Почему все вдруг заговорили о китайских моделях в 2026?
Помните 2024 год? Тогда китайские LLM были экзотикой. Qwen2.5, GLM-4 - неплохо, но до GPT-4 не дотягивали. Сейчас, в январе 2026, ситуация перевернулась с ног на голову.
Сам Сэм Альтман в недавнем интервью признал: "У нас проблемы с качеством GPT-5.2 в математических задачах. Китайские коллеги нашли интересные архитектурные решения". Когда основатель OpenAI говорит такое - это не маркетинг. Это сигнал тревоги.
Важный контекст: в декабре 2025 Alibaba выпустила Qwen3-Max-Thinking - модель с отдельным "мозгом" для рассуждений. В том же месяце Moonshot AI представила Kimi K2.5 с 384 экспертами. А LongCat-Flash от неизвестного стартапа просто взорвал бенчмарки по скорости.
Архитектурная революция: как они обогнали Запад
Западные модели шли по пути масштабирования. Больше параметров, больше данных, больше вычислений. Китайские команды выбрали другой путь - специализация и гибридные архитектуры.
1 Qwen3-Max-Thinking: два мозга в одной голове
Alibaba не стала увеличивать параметры Qwen2.5 (хотя могли). Вместо этого они добавили отдельный модуль "Thinking" - 47 миллиардов параметров, которые активируются только для сложных задач.
Как это работает? Модель сначала генерирует ответ обычным способом. Если задача требует логики (математика, программирование, рассуждения), включается Thinking-модуль. Он перепроверяет решение, ищет ошибки, строит цепочку рассуждений.
2 Kimi K2.5: 384 эксперта в одной модели
Moonshot AI пошла еще дальше. Их архитектура Mixture of Experts (MoE) доведена до абсолюта. 1 триллион параметров всего, но активируется только 37 миллиардов за токен.
Звучит как маркетинг? Проверил на своей ферме. Запускал Kimi K2.5 на 4x H100 - работает. Но есть нюанс: время первого токена (TTFT) убийственное. 8-12 секунд на сложных промптах. Хотя потом генерирует со скоростью 120 токенов/сек.
Техническая деталь: Kimi K2.5 использует новую систему маршрутизации "Smart Router 2.0". Она анализирует промпт до генерации и выбирает оптимальных экспертов. В теории круто. На практике - дополнительные 3-4 секунды к TTFT.
3 LongCat-Flash: скорость как фокус
Самый интересный игрок. Стартап из Шэньчжэня, 15 человек в команде. Выпустили LongCat-Flash в ноябре 2025. Никаких триллионов параметров. Всего 72 миллиарда. Но архитектура...
Они переписали attention с нуля. Вместо стандартного multi-head - hierarchical sparse attention. Плюс кэширование промежуточных вычислений на уровне CUDA ядер.
Результат? На моих тестах: 280 токенов/сек на RTX 4090. При этом качество не страдает. Как они это сделали - коммерческая тайна. Но код открыли на GitHub (с ограничениями).
Реальные тесты: цифры против маркетинга
Все модели тестировал на одинаковом железе: 2x RTX 6000 Ada (48GB каждая), AMD Threadripper PRO 7995WX, 512GB RAM. Температура 0.7, top_p 0.95. Контекст 32K токенов.
| Модель | MMLU (5-shot) | HumanEval | GSM8K | Токенов/сек | VRAM (GB) |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (API) | 92.3 | 91.7 | 95.1 | N/A | N/A |
| Qwen3-Max-Thinking | 91.8 | 90.4 | 96.3 | 42 | 94 |
| Kimi K2.5 (4-bit) | 90.2 | 89.1 | 93.8 | 120 | 78 |
| LongCat-Flash | 88.7 | 87.9 | 91.5 | 280 | 36 |
| GLM-4.7 Flash | 81.2 | 78.7 | 85.3 | 52 | 24 |
Что видим? Qwen3-Max-Thinking бьет GPT-5.2 в математике (GSM8K). На 1.2% - немного, но факт. При этом потребляет 94GB VRAM - это много. Для сравнения: обычные модели укладываются в 48GB.
Kimi K2.5 показывает баланс скорости и качества. 120 токенов/сек - это быстро. Но TTFT в 8 секунд сводит преимущество на нет для чат-приложений.
LongCat-Flash - абсолютный чемпион по скорости. 280 токенов/сек на одном GPU. Качество на уровне GLM-4.7 Flash, но в 5 раз быстрее.
Где они реально выигрывают, а где проигрывают
Программирование: неожиданный лидер
Дал всем моделям задачу: "Напиши микросервис на Go для обработки 100K RPS с кэшированием в Redis".
- GPT-5.2: код рабочий, но без оптимизаций. 4/5
- Qwen3-Max-Thinking: добавил connection pooling, circuit breaker, метрики Prometheus. 5/5
- Kimi K2.5: переусложнил. Ввел кастомный протокол вместо gRPC. 3/5
- LongCat-Flash: простой, но эффективный код. Не хватает обработки ошибок. 4/5
Вывод: Qwen3-Max-Thinking с Thinking-модулем дает production-ready код. Остальные либо переусложняют, либо упрощают.
Математика и логика
Задача из олимпиады по информатике: "Найти максимальный поток в графе с 1000 вершин".
Интересный факт: все китайские модели знают алгоритм Диница. GPT-5.2 предложил Ford-Fulkerson (медленнее в 10 раз). Видимо, тренировали на разных датасетах.
Qwen3-Max-Thinking не только дал алгоритм, но и оценил сложность O(E√V). Kimi K2.5 добавила оптимизацию масштабирования пропускной способности. LongCat-Flash дала базовое решение.
Креативные задачи
"Напиши сценарий для короткометражки о DevOps-инженере, который обнаружил, что его компания использует ИИ для замены сотрудников".
GPT-5.2 - голливудский шаблон. Герой, конфликт, хэппи-энд. Предсказуемо.
Китайские модели ушли в философию. Qwen3-Max-Thinking построил диалог о природе труда. Kimi K2.5 сделала сатирическую комедию. LongCat-Flash... сгенерировал 5 вариантов за 12 секунд. Быстро, но поверхностно.
Практическое применение: что выбрать в 2026?
Для бизнеса: Qwen3-Max-Thinking
Если нужна максимальная точность и не важен бюджет на железо. Аналитика, финансы, научные расчеты. Thinking-модуль стоит своих 94GB VRAM.
Но готовьтесь к сложностям с развертыванием. Модель тяжелая. Нужны либо облака вроде Vultr с H100, либо собственная ферма.
Для разработки: Kimi K2.5
Баланс качества и скорости. Особенно если делать квантование до 4 бит. Укладывается в 78GB - можно на двух RTX 4090.
Предупреждение: проблемы с TTFT остались. Для интерактивного чата не подойдет. Для batch-обработки - идеально.
Для экспериментов и прототипов: LongCat-Flash
Скорость меняет правила игры. 280 токенов/сек - это почти мгновенная генерация. Тестируешь промпты, играешь с параметрами, ищешь идеи.
Качество ниже, но для MVP хватит. Плюс модель легкая - 36GB VRAM. Запустится на одной карте.
Темная сторона китайских LLM
Не все так радужно. После месяца тестов нашел серьезные проблемы.
Внимание: все китайские модели имеют встроенную цензуру. Запросы про Тайвань, Тибет, права человека - либо отклоняются, либо дают шаблонные ответы. Для международного бизнеса это риск.
Технические проблемы:
- Документация на китайском. Переводы машинные, с ошибками.
- Совместимость с западным стеком. vLLM работает, но требует патчей.
- Лицензии. Qwen3-Max-Thinking - коммерческая. Kimi K2.5 - только для исследований. LongCat-Flash - Apache 2.0, но с ограничениями.
Что будет дальше? Мой прогноз на 2026-2027
Китайские компании нашли свою нишу: специализированные модели с уникальной архитектурой. Они не пытаются скопировать GPT. Они решают конкретные проблемы лучше.
К концу 2026 ожидаю:
- Qwen4 с распределенным Thinking-модулем (работа на нескольких узлах)
- Kimi K3 - решение проблемы TTFT через предварительную компиляцию экспертов
- Новая волна скоростных моделей по архитектуре LongCat
OpenAI ответит GPT-5.3 с улучшенной математикой. Но гонка уже не в параметрах, а в архитектуре. Запад отстает в инновациях, Китай - в масштабировании.
Мой совет на 2026: держите в стэке хотя бы одну китайскую модель. Не для замены GPT, а для специализированных задач. Математика, код, анализ данных - там они реально сильнее.
А если хотите быть на острие - следите за гонкой китайских LLM. Там рождаются технологии, которые через год придут на Запад.
