Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

Здесь был ИИ: журналистам предложили маркировать нейросетевые материалы

Союз журналистов России выступил за обязательную маркировку материалов, созданных с применением искусственного интеллекта. Причём редакциям предлагают не ограничиваться лаконичным «сделано с помощью ИИ», а подробно объяснять, что именно он делал с текстом.

Согласно рекомендациям СЖР, дисклеймер следует размещать в начале или конце публикации.

В нём нужно указывать конкретную роль технологии: нейросеть могла подготовить черновик, перевести материал, отредактировать его или выполнить другую задачу.

Отдельно предлагается сообщать, участвовал ли человек в проверке результата. Таким образом, читатель сможет понять не только происхождение текста, но и выяснить, посмотрел ли на него живой редактор перед публикацией.

При этом СЖР рекомендует не маркировать как сгенерированный аутентичный контент, если ИИ не участвовал непосредственно в его создании. Это должно предотвратить путаницу.

Инициатива пока оформлена как рекомендации для прессы. Не определены также единая формулировка дисклеймера, критерии значимого участия ИИ и ответственность редакций за отсутствие маркировки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru