Натан Ламберт рассказал конгрессменам о лидерстве Китая в открытых моделях

Китайские лаборатории уверенно лидируют в открытых ИИ-моделях, а американские отстают и по тестам, и по популярности, — так исследователь Натан Ламберт описал расклад на встрече с конгрессменами и их сотрудниками. Расширенный текст выступления он выложил в блоге Interconnects.

Почему это важно: Открытые модели, которые любой может скачать и запустить у себя, стали дешёвой основой для американских стартапов и научных работ. И эта основа всё чаще китайская.

В цифрах: На 14 сентября Artificial Analysis Intelligence Index¹ давал такую картину:

• Лучшие китайские открытые модели — GLM-5.3 от Z.ai² с 45 баллами, Kimi K3 от Moonshot AI с 44 и GLM-5.3-Flash с 42.
• Лучшие американские — Inkling и Inkling Small от Thinking Machines Lab³, у обеих по 26 баллов, и Nemotron 3 Ultra от Nvidia с 23.
• Американские модели вышли в июне и июле, а китайские лаборатории набирали такие баллы на 2–6 месяцев раньше.
• По оценке Ламберта, китайские открытые модели отстают от закрытых американских на 2–5 месяцев, а американские открытые — на 6–9.

Расклад: По словам Ламберта, GLM-5.2 и Kimi K3 сделали открытые модели по-настоящему выгодными для бизнеса: по способностям агентов они перешли примерно тот же порог, что Claude Code от Anthropic в декабре 2025 года. Спрос растёт, и почти весь он достаётся китайским моделям:

• На OpenRouter, сервисе с единым доступом к разным моделям, трафик открытых моделей вырос примерно с 1 трлн токенов в неделю в сентябре 2025 года до 80 трлн.
• Доля китайских моделей в этом трафике за то же время выросла примерно с 70% до больше чем 80%, а в открытом агенте для программирования OpenCode она около 95%.
• С Hugging Face китайские модели скачали 3,2 млрд раз, вдвое больше, чем американские; по скачиваниям Китай впереди с июля 2025 года.

Если шире: На китайских моделях строят свои функции юридический агент Harvey, агент для программирования Cursor, а также DoorDash, Airbnb и Perplexity. За ними идут молодые стартапы Кремниевой долины, которым нужны дешёвые и гибкие модели. Американские компании даже заключают с китайскими лабораториями корпоративные соглашения, чтобы встраивать их модели в свои продукты. «Такой новой формы трансграничного сотрудничества в технологиях я за всю карьеру не видел», — пишет Ламберт.

Общая картина: Ламберт проверил все статьи в пяти самых популярных разделах arXiv⁴ по машинному обучению. Доля статей, где упоминаются открытые модели, выросла с 2% в январе 2023 года до 50% в сентябре 2026-го, а лидерство за это время перешло к Китаю:

• Весной 2023 года, вскоре после выхода первой Llama от Meta*, её упоминали около 5,5% статей, китайские модели — около 1%.
• Осенью 2024 года, на пике Llama, её упоминали 23% статей, а Qwen от Alibaba — 7,5%.
• Сейчас Llama упоминают 21% статей, Qwen — 30%, а китайские открытые модели в целом — больше 40% против 30% у американских.
• Руководители Qwen, с которыми Ламберт встречался в Китае, сознательно добиваются такого распространения, и вернуть учёных к американским моделям будет непросто.

Между строк: Успех китайских лабораторий Ламберт объясняет не только дистилляцией, то есть обучением своей модели на ответах чужой, более сильной:

• Китайцы выпускают модели чаще и учат их на более узком круге задач, а это немного приукрашивает их результаты в публичных тестах.
• Если бы OpenAI и Anthropic полностью перекрыли дистилляцию, например проверкой клиентов, отставание китайских моделей выросло бы, по его оценке, лишь на 1–2 месяца.
• С лета Moonshot AI и Z.ai покупают у американских компаний и китайских стартапов сложные тренировочные среды, где агенты учатся методом проб и ошибок.

Но: Американские модели расходятся непропорционально хорошо, если при своём размере не уступают китайским по силе. gpt-oss, первые открытые модели OpenAI со времён ChatGPT, стали одними из самых популярных открытых моделей за всё время. Gemma 4 от Google — одна из немногих, чьё распространение сравнимо с самыми популярными небольшими моделями Qwen.

Интрига: Когда Hugging Face разбиралась во взломе, который Ламберт раньше связал с моделями OpenAI, ей помогла китайская открытая модель: закрытые отказывались отвечать на её запросы. Помешать открытым моделям попасть к злоумышленникам почти нечем. Поэтому, считает Ламберт, запрет на сильнейшие китайские модели ударил бы прежде всего по американскому бизнесу, а к рискам вроде кибератак нужно готовить всю отрасль.

Что говорят: На Hacker News спорят, нужны ли открытые модели бизнесу. Пользователь Zaraif13 собирал для крупной компании агентов, которые работают с банковскими выписками и данными поставщиков: «Для меня всё это звучало как сигнал тревоги: они никак не могут позволить себе дать закрытым моделям доступ к этим данным». Другой участник обсуждения возражает, что за вред от Claude или Sol будут отвечать крупные лаборатории: «Если вы берёте китайскую модель с открытым кодом и она выйдет из-под контроля? Удачи, ваша компания отвечает на все 100%».

Что дальше: Ламберт советует США и дальше вкладываться в открытые модели, чтобы американские компании не зависели от китайских. Десятки организаций и тысячи специалистов отстают от передовых лабораторий меньше чем на год. Поэтому, по его словам, «вопрос не в том, пересекут ли открытые модели пороги возможностей, за которыми появляются новые способы работы, а в том, когда».