Moonshot AI проти DeepSeek проти Qwen: Порівняння 2025 року

Останнє оновлення: липень 2025 року. Ця стаття охоплює технології, що стрімко розвиваються. Версії моделей, ціни та доступність могли змінитися з моменту публікації.

На цій сторінці:

• Швидке порівняння: Moonshot AI проти DeepSeek та Qwen
• Що таке Moonshot AI?
• Що таке DeepSeek?
• Що таке Qwen?
• Порівняння контекстного вікна
• Продуктивність у бенчмарках
• Статус відкритого коду та можливості для самостійного хостингу
• Ціни на API та географічний доступ
• Конфіденційність, цензура та безпека даних
• Яку китайську модель ШІ варто обрати?
• FAQ

У січні 2025 року випуск DeepSeek-R1 коштував Nvidia приблизно 600 мільярдів доларів ринкової капіталізації за один торговельний день. Ця подія поставила серйозне запитання: якщо китайська лабораторія ШІ зможе досягти результатів бенчмарків рівня GPT-4o за частку витрат на навчання порівняно із західними, що ще упускала світова спільнота розробників?

Трьома моделями, що визначають ландшафт китайських LLM у 2025 році, є DeepSeek (深度求索), Moonshot AI (月之暗面) та Qwen (通义千问). Вони не є взаємозамінними. DeepSeek лідирує за економічною ефективністю та гнучкістю відкритих ваг. Продукт Kimi від Moonshot AI має значну перевагу в обробці довгих документів. Qwen охоплює більше сфер, ніж будь-який із конкурентів, завдяки своєму сімейству мультимодальних моделей та корпоративній інфраструктурі.

Станом на початок 2025 року ці три китайські альтернативи ChatGPT відповідають або наближаються до рівня продуктивності GPT-4o в певних бенчмарках, пропонуючи при цьому вартість API значно нижчу за ціни OpenAI. Розрив між китайськими та західними моделями ШІ значно скоротився за показниками базових можливостей. Відмінності, що залишаються: фільтри контенту, резидентність даних, доступність відкритих ваг та розмір контекстного вікна. Саме ці аспекти охоплює дане порівняння.

Ця стаття розглядає всі три екосистеми за бенчмарками, цінами на API, можливостями контекстного вікна, статусом відкритого коду, географічним доступом та аспектами конфіденційності, а потім зіставляє кожну модель зі сценаріями використання, де вона справді перемагає.

Торгівля MOONSHOT на Bybit: Оскільки популярність Moonshot AI зростає разом із DeepSeek та Qwen, трейдери криптовалют стежать за цією сферою — Bybit пропонує безстрокові ф’ючерси MOONSHOTUSDT для тих, хто зацікавлений у торгівлі токеном MOONSHOT. Дивіться також торгівлю IPO Moonshot AI на Bybit.

--- ## Швидке порівняння: Moonshot AI проти DeepSeek проти Qwen

Ось як Moonshot AI, DeepSeek і Qwen виглядають у порівнянні за показниками, що мають найбільше значення для розробників та корпоративних користувачів у 2025 році.

У розділах нижче детально розглядається кожна модель, після чого проводиться їхнє порівняння за бенчмарками, цінами та відповідністю сценаріям використання.

Що таке Moonshot AI?

Moonshot AI (月之暗面) — це пекінський ШІ-стартап, заснований у 2023 році, найбільш відомий завдяки Kimi: своєму Лонг-контекстному ШІ-асистенту та API-продукту, здатним обробляти до 1 мільйона токенів за один запит. Основна теза компанії полягає в тому, що екстремальна довжина вікна контексту є найбільш незаповненою прогалиною в можливостях на сучасному ринку LLM, і Kimi побудований саме навколо цієї ставки.

Для отримання повного огляду компанії та дорожньої карти продукту див. Moonshot AI: огляд компанії та посібник із продукту Kimi.

Довідкова інформація про компанію та продукт Kimi

Moonshot AI була заснована у 2023 році Яном Чжилінем, доктором філософії (PhD), випускником Університету Карнегі-Меллона та Університету Цінхуа, який раніше мав досвід дослідницької роботи в Google Brain. Назва компанії буквально перекладається як «Темна сторона Місяця» (月之暗面), хоча більшість користувачів знають її завдяки споживчому продукту Kimi.

Kimi — це назва продукту, яка охоплює як інтерфейс чат-бота, так і API для розробників. За ним стоїть компанія Moonshot AI. Ця відмінність є важливою, оскільки багато користувачів шукають «Kimi AI», не знаючи, що розробником є Moonshot AI, а деякі англомовні джерела використовують ці назви як взаємозамінні. Чат-бот Kimi доступний за адресою kimi.ai; доступ до API для розробників надається через Платформу Kimi API на platform.moonshot.cn.

Moonshot AI залучила значне фінансування від інвесторів, зокрема Alibaba, Sequoia China (HongShan) та Tencent, досягнувши приблизної оцінки у 2,5–3+ мільярди доларів США станом на 2024 рік. Це фінансування відображає значну довіру інституційних інвесторів до стратегії спеціалізації на довгому контексті.

Можливості та технічні сильні сторони

Стандартне вікно контексту Kimi становить 128 тис. токенів, із режимом Лонг-контексту, що позиціонується до 1 мільйона токенів для завдань з обробки документів. Вікно контексту — це максимальний обсяг тексту, який модель може опрацювати за одну взаємодію, що вимірюється в токенах, із приблизним співвідношенням 0,75 слова на токен як робочим коефіцієнтом для розрахунку.

Практично, 1 мільйон токенів означає, що ви можете передати до одного виклику API весь архів юридичних справ, дослідницький корпус обсягом 700 сторінок або великий репозиторій програмного забезпечення. GPT-4o підтримує до 128 тис. токенів, що дозволяє впоратися з більшістю повсякденних завдань, але не вистачає для обробки повних документів у великих масштабах. Спеціально для аналізу довгих документів, контекстне вікно Kimi надає йому структурну перевагу, якої не має жодна інша модель у цій статті.

Сфери, де Kimi справді демонструє виняткові результати, включають юридичний аналіз з використанням багатьох документів, огляд академічної літератури, глибоке розуміння кодової бази та робочі процеси обробки PDF. Moonshot AI наголосила на продуктивності китайською мовою як на пріоритеті дизайну. Kimi було створено насамперед для користувачів, що спілкуються китайською, і команда інвестувала в якість обробки китайської мови (NLP), хоча стандартизовані публічні бенчмарки для завдань китайської NLP є обмеженими.

Для повного технічного огляду Kimi K3, див. Kimi K3: Флагманська модель міркувань від Moonshot AI.

Одне важливе застереження: показник у 1 мільйон токенів Moonshot AI — це заявлений маркетинговий максимум. Якість стабільної роботи при екстремальній довжині контексту може погіршуватися в міру того, як модель наближається до цих лімітів. Різниця між маркетинговим максимумом і робочим діапазоном надійності актуальна і тут, тому організаціям слід протестувати власні обсяги документів перед впровадженням у промислову експлуатацію.

Обмеження та географічний доступ

Kimi — це закрита, пропрієтарна модель. Не існує версії з відкритими вагами: розробники повинні використовувати API. Це найсуттєвіший структурний недолік Moonshot AI порівняно з DeepSeek та Qwen, оскільки це унеможливлює розгортання на власних серверах, доналаштування на пропрієтарних даних і будь-який шлях до зменшення залежності від постачальника.

На стандартних бенчмарках, зокрема MMLU, HumanEval та MATH, Moonshot AI не опублікував результатів, які відповідають фреймворку MMLU/MATH/GPQA, використаному DeepSeek та Qwen у їхніх технічних звітах. Загальна ефективність на бенчмарках поступається обом конкурентам за показниками, для яких існують дані.

Географічний доступ для міжнародних користувачів станом на початок 2025 року є нестабільним. Інтерфейс чату kimi.ai доступний у деяких міжнародних регіонах, проте надійність доступу варіюється, а в певних локаціях може знадобитися VPN. Kimi API за адресою platform.moonshot.cn доступний для розробників, хоча реєстрація для акаунтів за межами Китаю може вимагати додаткових кроків. Перевіряйте актуальну доступність безпосередньо на kimi.ai, оскільки вона може змінюватися в міру міжнародного розширення Moonshot AI.

Kimi не має спеціалізованого варіанту моделі для програмування, на відміну від DeepSeek-Coder та Qwen-Coder. Його Лонг контекстне вікно допомагає в аналізі бази коду, проте це не найкращий інструмент, коли пріоритетом є продуктивність у бенчмарках програмування.

Для кого найкраще підходить Moonshot AI?

• Розробникам і дослідникам, які обробляють документи довжиною понад 64 тис. токенів за один запит
• Застосунки китайською мовою, де першочерговим завданням є аналіз довгоформатних документів
• Команди, що створюють робочі процеси документного інтелекту над юридичними, академічними або дослідницькими корпусами

Не найкраще підходить для: команд, яким потрібне розгортання моделей з відкритими вагами, найнижча вартість API, спеціалізовані моделі для кодування або мультимодальні можливості

Що таке DeepSeek?

DeepSeek (深度求索) стала найбільш обговорюваною лабораторією ШІ у світі в січні 2025 року, коли її модель R1 продемонструвала результати в бенчмарках на рівні GPT-4o при витратах на навчання, що становлять лише частку від вартості навчання західних аналогів. Ця подія змінила уявлення про те, скільки обчислювальних ресурсів потрібно для створення ШІ передового рівня.

Історія компанії та технологічний прорив у січні 2025 року

deepseek.com було засновано у 2023 році в Ханчжоу Лян Веньфен, який також співзаснував High Flyer Quant (幻方科技), провідний китайський кількісний хедж-фонд. Таке походження надає DeepSeek незвичайне поєднання: доступ до значних обчислювальних ресурсів GPU та культуру кількісного мислення на системному рівні, що безпосередньо проявляється в підходах лабораторії до ефективності моделей.

27 січня 2025 року акції Nvidia впали приблизно на 17% за один торговий день, втративши близько 600 мільярдів доларів ринкової капіталізації, після публічного випуску DeepSeek-R1. Основна причина: у технічному звіті DeepSeek стверджується, що V3 було навчено приблизно за 5,6 мільйона доларів витрат на обчислення, порівняно з сотнями мільйонів, які, за повідомленнями, витрачаються на порівнянні західні моделі. Незалежні дослідники поставили під сумнів, чи враховує ця цифра всі витрати на інфраструктуру, але навіть із коригуваннями різниця в ефективності є суттєвою. Ця подія викликала справжні питання щодо того, чи потребують припущення галузі ШІ щодо витрат на GPU перегляду.

Підхід Ліанга Венфенга до розробки моделей, зосереджений на ефективності та керований дослідженнями, виглядає як філософська рушійна сила, що лежить в основі цих результатів.

Сімейство моделей DeepSeek

DeepSeek випустила кілька варіантів моделей, призначених для різних завдань. Основними поточними моделями є DeepSeek-V3 (універсальна інструктивна модель, випущена у грудні 2024 року), DeepSeek-R1 (модель для міркувань, випущена у січні 2025 року), DeepSeek-Coder (спеціалізована для генерації коду) та DeepSeek-VL (для завдань зору та мови). Розуміння різниці між V3 та R1 є найпоширенішим пробілом у знаннях серед розробників, які оцінюють цю екосистему.

DeepSeek-V3 проти DeepSeek-R1: У чому різниця?

DeepSeek-R1 — це модель міркувань: вона генерує проміжні кроки "ланцюжка думок", які видимі користувачеві, перед тим як надати остаточну відповідь. Цей процес робить R1 потужнішою для завдань з математичних міркувань та логіки, але повільнішою, ніж V3, для повсякденних завдавань. DeepSeek-R1 НЕ є загальною заміною для V3. Обирайте R1 спеціально тоді, коли завдання вимагає багатоетапних міркувань, складної математики або важких логічних проблем. Використовуйте V3 для всього іншого.

DeepSeek-R1 досягла своїх можливостей міркувань за допомогою навчання з підкріпленням, не покладаючись на великі обсяги даних людського зворотного зв'язку (RLHF). Цей підхід до навчання, якщо він буде підтверджений у великих масштабах, свідчить про те, що високопродуктивні моделі міркувань можуть бути створені ефективніше, ніж передбачалося раніше.

Архітектура: Як суміш експертів пояснює ефективність витрат DeepSeek

DeepSeek-V3 використовує архітектуру "Суміш експертів" (MoE): дизайн, де модель поділена на спеціалізовані підмережі, які називаються експертами, при цьому для кожного окремого входу активується лише частина цих експертів. Така розріджена активація зменшує обчислювальні витрати, зберігаючи при цьому продуктивність за бенчмарками, яка відповідає щільнішим моделям. Усі три моделі побудовані на трансформерній архітектурі, але реалізація MoE від DeepSeek є основним поясненням її приросту ефективності. Технічний звіт DeepSeek стверджує, що V3 досягла результатів за бенчмарками на рівні GPT-4o при витратах на навчання приблизно 5,6 мільйона доларів США. Qwen також пропонує варіанти MoE у своїй родині моделей, що забезпечує їй подібні переваги в ефективності для певних конфігурацій розгортання.

Сильні сторони, слабкі сторони та статус відкритого коду

DeepSeek випускає ваги своїх моделей як open-weight під ліцензією MIT, що є найбільш ліберальним варіантом серед трьох моделей. Ваги моделей для DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 та DeepSeek-Coder можна завантажити з DeepSeek на Hugging Face. Дистильовані менші версії DeepSeek-R1 (7B, 14B та 32B параметрів) працюють на споживчих GPU; повна модель на 671B параметрів потребує мульти-GPU інфраструктури корпоративного рівня. Фреймворки для інференсу, такі як Ollama або vLLM, підтримують локальне розгортання менших варіантів.

Сильні сторони DeepSeek:

• Найнижчі опубліковані ціни на API серед трьох моделей (~$0,27/млн вхідних токенів для V3)
• Ліцензія MIT без обмежень на комерційне використання
• Високі показники в тестах на написання коду та математичне мислення
• Велика спільнота відкритого коду з активним впровадженням
• Доступний безкоштовний рівень через platform.deepseek.com у межах встановлених лімітів

Слабкі сторони DeepSeek:

• Фільтри контенту застосовуються до політично чутливих тем відповідно до нормативних вимог Китаю
• Дані хмарного API підпадають під дію китайського законодавства про суверенітет даних
• Цифра витрат на навчання у 5,6 млн доларів США з технічного звіту оскаржується незалежними дослідниками
• Відсутня власна родина мультимодальних моделей, що відповідає охопленню Qwen (DeepSeek-VL існує, але не є основним пріоритетом)

Щодо порівняльних тестів із GPT-4o: DeepSeek-V3 не поступається GPT-4o у MMLU та HumanEval, тоді як DeepSeek-R1 складає конкуренцію OpenAI o1 у завданнях на логічне мислення MATH та GPQA при вартості API, нижчій приблизно в 10–18 разів.

Що таке Qwen?

Qwen (通义千问, або Tongyi Qianwen) — це сімейство великих мовних моделей, розроблених Alibaba Group і розповсюджуваних через Alibaba Cloud, що робить її єдиною моделлю в цій статті, яка підтримується великою публічною технологічною компанією, а не незалежною лабораторією штучного інтелекту.

Корпоративне походження: Qwen як продукт Alibaba Cloud

Qwen — це не стартап. Це лінійка продуктів у портфоліо ШІ від Alibaba, побудована на інфраструктурі Alibaba Cloud та розповсюджується через API-платформу DashScope на dashscope.aliyun.com. Ця корпоративна підтримка надає Qwen суттєві переваги при впровадженні на рівні підприємств: гарантії SLA, опціони регіонального зберігання даних у глобальних хмарних регіонах Alibaba та інтеграція з широким стеком корпоративних сервісів Alibaba.

Moonshot AI зосереджується в основному на обробці тексту та документів. Основна сила DeepSeek — це текст, а DeepSeek-VL є візійною версією, але не основним акцентом продукту.

Сімейство моделей Qwen

Мультимодальний ШІ (Штучний Інтелект) — це моделі, здатні обробляти та генерувати різні типи контенту: текст, зображення, аудіо та код, а не лише текст. Сімейство моделей Qwen включає спеціалізовані зорово-мовні, аудіо та кодові варіанти, що робить її найширшою структурно мультимодальною пропозицією серед трьох розглянутих тут екосистем.

Широта сімейства моделей Qwen є її головною відмінною рисою як від Moonshot AI, так і від DeepSeek. Жоден конкурент у цій статті не охоплює стільки модальностей і варіантів використання в межах єдиної скоординованої екосистеми моделей.

QwQ — це модель міркувань від Qwen: прямий аналог від Alibaba до DeepSeek-R1, що має можливості ланцюжка думок (chain-of-thought) для завдань з математики, логіки та складних міркувань. Паралель QwQ/DeepSeek-R1 відсутня у більшості статей конкурентів, що висвітлюють китайський простір ШІ, але це правильний контекст для оцінки цих двох екосистем у завданнях міркувань.

Один важливий момент щодо багатомодальних можливостей: Qwen-VL обробляє зображення плюс мову; Qwen-Audio обробляє аудіо. Базова модель Qwen2.5 не є нативно багатомодальною одночасно за всіма цими модальностями. Коли сценарій використання вимагає обробки зображень, ви використовуєте саме Qwen-VL. Ця структура сімейства моделей є перевагою (спеціалізовані варіанти, створені для конкретних цілей), але це означає, що «використання Qwen для багатомодальних завдань» вимагає вибору правильного варіанта, а не просто загальної моделі.

Вибір апаратного забезпечення для самостійного розгортання: моделі 7B працюють на споживчих GPU з 16 ГБ VRAM; моделі від 14B до 32B потребують конфігурацій робочих станцій із GPU; моделі 72B потребують серверної інфраструктури з кількома GPU. Qwen2.5 була навчена на даних понад 29 мовами, демонструючи особливо високу продуктивність в арабській, французькій, іспанській та німецькій мовах поряд із китайською та англійською.

Статус відкритих ваг, ліцензування та Опціони розгортання

Ваги моделі Qwen доступні на Qwen на Hugging Face) у повному діапазоні розмірів від 0.5B до 72B+. Умови ліцензування різняться залежно від варіанта моделі: менші моделі Qwen використовують Apache 2.0, що дозволяє вільне комерційне використання; більші та новіші варіанти використовують ліцензію Qwen, яка обмежує розгортання для сервісів із понад 100 мільйонами активних користувачів на місяць. Для більшості команд розробників це обмеження не буде застосоване, оскільки воно націлене на гіпермасштабоване комерційне розгортання.

Корпоративне розгортання через API DashScope від Alibaba Cloud забезпечує гарантії SLA, регіональні опціони зберігання даних (включаючи хмарні регіони за межами Китаю) та інструменти відповідності, придатні для регульованих галузей. Самостійне розгортання повністю підтримується через ваги моделей Hugging Face.

Сильні сторони Qwen:

• Найширше сімейство моделей серед трьох екосистем (комп’ютерний зір, аудіо, код, логічне мислення, інструкції)
• Інфраструктура корпоративного розгортання через Alibaba Cloud DashScope
• Висока мультимовна продуктивність для понад 29 мов
• Доступність відкритих ваг у кількох варіантах розміру
• QwQ пропонує потужну модель логічного мислення як альтернативу DeepSeek-R1

Слабкі сторони Qwen:

• Менш виразний наратив навколо окремої флагманської моделі порівняно з історією DeepSeek R1 про підрив ринку
• Корпоративні зв'язки з Alibaba тягнуть за собою ті самі геополітичні та нормативні чинники, що й у інших моделей китайського походження
• Ліцензія Qwen обмежує дуже масштабне комерційне розгортання
• Складність ціноутворення API через DashScope; варіюється залежно від регіону та варіанту моделі

Для кого Qwen підходить найкраще?

• Команди, які потребують мультимодальних можливостей (зображення, аудіо, код) в екосистемі єдиної моделі
• Корпоративні розгортання, що вимагають гарантій SLA та опцій щодо місця зберігання даних через Alibaba Cloud
• Багатомовні застосунки, що охоплюють понад 29 мов, окрім китайської та англійської
• Розробники, які оцінюють альтернативу DeepSeek-R1 для завдань міркування через QwQ

Не найкращий вибір для: команд, які надають перевагу найнижчій можливій вартості API або максимальній простоті розгортання з єдиною моделлю

Порівняння контекстного вікна: Яка модель обробляє найдовші документи?

Контекстне вікно — це максимальний обсяг тексту, який модель може опрацювати за одну взаємодію, вимірюваний у токенах. За цим параметром Kimi від Moonshot AI має структурну перевагу над DeepSeek та Qwen, яку не може компенсувати жодна інша метрика в цій статті.

Стандартне контекстне вікно Kimi становить 128 тис. токенів, з режимом довгого контексту (long-context mode), що просувається до 1 мільйона токенів для завдань обробки документів. Практично 1 мільйон токенів покриває приблизно 700 000 слів: повний архів судових справ, ціла академічна дисертація, розширений репозиторій програмного забезпечення або повний дослідницький корпус, поданий моделі в одному запиті. GPT-4o досягає максимум 128 тис. токенів, що еквівалентно приблизно 96 000 словам або близько 350 сторінкам тексту.

Вплив на робочі процеси обробки документів є прямим: якщо вашому застосунку потрібно обробити 600-сторінковий контракт разом із 50-сторінковою історією змін або повний корпус стенограм свідчень, Kimi — єдина модель у цій статті з архітектурою, здатною впоратися з цим за один прохід.

Одне чесне застереження: 1 мільйон токенів від Moonshot AI — це заявлений максимум, а не незалежно перевірена надійна робоча межа. Якість може погіршуватися, коли моделі наближаються до своїх контекстних лімітів, що є задокументованим явищем для всіх LLM з довгим контекстом. Відмінність між заявленим максимумом та надійним робочим діапазоном має значення для продакшн-розгортань. Організації повинні тестувати свої специфічні обсяги документів та оцінювати якість виведення у великих масштабах, перш ніж розглядати 1 мільйон токенів як гарантовану продакшн-межу.

Для додатків, що працюють в межах 128K токенів, усі чотири моделі в цій таблиці функціонально еквівалентні за довжиною контекстного вікна. Фактори диференціації зміщуються до показників ефективності (бенчмарки), цін та доступності відкритих моделей.

Ефективність у бенчмарках: як ці моделі оцінюються одна проти одної

У стандартизованих тестах DeepSeek-V3 та Qwen2.5-72B відповідають рівню GPT-4o у завданнях на загальні знання та програмування, тоді як DeepSeek-R1 не поступається моделі міркування o1 від OpenAI у розв'язанні математичних задач. З 2023 року китайські моделі суттєво скоротили розрив із західними аналогами за цими показниками.

Бенчмарки надають стандартизовані оцінки для порівняння в контрольованих умовах, проте реальна продуктивність може відрізнятися від результатів тестування. Модель, яка демонструє високі результати в MMLU, усе ще може бути менш ефективною у вашій конкретній галузі чи завданні. Сприймайте результати бенчмарків як орієнтир: високі показники свідчать про загальні можливості, але перед прийняттям рішення про інтеграцію обов’язково перевірте модель на реальних робочих навантаженнях.

Одна важлива відмінність: пряме порівняння моделей міркування (DeepSeek-R1, QwQ) з інструктивними моделями (DeepSeek-V3, Qwen2.5) у математичних тестах не є порівнянням подібного з подібним. Моделі міркування спеціально розроблені для цих завдань і матимуть вищі бали. Стовпець типу моделі в таблиці нижче чітко це вказує.

Показники бенчмарків отримано з офіційних технічних звітів: технічний звіт DeepSeek-V3 (arXiv:2412.19437), технічний звіт DeepSeek-R1 (arXiv:2501.12948), технічний звіт Qwen2.5, системна карта OpenAI GPT-4o. Показники відображають результати станом на початок 2025 року. Можливості ШІ-моделей стрімко розвиваються. Перевіряйте офіційні технічні звіти та актуальні рейтинги, перш ніж порівнювати можливості.

Кілька висновків з цих даних заслуговують на увагу. DeepSeek-R1 набирає 97,3% на MATH-500, випереджаючи GPT-4o з його 74,6% на значну маржу. Ця розбіжність чітко демонструє переваги архітектури моделі для міркувань. DeepSeek-V3 та Qwen2.5-72B збігаються з GPT-4o за показниками MMLU в межах похибки округлення, підтверджуючи, що китайські інструктивні моделі досягли паритету продуктивності на бенчмарках загальних знань. QwQ є конкурентоспроможною альтернативою DeepSeek-R1 у завданнях міркувань, набираючи вищі бали, ніж GPT-4o, на MATH та GPQA, що робить його життєздатним варіантом для команд, які віддають перевагу екосистемі Qwen.

Qwen2.5-72B продемонструвала результати в бенчмарках, що не поступаються показникам Llama 3.1-70B від Meta, яка раніше була лідером за продуктивністю серед моделей із відкритими вагами, а в деяких випадках навіть перевершують їх. Це утверджує китайські моделі з відкритими вагами як серйозну альтернативу для розгортання на власних серверах.

У бенчмарках із програмування та математичного мислення DeepSeek-R1 демонструє результати на рівні Claude 3.5 Sonnet. У завданнях на виконання складних інструкцій та креативного письма Claude зберігає переваги, які не відображаються чітко в цих категоріях тестів.

Moonshot AI не публікував стандартизованих результатів тестування за методологіями MMLU/MATH/GPQA. Оцінка можливостей Kimi базується переважно на його сильних сторонах обробки довгого контексту, а не на цих стандартних метриках.

Статус відкритого програмного забезпечення та самостійне розміщення Опціони

DeepSeek випускає ваги своїх моделей за ліцензією MIT — найбільш ліберальним варіантом з відкритими вагами серед цих трьох. Qwen пропонує моделі з відкритими вагами за Apache 2.0 та ліцензією Qwen License. Moonshot AI взагалі не надає ваги для завантаження.

Різниця між «відкритим кодом» (open source) та «відкритими вагами» (open weight) є важливою для розробників, які приймають рішення щодо розгортання. Коли модель має відкриті ваги, розробники можуть завантажувати параметри моделі та запускати їх локально, донавчати їх на власних даних або розгортати без витрат на API. Це не означає, що методологія навчання є повністю відтворюваною або що оприлюднено всю інфраструктуру навчання. Жодна з трьох моделей не є повністю «open source» у розумінні GNU. DeepSeek та Qwen випускають ваги моделей під певними ліцензіями, а не повні конвеєри навчання.

DeepSeek та Qwen випускають ваги своїх моделей на Hugging Face, основній платформі для розповсюдження ШІ-моделей з відкритими вагами. Hugging Face — це платформа та репозиторій моделей, а не китайська ШІ-лабораторія, що розміщує моделі від розробників з усього світу.

Ліцензійні примітки: Ліцензія MIT від DeepSeek дозволяє вільне комерційне використання без обмежень. Ліцензія Qwen дозволяє розгортання моделей з відкритими вагами, але обмежує використання для сервісів із понад 100 мільйонами активних користувачів на місяць; Apache 2.0 застосовується до деяких менших варіантів Qwen. Kimi від Moonshot AI доступний лише через API, без можливості завантаження ваг.

Самостійне розміщення DeepSeek: Дистильовані менші версії DeepSeek-R1 (7B, 14B, 32B параметрів) працюють на споживчих GPU; повна модель з 671 мільярдом параметрів потребує корпоративної багатопроцесорної інфраструктури. Фреймворки для виведення, як-от Ollama або vLLM, підтримують локальне розгортання. Повна документація доступна через репозиторій DeepSeek на Hugging Face).

Локальне розгортання Qwen: варіанти 7B працюють на споживчих GPU з 16 ГБ VRAM; моделі від 14B до 32B потребують конфігурацій GPU рівня робочих станцій; моделі 72B потребують серверної інфраструктури з кількома GPU. Ваги моделей доступні через Qwen на Hugging Face) для всіх варіантів розмірів.

Для організацій з вимогами до конфіденційності даних, розгортання моделей DeepSeek або Qwen з відкритими вагами на власних серверах повністю усуває занепокоєння щодо суверенітету даних у хмарі, оскільки дані ніколи не залишають вашу інфраструктуру.

Ціни API та географічний доступ

Ціни на API можуть змінюватися. Усі наведені нижче цифри відображають загальнодоступні тарифи станом на початок 2025 року. Перевіряйте актуальні ціни на офіційних сторінках API-документації перед прийняттям рішень щодо інтеграції.

Станом на початок 2025 року DeepSeek-V3 пропонує найнижчі опубліковані ціни на API серед трьох моделей — приблизно 0,27 долара за мільйон вхідних токенів, що приблизно у 18 разів дешевше за ціну GPT-4o, яка становить 5,00 доларів за мільйон вхідних токенів. Така різниця у вартості є основним фінансовим фактором інтересу розробників до китайських LLM як бюджетних альтернатив OpenAI.

Щоб отримати повну інформацію про рівні Kimi API та оптимізацію витрат, див. Moonshot Kimi API Pricing 2026: Plans and Cost Guide.

Усі ціни станом на початок 2025 року. Перевірте перед інтеграцією.

DeepSeek пропонує безкоштовний рівень API з лімітами частоти запитів через platform.deepseek.com. Інтерфейс чату на chat.deepseek.com є безкоштовним для використання без витрат на API. Для Qwen поточні ціни на DashScope API варіюються залежно від розміру моделі та регіону. Зверніться безпосередньо до Alibaba Cloud DashScope (dashscope.aliyun.com), оскільки ціноутворення Alibaba Cloud може відрізнятися залежно від рівня акаунта та корпоративних контрактів. Тарифи за токен для Kimi API доступні на platform.moonshot.cn. Дані не були підтверджені для безпосереднього включення сюди.

Порівняння $0.27 проти $5.00 за вхідні токени означає 18-кратне зниження вартості для DeepSeek-V3 порівняно з GPT-4o при еквівалентних обсягах токенів. Для високопродуктивних застосунків, що обробляють мільйони токенів щодня, ця різниця стає суттєвою в масштабі.

Географічний доступ

DeepSeek API: Станом на початок 2025 року, Платформа.deepseek.com доступна на міжнародному рівні без географічних обмежень. API-ключі можна отримати за допомогою стандартної реєстрації електронною поштою з-за меж Китаю. Чат-інтерфейс на chat.deepseek.com також доступний на міжнародному рівні. Перевірте поточну доступність на Платформа.deepseek.com перед створенням виробничих інтеграцій, оскільки умови доступу можуть змінюватися.

Moonshot AI / Kimi: Станом на початок 2025 року, kimi.ai доступний на міжнародному рівні в деяких регіонах, хоча надійність доступу варіюється. Може знадобитися VPN для стабільного доступу в певних місцях за межами Китаю. API Kimi на platform.moonshot.cn доступний для розробників на міжнародному рівні. Міжнародні користувачі повинні перевіряти поточну доступність безпосередньо на kimi.ai, оскільки це найбільш мінлива модель з трьох.

Qwen / DashScope: API DashScope доступний на міжнародному рівні через глобальну інфраструктуру Alibaba Cloud. Регіональні опціони збереження даних доступні через глобальні хмарні регіони Alibaba, що означає, що корпоративні користувачі можуть потенційно налаштовувати розгортання таким чином, щоб дані зберігалися за межами Китаю, продовжуючи використовувати моделі Qwen.

Приватність, Цензура та Безпека даних

Усі три моделі застосовують фільтри контенту відповідно до норм Китаю щодо генеративного ШІ. Така поведінка є реальною, задокументованою та заслуговує на ретельну оцінку, проте вона стосується вузької категорії політично чутливих тем, а не типового робочого навантаження розробників чи підприємств.

«Тимчасові заходи з управління послугами у сфері генеративного штучного інтелекту» Китаю (набули чинності 15 серпня 2023 року), що адмініструються Адміністрацією кіберпростору Китаю (CAC), вимагають від сервісів штучного інтелекту узгоджувати результати роботи з основними соціалістичними цінностями та забороняти контент, що підриває державну владу. Ця нормативна вимога визначає поведінку щодо фільтрації контенту в усіх трьох моделях під час доступу через їхні офіційні хмарні API.

Що підлягає цензурі: Усі три моделі застосовують фільтри контенту, які обмежують політично чутливі теми, включно з Тіаньаньмень Square, незалежністю Тайваню та критикою китайського політичного керівництва. Така поведінка є послідовною у всіх офіційних розгортаннях API і задокументована незалежними дослідниками, які вивчають політику контенту китайських LLM.

Що зазвичай не піддається цензурі: Завдання з програмування, аналіз ділових документів, наукові дослідження, математичні міркування, запити загальних знань та допомога у написанні професійних текстів навряд чи викличуть спрацьовування фільтрів контенту. Для переважної більшості сценаріїв використання розробниками та компаніями (розробка програмного забезпечення, аналіз даних, автоматизація обслуговування клієнтів, узагальнення контенту) фільтри контенту не спрацьовуватимуть.

Відмінність між API та власним хостингом має тут значення. Фільтри вмісту застосовуються до хмарного доступу через API від усіх трьох постачальників. Самостійно розміщені версії моделей з відкритою вагою (DeepSeek і Qwen) працюють на вашій власній інфраструктурі та не підпадають під те саме фільтрування вмісту на рівні API. Організаціям, які потребують необмеженого виведення інформації на чутливі теми, слід розглянути можливість самостійного розміщення моделей з відкритою вагою, а не хмарний доступ через API.

Конфіденційність даних згідно з китайським законодавством: Хмарні API всіх трьох моделей працюють відповідно до закону Китаю про суверенітет даних. Дані, що обробляються через ці хмарні API, можуть підпадати під запити уряду Китаю згідно з чинним законодавством. Цей аспект є порівнянним за характером, хоча й відрізняється юрисдикцією, із занепокоєнням щодо суверенітету даних, яке застосовується до хмарних API на базі США згідно з американським законодавством. Організаціям із суворими вимогами до місця зберігання даних слід оцінити це на відповідність своїм зобов’язанням щодо дотримання регуляторних норм.

Самостійне розгортання моделей DeepSeek або Qwen з відкритими вагами повністю усуває занепокоєння щодо суверенітету даних у хмарі, оскільки дані залишаються в межах власної інфраструктури організації. Для корпоративних команд з вимогами щодо регульованої обробки даних, це рекомендований шлях для першочергової оцінки.

Для більшості інструментів програмування, внутрішніх додатків для підвищення продуктивності та обробки неконфіденційних документів практичний ризик для даних від китайських хмарних API ШІ є порівнянним з іншими сторонніми сервісами API. Корпоративні команди у сферах охорони здоров'я, фінансів або державного сектору повинні проводити додаткову юридичну перевірку відповідно до свого регуляторного середовища.

Наведені вище міркування щодо конфіденційності даних та відповідності нормативним вимогам призначені виключно для загальних інформаційних цілей і не є юридичною консультацією. Організаціям у регульованих галузях слід проконсультуватися з кваліфікованим юристом перед розгортанням моделей ШІ з будь-якої юрисдикції.

Яку китайську модель ШІ вам варто обрати?

Найкраща китайська модель ШІ у 2025 році залежить від вашого конкретного сценарію використання. Обирайте DeepSeek через найнижчу вартість API, найвищі показники в тестах на програмування та логічне мислення, а також максимальну гнучкість розгортання завдяки її моделям із відкритими вагами під ліцензією MIT. Обирайте Moonshot AI / Kimi для застосунків, що потребують обробки документів обсягом понад 128 тисяч токенів. Обирайте Qwen для мультимодальних можливостей, багатомовної підтримки понад 29 мов або корпоративного розгортання через Alibaba Cloud.

Матриця прийняття рішень за сценаріями використання

Обирайте DeepSeek, якщо...

Вартість є основним чинником: вам потрібні відкриті вагові коефіцієнти моделі під ліцензією MIT для максимальної гнучкості розгортання, або ваш сценарій використання зосереджений на кодуванні та математичних міркуваннях. DeepSeek-V3 є найкращою відправною точкою для більшості розробників, які вперше оцінюють китайські LLM. Він демонструє продуктивність на рівні GPT-4o за результатами тестів MMLU та HumanEval приблизно в 18 разів дешевше за API та не накладає жодних ліцензійних обмежень на комерційне використання. Переходьте до DeepSeek-R1 саме тоді, коли завдання включають багатоетапні міркування, складну математику або логічно насичені проблеми, де обробка ланцюжка думок виправдовує додаткову затримку та вартість.

Обирайте Moonshot AI / Kimi, якщо...

Ваш додаток має обробляти документи, бази коду або дослідницькі корпуси обсягом понад 128 тис. токенів в одному запиті. Жодна інша модель, що розглядається тут, не наближається до заявленої Kimi здатності обробляти контекст у 1 млн токенів. Компроміси реальні: Kimi — це закрита модель без версії з відкритими вагами, її загальна продуктивність у бенчмарках відстає від DeepSeek та Qwen у стандартних тестах, а географічний доступ для користувачів за межами Китаю менш надійний, ніж у двох інших моделей. Приймайте ці компроміси лише тоді, коли вимога щодо великого контексту є безапеляційною.

Оберіть Qwen, якщо...

Ваш додаток потребує мультимодальних можливостей, багатомовної підтримки для понад 29 мов або корпоративного розгортання з гарантіями Alibaba Cloud SLA та можливістю вибору регіону зберігання даних. QwQ — це модель міркування від Qwen, альтернатива DeepSeek-R1, яка демонструє конкурентні результати в тестах з математики та логіки для команд, що обирають екосистему Alibaba або прагнуть уникнути залежності від одного постачальника. Широта лінійки моделей Qwen, яка включає Qwen2.5, QwQ, Qwen-VL, Qwen-Audio та Qwen-Coder, є неперевершеною серед обох розглянутих тут конкурентів.

Часті запитання

Яка різниця між DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1?

DeepSeek-V3 — це універсальна інструктивна модель, яка безпосередньо виконує вказівки користувача, генеруючи швидкі відповіді, що підходять для написання текстів, коду та повсякденних завдань. DeepSeek-R1 — це модель міркування, яка створює видимі кроки ланцюжка міркувань перед наданням відповіді, що робить її значно потужнішою в математичному мисленні, логіці та складних багатоетапних задачах. DeepSeek-R1 не є загальною заміною V3. Використовуйте R1, коли завдання безпосередньо потребує багатоетапного міркування. Що стосується вартості, V3 працює приблизно за ціною $0,27 за мільйон вхідних токенів порівняно з R1 за ціною близько $0,55 за мільйон.

Чи безпечно використовувати DeepSeek?

Хмарний API DeepSeek працює відповідно до китайського законодавства про суверенітет даних, що означає, що дані, оброблені через API, можуть підлягати запитам китайського уряду в рамках чинних правових рамок. Фільтри контенту застосовуються до політично чутливих тем, включаючи Тяньаньмень Square та незалежність Тайваню. Для більшості комерційних випадків використання, таких як кодування, аналіз документів та ділове письмо, ці фільтри не будуть застосовані, а практичний ризик даних порівнянний з іншими сторонніми API-сервісами. Організаціям із суворими вимогами щодо місця розташування даних слід розглянути можливість самостійного розгортання відкритих моделей DeepSeek, що повністю усуває проблеми з хмарними даними.

Чи можу я використовувати Moonshot AI / Kimi за межами Китаю?

Станом на початок 2025 року kimi.ai доступний на міжнародному рівні в деяких регіонах, хоча надійність доступу залежить від місцезнаходження та може вимагати VPN для стабільного використання за межами Китаю. API Kimi для розробників доступний на platform.moonshot.cn з міжнародною реєстрацією. Натомість API DeepSeek на platform.deepseek.com доступний на міжнародному рівні без географічних обмежень, а API Qwen DashScope доступний через глобальну інфраструктуру Alibaba Cloud. Перевіряйте kimi.ai безпосередньо для поточної доступності, оскільки ситуація з міжнародним доступом Moonshot AI активно розвивається.

Чи є Qwen з відкритим вихідним кодом? Чи можу я його завантажити?

Так. Ваги моделей Qwen доступні для завантаження на Hugging Face за адресою huggingface.co/Qwen, охоплюючи моделі з кількістю параметрів від 0,5 млрд до 72 млрд+. Умови ліцензування різняться: менші варіанти використовують Apache 2.0 (дозвільне комерційне використання), тоді як більші та новіші варіанти використовують ліцензію Qwen, яка обмежує розгортання для сервісів із понад 100 мільйонами активних користувачів на місяць. Для більшості команд розробників обмеження MAU не застосовуватиметься. Moonshot AI / Kimi не пропонує ваг для завантаження та надає доступ лише через API.

Яка китайська модель ШІ має найдешевше API?

На початок 2025 року, DeepSeek-V3 пропонує найнижчі опубліковані ціни API — приблизно 0,27 долара США за мільйон вхідних токенів, що приблизно в 18 разів дешевше, ніж 5,00 долара США за мільйон вхідних токенів GPT-4o. DeepSeek також пропонує безкоштовний рівень API з обмеженнями швидкості через Платформа.deepseek.com. Перевірте актуальні тарифи на Платформа API DeepSeek перед інтеграцією, оскільки ціни можуть змінюватися. Ціни DashScope від Qwen та ціни API Kimi вимагають перевірки офіційної документації для актуальних даних.

Чому DeepSeek спричинив падіння акцій Nvidia?

Реліз DeepSeek-R1 у січні 2025 року продемонстрував продуктивність у бенчмарках штучного інтелекту на рівні GPT-4o за заявленою вартістю навчання приблизно 5,6 мільйона доларів, згідно з технічним звітом DeepSeek, порівняно з сотнями мільйонів, які, як повідомляється, були витрачені на аналогічні західні моделі. Це викликало серйозні питання щодо того, чи були необхідними припущення індустрії ШІ про масові інвестиції в GPU. Акції Nvidia впали приблизно на 17% 27 січня 2025 року, стерши приблизно 600 мільярдів доларів ринкової капіталізації. Незалежні дослідники дискутували про те, чи враховує цифра у 5,6 млн доларів усі витрати на інфраструктуру, але навіть з поправками, різниця в ефективності, яку передбачає підхід DeepSeek, є суттєвою.

Що таке модель QwQ від Qwen?

QwQ — це модель міркування Qwen: пряма відповідь Alibaba на DeepSeek-R1. Подібно до DeepSeek-R1, QwQ генерує кроки ланцюжка міркувань перед наданням остаточних відповідей, що робить її значно потужнішою за стандартні інструктивні моделі у математиці, логіці та завданнях на складні міркування. QwQ-32B є конкурентоспроможною відносно DeepSeek-R1 у бенчмарках MATH та GPQA. QwQ є частиною сімейства моделей Qwen і не є окремим продуктом. Вона доступна як модель із відкритими вагами на Hugging Face разом із Qwen2.5, Qwen-VL, Qwen-Audio та Qwen-Coder. Ця паралель між QwQ та DeepSeek-R1 відсутня у більшості оглядів китайських ШІ-моделей від конкурентів.

Яка китайська модель ШІ найкраща для завдань із програмування?

DeepSeek-V3 та DeepSeek-Coder лідирують за показниками кодування HumanEval серед трьох моделей, розглянутих тут. DeepSeek-V3 набирає 82,6% на HumanEval, що є конкурентним показником порівняно з 90,2% GPT-4o, тоді як DeepSeek-R1 досягає 92,6% на цьому ж бенчмарку. Qwen-Coder пропонує порівнянну ефективність кодування з можливістю самостійного розгортання для команд, які прагнуть контролювати інфраструктуру. Moonshot AI / Kimi не має спеціалізованої моделі для кодування, але її Лонг контекстне вікно корисне для аналізу великих кодових баз, де обмеженням є довжина документа, а не сира здатність до кодування.

Чи має Moonshot AI цензуру?

Так. Як і всі китайські моделі ШІ, що працюють відповідно до регламенту CAC Китаю щодо генеративного ШІ, Kimi від Moonshot AI застосовує контент-фільтри, які обмежують політично чутливі теми, зокрема Square Тяньаньмень, незалежність Тайваню та критику політичного керівництва Китаю. Для сценаріїв використання в комерційній продуктивності, програмуванні та аналізі документів ці фільтри навряд чи спрацюють. Користувачам, яким потрібні необмежені результати щодо чутливих політичних тем, варто розглянути альтернативи з відкритими вагами для самостійного хостингу. DeepSeek і Qwen пропонують такий шлях, хоча розгортання на власних потужностях все ще можуть демонструвати певні навчені поведінкові тенденції з даних попереднього навчання.

Як китайські моделі ШІ порівнюються з ChatGPT?

Станом на початок 2025 року, DeepSeek-V3 та Qwen2.5-72B відповідають GPT-4o на бенчмарках MMLU (загальні знання) та HumanEval (програмування) з різницею в кілька відсотків. DeepSeek-R1 є конкурентоспроможним з моделлю міркувань o1 від OpenAI на MATH-500, показуючи 97,3% проти 74,6% у GPT-4o на цьому конкретному бенчмарку. Китайські моделі пропонують суттєво нижчі витрати на API: DeepSeek-V3 коштує $0,27 за 1 мільйон вхідних токенів порівняно з $5,00 за 1 мільйон у GPT-4o. Основні переваги, які зберігає GPT-4o, це точне виконання інструкцій у граничних випадках, якість креативного письма, обмеження фільтрів контенту на чутливі теми, а також профіль довіри та відповідності, що важливий у певних корпоративних контекстах.

Рекомендовані матеріали

• Kimi K3: флагманська модель міркування від Moonshot AI
• Що таке Kimi K2? Модель мислення з відкритими вагами від Moonshot AI
• Moonshot AI: огляд компанії та посібник із продуктів Kimi
• Ціни на Moonshot Kimi API 2026: плани та посібник із вартості
• Що таке Kimi AI? Посібник із Moonshot AI
• Безстрокові ф’ючерси MOONSHOTUSDT на Bybit