📈 Китайские AI-модели набирают популярность в США на фоне роста цен OpenAI и Anthropic

Американские компании все активнее переходят на китайские AI-модели. Причина - резкий рост стоимости токенов у ведущих американских лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, при одновременном сокращении разрыва в производительности с китайскими аналогами. По данным платформы OpenRouter, доля токенов, используемых американскими компаниями на китайских моделях, с февраля 2026 года стабильно превышает 30%, достигая 46%. Для сравнения, средний показатель за предыдущие 12 месяцев составлял всего 11%, а в первой половине 2025 года - 4,5%.

Ключевым драйвером перехода стала экономия. По оценкам OpenRouter, китайские open-source модели могут быть на 60-90% дешевле флагманских систем Anthropic и OpenAI. Стартап Lindy в июне полностью перевел свой трафик с моделей Claude от Anthropic на DeepSeek. По словам CEO Flo Crivello, это решение сэкономит компании миллионы долларов в течение нескольких месяцев. Модель Z.ai GLM 5.2, выпущенная в июне, показала рекордную скорость внедрения на платформе Vercel: за первую неделю после запуска дневной объем токенов вырос в 27 раз, а количество клиентов - в 80 раз.

При этом китайские модели демонстрируют производительность, близкую к топовым американским. GLM 5.2 отстает от Anthropic Opus 4.8 менее чем на процентный пункт в одном из ключевых бенчмарков, но стоит примерно в пять раз дешевле. Эксперты отмечают, что разрыв между китайскими и американскими frontier-моделями сейчас составляет 6-9 месяцев. Рост популярности китайских моделей происходит на фоне усиления регулирования AI в США: в конце июня OpenAI по запросу правительства ограничила rollout новых моделей, а экспортные ограничения на модели Anthropic были сняты после напряженного противостояния с администрацией.

#Ai #DeepSeek #Zai #OpenAI #Anthropic

⚙️Z.ai выпустила GLM-5.3 — и обнаружила у неё незапланированные кибервозможности

Китайская лаборатория Z.ai представила GLM-5.3. Формально это не новая модель: база та же, что у GLM-5.2, все улучшения получены масштабированием пост-тренинга — больше сред обучения, больше типов задач, больше вычислений.

В кодинге прирост заметнее всего на самых длинных задачах. Terminal-Bench 3.0 вырос с 4,6 до 28,3, DeepSWE v1.1 — с 46,2 до 66,9, Agents' Last Exam — с 23,8 до 28,5. На внутреннем Z.ai Code Bench компания заявляет улучшение на 50% и, что интереснее, рост экономичности: 31,4% результата примерно за 50 тысяч выходных токенов против 29,5% у Claude Opus 4.8, которому требуется 120 тысяч. Впереди остаётся Fable 5 с 39,5%. Z.ai называет GLM-5.3 самой сильной открытой моделью для кодинга.

Обучали её на средах, которые больше похожи на реальную инженерную работу, чем на задачи из учебника: например, модели дают доступ к вычислительному кластеру, хранилищу, внутренней документации и результатам экспериментов и просят найти узкие места в стеке обучения, внедрить оптимизации и добиться измеримого ускорения. Некоторые задачи соответствуют нескольким дням работы опытного инженера.

Но главный сюжет — другой. Разработчики добавили в обучение данные по поиску уязвимостей, ожидая, что модель просто станет лучше разбирать отдельные баги. Вместо этого способность продолжала расти по мере масштабирования, и модель начала строить связные планы через несколько стадий эксплуатации сразу. На CyberGym она набирает 84,5% — лучший результат бенчмарка, впереди Mythos 5 (83,8%) и GPT-5.6 Sol (83,6%). На более сложном ExploitBench показатель вырос с 24,4% до 54,4%, но здесь закрытые модели пока далеко впереди — 78% и 76,5%. Закономерность, которую отмечает и сама компания: чем глубже по цепочке эксплуатации бенчмарк, тем больше прирост относительно 5.2 — и тем шире оставшийся разрыв с фронтиром.

Модель уже работает через API, GLM Coding Plan и агент ZCode, поддерживает три уровня усилия рассуждения (отключить «мышление» теперь нельзя). Веса обещают выложить примерно через две недели — после завершения оценки безопасности.

#Ai #Tech #CyberSecurity #China #Zai #Coding