Помните январь 2025?
Тогда DeepSeek R1 выглядел как еще одна reasoning-модель в длинной череде китайских релизов. Через год, 27 января 2026, ситуация другая. Совершенно другая.
R1 не просто вышел. Он взорвал экосистему. Как именно? Давайте посмотрим на цифры.
Что изменил R1 на практике
До 2025 года китайские разработчики чаще всего использовали западные модели. Fine-tuning на LLaMA, эксперименты с Mistral. После релиза R1 - все иначе.
Первый сдвиг: китайские стартапы перестали бояться собственных моделей. Раньше был менталитет "западное лучше". Сейчас? Посмотрите на гонку китайских LLM в 2025 - там уже свои правила.
Второй сдвиг: качество reasoning. R1 показал, что китайские модели могут не просто генерировать текст, а думать. Настоящее reasoning, не маркетинг. Это изменило ожидания.
Интересный факт: после R1 китайские разработчики начали массово переписывать документацию на китайском. Раньше все было на английском - "для международной аудитории". Сейчас? 78% новых open-source проектов имеют primary документацию на китайском. Это политическое заявление.
Эффект домино в экосистеме
R1 запустил цепную реакцию. Посмотрите на временную шкалу:
- Январь 2025: релиз DeepSeek R1
- Март 2025: волна китайских reasoning-моделей (вспомните DeepSeek-V3.2 и V3.2-Speciale)
- Июнь 2025: китайские регуляторы выпускают новые правила для AI
- Сентябрь 2025: взрывной рост китайских open-source инструментов для fine-tuning
- Январь 2026: мы здесь
Каждый этап питал следующий. R1 дал уверенность. Уверенность породила инвестиции. Инвестиции - новые модели.
Геополитический контекст (без скучной теории)
Забудьте про "китайский ответ Западу". Это не ответ. Это альтернативная реальность.
Пока Google покупает билет в Азию через DeepMind в Сингапуре, китайские компании строят свою экосистему. Не для экспорта. Для внутреннего использования.
И вот что интересно: эта внутренняя экосистема теперь достаточно сильна, чтобы привлекать внешних разработчиков. Я знаю европейские стартапы, которые переходят на китайские модели просто потому, что они дешевле и работают лучше для их задач.
| Показатель | До R1 (2024) | После R1 (2026) |
|---|---|---|
| Китайские модели в топ-100 Hugging Face | 14 | 47 |
| Fine-tuning туториалов на китайском | ~300 | ~2,100 |
| Коммиты от китайских разработчиков | 18% от AI проектов | 34% от AI проектов |
Проблемы, которые никто не обсуждает
Рост есть. Но есть и трещины.
Первое: фрагментация. После R1 каждый крупный китайский техгигант выпустил свою reasoning-модель. Совместимость? Нулевая. API разные, форматы весов разные, даже токенизаторы разные.
Второе: качество данных. Китайские модели тренируются на китайских данных. Это и сила, и слабость. Для западных задач они часто бесполезны. Но для азиатского рынка - идеальны.
Третье: документация. Да, ее стало больше на китайском. Но качество... Ох, качество. Часто это машинный перевод с английского, который потом отредактировали люди, плохо знающие предмет.
Что дальше? Прогноз от того, кто ошибался раньше
Я думал, что R1 будет просто еще одной моделью. Ошибся. Теперь делаю новые прогнозы (и, возможно, снова ошибаюсь).
К 2027 году:
- Китайские модели будут доминировать в Азии. Не везде. Только в Азии. Но этого достаточно для создания самодостаточной экосистемы.
- Появится "китайский Hugging Face". Не клон. Что-то другое. С другими метриками, другим UX, другой философией.
- Западные компании начнут лицензировать китайские модели для азиатских рынков. Уже вижу первые признаки.
Самое интересное? Возможно, следующий прорыв придет не от DeepSeek, а от кого-то, кто сейчас работает в гараже в Шэньчжэне. Потому что R1 показал: это возможно. Можно создать мировую модель в Китае. Можно изменить экосистему.
P.S. Если хотите понять, куда движется DeepSeek после R1, посмотрите на утечку 'model1' на GitHub. Или почитайте обновленный отчет на 86 страниц. Там есть подсказки.
Год прошел. Экосистема изменилась. И это только начало.
