Согласно данным платформы OpenRouter, опубликованным в конце февраля, первые три места в мировом рейтинге фактического использования языковых моделей ИИ впервые одновременно заняли китайские разработки. На них пришлось 61% всего объема обработанного текста (токенов) среди 10 самых популярных моделей сервиса.
OpenRouter — крупнейшая в мире платформа агрегации LLM-API, предоставляющая доступ к более чем 400 моделям от более чем 60 провайдеров, — опубликовала данные, которые вызвали большую реакцию в отрасли ИИ. Впервые за длительный период американские модели были полностью вытеснены с верхушки рейтинга: сразу три китайские модели одновременно заняли все три призовых места. Шанхайский стартап MiniMax M2.5 был запущен 13 февраля как первая в мире продакшн-модель, изначально разработанная для агентских рабочих процессов. MiniMax разместились на IPO в Гонконге в январе 2026 года и заняла первое место с объемом потребления 2,45 трлн токенов за одну неделю — рост на 197% неделя к неделе. Ее акции выросли на 109% в первый день торгов. MiniMax самостоятельно удерживает около 25% всех токенов платформы — и это результат всего нескольких недель присутствия.
Moonshot AI Kimi K2.5 стала второй с показателем 1,21 трлн токенов (это около 10% токенов), а GLM-5 от Zhipu AI заняла третье место с 780 млрд токенов после роста на 158%. В сумме три китайских разработчика открытых моделей — MiniMax, Zhipu и Moonshot — генерируют около 45% всего потребления на платформе. DeepSeek V3.2 дополнила китайскую группу, заняв пятое место. В целом китайские модели потребили 5,3 трлн из 8,7 трлн токенов, использованных топ-10 моделями платформы. Причем еще несколько месяцев назад ни MiniMax, ни GLM-5 от Zhipu AI в этом списке не было. Также, по данным аналитиков a16z, четыре из пяти самых популярных ИИ-моделей на API-маршрутизаторе OpenRouter теперь являются open-weight моделями.
Это довольно неожиданный расклад для экосистемы, где еще недавно безраздельно господствовали проприетарные западные модели. Эксперты считают, что ценообразование является решающим фактором. MiniMax M2.5 стоит $0,30 за миллион входных токенов и $1,10 за миллион выходных токенов. Для сравнения, Claude Opus 4.6 от Anthropic имеет цену $5 и $25 соответственно — примерно в 10-20 раз дороже. То же самое касается аналогичных продуктов OpenAI и Google. При этом по ряду бенчмарков — программирование (SWE-Bench Verified), веб-поиск и работа с офисными инструментами — MiniMax плотно приближается к Claude Opus 4.6 и GPT-5.2. MiniMax утверждает, что час непрерывной работы модели обходится в $1.
Структурные изменения в сценариях использования не менее показательны. Программирование выросло с 11% до более 50% общего потребления токенов на OpenRouter в течение 2025 года. Агентские рабочие процессы — в которых модели автономно выполняют многошаговые задачи — теперь составляют более половины всех исходящих токенов. Все три ведущие китайские модели прямо оптимизированы для таких сценариев. Общее недельное потребление токенов на OpenRouter достигло 12,1 трлн, что в 12,7 раза больше по сравнению с годом ранее.
«Китайские модели с открытым весом захватили значительную долю рынка, потому что они непропорционально сильно используются в агентских потоках, которые запускают американские компании. Программирование и агент-ориентированные рабочие процессы становятся двумя ключевыми точками конкуренции для крупных моделей. Китайские модели преобладают именно в сценариях автоматических многошаговых задач», — говорит главный операционный директор OpenRouter.
Партнер Andreessen Horowitz Мартин Касадо оценил, что около 80% стартапов, использующих open-source ИИ-стеки, сейчас работают на китайских моделях. Их стратегия одна: открытые весы, низкая цена, достаточное качество. Для проприетарных западных моделей это создает все более некомфортную ситуацию: технологического преимущества в одиночку уже может не хватить. Таким образом, сдвиг в сторону китайских языковых моделей на платформе OpenRouter отражает не смену моды, а изменение экономики и сценариев использования ИИ: более дешевые тарифы, оптимизация под программирование и агентные системы и резкий рост автоматизированных задач привели к тому, что именно эти модели сегодня выполняют большинство реальной работы, вытесняя американских конкурентов с лидерских позиций по объему фактического использования.
Источник: Abit.ee
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: