В России резко вырос спрос на китайские ИИ-модели. Они дешевле и их проще оплатить
Мы говорим как есть не только про политику. Скачайте приложение.
Клиенты основных российских облачных платформ для бизнеса увеличили использование китайских больших языковых моделей в 2026 году, пишет «Коммерсант» со ссылкой на участников рынка.
Представители платформы Yandex AI Studio рассказали изданию, что по итогам первого полугодия лишь 54% токенов приходились на модели «Яндекса». На втором и третьем местах идут китайские Qwen от Alibaba (21,2%) и DeepSeek (13,5%). Еще 7,5% пришлось на долю американской модели с открытыми параметрами GPT-OSS от OpenAI.
Руководитель платформы Артур Самигуллин добавил, что в целом использование китайских моделей выросло более чем в пять раз по сравнению с прошлым годом.
На принадлежащей МТС платформе MWS Cloud использование китайских ИИ-моделей в первом полугодии выросло в 11 раз по сравнению со всем 2025 годом. Лидирует Qwen, на втором месте GLM от стартапа Z.ai, а замыкает тройку Kimi от Moonshot AI.
Еще одна платформа, Cloud.ru (до 2022 года входила в экосистему «Сбера»), сообщает, что общее потребление токенов за неполные восемь месяцев выросло в 18 раз. Ее представители не предоставили точных цифр, но отметили, что «существенная часть спроса приходится на китайские модели».
Участники рынка пояснили, что рост использования китайских ИИ-моделей — причем не только в России — связан с тем, что они по своим возможностям почти сравнялись с американскими. Также важную роль играет более низкая цена при сопоставимом качестве. Кроме того, в России китайские модели проще оплатить, так как многие западные компании официально не работают в стране из-за санкций.
Резкий рост популярности китайских ИИ-моделей по всему миру начался в начале прошлого года с выходом чат-бота DeepSeek. Постепенно по своему качеству они начали приближаться к более дорогим системам от западных разработчиков. На текущий момент, если смотреть по количеству скачиваний, китайские разработки лидируют в сегменте открытых моделей.
(1) Токены
Фрагменты, на которые разбивается текст при лексическом анализе, в том числе нейросетью. При переводе токенов в слова следует учитывать язык и среднюю длину слов в нем. На сайте OpenAI указано, что 100 токенов примерно равны 75 английским словам (1 токен — три четверти слова). В русском языке 100 токенов — это примерно 35-40 слов.
(2) Параметры ИИ
Также используется термин «веса» — числовые параметры, по которым определяется важность признаков в наборе данных. В свою очередь, признак — это некое измеримое свойство объекта или явления. С их помощью алгоритм распознает и классифицирует эти объекты в процессе машинного обучения.