Китайская диджитал-экосистема отличается своим закрытым контуром, и в ней доминируют прежде всего локальные сервисы и решения. В Китае люди не пользуются YoTube, Instagram* и WhatsUp – вместо них у них есть видеохостинг Youku, социальная сеть RedNote и мессенджер WeChat. Эта же особенность касается ИИ. Если мы посмотрим на статистику популярных сервисов, то увидим, что количество китайских LLM-моделей исчисляется десятками, а то и сотнями – самыми известными из них являются DeepSeek, Kimi, QWen, Zhipu, Ernie и Doubao.
Примечательно, что китайские LLM сближаются с американскими по отдельным бенчмаркам. При этом и отдельные публичные тесты и сравнения показывают высокие результаты китайских решений. Например, ниже представлен результат оценки различных решений при решении экзаменационных заданий по китайскому языку и математике. Результаты этого примера интересны еще и тем, что западные ИИ в целом могут хорошо работать с китайским языком, на что указывают достаточно высокие баллы последних моделей Claude, GPT и Gemini (данные Sina Finance).
Преимуществом китайских LLM является лучший доступ к данным и поиску в китайском интернете. Поэтому через национальные ИИ-сервисы в Китае можно находить больше источников, которые будут хуже искаться теми же ChatGPT и Gemini.
Важно и то, что, хотя обучение китайских LLM тесно связано с массивом данных на китайском языке, сегодня они работают и на множестве других языков. Например, китайская модель Qwen3 от Alibaba расширила поддержку до 119 языков и диалектов, в то время для Qwen2.5 их число составляло лишь 29.
В России особой популярностью пользуется DeepSeek, который поддерживает русский язык и распространяется для пользователей бесплатно. По одному из свежих рейтингов DeepSeek вошел в топ-3 популярных среди граждан РФ нейросетей, уступив лишь ChatGPT и Алиса AI.
Кроме того, создатели западных LLM OpenAI, Google и Anthropic преимущественно сохраняют контроль над наиболее мощными моделями и предоставляют доступ через платные сервисы и программные интерфейсы. Китайские разработчики – DeepSeek, Alibaba, Baidu, Tencent – напротив, позволяют загружать, адаптировать и интегрировать модели в сторонние продукты.
Открытость является частью конкурентной стратегии китайских игроков. Не обладая ранним лидерством американских компаний и сопоставимым доступом к наиболее передовым чипам, китайские разработчики делают ставку на быстрое распространение, коллективное совершенствование и снижение стоимости моделей.
Во-первых, открытое распространение помогает китайским моделям сокращать затраты на совершенствование и формировать международную экосистему. В ней внешние разработчики тестируют, дорабатывают и адаптируют модели к новым языкам, решениям и оборудованию. Во-вторых, распределенная разработка частично компенсирует ограничения на доступ к передовым зарубежным чипам, поскольку эксперименты и дообучение могут проводиться за пределами Китая и на альтернативном оборудовании. В-третьих, широкое внедрение усиливает технологическое влияние Китая, позволяя его компаниям воздействовать на отраслевые стандарты и программные инструменты за рубежом.
Позднее эти решения могут монетизироваться, например, через облачные вычисления, корпоративное внедрение и связанные сервисы. Но сама базовая модель при этом может оставаться бесплатной или относительно доступной.
Несмотря на открытость китайских моделей, разработчики обычно не раскрывают весь обучающий корпус, полный код подготовки данных, все промежуточные версии и точную процедуру обучения. Открытая стратегия может создавать риски и для самих китайских компаний: зарубежные разработчики могут улучшить их модели, но и превратить полученные решения в конкурирующие продукты. Поэтому по мере коммерциализации отрасли отдельные компании могут ограничивать доступ к наиболее передовым разработкам, а государство – усиливать контроль над их распространением и использованием.
* Meta Platforms Inc. (и принадлежащие ей соц.сети Instagram, Facebook) признана экстремистской организацией, ее деятельность в России запрещена.
