Три кита китайского AI: кто заберёт трон в 2025?
Китайский рынок больших языковых моделей превратился в поле битвы, где каждый квартал появляется новый претендент на звание "самого умного". В 2025 году внимание приковано к трём тяжеловесам: DeepSeek V4, Kimi K3 и MiniMax M2.2. Каждый из них предлагает свою философию, архитектуру и - что самое важное - обещает переписать правила игры.
Важный контекст: все три модели анонсированы, но полноценных независимых тестов пока мало. Компании делятся выборочными бенчмарками, которые часто показывают их в лучшем свете. Мы собрали доступные данные на 26.01.2026.
DeepSeek V4: слон в посудной лавке
Если предыдущая DeepSeek V4 уже шокировала сообщество своими reasoning-способностями, то новая версия делает ставку на чистую мощь. Архитектура? Глубоко засекреченная, но слухи говорят о гибридной системе, сочетающей MoE (Mixture of Experts) с каким-то собственным механизмом "динамического планирования".
Что мы знаем точно: параметров - заоблачное количество (официально не раскрывается, аналитики предполагают от 400B до 600B активных параметров). Контекстное окно - 256K токенов с поддержкой "расширенного понимания" длинных документов. Но главная фишка - встроенная система "самопроверки", которая перепроверяет собственные рассуждения перед генерацией ответа.
Kimi K3: неожиданный поворот от Moonshot AI
Пока все ждали улучшения длинного контекста (у Kimi Chat был феноменальный 1M токенов), Moonshot AI пошла другим путём. Kimi K3 - это не просто модель с огромным окном, это архитектура, специально заточенная под "понимание сути".
Технические детали скудны, но известно, что K3 использует радикально переработанный механизм внимания, который якобы умеет выделять ключевые концепции из текста любой длины. Вместо того чтобы просто запоминать всё подряд, модель строит семантические карты документа.
Доступ? Пока только через API с жёсткими лимитами. Цена - 0.8$ за 1M входных токенов, что делает её одной из самых дорогих на рынке. Но если верить заявлениям, она того стоит для аналитиков, юристов и исследователей, работающих с гигабайтами текстов.
MiniMax M2.2: тёмная лошадка делает ход конём
После успеха MiniMax M2.1, которая доказала, что можно бить гигантов с 67B параметрами, компания выпускает M2.2. И здесь - сюрприз. Вместо наращивания параметров они пошли по пути специализации.
M2.2 - это фактически три модели в одной: базовая для общего диалога, "кодовая" версия с улучшенной поддержкой Rust, Java и Go (продолжение линии из нашего гайда по запуску M2.1), и "агентная" версия для автономного выполнения задач.
Самое интересное - политика доступа. В отличие от конкурентов, MiniMax выложила M2.2 в открытый доступ с Apache 2.0 лицензией. Можно качать, дообучать, коммерчески использовать - полная свобода. Это стратегический ход: пока DeepSeek и Kimi строят стены, MiniMax завоёвывает сообщество.
| Модель | Параметры | Контекст | MMLU | HumanEval | Доступ |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | ~400-600B (активных) | 256K | 87.2%* | 91.5%* | API, закрытая |
| Kimi K3 | Не раскрыто | 1M+ | 84.7%* | 86.3%* | API, дорогой |
| MiniMax M2.2 | ~70B | 128K | 85.1% | 89.8% | Open-source, бесплатно |
*Данные от компаний, независимого подтверждения нет на 26.01.2026
Бенчмарки: где правда, а где маркетинг?
Сравнивать эти модели - как сравнивать грузовик, спортивный автомобиль и внедорожник. Каждый хорош в своём.
DeepSeek V4 выигрывает в синтетических тестах на reasoning и математику. Но попробуйте загрузить ей 500-страничный технический отчёт и задать вопрос про детали на 423-й странице - здесь Kimi K3 покажет свою силу. А MiniMax M2.2? Она работает на вашем ноутбуке, не требует миллионных контрактов и при этом генерирует код, который не стыдно показать в production.
Сообщество r/LocalLLaMA уже проводит первые тесты M2.2, и предварительные результаты впечатляют. Для локального запуска она выглядит сильнее многих 120B моделей (кстати, у нас есть рейтинг лучших локальных LLM 2025, где можно сравнить).
Практический совет: если вам нужна максимальная мощность и деньги не проблема - тестируйте DeepSeek V4 через API. Для работы с документами - Kimi K3. Для всего остального, особенно если цените контроль и открытость - качайте MiniMax M2.2.
Архитектурные войны: кто копирует, а кто изобретает?
Интересный тренд: пока западные компании в основном улучшают уже существующие архитектуры, китайские разработчики не боятся экспериментировать. DeepSeek со своей системой самопроверки, Kimi с семантическими картами, MiniMax с модульной архитектурой - каждый пытается найти свою "убийственную фичу".
Но есть и общее: все три модели сделали серьёзный упор на китайский язык и культурный контекст. Если GPT-5 иногда спотыкается на китайских идиомах, эти модели понимают их с полуслова. Для глобального рынка это и преимущество, и ограничение одновременно.
Что будет дальше? Мой прогноз на 2026
Гонка перейдёт в новую фазу. DeepSeek, скорее всего, выпустит урезанную open-source версию V4 (как они делали с V3.2). Kimi попытается снизить цены, когда конкуренты догонят по длине контекста. А MiniMax... они могут стать тем самым "китайским Meta", создав вокруг M2.2 целую экосистему дообученных моделей.
Мой совет разработчикам: не гонитесь за самыми большими моделями. Скачайте MiniMax M2.2, попробуйте её в деле. Если справляется - зачем платить за API? Если нет - тогда уже смотрите в сторону платных решений.
И последнее: следите за Xiaomi. Их MiMo-V2-Flash уже показала, что они умеют делать эффективные модели. В 2026 они могут выйти на арену больших LLM, и тогда игра станет ещё интереснее.
