Дешевші за Claude. Як китайські ШІ наздоганяють США та чи можуть відібрати лідерство

Новий ШІ щомісяця

На початку серпня китайський гігант Alibaba представив Qwen3.8-Max — свою найбільшу модель на 2,4 трлн параметрів. Вона стала найсильнішою китайською текстовою моделлю в рейтингу платформи порівняння моделей Arena, хоч і пропустила вперед Claude Fable 5 і три версії Opus від американської Anthropic.

Майже одночасно китайська ШІ-компанія DeepSeek випустила модель V4-Flash, пише Reuters. Один набір тестів на ній коштує близько трьох центів (приблизно 1,34 гривні) — проти $1,86 (83,19 грн) для GPT-5.6 Sol і $3,15 (140,89 грн) для Claude Fable 5.

А в перший місяць літа одним із найгучніших релізів стала GLM-5.2 від пекінського ШІ-тигра Z.ai. Модель піднялася на п’яте місце в рейтингу Artificial Analysis, посіла друге місце в Code Arena для створення вебінтерфейсів і працює приблизно вшестеро дешевше за провідні закриті системи США.

«Тепер у нас є китайська модель з відкритими вагами, не гірша за доступні моделі OpenAI та Anthropic», — заявив колишній радник Білого дому з питань ШІ Девід Сакс, говорячи про GLM-5.2.

Липнева Kimi K3 від Moonshot AI — про неї є окремий матеріал — теж наблизилася до Claude у складних завданнях. Попит на тепер найбільшу відкриту модель у світі (2,8 трлн параметрів) був такий, що за дві доби розробник вимушено призупинив нові підписки.

Але й це — далеко не повний список китайських мовних моделей! Пекін методично вибудовує екосистему, де одночасно змагаються технологічні гіганти, стартапи й компанії з інших галузей. Скажімо, MiniMax у липні випустила H3 для створення 2K-відео зі стереозвуком і пообіцяла відкрити ваги моделі. Meituan навчила LongCat-2.0 на кластері з 50 тисяч китайських чипів. А ByteDance перетворила Doubao на наймасовіший ШІ-сервіс країни: під час новорічних свят він перевищив 100 млн щоденних користувачів.

За звітом платформи Hugging Face (її ще називають «GitHub для штучного інтелекту»), за минулий рік китайські моделі обійшли американські і за місячними, і за сукупними завантаженнями, зібравши 41% усіх скачувань. У Китаю їх — 663 млн, у США — 595 млн. Сімейство моделей Qwen (Alibaba) обросло 113 тисячами похідних моделей — більше, ніж у Google і Meta разом.

Але чому користувачів сьогодні так манить китайський ШІ?

Дешево і сердито

Головна перевага китайських розробників очевидна — поєднання низької ціни та відкритих ваг (параметрів). Іншими словами, такі моделі можна задешево завантажити, налаштувати під власні потреби й запустити на своїх серверах. Це зменшує залежність від тарифів та обмежень OpenAI чи Anthropic, дає більше контролю компаніям із конфіденційними даними.

«Китайським моделям не віддають перевагу — просто найкращі відкриті моделі зараз китайські», — пояснила Reuters венчурна інвесторка Лань Сюечжао. «Обирають найефективніші й найдешевші».

А головний аналітик Omdia Лянь Цзе Су зауважує: «Багатьом бізнес-процесам не потрібна найкраща модель у галузі». Їм потрібна достатньо добра, доступна, прозора й відкрита модель" .

Низька ціна особливо важлива для ШІ-агентів, які виконують довгі ланцюжки дій і витрачають значно більше токенів, ніж звичайний чатбот. GLM-5.2 коштує на 60−90% менше за американські аналоги, а V4-Flash — більш ніж у сто разів дешевше за Claude Fable 5 у тестах Artificial Analysis.

Відкритість також допомагає китайським моделям швидше розходитися світом. У середині липня на них припадало 64% токенів, які американські користувачі витрачали через OpenRouter на відкриті моделі. Механіка, як зазначає Центр стратегічних і міжнародних досліджень, проста. Європейський стартап чи азійське відомство бере, приміром Qwen або DeepSeek у стороннього хостера й не надсилає жодного логу до Китаю. Пекіну це теж вигідно, адже сервери під світовий попит ставить хтось інший.

Чипи вирішують все

Однак дешевизна китайських моделей має зворотний бік. Ще у квітні DeepSeek V4 (не Flash) перевірив CAISI — урядовий центр оцінки моделей при NIST, американському інституті стандартів у складі Мінторгу США. За його висновком, модель відстає від фронтиру приблизно на вісім місяців: за власними тестами лабораторії вона на рівні Opus 4.6, за незалежними — на рівні торішнього GPT-5.

Незалежне тестування Artificial Analysis зафіксувало в моделі Kimi K3 зафіксували 51% галюцинацій. У графіках розробника Moonshot цього не вказано. DeepSeek V4-Flash набрала 50 балів у Artificial Analysis і відстала від провідних моделей Anthropic та OpenAI.

США зберігають перевагу там, де вона найдорожча. Торік приватні інвестиції в американський ШІ сягнули $285,9 млрд проти $12,4 млрд у Китаї. У США також понад 5,4 тисячі дата-центрів — більш ніж удесятеро більше, ніж у будь-якій іншій країні, — і вони досі створюють більше моделей найвищого рівня.

Китайський ШІ натомість залежить від обмеженого доступу до передових чипів американської Nvidia. Так, частину цього відставання можна компенсувати місцевими процесорами, але не суттєво. За аналізом американського аналітичного центру Institute for Progress, виробничі потужності США та союзників для передових ШІ-кристалів у 35−38 разів більші за китайські. Найкращий чип Huawei Ascend 950PR видає всього 1,56 петафлопса проти 15 у Nvidia Blackwell Ultra.

«Huawei фактично наздогнала те місце, де Nvidia була три роки тому», — каже аналітик з напівпровідників у Bernstein Research Стейсі Расгон.

У 2026 році Huawei планує відвантажити 750 тисяч Ascend 950PR за рік. ByteDance закладає на них понад $5,6 млрд. Китай готує обчислювальну мережу на $295 млрд із вимогою 80% вітчизняних чипів. Тим часом американські хмарні гіганти анонсували на цей рік… понад $700 млрд капітальних витрат.

Найближчим часом США, ймовірно, так і залишаться лідером у найскладніших і найдорожчих моделях, які потребують величезних обчислювальних ресурсів. Втім, Пекін уже змусив американські лабораторії конкурувати не лише якістю, а й ціною та відкритістю.

Чи варта китайська стратегія свічок — може показати реліз GLM-5.5. Z.ai обіцяє випустити модель уже цього місяця.