Китайские модели с открытым весом

Последнее тестирование и обновление: Июнь 2026

Claude дорогой. Шесть китайских лабораторий с открытым весом закрывают значительную часть разрыва, но они не все являются «открытыми» одинаково.

«Открытый» не означает одно и то же

Три термина используются так, как будто они означают одно и то же. На самом деле нет.

Открытый исходный код: тренировочные данные (или рецепт), код обучения, скрипты дообучения и веса полностью публичны. По-настоящему открытые модели встречаются редко; большинство «открытых» моделей не соответствуют этому.
Открытый вес: доступны только обученные параметры. Вы можете запускать, дообучать и размещать модель у себя. Данные и рецепт обучения остаются закрытыми.
Бесплатный API: размещённый конечный пункт без оплаты, обычно с ограничением по частоте запросов. Веса могут быть закрытыми (GPT, Gemini) или частично открытыми (некоторые уровни Kimi). Вы оплачиваете ограничениями использования, а не деньгами.

Предположим, что «открытый вес = бесплатный», и приходит счет за API. Предположим, что «открытый вес = открытый исходный код», и тренировочные данные заперты. Большинство китайских моделей в 2026 году будут с открытым весом и разрешенным коммерческим использованием. Полезно, но не «бесплатно». Не «полностью открытый исходный код» тоже.

Шесть лабораторий с разными сильными сторонами

Шесть китайских лабораторий с открытым весом имеют значение в 2026 году. Они не взаимозаменяемы. Каждая выигрывает в определенной нагрузке, распространяется по определенному уровню лицензии и имеет профиль затрат, когда реальный трафик достигнет уровня.

Диаграмма: шесть китайских лабораторий с открытым весом, сравнение по уровню лицензии и в чем каждая лучше всего

Лаборатории с первого взгляда

Лаборатория	Флагманский	Уровень лицензии	В чем она побеждает
DeepSeek	V4 Pro / V4 Flash	В стиле MIT	Рассуждения с вызовом инструментов, выполнение агентов
Kimi (Moonshot)	K2.7 / K2 Thinking	Модифицированная MIT	Генерация интерфейса, визуализация, прозрачное выставление счетов
Qwen (Alibaba)	Qwen3 / Qwen3-Max	Apache 2.0 (большинство)	Длинный контекст (1M), многоязычный, самостоятельный хостинг
Zhipu (GLM)	GLM-4.5 / GLM-4.5 Air	Пользовательский (веса допустимы)	Использование в корпоративных инструментах, структурированный вывод
MiniMax	M3 / M3-Plus	MMLU Open	Экономичный универсальный, BYOK по умолчанию
StepFun	Step-3 / Step-3 Reason	StepFun Open	Математика, кодирование, вывод с расширенной цепочкой рассуждений

Apache 2.0 (Qwen) и MIT-стиль (DeepSeek) позволяют коммерческую поставку с минимальными ограничениями. Модифицированный MIT (Kimi) и Пользовательский (GLM) требуют прочтения карточки модели. Сначала проверьте лицензию.

Как структурированы уровни лицензирования

Apache 2.0 / MIT: обучение, дообучение, перераспределение, коммерческая поставка. Почти без ограничений. (DeepSeek, Qwen)
Модифицированная MIT / «weights OK»: коммерческое использование с условиями (указание авторства, ограничения на случаи использования, пороги масштабирования). Читайте карточку. (Kimi, GLM)
StepFun Open / MMLU Open: новые лицензии от лабораторий; обычно разрешающие, но менее проверенные. (MiniMax, StepFun)
Только хостинг, бесплатный уровень API: веса не распространяются; вы вызываете конечную точку и соглашаетесь с ограничением скорости.

По умолчанию Apache 2.0 или MIT если вы еще не знаете, какая лицензия вам понадобится.

Соответствие лаборатории рабочей нагрузке

Соответствие лаборатории рабочей нагрузке, а не цене.

Для чего использовать каждую лабораторию

Выберите DeepSeek V4 Pro, если…

Вы подключаете агентский каркас: hermes/L01: Что такое Hermes Agent? это точка входа.
В вашей рабочей нагрузке много вызовов инструментов, и вы хотите, чтобы модель думала внутри вызова инструмента, а не после него.
Вы хотите, чтобы кешированные токены переносились через проекты; DeepSeek кэширует повторяющийся контекст, что увеличивает экономию.

Выберите Kimi K2.7, если…

Ваша рабочая нагрузка — генерация интерфейсов, панели или промпты с большим количеством визуальной информации.
Вы хотите ежемесячный план с прозрачными счетчиками запросов (Счета Клода непрозрачны; Кими — наоборот).
Вы готовы запускать /swarm или вручную координировать параллельные агенты. Кими слаб как отдельный агент; силен при параллельной работе.
Вы занимаетесь криптовалютой или финансами; некоторые платформы для orderflow принимают только API-ключи Кими (проверьте документацию вашей платформы).

Выберите Qwen, если…

Вы хотите самостоятельное размещение работать с весами на своем оборудовании. Qwen доступен от 0.6B до 480B; выберите размер, подходящий для вашей GPU.
Вам нужен длинный контекст: Qwen3 поддерживает 1 миллион токенов, это подходящий инструмент для «суммировать весь этот код» или «прочитать эти 50 PDF».
Ваша рабочая нагрузка двуязычная или ориентирована на китайский. Баланс английского/китайского у Qwen самый сильный среди моделей с открытыми весами.

Выберите Zhipu (GLM), если… ваша рабочая нагрузка связана с корпоративной интеграцией: вызовы функций, проверка выходных данных по схеме, строгая дисциплина в использовании инструментов. GLM является самым «корпоративно ориентированным» из шести.

Выберите MiniMax M3 если… вы хотите надежный вариант по умолчанию для ежедневных вопросов и ответов. Он поставляется с дистилляциями от 7B до 20B, которые работают на одном потребительском GPU. Хорошо взаимодействует с системами BYOK (Bring Your Own Key), такими как Hermes.

Выберите StepFun если… ваша нагрузка связана с математикой или кодированием. Режим Step-3 Reason хорош для задач в стиле олимпиад.

Когда полностью пропускать китайские модели с открытым весом

Вам нужен интеллект класса Mythos. Используйте Claude Opus или GPT 5.x: L02: Семья Anthropic.
У вас есть рабочий процесс, проверенный Claude, который вы не хотите перепроверять. Переход стоит реального времени.
У вас политически чувствительный запрос. Если вы публикуете, проверьте политику контента модели.

L04: Экономичный уровень ИИ-модели · L05: Пограничный против открытого веса

Сравните две лаборатории на реальной работе

Упражнение

Выберите одну задачу, которую вы реально выполняете на этой неделе. Реальное лучше синтетического. Запустите её в два шести лабораториях выше. Цель не в том, чтобы выбрать победителя. Цель в том, что лаборатории не взаимозаменяемы.

Как провести сравнение, не тратя целый день

Выберите рабочую нагрузку результаты которой вы действительно будете использовать. Не выбирайте синтетический бенчмарк: L01 объясняет, почему они вводят в заблуждение.
Выберите две лаборатории. Пара по умолчанию: DeepSeek V4 Pro + Kimi K2.7. Эта пара охватывает рассуждения о вызовах инструментов и интерфейсе/визуализации, где новички быстрее всего замечают разницу.
Напишите подсказку один раз. Тот же самый запрос, те же входные данные, то же время суток.
Запустите его дважды. Обратите внимание на задержку, качество вывода, стоимость и на то, задавал ли модель уточняющий вопрос или просто гадал.
Выберите свою модель по умолчанию. После двух запусков вы узнаете, какая модель подходит для этой нагрузки. Не делайте выводы на основе одной задачи, но и не отвергайте лабораторию из-за одной задачи.

Примечание для пользователей Harness

Если вы уже используете Hermes (hermes/L01 и hermes/L02), рабочий процесс ещё проще. Если вы используете Hermes, замените название модели в конфигурации, перезапустите и запустите снова. Платите только за токены.

Что дальше

L04: Qwen, MiniMax, GLM · L05: Пограничный против открытого веса · hermes/L01: Что такое Hermes Agent?

Модели с открытой архитектурой Китая: DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM и другие