3 прорыва российских и китайских нейросетей, которые обошли западные модели в июне 2026

Первый зампред Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2026 честно признал: GigaChat отстаёт от ChatGPT и DeepSeek на 6–9 месяцев. Проблема не в алгоритмах, а в дефиците GPU из-за санкций. При этом Alibaba выпустила Qwen3.7-Plus — мультимодального агента, который 11 часов подряд писал код приложения без участия человека. А DeepSeek V4 с технологией mHC научился работать на длинных автономных траекториях без «зомби-режима», когда модель теряет нить задачи. Разбираемся, где российские и китайские нейросети уже обгоняют западные — и где пока проигрывают.

Прорыв первый: Qwen3.7-Plus работает с экраном, кодом и командной строкой одновременно

Alibaba Qwen 1 июня 2026 года представила Qwen3.7-Plus — мультимодальную модель, которая видит интерфейс, понимает задачу, пишет код по визуальному референсу и запускает команды в терминале. Главное отличие от западных аналогов: модель работает в одном агентном цикле с GUI (графическим интерфейсом) и CLI (командной строкой). Это значит, что агент сам кликает по кнопкам на экране, проверяет результат, исправляет ошибки и идёт дальше — без постоянной ручной страховки.

Самый показательный кейс из официального анонса: Hybrid-Agent на базе Qwen3.7-Plus больше 11 часов автономно разрабатывал приложение для изучения английских слов. Агент сгенерировал свыше 10 000 строк кода, сделал более 1 000 агентных вызовов и прошёл этапы от требований и написания кода до установки, тест-кейсов, GUI-тестирования, документации и итераций версии. Для сравнения: западные кодинг-агенты вроде Codex от OpenAI работают 30 минут на задачу и требуют ручной проверки на каждом этапе.

Модель доступна через Alibaba Cloud Model Studio с контекстом до 1 млн токенов. Цена для международного режима начинается с 2,936 юаня за 1 млн входных токенов и 11,744 юаня за выход на диапазоне до 256K токенов. Это примерно в 3–5 раз дешевле, чем GPT-4o или Claude Sonnet 4.5 с аналогичным контекстом. Qwen3.7-Plus поддерживает OpenAI-совместимый интерфейс, так что перенос кода сводится к замене API-ключа и базового URL.

Прорыв второй: DeepSeek V4 с технологией mHC побеждает «зомби-режим» у ИИ-агентов

DeepSeek V4 — это агент на длинных автономных траекториях без «зомби-эффекта» за счёт уникальной технологии гиперконнекций mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections). «Зомби-режим» — это когда модель теряет контекст задачи на длинной траектории: начинает повторять одни и те же действия, игнорирует новые данные от оператора или застревает в бесконечном цикле. Западные модели вроде GPT-4.5 и Claude Sonnet 4.5 справляются с этим через ручные чекпоинты и промпт-инжиниринг. DeepSeek V4 решает проблему архитектурно.

Технология mHC позволяет модели мгновенно реагировать на новый контекст от оператора и на неожиданные события при отладке кода. DeepSeek V4 Flash, компактная версия модели, показывает ту же устойчивость на длинных траекториях, что и флагманская DeepSeek V4-Pro с 1,6 трлн параметров. Для задач, где агент работает часами без участия человека — например, автоматизация тестирования, сборка проектов, обработка документов — это критичное преимущество.

DeepSeek V4-Pro поддерживает контекст до 1M токенов и стоит примерно 0,04 рубля за 1K входных токенов. Это в 5 раз дешевле, чем GigaChat 2 Lite или YandexGPT Lite при сопоставимом объёме обращений. API работает напрямую, оплата в долларах. Для российских пользователей доступ к чату периодически нестабилен, но API работает без перебоев.

Прорыв третий: российские модели закрывают задачи с персональными данными по 152-ФЗ

GigaChat и YandexGPT хранят данные на серверах в России, что делает их единственным выбором для задач, связанных с персональными данными клиентов и 152-ФЗ. DeepSeek обрабатывает данные на серверах в Китае, западные модели — в США и Европе. Для ИИ-агентов, которые работают с именами, телефонами, адресами или другими персональными данными, серверы модели должны находиться в России. YandexGPT работает на Yandex Cloud с сертификацией ФСТЭК (уровень защищённости УЗ-3). GigaChat обрабатывает запросы на серверах Сбера в РФ и декларирует соответствие 152-ФЗ.

Это не вопрос качества модели — это вопрос compliance. Для оборонных приложений, военной аналитики, обработки государственной тайны, критической информационной инфраструктуры и систем, требующих сертификации ФСТЭК или ФСБ, западные модели неприемлемы. Ведяхин на ПМЭФ подчеркнул: несмотря на отставание GigaChat в потребительских сценариях, Россия не может отказаться от собственных разработок.

Для коммерческих задач без строгих требований compliance разрыв с западными моделями остаётся релевантным. GigaChat 3.1 Ultra содержит 702 млрд параметров в архитектуре MoE с 36 млрд активных параметров на каждый токен. YandexGPT 5 Pro обучен на 2 трлн русскоязычных токенов — это самый большой русскоязычный датасет среди рассматриваемых моделей. Для задач, где критична нативность русского — ответы в чат, квалификация заявок, анализ отзывов — российские модели показывают стабильно высокое качество.

Где российские и китайские модели пока проигрывают

Главная проблема российских моделей — дефицит GPU. Ведяхин откровенно признал: для тренировки моделей класса GPT-5.5 необходимы кластеры из тысяч GPU NVIDIA H100 или H200. Санкции 2022 года закрыли прямой доступ. Альтернативы — параллельный импорт через третьи страны (ограниченные объёмы, высокая цена), российские GPU вроде МЦСТ Эльбрус (значительно слабее NVIDIA) и китайские аналоги Huawei Ascend (доступ через партнёров). Все эти варианты дают меньше вычислительных мощностей, чем у западных лабораторий.

Для сложных рассуждений, программирования, мультимодальности и нестандартных запросов западные модели пока сильнее. GPT-5.5, Claude Sonnet 4.5 и Gemini 3 Pro обучены на кластерах, которые в разы мощнее доступных российским командам. Китайские модели вроде Qwen3.7-Plus и DeepSeek V4 частично компенсируют этот разрыв за счёт архитектурных решений — MoE, гиперконнекции, оптимизация под длинный контекст — но в абсолютных показателях качества на сложных задачах западные модели пока впереди.

Для российских пользователей практический выбор сводится к двум вопросам: насколько важен русский язык без дополнительной адаптации и требуется ли встроенная работа с местными сервисами. Если задача типовая — классификация заявок, извлечение полей из текста, маршрутизация обращений — российские и китайские модели дают быстрый и удобный результат. Если нужен высокий уровень рассуждений, кодирование или сложная обработка больших объёмов данных, зарубежные аналоги чаще оказываются сильнее.

Попробуйте Qwen3.7-Plus, DeepSeek V4, GigaChat и YandexGPT прямо в GEMERA AI: все четыре модели доступны через единый интерфейс — без переключения между платформами и без зарубежных карт. Для задач с персональными данными выбирайте GigaChat или YandexGPT, для длинных автономных траекторий — DeepSeek V4, для мультимодальных агентов с кодом и экраном — Qwen3.7-Plus.