
Спустя год после того, как «Шок DeepSeek» (DeepSeek Shock) фундаментально изменил глобальный ландшафт искусственного интеллекта, ведущие ИИ-лаборатории Китая начали скоординированное наступление, выпустив серию крупных моделей. В то время как индустрия отмечает годовщину агрессивного выхода DeepSeek на рынок во время Весеннего фестиваля 2025 года, такие гиганты, как Zhipu AI, Moonshot AI и ByteDance, одновременно представили свои модели фундаментного уровня следующего поколения. Череда анонсов этой недели — во главе с GLM-5 от Zhipu, Kimi 2.5 от Moonshot и Seedance 2.0 от ByteDance — знаменует собой решающий переход от тактики догоняющего развития к подлинным архитектурным инновациям в китайской экосистеме ИИ.
Выбор времени носит стратегический характер, повторяя праздничное окно запуска, которое вывело DeepSeek на мировые позиции в прошлом году. Однако, в отличие от ценовых войн 2025 года, поле битвы 2026 года определяется «агентскими» возможностями (agentic capabilities), доминированием в генерации видео и, пожалуй, самым значительным достижением на данный момент: полной аппаратной независимостью.
Возглавляет это движение Zhipu AI, которая официально выпустила GLM-5, массивную языковую модель, ставшую поворотным моментом для вычислительной инфраструктуры Китая. При общем количестве параметров 745 миллиардов, GLM-5 построена на архитектуре «Смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE), которая активирует 44 миллиарда параметров при каждом логическом выводе.
Что отличает GLM-5, так это не только её масштаб, но и происхождение. Zhipu AI подтвердила, что модель была полностью обучена на чипах Huawei Ascend, что стало первым случаем, когда передовая модель такого масштаба была разработана без опоры на ограниченное санкциями США оборудование NVIDIA. Это достижение снимает беспокойство по поводу «вычислительного разрыва», которое преследовало сектор, доказывая, что отечественные аппаратные стеки могут поддерживать обучение моделей, конкурентоспособных с GPT-5.2 и Claude Opus 4.5.
Реакция рынка была мгновенной. После объявления акции Zhipu AI на Гонконгской фондовой бирже взлетели почти на 30%. Компания, завершившая IPO в январе 2026 года, позиционирует GLM-5 как краеугольный камень «агентской инженерии» (agentic engineering). В отличие от предыдущих итераций, ориентированных на чат, GLM-5 оптимизирована для сложных системных операций и автономного написания кода, по сообщениям, превосходя Gemini 3 Pro от Google во внутренних тестах на логическое мышление и понимание длинного контекста (до 200 000 токенов).
В то время как Zhipu сосредоточилась на инфраструктуре и масштабе, Moonshot AI сделала ставку на агентские рабочие процессы, выпустив Kimi 2.5. Новая модель представляет проприетарную технологию под названием «Агентский рой» (Agent Swarm), способную координировать до 100 параллельных субагентов для одновременного выполнения сложных задач.
Kimi 2.5 использует новую методику обучения, известную как Обучение с подкреплением на основе параллельных агентов (Parallel-Agent Reinforcement Learning, PARL). Это позволяет модели разлагать один запрос пользователя — например, «создать полнофункциональную панель управления электронной коммерцией» — на десятки отдельных потоков, обрабатываемых специализированными субагентами (например, дизайн фронтенда, схема базы данных, интеграция API), которые взаимодействуют и объединяют свои результаты в режиме реального времени.
Результаты ошеломляют. Moonshot утверждает, что Kimi 2.5 сокращает задержку при выполнении сложных многоэтапных задач в 4,5 раза по сравнению с моделями последовательного исполнения. Модель также была интегрирована непосредственно в платформу Microsoft Foundry, что расширяет её охват для корпоративных клиентов по всему миру. В ходе тестирования Kimi 2.5 набрала 96,1% в тесте AIME 2026, закрепив за собой статус ведущей модели для математических рассуждений и автоматизированной программной инженерии.
На мультимодальной арене ByteDance представила Seedance 2.0, генеративную видеомодель, которая грозит перевернуть индустрию кино и рекламы. Выходя за рамки «экспериментальной» фазы раннего ИИ-видео, Seedance 2.0 позиционируется как готовый к производству инструмент, способный генерировать клипы продолжительностью от 4 до 15 секунд в кинематографическом разрешении 2K.
Лежащая в основе архитектура, описываемая как «Двухветвевой диффузионный трансформер» (Dual Branch Diffusion Transformer), позволяет одновременно генерировать видео и высококачественное аудио. Это решает проблему «немого кино», которая мешала конкурентам, таким как Sora и Kling. Seedance 2.0 также вводит беспрецедентный контроль над движением камеры и постоянством персонажей. В бета-демонстрациях пользователи создавали сложные «многокадровые» повествования, где внешний вид персонажа оставался идеальным при различном освещении и ракурсах камеры.
Отраслевые аналитики отмечают, что Seedance 2.0 обрабатывает видео на 30% быстрее своих ближайших конкурентов, используя мощную внутреннюю инфраструктуру ByteDance. Релиз уже стал вирусным в социальных сетях: креаторы демонстрируют «ИИ-фильмы», которые практически неотличимы от традиционной компьютерной графики (CGI).
Скоординированный выпуск этих моделей неразрывно связан с «Эффектом DeepSeek» (DeepSeek Effect). В начале 2025 года выпуск компанией DeepSeek высокопроизводительной и недорогой модели обрушил ценовую власть действующих игроков и заставил резко ускорить инновации. Год спустя рынок созрел. Акцент сместился с простого снижения стоимости токенов на повышение «плотности интеллекта» (intelligence density) моделей.
Инвесторы вознаградили этот стратегический разворот. Индекс Hang Seng Tech вырос на этой неделе за счет притока капитала в компании, связанные с ИИ. Однако над этими празднованиями висит тень: предстоящий выпуск DeepSeek V4. Слухи указывают на то, что новая модель DeepSeek, ожидаемая в конце этого месяца, может снова обнулить базовые показатели производительности, особенно в задачах на рассуждение.
В таблице ниже приведено техническое сравнение трех основных моделей, выпущенных на этой неделе, с выделением различных подходов, принятых китайскими фирмами для захвата доли рынка.
| Характеристика/Метрика | Zhipu AI GLM-5 | Moonshot Kimi 2.5 | ByteDance Seedance 2.0 |
|---|---|---|---|
| Основная область | Большая языковая модель (Логика/Код) | Агентская координация и мультимодальность | Генеративное видео и аудио |
| Архитектура | Смесь экспертов (MoE) | Параллельное обучение с подкреплением (PARL) | Двухветвевой диффузионный трансформер |
| Масштаб/Спецификации | 745 млрд параметров (44 млрд активных) | Поддержка 100+ параллельных агентов | Разрешение 2K, длительность 15 с |
| Ключевая инновация | Обучена на 100% на чипах Huawei Ascend | «Агентский рой» для параллельного исполнения | Нативная синхронизация аудио-видео и постоянство персонажей |
| Коммерческая доступность | Открытые веса и API | Microsoft Foundry и API | Закрытая бета (платформа Jimeng) |
| Лучший результат в тестах | Соперничает с GPT-5.2 в кодинге | 96,1% на AIME 2026 | Генерация на 30% быстрее, чем у Kling |
Несмотря на впечатляющие релизы, индустрия остается в состоянии повышенной готовности. Источники Creati.ai указывают на то, что DeepSeek готовится запустить свою модель V4 до конца февраля. В отличие от конкурентов, которые диверсифицировались в видео (ByteDance) или корпоративных агентов (Moonshot), ожидается, что DeepSeek сосредоточится исключительно на чистых способностях к рассуждению, потенциально представив новую парадигму для мышления «Системы 2» в ИИ.
Однако на данный момент все внимание приковано к Zhipu, Moonshot и ByteDance. Они успешно продемонстрировали, что китайская экосистема ИИ больше не определяется только быстрым копированием, но и отчетливыми технологическими философиями — будь то аппаратный суверенитет Zhipu, агентские рои Moonshot или креативное мастерство ByteDance. По мере развития 2026 года конкуренция идет уже не просто за то, у кого самая большая модель, а за то, кто сможет наиболее эффективно интегрировать этот интеллект в ткань мировой цифровой экономики.