Китайские модели заняли 41% загрузок Hugging Face: искусственный интеллект дешевеет без API

На протяжении нескольких недель лета 2025 года индустрия следила за новыми моделями Anthropic и политическими решениями Вашингтона о доступе к ним. Но пока внимание было приковано к закрытым разработкам, рынок тихо перестраивался. По данным генерального директора Hugging Face Клема Деланжа, на платформе каждые семь секунд создаётся новый репозиторий (хранилище кода и данных модели), размещено почти три миллиона публичных моделей и миллион публичных датасетов. Половина компаний из списка Fortune 500 уже используют Hugging Face для развёртывания собственных и открытых моделей.

Что изменилось на рынке открытых моделей?

• Китайские модели обошли американские по загрузкам. На Hugging Face, крупнейшей площадке для размещения и развёртывания моделей с открытыми весами (open weights, когда параметры модели доступны для скачивания и модификации), 41% загрузок весной 2025 пришлось на модели из Китая.

• Закрытые модели сдвинулись в премиальную нишу. Данные Vercel показывают, что модели с открытыми весами берут на себя массовую нагрузку в ИИ-приложениях, а закрытые работают как более дорогой «верхний этаж».

• Claude Opus 4.7 от Anthropic на седьмом месте OpenRouter. Первые шесть позиций занимают открытые модели Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax и Z.ai.

• Z.ai выпустила GLM-5.2. Пекинская компания представила модель с открытыми весами, которая специализируется на агентном кодировании (когда ИИ-агент самостоятельно пишет и исправляет код) и, по заявлению разработчиков, конкурирует с последними моделями Anthropic в обнаружении уязвимостей безопасности.

• Корпорации выбирают владение, а не аренду. По словам Деланжа, клиенты Hugging Face всё чаще предпочитают собственные модели вместо подписок на закрытые API, особенно после того как увидели счета за масштабирование закрытых решений.

«Если вы технологическая компания, вы не хотите отдавать ключевые возможности другой компании, некоему чёрному ящику API, который вы не контролируете, не видите изнутри и которым не владеете» : Клем Деланж, генеральный директор Hugging Face

Важная оговорка из самого источника: платформы Hugging Face, OpenRouter и Vercel фиксируют лишь часть экосистемы. Сессии, которые проходят напрямую через серверы OpenAI и Anthropic, в эту статистику не попадают и, вероятно, составляют основную часть использования закрытых моделей.

Надела предупредил о зависимости от одного провайдера

Тренд заметил не только Деланж. Генеральный директор Microsoft Сатья Надела публично предостерёг корпорации от привязки к единственному поставщику моделей.

«Если обучение течёт только в одном направлении, экономическая ценность стекается к владельцам инфраструктуры обучения, а не к создателям самого знания. Поэтому необходимо распределить инфраструктуру обучения так, чтобы каждая компания контролировала собственный цикл обучения» : Сатья Надела, генеральный директор Microsoft

Надела также назвал ироничным, что провайдеры моделей пользуются правом обучаться на публичных данных, но затем вводят жёсткие ограничения на дистилляцию (перенос знаний из большой модели в маленькую) и оставляют за собой право учиться на данных клиентов.

Спор о безопасности открытых весов

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи возражает: распространение мощных открытых моделей может стать опасным, потому что после публикации веса невозможно отозвать. Критики добавляют, что открытые модели легче использовать для дезинформации или кибератак.

Деланж видит ситуацию иначе: главный риск в искусственном интеллекте, по его словам, это концентрация власти.

«Вы не делаете технологию безопаснее, запирая её за закрытыми дверями для нескольких игроков. Вы делаете её опаснее, потому что создаёте асимметрию власти и возможностей» : Клем Деланж, генеральный директор Hugging Face

Он также отметил, что обойти защиту API закрытых моделей на практике несложно, а украсть и распространить веса вполне реально, поэтому закрытость не устраняет рисков, а лишь снижает прозрачность.

Российские аналоги: YandexGPT и GigaChat

Для аудитории в России и СНГ полезно соотнести картину с местными реалиями. YandexGPT и GigaChat от Сбера это закрытые модели, доступные через API. Китайские открытые модели (DeepSeek, Tencent Hunyuan, MiniMax) можно скачать и запустить на своих серверах или арендованных GPU без зависимости от внешних API. Это принципиально другая модель владения: вы платите только за вычислительные мощности, а не за каждый запрос к чужому сервису.

Как попробовать открытые модели из Китая?

1. Зайдите на huggingface.co и найдите модель по задаче: для текстов подойдёт DeepSeek, для кодирования стоит посмотреть GLM-5.2 от Z.ai.
2. Если у вас нет мощной видеокарты, арендуйте GPU-сервер у российских облачных провайдеров и разверните модель по инструкции из карточки модели на Hugging Face.
3. Протестируйте модель на реальных задачах вашего бизнеса и сравните качество с текущим закрытым API, прежде чем переносить рабочую нагрузку.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Авторам Дзена. Попробуйте открытую модель DeepSeek для генерации черновиков и рерайта. Если качество устраивает, вы уходите от ежемесячной подписки на закрытый сервис и получаете инструмент, который работает без ограничений на число запросов.

Маркетологам. Считайте экономику: при большом объёме генерации (рассылки, описания товаров, A/B-тесты текстов) открытая модель на арендованном GPU может выйти в разы дешевле, чем API закрытого сервиса. Но потребуется технический специалист для настройки.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Китайские открытые модели доступны без санкционных ограничений. Главное преимущество: данные не покидают ваш контур, и вы не зависите от решения иностранной компании закрыть доступ к API.

Частые вопросы

Нужна ли мощная видеокарта, чтобы запустить открытую модель?

Для полноразмерных моделей, да: нужна серверная GPU с большим объёмом памяти. Но существуют квантизованные версии (модели, сжатые для работы на слабом оборудовании), которые запускаются даже на потребительских видеокартах. Для серьёзных рабочих нагрузок проще арендовать GPU-сервер.

Безопасно ли доверять данные компании открытой модели?

Именно в этом и преимущество: модель работает на вашем сервере, данные никуда не отправляются. Но ответственность за защиту сервера и обновление модели ложится на вас. Без базовой ИТ-компетенции внутри команды или на аутсорсе это может стать проблемой.

Заменят ли открытые модели закрытые полностью?

По словам Деланжа, скорее нет: закрытые модели останутся для экспериментов и задач с высокой ценностью ответа, а массовые рабочие нагрузки уйдут на открытые или собственные модели компаний. Полного вытеснения пока никто из участников рынка не прогнозирует.

Гонка идёт не за лучшую модель в вакууме, а за право владеть инструментом, а не арендовать его. Для российских команд, которые и так ограничены в доступе к западным API, китайские открытые модели это не теоретическая альтернатива, а работающий вариант, который стоит протестировать на этой неделе.