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.

Подпишитесь на новости

Binance раскрыла, как фальшивое собеседование помогло украсть $6,3 млрд

Предложение работы, разговор с подставным гендиректором и тестовое задание с вредоносным кодом — так началась цепочка атаки на Binance, из которой вывели $6,3 млрд. Биржа раскрыла новые детали: злоумышленники месяцами готовили многоэтапную операцию, совмещая социальную инженерию, заражение устройств и ИИ.

Подробности опубликованного 3 ноября отчёта Binance приводит Bloomberg.

С одним из инженеров связался через платформу поиска работы человек, представившийся руководителем проекта. Затем сотрудник прошёл собеседование в мессенджере с якобы главой компании.

Компании в действительности не существовало, зато предложенный для тестового задания репозиторий содержал вполне настоящий вредоносный код. По словам сопредседателя Binance Ричарда Тенга, сводить случившееся к одной ошибке сотрудника нельзя.

Атакующие использовали поддельные интервью, вредоносную программу под видом инструментов разработчика, скомпрометированные устройства и ИИ. Конкретную роль искусственного интеллекта в приведённом описании не раскрывают.

Об атаке стало известно 29 октября. Сначала биржа сообщила о возможном взломе ноутбука инженера, позднее обнаружила дополнительные точки проникновения. Binance и ФБР связывают кражу с северокорейскими хакерами; КНДР обвинения отвергает.

После инцидента партнёры помогли заморозить почти $3 млрд. Это ещё не означает возврат денег. Сама Binance заявляет, что почти восполнила украденные активы за счёт корпоративных средств и двух страховых фондов. Вывод средств, приостановленный почти на двое суток, начали поэтапно восстанавливать в воскресенье.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru