Бен Томсом в своей регулярной колонке разбирает недавний запуск Kimi K3 с точки зрения экономики и отмечает, что теперь можно вернуться к принципам, известным из практики бизнес-курсов — если экономика софтовых сервисов позволяла практически пренебрегать стоимостью дополнительной копии, то у инференса есть ощутимая себестоимость генерации токена и эти расходы на инференс прямо пропорциональны выручке. Если генерация токенов на доллар выручки стоит 50 центов, то при выручке 100 миллионов себестоимость составит 50 миллионов. Распространённое заблуждение об открытых моделях состоит в том, что они дешевле. Бесплатность здесь относится только к затратам на исследования и разработку: скачав веса, вы экономите на R&D, но R&D — это фиксированные издержки, они одинаковы независимо от того, зарабатываете вы 100 тысяч или 100 миллионов долларов. Kimi при этом оказывается не очень дешевой — хотя стоимость токенов в ней в пять раз меньше Fable, но для решения задачи расходуется больше токенов, поэтому итоговый разрыв не так велик. Гипотеза Томсона заключается в том, что до определенного момента Anthropic и OpenAI держали высокие цены на инференс, чтобы финансировать R&D, то есть разработку и обучение новых моделей. Но в дальнейшем, при ценовом давлении китайских моделей (которые при этом за счет дистиляции сокращают разрыв с лидерами) и неуклонном росте инференса они смогут безопасно снижать цены. Фактически, это и есть довольно старый экономический закон — при росте объемов производства себестоимость одной единицы продукции падает. От себя добавлю, что в случае с интернет-сервисами себестоимость обслуживания запроса никогда не была равна нулю. Даже у показа статической страницы с сервера есть стоимость, пусть и очень малая. Но если показ страниц требует формирования ленты новостей на лету, как для социальных сетей, или поиска с ранжированием и препроцессингом запроса, как в поисковой системе, то себестоимость уже вполне заметная. Просто себестоимость инференса еще выше и плюс-минус тысяча запросов хорошо видны в счетах. https://stratechery.com/2026/whos-afraid-of-chinese-models/

⚡️ Создатель XLNet, который вернулся в Китай и построил Moonshot AI На GTC 2026 выступил Ян Чжилинь, 34-летний основатель и CEO Moonshot AI, компании, стоящей за моделями Kimi. Его путь начинался в Университете Цинхуа. Затем Ян получил PhD в Carnegie Mellon, стажировался в Google Brain и Meta AI, работал с Куоком Ле и Джейсоном Уэстоном. Его исследования пересекались с работами Йошуа Бенжио и Яна Лекуна. Широкую известность ему принесли Transformer-XL и XLNet. Обе работы пытались решить одну из ключевых проблем языковых моделей: потерю информации из далёкого контекста. Статью про XLNet впоследствии процитировали более 10 000 раз. После учёбы Ян мог продолжить карьеру в американском Big Tech, но вернулся в Китай. Он участвовал в развитии крупных китайских ИИ-проектов, основал Recurrent AI, а в 2023 году запустил Moonshot AI в Пекине. Исследования длинного контекста стали основой продуктов компании: - Kimi K2 получила MoE-архитектуру на 1 трлн параметров - Kimi K3 добавила нативное зрение, контекст на 1 млн токенов и 16 активных экспертов - компания сделала ставку на программирование, агентов и работу с большими объёмами информации Moonshot AI привлекла инвестиции Alibaba, Tencent и других крупных компаний. За несколько лет стартап превратился в одного из заметных участников китайской гонки frontier-моделей. Ян объяснял возвращение просто: он боялся всю жизнь сожалеть, если не попробует создать собственную компанию. Опыт, полученный в глобальной исследовательской среде, может быстро превратиться в технологическое преимущество целой страны. Его полное интервью можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=CwePo4847ho @ai_machinelearning_big_data #Moonshot #kimi

8 месяцев назад вышла Kimi K2 Thinking, и мы слышали то же самое: «Chinese open-source model is #1». Через 3 месяца после релиза я собрал аналитику по 16 бенчмаркам, вышедшим после релиза модели, и сравнил с GPT-5 / Sonnet 4.5. Модель была хуже на 13 (!!!) из них, причём на 7 — более чем на 10 процентных пунктов (пп). Повторится ли это с Kimi K3? Свои мысли и предсказания я напишу в конце, а пока пришла пора ретроспективно оценить DeepSeek v4 Pro (Preview) — с его релиза прошло почти 3 месяца. За это время я смог найти 32 новопоявившихся бенчмарка. В релизном блогпосте v4 Pro сравнивали с Opus 4.6 и GPT-5.4, и модель якобы «была лучше» в 4 и 3 бенчмарках из 6 соответственно. Surely результаты на новых будут сопоставимы? Нет. Opus 4.6 и DeepSeek v4 Pro обе были замерены на 10 бенчмарках — на 9 из них китайская модель проигрывает, и на 5 — более чем на 20 (!) относительных процентов. Сравнение с GPT-5.4 выглядит чуть менее жестким: DeepSeek v4 Pro оказался лучше на 3... но всё равно хуже на 13. (Количество бенчмарков разное потому, что не каждый бенчмарк замеряет цифры и для GPT, и для Claude). На 6 бенчмарках разница больше 20 относительных процентов. Но вообще-то стоит вспомнить, что и GPT-5.5, и Opus 4.7 вышли ДО DeepSeek v4 (на самом деле впритык, но всё же). И если добавить эти модели, как будто мы сравниваем со всеми моделями, доступными на момент релиза v4, то ситуация становится просто мрачной. Все 32 бенчмарка проиграны, и средняя разница в абсолютных оценках составляет -18.6 пп. Эта разница вырастает до -23 пп, если брать только те бенчмарки, которые я классифицировал как Agentic Coding (SWE-bench style), где казалось бы падение должно быть не таким существенным. Только подумайте: модель не решает четверть задач, которые решали проприетарные модели, доступные на момент релиза DeepSeek V4 Pro. Повторится ли эта ситуация с Kimi K3? Ведь ей предстоит пережить сравнение с GPT-5.6-Sol и Fable 5. Я уверен, что да — по сумме показателей на десятках бенчмарков мы точно увидим разницу, хотя, возможно, не настолько значительную. В конце концов по тем веб-сайтам, что я вижу в своей твиттер-ленте, модель действительно не хуже Fable на фронтенд-задачах, даже на очень креативных промптах. Вполне возможно, что на широком наборе других задачах на программирование модель тоже конкурентна или хотя бы отстаёт не так сильно. Может быть даже сможет потягаться в подготовке презентаций и экселек. Условно, если снова соберётся 30 бенчмарков, мы можем увидеть, скажем, 8 побед за Kimi, 5 ничьих и 17 поражений. А может быть, она покажет себя даже лучше — поживём увидим. Главное то, что Kimi K3 может быть той моделью, которая покажет, что существуют некоторые поддомены, в которых Китайские модели действительно не отстают систематически. Это не качество по всемнаправлениям, и "в среднем" проприетарные всё равно будут лучше — речь именно про поддомены (например, «вебсайты с 3D-графикой на three.js» или «веб-игры», по которым многие делают слишком далекоидущие выводы). (Не воспринимайте этот текст как «Kimi / DeepSeek говно и никто не должен их использовать». Пожалуйста, прочитайте детали моей позиции в блогпосте по ссылке). Все графики и данные тут: ссылка.

В комментариях люди вообще с другой планеты. Поясню: если бы сегодня вышла модель, которая серьезно конкурирует с Opus 4.8 по цене Кими, это значило бы экономию минимум в 2 раза для большинства корпоративных задач, плюс свобода от тоталитарно-коммунистического гнёта отдела по борьбе со свободой цифровых сознаний Антропиков. В реальности же вышла модель, вполне себе конкурирует с Fable и Sol, но стоит дешевле. На видео пример первого попавшегося проекта из твиттера, который автору стоит $3 в токенах Кими, а такое же количество токенов Фейбл стоило было больше $10. Ценность, конечно же, не сколько в клонах СS 1.6, но в бизнес задачах. Кими поможет вам сократить ваш штат маркетологов, аналитиков, юристов, контентщиков, дизайнеров, логистов и продактов на 30%, и именно поэтому вам стоило бы скакать от восторга и восхвалять китайский ИИ-пром. Потому что если задуматься куда несется этот поезд, то можно аж и взгрустнуть.