Когда в начале 2025 года стартап DeepSeek произвёл фурор своей моделью R1, внимание общественности было приковано к одной компании. Однако исследователи из Стэнфордского института человеко-ориентированного ИИ (Stanford HAI) утверждают, что эта картина неполна. В их новом отчёте говорится, что китайские модели с открытыми весами стали неизбежной частью глобального технологического ландшафта, а экосистема разработки в КНР оказалась гораздо шире и глубже, чем принято считать.
По данным исследования, уже в сентябре 2025 года семейство моделей Qwen от Alibaba сместило Llama от Meta* с позиции самых скачиваемых языковых моделей на платформе Hugging Face. В период с августа 2024 по август 2025 года на долю китайских разработчиков пришлось 17,1% всех загрузок, что позволило им обойти американских коллег с их 15,8%. Ещё более показательна статистика производных продуктов: в сентябре 2025 года 63% всех новых дообученных моделей базировались именно на китайских фундаментальных разработках.
Экосистема за пределами DeepSeek
Авторы доклада из Стэнфорда опровергают распространённое мнение, что DeepSeek – единственный значимый игрок из Китая. Помимо стартапа из Ханчжоу, исследователи выделяют более дюжины организаций, открыто публикующих высокопроизводительные модели. В этот список входят так называемые «тигры» — технологические единороги Z.ai (бывшая Zhipu AI), Moonshot AI, MiniMax, Baichuan AI, StepFun и 01.AI, а также гиганты индустрии: Alibaba, Tencent, Baidu, Huawei и ByteDance.
Показателен разворот стратегии Baidu. Генеральный директор компании долгое время выступал сторонником закрытых проприетарных систем, но в июне 2025 года компания выпустила модели Ernie 4.5. Конкурентное давление со стороны успешных открытых проектов с лицензиями разрешающими свободное использование заставило пересмотреть свои взгляды даже убеждённых скептиков.
С точки зрения «сырой» производительности лучшие китайские открытые модели лишь незначительно отстают от ведущих закрытых систем Google, xAI и OpenAI. В рейтинге ChatBot Arena 22 релиза от пяти китайских лабораторий превзошли лучшую открытую модель из США. Единственным некитайским открытым проектом, попавшим в топ-25, стала разработка французской компании Mistral.
Санкции как драйвер эффективности
Исследователи отмечают, что американские экспортные ограничения парадоксальным образом стимулировали технический прогресс в КНР. Китайские разработчики сделали ставку на вычислительно эффективные модели. Технология «смеси экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE) позволяет добиваться высоких результатов при меньших затратах вычислительных мощностей — это стало прямым ответом на нехватку передовых чипов, доступ к которым ограничен с октября 2022 года.
Параллельно изменилась и лицензионная политика. Если ранние версии китайских моделей часто имели ограничения на коммерческое использование, то современные флагманы распространяются под свободными лицензиями Apache 2.0 или MIT. Аналитики видят в этом осознанную стратегию по ускорению глобальной экспансии.
При этом технологическое отставание всё ещё сохраняется. Китайские модели отстают от американских аналогов в среднем на семь месяцев. Начиная с 2023 года, все лидеры рейтинга производительности Epoch Capabilities Index были созданы в США. Однако исследователи связывают это с разделением на проприетарные и открытые системы: почти все ведущие китайские разработки – это open-source, тогда как передовые модели США остаются закрытыми.
Глобальное внедрение и вопросы безопасности
Китайские технологии активно интегрируются в мировую экономику. Национальная программа ИИ Сингапура строит свою флагманскую модель на базе Qwen от Alibaba. Huawei продвигает интеграцию DeepSeek в облачные сервисы для рынков Африки. Даже американские компании всё чаще обращаются к китайским открытым весам. Так, Meta* недавно приобрела стартап Manus, специализирующийся на ИИ-агентах, который работает на базе китайских LLM.
Авторы доклада полагают, что наличие «достаточно хороших» китайских моделей может снизить зависимость мира от американских API. Для пользователей с ограниченными ресурсами, особенно в развивающихся странах, доступность и надёжность важнее маргинальной разницы в производительности.
Однако существуют серьёзные риски безопасности. Тесты американского правительственного центра CAISI показали, что модели DeepSeek в среднем в 12 раз более уязвимы для атак типа «jailbreak» (обход ограничений безопасности), чем их аналоги из США. Исследователи отмечают, что китайские разработчики, по-видимому, уделяют меньше внимания вопросам безопасности ИИ, чем их западные коллеги.
Политический фактор и реакция США
Роль Пекина в этом процессе неоднозначна. Несмотря на то, что правительство КНР риторически поддерживает open-source с 2017 года, DeepSeek добился прорыва практически без прямой государственной помощи. Лишь после успеха модели V3 премьер Ли Цян пригласил основателя компании на правительственный симпозиум. В то же время поступают сообщения об ограничениях на выезд для руководителей DeepSeek, что ставит под вопрос гарантии дальнейшей господдержки открытого кода.
В США успехи Китая вызвали пересмотр государственной политики. Президент Дональд Трамп назвал выход модели R1 «тревожным звонком». В июле 2025 года американский «План действий в области ИИ» (AI Action Plan) закрепил за открытыми моделями статус стратегического актива. Месяц спустя OpenAI впервые за почти шесть лет опубликовала открытые веса своих моделей — шаг, который эксперты расценили как прямой ответ на китайскую конкуренцию.
Стэнфордские аналитики призывают к осторожности, отмечая, что лидерство Китая в темпах внедрения пока длится всего год, а результаты бенчмарков часто требуют скептического к ним отношения. Тем не менее, они рекомендуют поддерживать диалог с китайскими учёными:
«Селективное взаимодействие с китайскими лабораториями и академическими кругами не должно быть ограничено без веских причин».
