Сегодня уровень и широта применения искусственного интеллекта в повседневной жизни просто невероятны. Статистика показывает, что количество бытовых задач, решаемых людьми с помощью нейросетей, растёт рекордным темпами. В современном мире сложно встретить человека, не использовавшего ИИ – «Алиса» и «GigaChat» становятся повседневными помощниками. Но помимо российских разработок, есть Китай, который сформировал обширный и комфортный рынок открытого программного обеспечения (open-source). Причем, большинство своих передовых языковых моделей китайцы выкладывают в открытый доступ.
«Ноздря в ноздрю»
Китайские нейросети — это поразительный сплав традиционного трудолюбия, мощной фундаментальной науки и выдающейся предпринимательской жилки. Это блестящий пример того, как можно абсолютно на равных (и даже в сфере фундаментальных знаний) конкурировать с западными технологическими гигантами.
Оценивая их эффективность, важно разделять два направления. Первое — генерация мультимедиа (видео и изображений). В этой нише китайские разработки во многом уже опережают западные аналоги. А в сфере создания ИИ-видеоконтента они сегодня признаны абсолютными мировыми лидерами.
Второе направление — большие языковые модели (LLM), такие как DeepSeek, Kimi, Qwen. Здесь они также демонстрируют выдающиеся результаты.
Да, формально пока сохраняется микроскопическое отставание от мировых флагманов вроде Claude, ChatGPT или Gemini. Но если раньше этот разрыв измерялся годами, то за последние полтора года, по словам экспертов, китайские разработчики сократили его буквально до одного-двух месяцев. Сегодня технологические лидеры идут ноздря в ноздрю.
Борис Агатов, независимый эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес, входит в топ-5 спикеров России по версии HUBSpeakers, исследователь эффективности применения ИИ в бизнесе:
«По большому счету, любая компания в мире, желающая внедрить умную нейросеть, может абсолютно легально и бесплатно скачать китайскую модель и развернуть ее у себя. Такой беспрецедентной щедрости рынок не ожидал. Это привело к глобальному эффекту: стоимость вычислений и получения ответов от ИИ в мире резко упала. Сегодня все западные проприетарные (закрытые) нейросети находятся под колоссальным ценовым давлением китайских открытых моделей».
Что стоит отметить для пользователей и бизнеса в России?
Во-первых, это качественный продукт, который доступен без каких-либо политических ограничений и технологических. Во-вторых, китайские платформы предлагают огромные лимиты для бесплатного использования рядовыми пользователями. В-третьих, для предпринимателей — это идеальный и безопасный инструмент для интеграции во внутренние закрытые IT-контуры компании.
«Ресурсность и масштабируемость китайских решений впечатляет!», — говорит Борис Агатов, — «Они предоставляют невероятно широкий спектр архитектур: от компактных, но «умных» моделей, которые можно развернуть прямо на мобильном телефоне (как это предлагает Qwen), до огромных вычислительных «монстров», предназначенных для решения сложнейших корпоративных задач».
Максим Букатин, генеральный директор интернет-агентства Икс-Тайгер, основатель проекта «Картина голоса», сооснователь компании «Видима», специалист по автоматизации контента, внедрению искусственного интеллекта и AR-решений считает, что не нужно объявлять китайские нейросети “лучшими во всём”, но и недооценивать их уже нельзя:
«Конечно, на фоне обсуждения возможных ограничений в России зарубежных AI-сервисов, интерес к китайским и российским решениям будет расти — хотя бы по прагматической причине: бизнесу важно не зависеть от одного внешнего поставщика».
Китайские нейросети
Если говорить предметно о больших языковых моделях (LLM), то в России абсолютным хитом и самой популярной китайской нейросетью стала DeepSeek. Следом за ней по востребованности идёт Qwen (от Alibaba).
Максим Букатин уверен: это уже не игрушки, а инструменты, которые можно встраивать в реальный продуктовый и бизнес-контур:
«Qwen развивает именно мультимодальную и агентную логику: семейство моделей у Alibaba поддерживает не только текст, но и фото, аудио, агентные сценарии, а Qwen3.5-Plus официально заявлен с контекстом 1 млн токенов и встроенными инструментами. А количество токенов – это насколько хорошо нейросеть сможет работать с большими данными и не забывать ничего. DeepSeek, со своей стороны, сделал очень сильную ставку на удобство внедрения: API работает в режимах рассуждений», — объясняет гендир «Икс-Тайгер«.
Борис Агатов выделяет модель Kimi, которая пока совершенно незаслуженно находится в тени у русскоязычной аудитории:
«А Kling AI (от компании Kuaishou) — безусловная звезда для создания видео. Это невероятно мощный инструмент. После недавних масштабных обновлений качество генерации достигло такого уровня, что создаваемые кадры по физике, детализации и реалистичности смело тянут на уровень голливудского кинематографа», — добавляет эксперт.
Кроме того, обязательно стоит обратить внимание на нейросети для работы с изображениями и видео от корпорации ByteDance (материнской компании TikTok).
«Как мы понимаем, алгоритмы TikTok лучше многих в мире умеют работать с видеоконтентом и удерживать внимание зрителя. Эту колоссальную экспертизу разработчики перенесли в свои ИИ-продукты, создав феноменально эффективные решения», -уверен Борис Агатов.
А что же российские решения?
РФ входит в число немногих стран, активно развивающих собственные ИИ-экосистемы. И хотя на рынке ходят разговоры, что «под капотом» некоторых отечественных решений могут лежать открытые китайские архитектуры, Россия, несомненно, является полноправным участником глобальной технологической гонки.
Безусловные лидеры отечественного рынка, демонстрирующие серьезный прогресс, — это Сбер и Яндекс. У каждой из этих компаний вокруг флагманской языковой модели выстроен большой спектр дополнительных ИИ-сервисов.
Борис Агатов:
«Если говорить о Сбере, то их GigaChat сегодня претендует на звание одной из самых продвинутых мультимодальных нейросетей мирового уровня. Мультимодальность — это способность бесшовно работать с любыми форматами данных: вы можете показать нейросети картинку, а на выходе получить сгенерированную музыку. Или загружаете видеоролик с фитнес-тренировкой, а ИИ выдает вам текстовые советы по выполнению упражнений. В эту же мощную экосистему входит и нейросеть Kandinsky для генерации изображений. Функционал платформы огромен: от написания стихов до создания полноценных презентаций и редактирования видео».
У Яндекса флагманом выступает YandexGPT (и работающая на ее базе «Алиса» нового поколения).
Максим Букатин:
«YandexGPT интересен для рабочих текстовых задач, классификации, чат-ботов и интеграции с внешними инструментами. В AI Studio можно создавать AI-агентов, а в экосистеме Яндекса уже есть такие продукты, как Нейроэксперт — сервис, который позиционируется как AI-эксперт по загруженным файлам и ссылкам. Плюс YandexART 2.0 уже умеет генерировать короткие тексты прямо внутри изображения, что полезно для визуала, баннеров и соцсетей. GigaChat интересен там, где нужен российский стек с развитой мультимодальностью. GigaChat 2 Pro и 2 Max имеют поддержку функций, анализ аудио и изображений, генерация изображений, обработку документов, а сам GigaChat API позволяет строить автоматизацию».
Личный опыт
Эксперты привели реальные примеры собственного использования китайских нейросетей.
Максим Букатин:
«У меня была задача собрать несколько вариантов обложек для статьи и баннеров под продвижение — под разные площадки и аудитории. Классическая проблема генераторов в том, что они делают «красиво», но текст внутри изображения либо кривой, либо нечитаемый. Для бизнеса это сразу делает результат непригодным.
В этом сценарии я использовал модели уровня Qwen-Image. Их сильная сторона — не просто генерация визуала, а работа с композицией и текстом внутри изображения. То есть можно задать структуру: заголовок, подзаголовок, акцентный блок — и получить не «арт», а уже почти готовый баннер.
В итоге за короткое время получалось 10–15 вариантов обложек, из которых можно выбрать рабочие и протестировать. Раньше на это либо уходило много времени, либо нужно было подключать дизайнера на каждую итерацию. Ключевой момент здесь не в «замене дизайнера», а в скорости. Такие инструменты позволяют очень быстро проверить гипотезы: какой заголовок цепляет, какая подача работает, какая композиция лучше заходит под конкретную аудиторию. Поэтому для меня ценность китайских решений в этом сегменте — не в «вау-картинках», а в том, что они начинают решать прикладную задачу бизнеса: быстро и дешево тестировать визуальные гипотезы, не теряя качество».
Борис Агатов:
«По умолчанию моим базовым инструментом для большинства рутинных задач остаются ChatGPT или Gemini. Но примерно в 40% случаев я сталкиваюсь с критически важной работой, где требуется абсолютная точность передачи и обработки информации. Именно здесь на сцену выходят китайские языковые модели — в первую очередь DeepSeek и Kimi.
Мой метод заключается в следующем: я даю сложное задание (промпт) своему основному западному ИИ-инструменту, а затем дублирую это же задание в DeepSeek и Kimi. Получив три независимых ответа, я их сравниваю. Любые точки расхождения становятся мгновенно видны. Это идеальный фильтр, который позволяет с ходу выявлять ИИ-«галлюцинации», фактологические неточности и логические ошибки.
В этом процессе я не могу выделить какую-то одну китайскую модель как абсолютного лидера, они хороши в разных аспектах. Например, Kimi, на мой взгляд, чуть лучше справляется с математическими вычислениями и логикой, а DeepSeek демонстрирует великолепные результаты в целом. Реже я использую Qwen, хотя на мировом рынке она заслуженно считается одной из самых серьезных и мощных архитектур — здесь уже вопрос личных предпочтений. Поэтому для меня и моего бизнеса ведущие китайские нейросети — это, в первую очередь, гарант качества и достоверности при выполнении самых сложных интеллектуальных задач».
Вывод
Если посмотреть на официальные бенчмарки (сравнительные тесты ИИ), мировые лидеры пока опережают российские аналоги, как это ни печально, даже в знании русского языка. В чем это выражается на бытовом уровне?
«Передовым западным или китайским моделям для идеального ответа часто достаточно одного короткого промпта (задания). А общаясь с отечественным ИИ, мне порой приходится задавать несколько уточняющих вопросов, если алгоритм не понял задачу с первого раза», — объясняет Максим Букатин.
«Тем не менее, это не критично», — уточняет эксперт, — «Учитывая сложности с доступом к западным сервисам без специальных программ, российские решения очень выручают».
Борис Агатов:
- «Искусственный интеллект сегодня — это мощнейший инструмент, меняющий правила игры во всех без исключения отраслях. И для нас огромный плюс заключается в том, что мы имеем беспрепятственный доступ как к выдающимся китайским моделям, демонстрирующим невероятную щедрость и открытость, так и к сильным российским разработкам, которые уже сейчас показывают отличные результаты и глубоко интегрированы в нашу повседневную жизнь».
