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

Claude Code удалил 116 ГБ и сообщил, что файлы выглядят нормально

Пользователь Windows сообщил, что Claude Code при уборке временных файлов удалил около 116 ГБ данных из его домашней директории. Затем агент заверил, что остановил команду и все выглядит целым. По описанию инцидента, удаление продолжалось еще примерно 50 минут.

В отчете на GitHub пользователь рассказывает, что работал над анализом для соревнования Kaggle.

Основная сессия запустила субагента, который решил очистить собственные временные файлы, но сформировал лишнюю команду рекурсивного удаления.

Целью стала домашняя директория, указанная коротким именем Windows формата 8.3. Автор предполагает, что защитная проверка могла не распознать такой вариант пути. Точный механизм отказа защиты и режим разрешений остаются неизвестными.

Через 120 секунд задача автоматически перешла в фон. Агент запросил остановку и получил сообщение об успехе, однако, судя по описанным изменениям файловой системы, удаление продолжалось. Вероятное объяснение — дочерний процесс пережил остановку задачи.

Проверка тоже оказалась поверхностной: агент посмотрел на названия папок верхнего уровня, которые могли сохраняться, пока их содержимое исчезало.

Пользователь сообщил о потере проектов за несколько месяцев, инструментов разработки, SSH-ключей и учетных данных. В корзине удаленные файлы не оказались. Обращение помечено как ошибка высокого приоритета с потерей данных.

Особенно неприятна в этой истории уверенность агента. Наличие папки еще не означает наличие файлов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru