Лаборатории не объединяются, а множатся: Interconnects разобрал свежие открытые модели
В новом обзоре открытых моделей Interconnects выделил Inkling от Thinking Machines, Kimi K3, Hy3 от Tencent на лицензии Apache 2 и Laguna S2.1 от Poolside. Авторы делают вывод: сильные модели теперь обучает всё больше компаний.
Ещё пару лет назад многие ждали, что ИИ-лаборатории начнут объединяться: обучение моделей с каждым годом дорожает на порядки. Этого не произошло. В новом обзоре открытых моделей авторы Interconnects отмечают обратное: сильные модели обучает всё больше компаний, и всё чаще они выкладывают их в открытый доступ. По их словам, спрос на токены огромен, поэтому своя модель стала понятным способом заработать.
Главный пример — Thinking Machines. Когда компания появилась в феврале 2025 года, почти никто не считал её разработчиком открытых моделей. Теперь, по данным Interconnects, её сервис дообучения открытых моделей приносит сотни миллионов долларов в год. А её первая модель Inkling стала лучшей американской моделью с открытыми весами и обошла Nemotron от NVIDIA. Inkling принимает на вход текст, изображения и звук, а отвечает текстом. В ней 975 млрд параметров, из которых на каждом шаге работает 41 млрд. Среди китайских моделей того же размера она не самая сильная, зато хорошо подходит как основа для дообучения. Заодно вышла уменьшенная версия на 276 млрд параметров.
Tencent выпустила Hy3 и перевела её на свободную лицензию Apache 2, хотя предыдущую версию распространяла на куда более жёстких условиях. Poolside обновила Laguna S2.1: модель на 118 млрд параметров помещается на настольный компьютер NVIDIA DGX Spark. Компания выложила полные записи того, как модель проходила тесты, — для открытого выпуска это редкая прозрачность. DeepSeek обновила V4 Flash через день после того, как OpenAI на 80% снизила цены на свою самую маленькую модель. По соотношению цены и качества новая V4 Flash обошла GPT-5.6 Luna.
Самый крупный выпуск — Kimi K3 от Moonshot AI. Её лицензия запрещает коммерческое использование: провайдерам инференса и дообучения нужен отдельный договор с компанией. Кевин Сюй и Грэм Уэбстер считают, что из-за этого власти США смогут проще ограничивать американские компании, которые работают с китайскими моделями.
В обзоре есть и другие заметные выпуски. Meituan обучила 1,6-триллионную LongCat-2.0 целиком на китайских ускорителях Ascend 910 — по оценке авторов, это первая серьёзная модель такого рода не от Huawei. AMD выложила Instella-MoE со всеми промежуточными версиями обучения. Авторы оставляют открытыми два вопроса: приживутся ли лицензии с разделом выручки, как у Kimi K3, и какую долю рынка смогут занять открытые модели.