DeepSeek выпустила новую модель V4 Pro. Это уже десятый крупный релиз китайских ИИ-разработчиков примерно за 70 дней.
С начала лета девять китайских компаний — от Alibaba до стартапа Moonshot AI — представили десять новых моделей и важных обновлений. Такой темп показывает, что конкуренция в ИИ выходит на новый уровень: китайские разработчики пытаются выигрывать уже не только низкой ценой, но и качеством, производительностью и возможностями своих моделей.
GLM-5.2 от Z.ai (бывший Zhipu AI) открыла волну в июне. Следом вышли LongCat-2.0 от Meituan, Hy3 от Tencent, Kimi K3 от Moonshot AI и Qwen3.8-Max от Alibaba, а замкнула ряд DeepSeek. Kimi K3 стала самой заметной моделью волны: 2,8 триллиона параметров и контекстное окно на миллион токенов. Этого достаточно, чтобы уместить в один запрос целую кодовую базу или архив контрактов. Qwen3.8-Max почти не уступает по размеру, 2,4 триллиона параметров, и, по данным Bloomberg, по ряду показателей сравнялась с флагманской моделью Anthropic Fable 5, а в некоторых моментах и превзошла ее.
Масштаб сам по себе не показатель качества, а лишь индикатор объема вложенных вычислений, но независимые тесты подтверждают серьезность заявки. По индексу аналитической службы Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 DeepSeek V4 Pro набрала 53 балла против 61 у GPT-5.6 Sol и 63 у Claude Opus 5 — разрыв в возможностях сокращается, но не закрыт. Зато по цене V4 Pro обходится в среднем в 6 центов за решение сложной задачи против 2,34 доллара у Claude Opus 5, дешевле почти в 39 раз. Похожая картина у более быстрой V4 Flash: 3 цента против 3,15 доллара у Claude Fable 5. На графике сравнительных тестов Artificial Analysis за таким демпингом уже закрепилось прозвище «зона смерти DeepSeek». Любая модель, которая просит больше денег за сопоставимый результат, рискует остаться без клиентов.
Впрочем, не все китайские лаборатории играют на дешевой цене. Moonshot AI выставила Kimi K3 в API по цене около 12 долларов за миллион токенов — это уровень западного среднего сегмента, в компании явно рассчитывают конкурировать качеством. Ставка, судя по всему, сделана на программирование и сложные рабочие задачи. В LMArena — сервисе слепого голосования, где пользователи сравнивают результаты моделей, не зная их названий, — Kimi K3 заняла первое место в категории Frontend Code Arena. В сводном индексе Artificial Analysis модель немного опережает Claude Opus 4.8, но всё ещё уступает GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5.
При этом важно не переоценивать такие рейтинги: победа в слепых сравнениях означает, что ответы чаще нравятся пользователям в конкретном типе задач. Она не гарантирует, что модель будет лучшей для каждого реального проекта, особенно если нужны надёжность, работа с кодовой базой, безопасность или предсказуемый результат.
К июлю министерство промышленности Китая отчиталось о более чем 10 миллиардах совокупных загрузок китайских открытых моделей по всему миру, а одна только линейка Qwen перевалила за 700 миллионов загрузок на Hugging Face уже к январю. Внутри Китая в июне самым используемым приложением был Doubao от ByteDance — 324,3 миллиона активных пользователей в месяц, следом Qwen с 251,1 миллиона, Quark со 159,2 миллиона, DeepSeek со 139,1 миллиона и Tencent Yuanbao со 103,9 миллиона. А по расходу токенов через сервис MWS GPT впереди тоже Qwen — 261,1 миллиарда токенов против 91,2 миллиарда у GLM и 81,4 миллиарда у Kimi. Размер модели и ее реальное использование — разные метрики, и здесь выигрывает не самая большая модель, а самая встроенная в повседневные сервисы.
Внутри Китая выбор часто не добровольный. Apple работает с Alibaba и Baidu для своих ИИ-сервисов в стране просто потому, что иностранным провайдерам путь туда закрыт
За пределами Китая мотивы иные, и опрос аналитической компании IDC среди европейских компаний это подтверждает. Главными причинами перехода на китайские модели там называют безопасность, соответствие нормативным требованиям и производительность, а не цену. «Расхожее мнение о том, что западные компании переходят на китайский ИИ из-за его дешевизны, в корне неверно, — говорит управляющий директор IDC China Китти Фок. — Решение принимается исходя из производительности и с учетом требований соответствия». Открытые веса дают этому наглядное объяснение: модель вроде Kimi K3, развернутая на собственных серверах, не отправляет ни строчки данных ни в Китай, ни куда-либо еще, и для юристов, врачей и банков в Евросоюзе это снимает главный барьер — разговоры об GDPR, регламенте ЕС о защите персональных данных, и об Акте об ИИ Евросоюза заметно упрощаются, когда стороннего обработчика данных попросту нет в цепочке.
На эту динамику Вашингтон отвечает нервно. Марк Цукерберг на этой неделе опубликовал манифест, где утверждает, что ограничения для американских ИИ-компаний играют на руку как раз иностранным конкурентам. Аналитик исследовательской компании Omdia Лянь Цзе Су формулирует парадокс еще резче: экспортный контроль США стал катализатором внутренних инноваций и роста эффективности в самом Китае. Президент Трамп на прошлой неделе признал перед журналистами, что администрация взвешивает и угрозу со стороны Китая, и риск переусердствовать с ограничениями: «Мы не хотим ограничивать их так, чтобы вдруг оказаться на втором месте после Китая». Ценовой ответ уже виден: OpenAI срезала цену GPT-5.6 Luna на 80% за миллион токенов, Google выпустила более дешевые Gemini 3.7 Flash и 3.5 Flash-Lite, и в итоге OpenAI сейчас продает интеллект, сопоставимый с флагманом марта, примерно в тринадцать раз дешевле в пересчете на токен.
Больнее всего это бьет по бизнес-модели, а не по одной конкретной компании. Пионер ИИ-индустрии Кай-Фу Ли формулирует прямо: «Если бы не китайские открытые модели, OpenAI и Anthropic смеялись бы всю дорогу до банка. Теперь есть альтернатива, и она дешевле». Обе компании готовятся к первичному размещению акций с прицелом на оценку от триллиона долларов — а эта цель напрямую держится на высокомаржинальной модели продаж, которую и подрывает дешевый открытый Китай.
Шансы на ответ есть, и они не сводятся к запретам. Экономист и старший сотрудник аналитического центра Independence Institute Пол Прентис настаивает, что Америке нужны сразу оба типа моделей: закрытые держат передний край качества, а открытые дают бизнесу возможность развернуть систему у себя и адаптировать ее под свою задачу без оплаты каждого запроса. По данным некоммерческого фонда Linux Foundation, курирующего open-source-проекты, две трети опрошенных организаций считают открытый ИИ дешевле в развертывании, чем проприетарные аналоги. Альянс Open Secure AI Alliance («Альянс за открытый и безопасный ИИ»), куда входят Nvidia, Microsoft, IBM, Cisco, Palantir и Hugging Face, уже собирает общие инструменты для тестирования и защиты открытых моделей — рынок пытается закрыть брешь сам, не дожидаясь регулятора. При этом закрытые флагманы вроде GPT-5.6 и Claude по-прежнему выигрывают в части задач, и Kimi K3 их не отменяет — скорее меняет архитектуру выбора: чувствительные и объемные нагрузки уходят на собственные серверы, а закрытые API остаются там, где выигрывают именно они.
