing invece che un incidente. Provare un flagship non collaudato è molto più facile quando invertire quella scelta non costa nulla.

Domande che le persone fanno realmente

DeepSeek V4 Pro è stato rilasciato o no?

Entrambe, a seconda di cosa intendi, ed è per questo che i risultati di ricerca sono in conflitto. Il modello è stato chiamabile pubblicamente dal lancio dell'anteprima V4 del 24 aprile 2026, con prezzi pubblicati, pesi aperti sotto licenza MIT e copertura di benchmark indipendenti. Ma il changelog dell'azienda del 31 luglio 2026 dichiara esplicitamente che l'API V4 Pro è "invariata" e che la sua uscita ufficiale "seguirà presto", e il 6 agosto DeepSeek ha ribadito che la versione ufficiale sarebbe stata rilasciata il prima possibile, annunciando al contempo un forte aumento dei prezzi API. Quindi: disponibile, ma non ancora ufficiale. Nessuna data è stata confermata; rapporti non confermati indicano metà agosto, il che renderebbe l'attesa breve.

La build ufficiale sarà all'altezza di Kimi K3?

Sull'unico precedente quantificato disponibile, probabilmente non proprio. La build ufficiale di Flash ha guadagnato 10 punti sull'Intelligence Index di Artificial Analysis solo dal post-training; V4 Pro è a 44 e Kimi K3 a 57, quindi un guadagno identico atterrerebbe a 54. Quell'estrapolazione potrebbe essere sbagliata in entrambe le direzioni — un modello da 1.6T potrebbe avere un margine di miglioramento diverso rispetto a uno da 284B, e l'azienda non ha detto che il rilascio di Pro sarà solo post-training. Ma chiunque affermi la parità oggi sta affermando qualcosa che nessuna misurazione pubblicata supporta.

Perché il modello economico di DeepSeek ottiene attualmente punteggi più alti rispetto al suo modello di punta?

A causa della sequenza di rilascio, non perché Flash sia il modello migliore. Flash ha ricevuto un aggiornamento post-training il 31 luglio che l'ha portato da 40 a 50 nell'indice; Pro non ha ricevuto l'equivalente, quindi viene ancora misurato sul post-training di aprile. L'azienda lo afferma essa stessa, descrivendo i risultati agentici di Flash-0731 come "di gran lunga superiori a V4-Pro-Preview". L'inversione è un'istantanea di un rollout incompleto, e il rilascio di Pro in sospeso è esattamente ciò che la porrebbe fine.

È sicuro basare un modello di costi sul prezzo di $0.435 / $0.87?

Condizionatamente, e meno sicuro di quanto non fosse una settimana fa. È il prezzo di listino attualmente pubblicato dall'azienda e riflette già una grande riduzione permanente rispetto alle tariffe di lancio della V4. Ma il 6 agosto DeepSeek ha annunciato che intende aumentare complessivamente i prezzi delle API, "con un aumento significativo previsto", e non sono state ancora pubblicate né nuove tariffe né una data — oltre alla politica delle ore di punta annunciata ma non attiva, che raddoppierebbe tutte le voci di fatturazione per sette ore al giorno. Modella entrambi gli scenari e nota che anche il caso raddoppiato è ancora più economico di Kimi K3 di circa 6 volte.

La lettura onesta

La previsione che ha dato inizio a tutto era giusta a metà, e la metà giusta è quella che la gente farà più fatica a credere. "10 volte più economico" è un eufemismo: sullo stesso carico di lavoro di valutazione misurato, la build di anteprima di DeepSeek V4 Pro è costata 176,34 dollari contro i 2.437,41 dollari di Kimi K3, e sull'input in cache il divario non è di dieci volte ma di circa ottanta volte. "Livello Kimi K3" è la parte che non c'è ancora — 44 contro 57 nell'unico punteggio composito che un laboratorio indipendente ha eseguito su entrambi, con un'estrapolazione ottimistica basata sul miglior precedente dell'azienda che si attesta a 54.

Cosa cambierebbe questa lettura è specifico e merita attenzione. Se la build ufficiale di V4 Pro arriverà come upgrade post-training e Artificial Analysis la rivaluterà sopra quota 57, la previsione sarà pienamente confermata e il numero centrale di questo articolo sarà superato. Se arriverà insieme al sovrapprezzo per le ore di punta o all'aumento di prezzo annunciato il 6 agosto, l'argomento del prezzo si dimezza e la domanda interessante diventa se uno sconto di 6x possa compensare un deficit di 13 punti. E se l'azienda rilascerà il suo harness di valutazione — già in closed beta — i benchmark del fornitore che oggi favoriscono V4 Pro nel coding diventeranno verificabili per la prima volta. Finché non accadrà una di queste cose, la sintesi accurata di DeepSeek V4 Pro è che è il modello di ragionamento serio con il miglior rapporto qualità-prezzo tra quelli con pesi scaricabili, che non è il più intelligente, e che il suo fornitore ci ha detto che non è finito.