Текущее состояние китайских больших языковых моделей: лидеры рынка, открытые модели и бизнес-модели

Это краткое изложение текущего состояния китайских LLM, основанное на исследовании, опубликованном на r/LocalLLaMA. Анализ классифицирует основных игроков по их проприетарным моделям, предложениям с открытыми весами и бизнес-подходам.
Крупные компании и их модели
ByteDance: Их проприетарная модель dola-seed (также называемая Doubao) описывается как нынешний лидер рынка, играющий роль, аналогичную OpenAI. У них также есть модель с открытым исходным кодом Seed OSS 36B, но, как отмечает источник, она не вызывает активного обсуждения.
Alibaba: Их проприетарная модель Qwen Max, по сообщениям, не получила широкого распространения. Однако Alibaba отмечается как сильнейшая в предложениях с открытыми весами, особенно небольших моделей, и лидирует в возможностях преобразования текста в изображение (T2I) и текста в видео (T2V).
Tencent: Их проприетарная модель Hunyuan также не получила широкого распространения. Их усилия в области T2I и T2V считаются вторыми после Alibaba.
Baidu: Их проприетарная модель Ernie не получила широкого распространения, при этом Baidu сильнее в области автономного вождения.
Xiaomi: Их проприетарная модель — Mimo V2 Pro, а модель с открытыми весами — Mimo V2 Flash 309B-A15B.
DeepSeek: Инновационный побочный проект
DeepSeek описывается как побочный проект компании, занимающейся алгоритмической торговлей. Текущее использование в Китае, по сообщениям, занимает близкое второе место после Doubao от ByteDance, с примерно половиной пользователей. Источник выделяет DeepSeek как «самую инновационную среди всех китайских компаний, работающих с LLM», которая изобрела такие методы, как MLA, MTP, DSA и GRPO. Анализ предполагает, что её бизнес-модель может быть похожа на модель «Шести AI-тигрят», но высказывает предположение, что проект, возможно, больше предназначен для привлечения инвестиций и получения политического доступа.
Шесть AI-тигрят
Эту группу характеризуют очень похожие бизнес-модели: выпуск больших моделей с открытыми весами для получения признания при одновременном предоставлении дешёвых услуг вывода (инференса). Источник ставит под сомнение их долгосрочную жизнеспособность.
- Zhipu: Провела IPO в Гонконге. Их текущая модель
GLM-5описывается как производная от DeepSeek. - Minimax: Провела IPO в Гонконге. У них есть проприетарная модель
MiniMax 2.7и модель с открытыми весамиMiniMax 2.5, которая описывается как «простая MoE 229B-A10B». Сообщается, что эта архитектура даёт им значительно более низкие затраты на инференс по сравнению с другими. - Moonshot: Их модель с открытыми весами
Kimiописывается как производная от DeepSeek. - Stepfun: Их модель с открытыми весами
Step 3.5 flashиспользует смесь слоёв полного внимания и скользящего оконного внимания (SWA) в соотношении 1:3. Она описывается как модель 196B-A11B с бизнес-моделью, похожей на Minimax, хотя, по сообщениям, их модель не так хороша. - Baichuan: Их модель
Baichuan-M3 235Bописывается как медицински улучшенная модель с открытыми весами, основанная наQwen3Moe. - 01 AI: Их последней моделью с открытыми весами была
Yi-34B, опубликованная в ноябре 2024 года. Теперь они, как сообщается, сосредоточены на корпоративных системах AI-агентов, что делает их «неактуальными для людей здесь».
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Обновление OpenClaw 2026.10.2 стирает рабочее пространство агента: идентичность, память и MEMORY.md сбрасываются до значений по умолчанию
Пользователи, обновившие OpenClaw до версии 2026.10.2, сообщают, что рабочее пространство агента сбрасывается до стартовых шаблонов. IDENTITY.md, SOUL.md и USER.md становятся заглушками, а MEMORY.md и папка memory/ исчезают.

Оценка навыков Claude и регрессионное тестирование с помощью Snowflake Cortex Agent
Продуктовый агент кредитного риска на базе Claude на Snowflake Cortex Agent нуждается в регрессионном тестировании. Сейчас команда вручную сравнивает результаты с BI-запросами, стремясь к автоматизации оценки изменений навыков.
OpenAI закупила более 10 000 Mac для обучения агентов: Apple как ИИ-инфраструктура
Сообщается, что OpenAI купил десятки тысяч Mac mini и Mac Studio для обучения агентов, работающих с компьютером. Архитектура Apple с унифицированной памятью подходит для агентного ИИ, что увеличило выручку от Mac на 29%.

WSJ: Генеральные директора перед жестким выбором в сфере ИИ – увольнения или увеличение нагрузки
WSJ сообщает, что генеральные директора выбирают между увольнением сотрудников или увеличением их нагрузки, поскольку инструменты ИИ обещают рост производительности. 11 очков на обсуждении HN.