Moonshot AI против DeepSeek против Qwen: Сравнение 2025 года

Последнее обновление: июль 2025 г. В данной статье рассматриваются быстро развивающиеся технологии. Версии моделей, цены и доступность могли измениться с момента публикации.

На этой странице:

• Быстрое сравнение: Moonshot AI vs DeepSeek vs Qwen
• Что такое Moonshot AI?
• Что такое DeepSeek?
• Что такое Qwen?
• Сравнение контекстного окна
• Производительность по бенчмаркам
• Статус открытого исходного кода и опционы для самостоятельного хостинга
• Ценообразование API и географический доступ
• Конфиденциальность, цензура и безопасность данных
• Какую китайскую модель ИИ выбрать?
• Часто задаваемые вопросы

В январе 2025 года выход DeepSeek-R1 сократил рыночную капитализацию Nvidia примерно на 600 миллиардов долларов всего за один торговый день. Это событие заставило задаться серьезным вопросом: если китайская ИИ-лаборатория смогла достичь производительности уровня GPT-4o в бенчмарках при лишь малой доле западных затрат на обучение, что еще упускало мировое сообщество разработчиков?

Три модели, определяющие ландшафт китайских LLM в 2025 году, — это DeepSeek (深度求索), Moonshot AI (月之暗面) и Qwen (通义千问). Они не являются взаимозаменяемыми. DeepSeek лидирует в плане экономической эффективности и гибкости моделей с открытыми весами. Продукт Kimi от Moonshot AI обладает значительным преимуществом в обработке длинных документов. Qwen охватывает больше направлений, чем любой из конкурентов, благодаря своему семейству мультимодальных моделей и корпоративной инфраструктуре.

К началу 2025 года эти три китайских альтернативы ChatGPT демонстрируют производительность на уровне GPT-4o или приближаются к нему по отдельным бенчмаркам, при этом стоимость их API значительно ниже, чем у OpenAI. Разрыв между китайскими и западными моделями ИИ по показателям сырой производительности значительно сократился. Оставшиеся отличительные черты: контентные фильтры, местоположение данных, доступность моделей с открытым весом и размер контекстного окна. Именно это и охватывает данное сравнение.

Эта статья рассматривает все три экосистемы по таким параметрам, как бенчмарки, цены на API, возможности контекстного окна, статус открытого исходного кода, географический доступ и вопросы конфиденциальности, а затем сопоставляет каждую модель со сценариями использования, в которых она действительно выигрывает.

Торговля MOONSHOT на Bybit: Поскольку популярность Moonshot AI растет наравне с DeepSeek и Qwen, трейдеры криптовалют следят за этой сферой — Bybit предлагает бессрочные фьючерсы MOONSHOTUSDT для тех, кто заинтересован в торговле токеном MOONSHOT. Также смотрите торговля IPO Moonshot AI на Bybit.

Краткое сравнение: Moonshot AI против DeepSeek против Qwen

Представляем сравнение Moonshot AI, DeepSeek и Qwen по ключевым аспектам, наиболее важным для разработчиков и корпоративных пользователей в 2025 году.

В разделах ниже подробно рассматривается каждая модель, после чего проводится их сравнительный анализ по бенчмаркам, стоимости и соответствию сценариям использования.

Что такое Moonshot AI?

Moonshot AI (月之暗面) — пекинский ИИ-стартап, основанный в 2023 году, наиболее известный Kimi: его ИИ-ассистент и API-продукт с лонг-контекстом, способный обрабатывать до 1 миллиона токенов за один запрос. Основной тезис компании заключается в том, что экстремально большая длина контекстного окна является наиболее неудовлетворенным пробелом в возможностях на текущем рынке LLM, и Kimi построен вокруг этой ставки.

Для получения полного обзора компании и дорожной карты продукта ознакомьтесь с материалом Moonshot AI: обзор компании и руководство по продукту Kimi.

История компании и продукт Kimi

Компания Moonshot AI была основана в 2023 году Яном Чжилинем, доктором наук, выпускником Университета Карнеги — Меллона и Университета Цинхуа, ранее работавшим в Google Brain. Название компании буквально переводится как «Темная сторона Луны» (月之暗面), хотя большинство пользователей знают ее по потребительскому продукту Kimi.

Kimi — это название продукта, охватывающее как интерфейс чат-бота, так и API для разработчиков. Moonshot AI — это компания, стоящая за ним. Это различие важно, так как многие пользователи ищут «Kimi AI», не зная, что компания называется Moonshot AI, а в некоторых англоязычных источниках эти названия используются как взаимозаменяемые. Чат-бот Kimi доступен через kimi.ai; доступ к API для разработчиков предоставляется через платформу Kimi API по адресу platform.moonshot.cn.

Moonshot AI привлекла значительное финансирование от инвесторов, включая Alibaba, Sequoia China (HongShan) и Tencent, достигнув оценочной стоимости примерно от 2,5 до 3+ миллиардов долларов США по состоянию на 2024 год. Это финансирование отражает значительную институциональную уверенность в стратегии специализации на лонг-контексте.

Возможности и технические сильные стороны

Стандартное контекстное окно Kimi составляет 128 тысяч токенов, с режимом лонг-контекста, предлагаемым до 1 миллиона токенов для задач обработки документов. Контекстное окно — это максимальный объем текста, который модель может обработать за одно взаимодействие, измеряемый в токенах, с примерным соотношением 0,75 слова на токен для рабочей конверсии.

На практике 1 миллион токенов означает, что вы можете передать весь архив юридических дел, исследовательский корпус объемом 700 страниц или большое хранилище программного обеспечения за один вызов API. GPT-4o поддерживает до 128 тысяч токенов, что подходит для большинства повседневных задач, но не справляется с пакетной обработкой полных документов в большом масштабе. В частности, для анализа длинных документов контекстное окно Kimi предоставляет структурное преимущество, которое не сравнится ни с одной другой моделью, упомянутой в этой статье.

Области применения, где Kimi действительно силён, включают многодокументный юридический анализ, обзор академической литературы, глубокое понимание кодовой базы и рабочие процессы обработки PDF. Moonshot AI сделал производительность на китайском языке основным приоритетом при разработке. Kimi был создан в первую очередь для пользователей, говорящих на китайском языке, и команда инвестировала в качество обработки естественного языка (NLP) на китайском, хотя стандартизированные публичные бенчмарки для китайских NLP-задач ограничены.

Для получения полного технического обзора Kimi K3 см. Kimi K3: флагманская модель рассуждений от Moonshot AI.

Важное примечание: показатель в 1 млн токенов Moonshot AI является заявленным маркетинговым максимумом. Качество и стабильность работы при экстремальной длине контекста могут снижаться по мере приближения модели к этим лимитам. Здесь применимо различие между заявленным максимумом и надежным рабочим диапазоном, поэтому организациям следует протестировать свои конкретные объемы документов перед полноценным внедрением в эксплуатацию.

Ограничения и географический доступ

Kimi — это закрытая проприетарная модель. Версий с открытыми весами не существует: разработчики должны использовать API. Это самый существенный структурный недостаток Moonshot AI по сравнению с DeepSeek и Qwen, поскольку он исключает возможность локального развертывания, дообучения на собственных данных и любые пути к снижению зависимости от поставщика.

Moonshot AI не опубликовала результаты по стандартным бенчмаркам, включая MMLU, HumanEval и MATH, которые соответствовали бы фреймворку MMLU/MATH/GPQA, применяемому DeepSeek и Qwen в их технических отчетах. Общая производительность по бенчмаркам уступает обоим конкурентам по тем метрикам, где имеются данные.

Географический доступ для международных пользователей по состоянию на начало 2025 года остается нестабильным. Интерфейс чата kimi.ai доступен в некоторых международных регионах, однако надежность доступа варьируется, и в определенных локациях может потребоваться VPN. API Kimi на платформе platform.moonshot.cn доступен для разработчиков, хотя регистрация для аккаунтов за пределами Китая может потребовать дополнительных шагов. Актуальную информацию о доступности проверяйте непосредственно на kimi.ai, так как ситуация может измениться по мере международного расширения Moonshot AI.

У Kimi нет специализированной версии модели для программирования, в отличие от DeepSeek-Coder и Qwen-Coder. Его лонг-окно контекста помогает в анализе кодовой базы, но это не подходящий инструмент, когда приоритетом является производительность в бенчмарках по программированию.

Кому лучше всего подходит Moonshot AI?

• Разработчикам и исследователям, обрабатывающим документы объемом более 64K токенов в одном запросе
• Приложениям на китайском языке, где основной задачей является лонг-форм анализ документов
• Командам, создающим рабочие процессы интеллектуальной обработки документов на основе юридических, академических или исследовательских корпусов

Не лучший выбор для: команд, которым требуется развертывание моделей с открытыми весами, минимальная стоимость API, специализированные модели для написания кода или мультимодальные возможности

Что такое DeepSeek?

DeepSeek (深度求索) стал самой обсуждаемой лабораторией ИИ в мире в январе 2025 года, когда его модель R1 продемонстрировала результаты тестов на уровне GPT-4o при незначительной доле затрат на обучение по сравнению с западными. Это событие изменило представления о том, сколько вычислительных ресурсов требуется для создания передовых ИИ.

История компании и перелом в январе 2025 года

Сайт deepseek.com был основан в 2023 году в Ханчжоу Ляном Вэньфэном, который также стал сооснователем High Flyer Quant (幻方科技), известного китайского количественного фонда хеджирования. Такое происхождение дает DeepSeek необычное сочетание: доступ к значительным вычислительным ресурсам GPU и культуру системного количественного мышления, которая напрямую проявляется в подходе лаборатории к эффективности моделей.

27 января 2025 года акции Nvidia упали примерно на 17% за один торговый день, что привело к потере около 600 миллиардов долларов рыночной капитализации после публичного релиза DeepSeek-R1. Основная причина: в техническом отчете DeepSeek утверждается, что обучение V3 обошлось примерно в 5,6 млн долларов вычислительных затрат по сравнению с сотнями миллионов, предположительно потраченными на аналогичные западные модели. Независимые исследователи поставили под сомнение, учитывает ли эта цифра все затраты на инфраструктуру, однако даже с учетом корректировок разница в эффективности остается существенной. Это событие вызвало реальные вопросы о том, требуют ли пересмотра сложившиеся в индустрии ИИ представления о расходах на GPU.

Подход Лян Вэньфэна к разработке моделей, ориентированный на эффективность и управляемый исследованиями, по-видимому, является философской основой этих результатов.

Семейство моделей DeepSeek

DeepSeek выпустила несколько вариантов моделей для решения различных задач. На данный момент основными моделями являются DeepSeek-V3 (универсальная instruct-модель, выпущенная в декабре 2024 года), DeepSeek-R1 (модель для логических рассуждений, выпущенная в январе 2025 года), DeepSeek-Coder (специализированная для написания кода) и DeepSeek-VL (для задач машинного зрения и обработки текста). Понимание различий между V3 и R1 — самый распространенный пробел в знаниях среди разработчиков, изучающих эту экосистему.

DeepSeek-V3 против DeepSeek-R1: в чем разница?

Характеристика	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
Тип модели	Инструктивная модель (Instruct)	Рассуждающая модель (Reasoning)
Принцип работы	Напрямую следует инструкциям; быстрые ответы	Формирует цепочку рассуждений (CoT) перед ответом
Лучше всего для	Общих задач, текстов, программирования, чатов	Математики, логики, сложного кода, многоступенчатых задач
Скорость	Высокая	Ниже (из-за длительного процесса рассуждения)
Стоимость API (вход)	~$0.27 за 1 млн токенов	~$0.55 за 1 млн токенов
Аналог	GPT-4o	OpenAI o1

DeepSeek-R1 — это рассуждающая модель: она генерирует промежуточные шаги (цепочку рассуждений), которые видны пользователю перед получением итогового ответа. Благодаря этому процессу R1 сильнее в математических рассуждениях и логических задачах, но работает медленнее, чем V3 при выполнении повседневных дел. DeepSeek-R1 НЕ является универсальной заменой V3. Выбирайте R1 специально для задач, требующих многоступенчатого мышления, сложной математики или трудных логических головоломок. Для всего остального используйте V3.

DeepSeek-R1 достигла своих способностей к рассуждению благодаря обучению с подкреплением (RL), не полагаясь на масштабные данные обратной связи от человека (RLHF). Такой подход к обучению, если он подтвердится в широком масштабе, доказывает, что высокопроизводительные рассуждающие модели можно создавать более эффективно, чем предполагалось ранее.

Архитектура: как Mixture of Experts объясняет экономическую эффективность DeepSeek

DeepSeek-V3 использует архитектуру Mixture of Experts (MoE): структуру, в которой модель разделена на специализированные подсети, называемые экспертами, при этом для любого входного сигнала активируется лишь часть этих экспертов. Такая разреженная активация снижает вычислительные затраты, сохраняя при этом производительность в бенчмарках на уровне более плотных моделей. Все три модели построены на архитектуре трансформера, но именно реализация MoE от DeepSeek является основным объяснением повышения ее эффективности. В техническом отчете DeepSeek утверждается, что V3 достигла результатов в бенчмарках на уровне GPT-4o при стоимости обучения примерно в 5,6 миллиона долларов. Qwen также предлагает варианты MoE в своем семействе моделей, что дает аналогичные преимущества в эффективности для определенных конфигураций развертывания.

Сильные и слабые стороны, а также статус открытого исходного кода

DeepSeek выпускает веса своих моделей как открытые (open-weight) под лицензией MIT, что является наиболее либеральным вариантом среди трех моделей. Веса моделей DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 и DeepSeek-Coder доступны для скачивания на DeepSeek на Hugging Face. Дистиллированные версии DeepSeek-R1 меньшего размера (7B, 14B и 32B параметров) работают на потребительских GPU; для работы полной модели с 671B параметров требуется многопроцессорная GPU-инфраструктура корпоративного уровня. Фреймворки для инференса, такие как Ollama или vLLM, поддерживают локальное развертывание для версий меньшего размера.

Преимущества DeepSeek:

• Самая низкая опубликованная цена API среди трех моделей (около 0,27 $/М входных токенов для V3)
• Лицензия MIT без ограничений на коммерческое использование
• Высокие показатели по результатам тестов в области программирования и математических рассуждений
• Большое сообщество открытого исходного кода с активным внедрением
• Бесплатный уровень доступен через platform.deepseek.com в пределах установленных лимитов

Недостатки DeepSeek:

• Фильтры контента применяются к политически чувствительным темам в соответствии с китайскими нормативными требованиями
• Данные облачного API регулируются китайским законодательством о суверенитете данных
• Цифра стоимости обучения в $5,6 млн из технического отчета оспаривается независимыми исследователями
• Отсутствие собственного мультимодального семейства, сравнимого по охвату с Qwen (существует DeepSeek-VL, но он не является основным направлением)

По результатам сравнительных тестов с GPT-4o: DeepSeek-V3 сравним с GPT-4o по MMLU и HumanEval, в то время как DeepSeek-R1 показывает конкурентоспособные результаты с o1 от OpenAI в задачах на логические рассуждения MATH и GPQA при стоимости API примерно в 10-18 раз ниже.

Что такое Qwen?

Qwen (通义千问, или Tongyi Qianwen) — это семейство больших языковых моделей, разработанное Alibaba Group и распространяемое через Alibaba Cloud, что делает её единственной моделью в этой статье, поддерживаемой крупной публичной технологической компанией, а не независимой лабораторией ИИ.

История компании: Qwen как продукт Alibaba Cloud

Qwen не является стартапом. Это линейка продуктов в портфеле ИИ Alibaba, построенная на инфраструктуре Alibaba Cloud и распространяемая через платформу DashScope API на dashscope.aliyun.com. Такая корпоративная поддержка дает Qwen значительные преимущества при развертывании на предприятиях: гарантии SLA, региональные опционы размещения данных в глобальных облачных регионах Alibaba, а также интеграцию с более широким стеком корпоративных сервисов Alibaba.

Moonshot AI специализируется в основном на обработке текста и документов. Основным преимуществом DeepSeek является работа с текстом; DeepSeek-VL — это визуальный вариант, но он не является приоритетным направлением продукта.

Семейство моделей Qwen

Мультимодальный ИИ относится к моделям, способным обрабатывать и генерировать различные типы контента: текст, изображения, аудио и код, а не только текст. Семейство моделей Qwen включает специализированные варианты для обработки изображений и текста, аудио и кода, что делает его наиболее структурно широким мультимодальным предложением среди трех рассмотренных здесь экосистем.

Широта линейки моделей Qwen является ее ключевым отличием от Moonshot AI и DeepSeek. Ни один из конкурентов, упомянутых в этой статье, не охватывает такое количество модальностей и сценариев использования в рамках единой скоординированной экосистемы моделей.

QwQ — это модель рассуждений Qwen: прямой аналог DeepSeek-R1 от Alibaba, обладающая возможностями цепочки рассуждений (chain-of-thought) для математических, логических и сложных задач. Параллель QwQ/DeepSeek-R1 отсутствует в большинстве статей конкурентов, посвященных китайскому ИИ-пространству, но именно она является правильной рамкой для оценки этих двух экосистем в задачах на рассуждение.

Важное уточнение по поводу мультимодальных возможностей: Qwen-VL работает с визуальными данными и текстом; Qwen-Audio — с аудио. Базовая модель Qwen2.5 не является нативно мультимодальной для всех этих модальностей одновременно. Когда сценарий использования требует обработки изображений, используется именно Qwen-VL. Такая структура семейства моделей является преимуществом (специализированные варианты, созданные под конкретные задачи), но это означает, что «использование Qwen для мультимодальных задач» требует выбора подходящего варианта, а не просто общей модели.

Определение характеристик оборудования для локального развертывания: модели 7B работают на потребительских GPU с 16 ГБ VRAM; моделям от 14B до 32B требуются конфигурации GPU для рабочих станций; моделям 72B необходима серверная инфраструктура с несколькими GPU. Qwen2.5 была обучена на данных более чем на 29 языках, демонстрируя особенно высокую производительность на арабском, французском, испанском и немецком языках наряду с китайским и английским.

Статус открытых весов, лицензирование и опционы развертывания

Веса моделей Qwen доступны на Qwen на Hugging Face) во всем диапазоне размеров от 0.5B до 72B+. Условия лицензирования различаются в зависимости от варианта модели: меньшие модели Qwen используют Apache 2.0, которая разрешает свободное коммерческое использование; более крупные и новые варианты используют Лицензию Qwen, которая ограничивает развертывание для сервисов с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц. Для большинства команд разработчиков это ограничение не будет применяться, поскольку оно нацелено на крупномасштабные коммерческие развертывания.

Корпоративное развертывание через API DashScope от Alibaba Cloud предоставляет гарантии SLA, опционы регионального хранения данных (включая облачные регионы за пределами Китая) и инструменты обеспечения соответствия, подходящие для регулируемых отраслей. Автономное развертывание полностью поддерживается через веса моделей Hugging Face.

Преимущества Qwen:

• Самое широкое семейство моделей среди трех экосистем (зрение, аудио, код, рассуждения, инструкции)
• Корпоративная инфраструктура развертывания через Alibaba Cloud DashScope
• Высокая многоязычная производительность на более чем 29 языках
• Доступность открытых весовых моделей в различных вариантах размера
• QwQ предоставляет способную модель для рассуждений в качестве альтернативы DeepSeek-R1

Слабые стороны Qwen:

• Менее выраженный нарратив вокруг флагманской модели по сравнению с историей о «прорывном» DeepSeek R1
• Корпоративная связь с Alibaba влечет за собой те же геополитические и регуляторные риски, что и у других моделей китайского происхождения
• Лицензия Qwen ограничивает очень масштабное коммерческое развертывание
• Сложная структура ценообразования API через DashScope; стоимость варьируется в зависимости от региона и версии модели

Для кого Qwen подходит лучше всего?

• Команды, которым нужны мультимодальные возможности (зрение, аудио, код) в рамках единой экосистемы моделей
• Корпоративные развертывания, требующие гарантий SLA и опционы по месту хранения данных через Alibaba Cloud
• Многоязычные приложения, охватывающие более 29 языков помимо китайского и английского
• Разработчики, оценивающие альтернативу DeepSeek-R1 для задач рассуждения через QwQ

Не лучший выбор для: команд, отдающих приоритет самой низкой стоимости API или максимальной простоте развертывания с использованием одной модели

Сравнение контекстного окна: Какая модель обрабатывает самые длинные документы?

Контекстное окно — это максимальный объем текста, который модель может обработать за одно взаимодействие, измеряемый в токенах. В этом аспекте Kimi от Moonshot AI обладает структурным преимуществом перед DeepSeek и Qwen, которое не может нивелировать ни одна другая метрика в данной статье.

Стандартное окно контекста Kimi составляет 128 тыс. токенов, при этом режим лонг-контекста, позиционируемый для задач по обработке документов, поддерживает до 1 миллиона токенов. На практике 1 миллион токенов охватывает примерно 700 000 слов: полный архив судебных дел, целую академическую диссертацию, расширенный репозиторий программного обеспечения или полный исследовательский корпус, передаваемый модели за один запрос. GPT-4o ограничен 128 тыс. токенов, что соответствует примерно 96 000 слов или около 350 страницам текста.

Непосредственные последствия для рабочих процессов обработки документов таковы: если вашему приложению необходимо обрабатывать 600-страничный договор вместе с 50-страничной историей правок или полный корпус стенограмм допросов, Kimi — единственная модель в этой статье с архитектурой, способной обработать это за один проход.

Честное предостережение: показатель в 1 млн токенов у Moonshot AI — это маркетинговый максимум, а не подтвержденный независимыми экспертами надежный рабочий предел. Качество может снижаться по мере приближения моделей к своим лимитам контекста — это явление задокументировано у всех лонг-контекстных LLM. Различие между маркетинговым максимумом и надежным рабочим диапазоном имеет значение для промышленного внедрения. Организациям следует протестировать свои конкретные объемы документов и оценить качество выходных данных при масштабировании, прежде чем рассматривать 1 млн токенов как гарантированный рабочий предел.

Для приложений, работающих в пределах 128 тыс. токенов, все четыре модели в этой таблице функционально идентичны по длине контекстного окна. Основными факторами отличия становятся производительность в бенчмарках, стоимость и доступность открытых весов.

Производительность в бенчмарках: Как эти модели оцениваются друг против друга

В стандартизированных бенчмарках DeepSeek-V3 и Qwen2.5-72B не уступают GPT-4o в задачах на общие знания и программирование, в то время как DeepSeek-R1 составляет конкуренцию модели логического рассуждения o1 от OpenAI в решении математических задач. С 2023 года китайские модели значительно сократили разрыв с западными аналогами по этим показателям.

Бенчмарки предоставляют стандартизированные оценки для сравнения в контролируемых условиях, однако производительность в реальных условиях может отличаться от результатов тестов. Модель, показавшая высокие результаты в MMLU, все равно может работать хуже в вашей конкретной области или задаче. Используйте показатели бенчмарков как ориентир: высокая производительность коррелирует с общими способностями, но перед принятием решений об интеграции обязательно проверьте модель на ваших реальных рабочих нагрузках.

Одно важное отличие: прямое сравнение моделей для рассуждений (DeepSeek-R1, QwQ) с инструктивными моделями (DeepSeek-V3, Qwen2.5) на математических бенчмарках не является корректным сравнением. Модели для рассуждений специально созданы для этих задач и будут показывать более высокие результаты. Колонка «Тип модели» в таблице ниже наглядно это демонстрирует.

Результаты бенчмарков взяты из официальных технических отчетов: технический отчет DeepSeek-V3 (arXiv:2412.19437), технический отчет DeepSeek-R1 (arXiv:2501.12948), технический отчет Qwen2.5, системная карта OpenAI GPT-4o. Показатели отражают результаты по состоянию на начало 2025 года. Возможности моделей ИИ стремительно развиваются. Перед сравнением характеристик ознакомьтесь с официальными техническими отчетами и актуальными таблицами лидеров.

Несколько выводов из этих данных заслуживают внимания. DeepSeek-R1 набирает 97,3% в MATH-500, превосходя GPT-4o с его 74,6% со значительным отрывом. Именно этот разрыв наиболее явно демонстрирует преимущества архитектуры модели рассуждений. DeepSeek-V3 и Qwen2.5-72B показывают результаты, идентичные GPT-4o в MMLU с учетом погрешности округления, подтверждая, что китайские модели с инструкциями достигли паритета в производительности по бенчмаркам общего знания. QwQ представляет собой конкурентоспособную альтернативу DeepSeek-R1 в задачах рассуждения, набирая более высокие баллы, чем GPT-4o в MATH и GPQA, что делает его жизнеспособным вариантом для команд, предпочитающих экосистему Qwen.

Qwen2.5-72B продемонстрировал(а) результаты в бенчмарках, конкурирующие с Llama 3.1-70B от Meta, предыдущим лидером по производительности среди моделей с открытым весом, а в некоторых случаях превосходящие его. Это делает китайские модели с открытым весом серьезными альтернативами для самостоятельного развертывания.

На бенчмарках по программированию и математическому мышлению DeepSeek-R1 конкурентоспособен с Claude 3.5 Sonnet. Для задач, требующих тонкого следования инструкциям и креативного письма, Claude сохраняет преимущества, которые не проявляются явно в этих категориях бенчмарков.

Moonshot AI не публиковала стандартизированные результаты бенчмарков в рамках MMLU/MATH/GPQA. Оценка возможностей Kimi опирается прежде всего на ее преимущества в области обработки лонг-контекста, а не на эти стандартные метрики.

Статус открытого исходного кода и опционы для самостоятельного хостинга

DeepSeek выпускает веса своих моделей под лицензией MIT — самый разрешительный вариант с открытыми весами среди трех. Qwen предлагает модели с открытыми весами под лицензиями Apache 2.0 и Qwen License. Moonshot AI вообще не выпускает загружаемые веса.

Различие между «открытым исходным кодом» (open source) и «открытым весом» (open weight) имеет значение для разработчиков при принятии решений о развертывании. Когда модель имеет открытый вес, разработчики могут загрузить параметры модели и запускать их локально, дообучать на собственных данных или развертывать без затрат на API. Это не означает, что методология обучения полностью воспроизводима или что выпущена полная инфраструктура для обучения. Ни одна из трех моделей не является полностью с открытым исходным кодом в смысле GNU. DeepSeek и Qwen выпускают веса моделей под определенными лицензиями, а не полные конвейеры обучения.

И DeepSeek, и Qwen публикуют веса своих моделей на Hugging Face — основной платформе дистрибуции ИИ-моделей с открытым весом. Hugging Face — это платформа и репозиторий моделей, а не китайская ИИ-лаборатория, на которой размещаются модели от разработчиков со всего мира.

Примечания к лицензии: MIT-лицензия DeepSeek разрешает свободное коммерческое использование без ограничений. Лицензия Qwen разрешает развертывание с открытым весом, но ограничивает использование для сервисов с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц; Apache 2.0 применима к некоторым меньшим вариантам Qwen. Kimi от Moonshot AI доступен только через API, без возможности загрузки весов.

Самостоятельное размещение DeepSeek: Дистиллированные, меньшие версии DeepSeek-R1 (7B, 14B, 32B параметров) работают на потребительских GPU; полная модель с 671B параметрами требует корпоративной инфраструктуры с несколькими GPU. Фреймворки для инференса, такие как Ollama или vLLM, поддерживают локальное развертывание. Полная документация доступна в репозитории DeepSeek на Hugging Face).

Локальный запуск Qwen: версии 7B работают на потребительских GPU с 16 ГБ VRAM; модели от 14B до 32B требуют конфигураций GPU уровня рабочих станций; моделям 72B необходима серверная инфраструктура с несколькими GPU. Веса моделей доступны через Qwen на Hugging Face для всех вариантов размера.

Для организаций с требованиями к конфиденциальности данных локальное развертывание моделей DeepSeek или Qwen с открытым весом полностью устраняет опасения по поводу суверенитета данных в облаке, поскольку данные никогда не покидают вашу инфраструктуру.

Тарифы API и географический доступ

Тарифы API могут меняться. Все приведенные ниже цифры отражают общедоступные тарифы на начало 2025 года. Проверьте актуальные цены на официальных страницах API документация перед принятием решений об интеграции.

По состоянию на начало 2025 года DeepSeek-V3 предлагает самые низкие опубликованные цены на API среди трех моделей — примерно 0,27 $ за миллион входных токенов, что почти в 18 раз дешевле, чем у GPT-4o (5,00 $ за миллион входных токенов). Именно эта разница в стоимости является основным финансовым стимулом интереса разработчиков к китайским LLM как к альтернативе OpenAI по затратам.

Для получения полной информации о тарифных планах Kimi API и оптимизации затрат см. Moonshot Kimi API Pricing 2026: Plans and Cost Guide.

Все цены указаны по состоянию на начало 2025 года. Проверьте данные перед интеграцией.

DeepSeek предлагает бесплатный уровень API с ограничениями по скорости через platform.deepseek.com. Чат-интерфейс на chat.deepseek.com можно использовать бесплатно без затрат на API. Для Qwen текущие цены API DashScope варьируются в зависимости от размера модели и региона. Обратитесь непосредственно в Alibaba Cloud DashScope (dashscope.aliyun.com), так как цены Alibaba Cloud могут различаться в зависимости от уровня учетной записи и корпоративных контрактов. Цены на API Kimi, тарифы за токен доступны на platform.moonshot.cn. Цифры не были подтверждены для прямого включения.

Сравнение стоимости $0,27 и $5,00 за входные токены демонстрирует 18-кратное снижение затрат для DeepSeek-V3 по сравнению с GPT-4o при эквивалентных объемах токенов. Для высокопроизводительных приложений, обрабатывающих миллионы токенов ежедневно, эта разница становится существенной при масштабировании.

Географический доступ

DeepSeek API: По состоянию на начало 2025 года платформа platform.deepseek.com доступна на международном уровне без географических ограничений. API-ключи можно получить с помощью стандартной регистрации по электронной почте из-за пределов Китая. Интерфейс чата на chat.deepseek.com также доступен во всем мире. Перед созданием промышленных интеграций проверьте текущую доступность на платформе platform.deepseek.com, так как условия доступа могут измениться.

Moonshot AI / Kimi: По состоянию на начало 2025 года kimi.ai доступен на международном уровне в некоторых регионах, хотя надежность доступа варьируется. Для стабильного доступа в определенных регионах за пределами Китая может потребоваться VPN. API Kimi по адресу platform.moonshot.cn доступен для разработчиков по всему миру. Международным пользователям следует проверять текущую доступность непосредственно на kimi.ai, поскольку эта модель является наиболее подверженной изменениям в доступе из трех.

Qwen / DashScope: API DashScope доступен на международном уровне через глобальную инфраструктуру Alibaba Cloud. Региональные опционы размещения данных доступны через глобальные облачные регионы Alibaba, что означает, что корпоративные пользователи могут потенциально настраивать развертывания, которые сохраняют данные за пределами Китая, продолжая использовать модели Qwen.

Конфиденциальность, цензура и безопасность данных

Все три модели применяют фильтры контента в соответствии с китайскими регламентами в области генеративного ИИ. Это поведение реально, документировано и заслуживает тщательной оценки, но оно затрагивает узкую категорию политически чувствительных тем, а не типичные рабочие нагрузки разработчиков или предприятий.

«Временные меры по управлению сервисами генеративного искусственного интеллекта» Китая (вступившие в силу 15 августа 2023 года), администрируемые Администрацией киберпространства Китая (CAC), требуют, чтобы результаты работы сервисов ИИ соответствовали основным социалистическим ценностям, и запрещают контент, подрывающий государственную власть. Это нормативное требование определяет логику фильтрации контента во всех трех моделях при доступе через их официальные облачные API.

Что подвергается цензуре: Все три модели применяют контентные фильтры, которые ограничивают политически чувствительные темы, включая Тяньаньмэнь Square, независимость Тайваня и критику китайского политического руководства. Это поведение является последовательным во всех официальных развертываниях API и задокументировано независимыми исследователями, изучающими политики контента китайских LLM.

Что обычно не подвергается цензуре: задачи по написанию кода, анализ деловой документации, научные исследования, математические рассуждения, запросы общего характера и помощь в профессиональном написании текстов, как правило, не вызывают срабатывания фильтров контента. Для подавляющего большинства сценариев использования разработчиками и предприятиями (разработка программного обеспечения, анализ данных, автоматизация обслуживания клиентов, суммирование контента), фильтры контента не будут задействованы.

Здесь крайне важно различие между использованием API и собственным хостингом (self-hosted). Фильтры контента применяются к облачному доступу через API у всех трех провайдеров. Развертывание моделей с открытыми весами (DeepSeek и Qwen) на собственных мощностях осуществляется в вашей собственной инфраструктуре и не подлежит фильтрации контента на уровне API. Организациям, которым требуется неограниченный вывод по чувствительным темам, следует рассмотреть возможность локального развертывания моделей с открытыми весами вместо использования облачного API.

Конфиденциальность данных по китайскому законодательству: Облачные API всех трех моделей работают в соответствии с китайским законодательством о суверенитете данных. Данные, обрабатываемые через эти облачные API, могут подпадать под запросы китайского правительства в соответствии с применимым законодательством. Этот аспект по своему характеру сопоставим, но не по юрисдикции, с вопросами суверенитета данных, которые применимы к облачным API, расположенным в США, в рамках правовой системы США. Организациям с жесткими требованиями к месту хранения данных следует оценить это в контексте своих обязательств по соблюдению нормативных требований.

Локальное развертывание моделей с открытыми весами DeepSeek или Qwen полностью устраняет опасения относительно суверенитета данных в облаке, так как данные остаются внутри собственной инфраструктуры организации. Для корпоративных команд с нормативными требованиями к обработке данных это рекомендуемый путь для первоочередного рассмотрения.

Для большинства инструментов разработки, внутренних приложений для повышения продуктивности и обработки неконфиденциальных документов практический риск для данных при использовании китайских облачных API на базе ИИ сопоставим с рисками других сторонних API-сервисов. Корпоративным командам в сферах здравоохранения, финансов или государственного управления следует провести дополнительную комплексную проверку с учетом специфики их нормативно-правовой базы.

Описанные выше аспекты конфиденциальности данных и соблюдения нормативных требований носят исключительно ознакомительный характер и не являются юридической консультацией. Организациям в регулируемых отраслях следует проконсультироваться с квалифицированным юристом перед развертыванием моделей ИИ из любой юрисдикции.

Какую китайскую модель ИИ выбрать?

Лучшая китайская модель ИИ в 2025 году зависит от ваших конкретных задач. Выбирайте DeepSeek, если вам нужна самая низкая стоимость API, лучшие показатели в кодинге и логических рассуждениях, а также максимальная гибкость развертывания благодаря открытым весам под лицензией MIT. Выбирайте Moonshot AI / Kimi для приложений, требующих обработки документов объемом более 128 000 токенов. Выбирайте Qwen для мультимодальных возможностей, поддержки более чем 29 языков или корпоративного развертывания через Alibaba Cloud.

Матрица принятия решений по вариантам использования

Выбирайте DeepSeek, если...

Стоимость является ключевым фактором, вам нужны веса моделей с открытым исходным кодом под лицензией MIT для максимальной гибкости развертывания, или ваш сценарий использования сосредоточен на программировании и математических рассуждениях. DeepSeek-V3 — это наиболее оптимальный вариант для начала работы большинства разработчиков, впервые оценивающих китайские LLM. Она обеспечивает производительность уровня GPT-4o в бенчмарках MMLU и HumanEval при стоимости API примерно в 18 раз ниже и не накладывает лицензионных ограничений на коммерческое использование. Переходите на DeepSeek-R1 именно в тех случаях, когда задачи требуют многошаговых рассуждений, сложной математики или высокой логической нагрузки, где обработка «цепочки рассуждений» (chain-of-thought) оправдывает дополнительные задержки и затраты.

Выбирайте Moonshot AI / Kimi, если...

Вашему приложению необходимо обрабатывать документы, базы кода или исследовательские корпуса объемом более 128 тыс. токенов за один запрос. Ни одна другая модель, рассмотренная здесь, не приближается к заявленной Kimi возможности контекста в 1 млн токенов. Компромиссы реальны: Kimi — это закрытая модель без варианта с открытыми весами, ее общая производительность в бенчмарках отстает от DeepSeek и Qwen в стандартных оценках, а географический доступ для пользователей за пределами Китая менее надежен, чем у двух других моделей. Соглашайтесь на эти компромиссы только в том случае, если требование лонг-контекста является принципиальным.

Выбирайте Qwen, если...

Вашему приложению требуются мультимодальные возможности, многоязычная поддержка более чем 29 языков или корпоративное развертывание с гарантиями SLA Alibaba Cloud и настраиваемым размещением данных. QwQ — это модель Qwen для логического вывода, альтернатива DeepSeek-R1, конкурентоспособная на бенчмарках по математике и логике для команд, предпочитающих экосистему Alibaba или желающих избежать концентрации у одного поставщика. Широкий спектр моделей Qwen, охватывающий Qwen2.5, QwQ, Qwen-VL, Qwen-Audio и Qwen-Coder, не имеет себе равных среди представленных здесь конкурентов.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1?

DeepSeek-V3 — это универсальная модель для выполнения инструкций, которая напрямую следует указаниям пользователя, обеспечивая быстрые ответы, подходящие для написания текстов, программирования и выполнения повседневных задач. DeepSeek-R1 — это модель для рассуждений, которая перед ответом формирует видимые шаги «цепочки рассуждений» (chain-of-thought), что делает её значительно более эффективной в математических вычислениях, логике и решении сложных многошаговых задач. DeepSeek-R1 не является универсальной заменой V3. Используйте R1, когда задача требует именно многоступенчатого логического вывода. Что касается стоимости, использование V3 обходится примерно в 0,27 $ за миллион входных токенов против примерно 0,55 $ за миллион для R1.

Безопасно ли использовать DeepSeek?

Облачный API DeepSeek работает в соответствии с китайским законодательством о суверенитете данных, что означает, что данные, обрабатываемые через API, могут подпадать под запросы правительства Китая в рамках применимых правовых норм. Контент-фильтры применяются к политически чувствительным темам, включая Тяньаньмэнь Square и независимость Тайваня. Для большинства коммерческих сценариев использования, таких как написание кода, анализ документов и деловая переписка, эти фильтры не будут задействованы, а фактический риск для данных сопоставим с другими сторонними API-сервисами. Организациям со строгими требованиями к локализации данных следует рассмотреть возможность самостоятельного развертывания моделей DeepSeek с открытыми весами, что полностью устраняет опасения, связанные с облачными данными.

Могу ли я использовать Moonshot AI / Kimi за пределами Китая?

По состоянию на начало 2025 года kimi.ai доступен на международном уровне в некоторых регионах, хотя надежность доступа варьируется в зависимости от местоположения и для стабильного использования за пределами Китая может потребоваться VPN. Kimi API для разработчиков доступен на platform.moonshot.cn с международной регистрацией. Напротив, API DeepSeek на platform.deepseek.com доступен во всем мире без географических ограничений, а DashScope API от Qwen доступен через глобальную инфраструктуру Alibaba Cloud. Проверяйте актуальную доступность непосредственно на kimi.ai, так как ситуация с международным доступом Moonshot AI активно развивается.

Является ли Qwen проектом с открытым исходным кодом? Можно ли его скачать?

Да. Веса моделей Qwen доступны для скачивания на Hugging Face по адресу huggingface.co/Qwen, охватывающие модели от 0,5 млрд до 72 млрд+ параметров. Условия лицензирования различаются: младшие варианты используют Apache 2.0 (разрешающее коммерческое использование), в то время как более крупные и новые варианты используют лицензию Qwen, которая ограничивает развертывание для сервисов с более чем 100 миллионами ежемесячных активных пользователей. Для большинства команд разработчиков, ограничение MAU (ежемесячных активных пользователей) применяться не будет. Moonshot AI / Kimi не предлагает скачиваемых весов и предоставляет только доступ по API.

Какая китайская ИИ-модель имеет самый дешевый API?

По состоянию на начало 2025 года DeepSeek-V3 предлагает самые низкие опубликованные цены на API — примерно 0,27 доллара за миллион входных токенов, что почти в 18 раз дешевле, чем 5,00 долларов за миллион входных токенов у GPT-4o. DeepSeek также предлагает бесплатный уровень API с ограничениями частоты запросов через platform.deepseek.com. Перед интеграцией проверьте текущие тарифы на API-платформе DeepSeek, так как цены могут измениться. Цены на DashScope от Qwen и API Kimi требуют проверки официальной документации для получения актуальных данных.

Почему DeepSeek вызвал обвал акций Nvidia?

Выпуск DeepSeek-R1 в январе 2025 года продемонстрировал производительность на уровне GPT-4o по ИИ-бенчмаркам при заявленной стоимости обучения около 5,6 миллиона долларов США, согласно техническому отчету DeepSeek, по сравнению с сотнями миллионов, предположительно потраченных на сопоставимые западные модели. Это вызвало серьезные вопросы о том, являются ли предположения индустрии ИИ о необходимости масштабных инвестиций в GPU действительно необходимыми. Акции Nvidia упали примерно на 17% 27 января 2025 года, сократив рыночную капитализацию примерно на 600 миллиардов долларов США. Независимые исследователи спорят, учитывает ли цифра в 5,6 миллиона долларов все затраты на инфраструктуру, но даже после корректировки дифференциал эффективности, подразумеваемый подходом DeepSeek, является существенным.

Что такое модель QwQ от Qwen?

QwQ — это рассуждающая модель Qwen, прямой ответ Alibaba на DeepSeek-R1. Как и DeepSeek-R1, QwQ генерирует цепочку рассуждений (chain-of-thought) перед выдачей окончательных ответов, что делает её значительно мощнее стандартных инструктивных моделей в решении математических, логических и сложных аналитических задач. QwQ-32B демонстрирует показатели на уровне DeepSeek-R1 в бенчмарках MATH и GPQA. QwQ является частью семейства моделей Qwen и не является самостоятельным продуктом. Она доступна в формате модели с открытыми весами на Hugging Face наряду с Qwen2.5, Qwen-VL, Qwen-Audio и Qwen-Coder. Эта параллель между QwQ и DeepSeek-R1 отсутствует в большинстве сравнительных обзоров китайских ИИ-моделей от конкурентов.

Какая китайская ИИ-модель лучше всего подходит для задач программирования?

DeepSeek-V3 и DeepSeek-Coder лидируют в бенчмарках программирования HumanEval среди трех представленных здесь моделей. DeepSeek-V3 набирает 82,6% в HumanEval, конкурируя с 90,2% у GPT-4o, в то время как DeepSeek-R1 достигает 92,6% в том же бенчмарке. Qwen-Coder предлагает сопоставимую производительность кодирования с возможностью самостоятельного развертывания для команд, которым необходим контроль над инфраструктурой. У Moonshot AI / Kimi нет специализированной модели для программирования, но ее лонг-окно контекста полезно для анализа больших баз кода, где ограничением является длина документа, а не чистые способности к написанию кода.

Есть ли цензура в Moonshot AI?

Да. Как и все китайские модели ИИ, работающие в соответствии с правилами Китая о генеративном ИИ (CAC), Kimi от Moonshot AI применяет контентные фильтры, которые ограничивают политически чувствительные темы, включая Тяньаньмэнь Square, независимость Тайваня и критику китайского политического руководства. Для коммерческого использования в области продуктивности, программирования и анализа документов эти фильтры, скорее всего, не будут срабатывать. Пользователям, которым нужен неограниченный вывод по чувствительным политическим темам, следует рассмотреть альтернативы с самостоятельным размещением (self-hosted) и открытым весом (open-weight). DeepSeek и Qwen предлагают такой путь, хотя развернутые самостоятельно системы могут по-прежнему проявлять некоторые обусловленные тенденции поведения из данных предварительного обучения.

Как китайские модели ИИ сравниваются с ChatGPT?

По состоянию на начало 2025 года модели DeepSeek-V3 и Qwen2.5-72B сопоставимы с GPT-4o в бенчмарках MMLU (общие знания) и HumanEval (написание кода) с разницей всего в несколько процентных пунктов. DeepSeek-R1 конкурирует с логической моделью o1 от OpenAI в тесте MATH-500, набрав 97,3% против 74,6% у GPT-4o в этом конкретном испытании. Китайские модели предлагают существенно более низкую стоимость API: DeepSeek-V3 — 0,27 доллара за 1 млн входных токенов против 5,00 долларов у GPT-4o. Основными областями, в которых GPT-4o сохраняет преимущества, являются точное следование нюансам инструкций в пограничных случаях, качество творческого письма, ограничения контент-фильтров для деликатных тем, а также профиль доверия и соответствия нормативным требованиям, имеющий важное значение в определенных корпоративных контекстах.

Связанные материалы

• Kimi K3: флагманская модель рассуждений Moonshot AI)
• Что такое Kimi K2? Модель мышления Moonshot AI с открытыми весами)
• Moonshot AI: обзор компании и руководство по продукту Kimi)
• Moonshot Kimi API Pricing 2026: тарифы и руководство по стоимости)
• Что такое Kimi AI? Руководство по Moonshot AI)
• MOONSHOTUSDT Бессрочные фьючерсы на Bybit)