Правда ли, что GigaChat и Qwen — вечно вторые после западного ИИ?
Пока одни спорят, кто сильнее — GPT или Claude, вокруг российских и китайских моделей сложился свой набор баек. Их пересказывают на каждой конференции с видом человека, который точно знает правду. Заодно и повод свежий: Сбер на днях выложил Kandinsky WM 1.0 — модели, которые учат роботов физике, а неделю назад Alibaba показала Qwen3.8-Max с контекстом на миллион токенов. Хороший момент, чтобы пройтись по мифам и посмотреть, что из них правда, а что — просто удобная упрощёнка.
Миф 1: российский ИИ — это чужой опенсорс в русской обёртке
Отчасти да, но не так, как думают. Действительно, значительная часть отечественных LLM второго эшелона построена поверх открытых китайских весов —. Логика понятна: зачем обучать модель с нуля, если можно взять готовый качественный фундамент и дообучить под свои задачи.
Но флагманы Сбера и Яндекса — история другая. Свежий GigaChat 3.5 Ultra построен на собственной архитектуре, а не на чужом фундаменте:. Так что миф работает наполовину: у нишевых продуктов действительно китайские корни, а у флагманов — свой рецепт, просто не всегда с нуля.
Миф 2: наши модели никогда не догонят мировых лидеров по цифрам
Здесь миф разбивается о собственные бенчмарки Сбера — с оговоркой. По заявленным метрикам GigaChat 3.5 Ultra смотрится неплохо:. Разработчики отмечают ощутимый скачок и в практических задачах:.
Но есть нюанс, который любят замалчивать в пресс-релизах: это цифры от самого производителя. Независимые замеры чуть скромнее. По данным одного из внешних рейтингов,. То есть модель реально выросла относительно себя прошлой — но до глобального топа ей ещё идти. Разница между «мы обошли DeepSeek на своих тестах» и «мы входим в топ мировых моделей» — как раз та деталь, которую маркетинг обычно теряет по дороге.
Миф 3: Kandinsky — это просто генератор картинок для мемов и обложек
Этот миф был правдой года три назад. Сейчас Kandinsky вышел далеко за пределы «нарисуй котика в скафандре». Последний релиз вообще не про красивые картинки:.
Смысл в том, что робота или беспилотник дорого и опасно учить на реальных авариях и редких сценариях — вместо этого ему показывают синтетическое видео, где физика ведёт себя правдоподобно. Модели уже работают не в лаборатории на бумаге:
- используются в собственном Центре робототехники Сбера при обучении роботизированных систем;
- применяются в институте AIRI для создания синтетических дорожных сценариев для беспилотного транспорта.
Про эти практические внедрения сообщается прямо:. От «нарисуй логотип» до «научи робота не переворачивать чашку» — дистанция приличная.
Миф 4: китайские модели всегда открытые и почти бесплатные
Вот это, пожалуй, самое устойчивое заблуждение — и самое неверное. Топовые модели Alibaba класса Max закрыты с самого начала. По линейке Qwen 3.7 это прямо признавали сами разработчики:. Открытость касается только младших и средних моделей, а флагман живёт исключительно в облаке Alibaba и продаётся по API.
С новым Qwen3.8-Max ситуация похожая, только с обещаниями на будущее. Модель вышла как закрытый продукт, а открытие весов пока звучит как намерение:. Причём даже если веса выйдут, для рынка это не гарантия свободного использования:. Так что «китайцы всё раздают бесплатно» — это работает для середины линейки, но не для флагманов, за которые вполне ощутимо платят через API.
Так кто в итоге сильнее
Однозначного победителя нет, и это, честно говоря, нормально. Российские модели заметно подросли за последний год и в отдельных задачах — особенно там, где важен русский язык и локальное соответствие законодательству — уверенно держат позиции. Китайские же продолжают штурмовать топы бенчмарков по кодингу и агентным сценариям, но их лучшие версии закрыты не хуже западных аналогов. Миф о безнадёжном отставании себя не подтверждает, миф о полной паритетности — тоже.
Хотите сами сравнить GigaChat, YandexGPT, Qwen и другие модели на своих задачах без танцев с VPN и картами других стран — в GEMERA AI все они собраны в одном чате и кабинете. Иногда лучший способ разобраться в мифах — просто прогнать через них собственный промпт.