В день, когда генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг поддержал открытые модели искусственного интеллекта в своем первом посте в X вместе с 25 отраслевыми подписантами, подразделение Ant Group Bailing представило модель Ling-3.0-flash. Эта модель представляет собой исполняющую модель с общим количеством параметров 124 миллиарда, но активирует всего 5.1 миллиарда параметров, демонстрируя более высокую плотность интеллекта, чем ее флагманская модель с триллионом параметров.
Ling-3.0-flash показала высокие результаты в 34 областях оценки, заняв первое место в 15 случаях и второе — в 19. Средний балл составил 67.6, что приравнивает ее к DeepSeek V4 Flash. При этом модель превзошла собственную триллионную модель Ring-2.6-1T почти на 8 пунктов. Модель достигает показателя плотности интеллекта 0.5 и коэффициента эффективности 13.2, которые являются самыми высокими среди сопоставимых моделей, что доказывает, что целенаправленный дизайн исполняющей модели может превзойти общее масштабирование при работе с конкретными задачами.
Модель разработана как стратегическая ставка на парадигму исполняющих моделей, отличную от моделей рассуждения. Ling-3.0-flash фокусируется на скорости и эффективности для задач агентов в реальном времени, кодирования и вызова функций. Например, в тесте SWE-Bench Pro по исправлению ошибок в репозиториях кода она набрала 56.6% в первом месте. В ArtifactsBench, предназначенном для создания полных интерактивных компонентов за один проход, она показала 77.0%, опередив второе место более чем на 10 пунктов. В MiniAppBench, требующем полной генерации приложения по одной инструкции, она достигла 25.3% против среднего показателя 17% по 16 моделям.
Точность вызова функций BFCL-v4 достигла 73.0%, что совпадает с Claude-Sonnet-4.6 по первому месту. В оценке агента end-to-end GDPVal v2-AA модель набрала 1107 баллов, что является наивысшим среди протестированных моделей. Модель поддерживает нативно контекстные окна размером 256K, где MRCR_256K показала 81.1%. Многоходовое следование инструкциям Multi-IF достигло 87.7% на втором месте. В тесте LIFEBench по долгосрочной памяти инструкций она заняла первое место с результатом 77.3%. Способность поиска агента WideSearch достигла 73.6% на третьем месте, а в режиме многоагентного сотрудничества BrowseComp составила 82.0%, почти сравнявшись с Claude-Sonnet-4.6 (82.1%).
Полный набор оценок, ориентированных на агентов, позиционирует Ling-3.0-flash как оптимизированную для парадигмы автономного выполнения задач, где модели используют инструменты, перемещаются по интерфейсам и выполняют многоэтапные цели, вместо того чтобы генерировать длинные цепочки рассуждений. Ant Bailing сделала модель открытой, и веса станут доступны после окончания бесплатного пробного периода API в августе. Выпуск модели одновременно с письмом, поддержанным NVIDIA, сигнализирует о том, что китайские компании в сфере ИИ продолжают принимать открытый исходный код, несмотря на дискуссии в Кремниевой долине о его рисках. Ling-3.0-flash подчеркивает эффективность как отличительную черту: вместо конкуренции по общему количеству параметров, модель показывает, что для рабочих нагрузок исполнения агентов хорошо спроектированная компактная исполняющая модель с целевым обучением может превзойти модели, в 8 раз более крупные. Это соответствует отраслевым тенденциям в сторону моделей, специфичных для задач, поскольку экономика развертывания инференса становится основным ограничением. Еженедельный рейтинг на OpenRouter поднялся с 9-го до 6-го места в течение пяти дней, при этом объем трафика за июль был всего на 0.5% ниже, чем у DeepSeek V4 Pro, что подтверждает рыночный спрос на эффективные исполняющие модели.
После опасений в США относительно искусственного кибербезопасности и ограниченного доступа к моделям ИИ, Китай также готовится к крупным действиям (China Big Plan), которые могут спровоцировать серьезные потрясения во всем мире. По имеющейся информации, Китай рассматривает возможность введения запретов на экспорт технологий ИИ и полупроводниковых чипов.
Если Китай примет такие меры, это может создать значительный кризис для отраслей, включая оборонную промышленность, автомобилестроение, центры обработки данных и электронику. Согласно сообщению Business Today, основанному на материалах Financial Times, Китай готовится ужесточить правила, касающиеся экспорта чипов и технологий ИИ.
Китай стремится сохранить самые передовые технологии ИИ исключительно в пределах своей страны, рассматривая их как стратегический национальный актив. В рамках этого процесса ведутся переговоры с крупными компаниями сектора, такими как Alibaba, ByteDance и Bytedance. Министерство коммерции Китая, по сообщениям, обсуждает с китайскими компаниями в сфере ИИ и полупроводников методы обеспечения безопасности. Кроме того, обсуждается возможность запрета на передачу обучающих данных за пределы страны и на загрузку моделей ИИ иностранными пользователями. По мнению Китая, это поможет снизить риск использования или копирования его ИИ-технологий другими государствами.
Более того, Китай может ввести новые правила, чтобы предотвратить использование китайских разработок иностранными производителями чипов, такими как Qualcomm и TSMC, при создании чипов на основе китайского дизайна. Таким образом, страна намерена контролировать свои разработки в области чипов и удерживать их внутри страны.
Несмотря на то что ограничения на экспорт ИИ еще не утверждены, ожидается, что они попадут в официальный список технологий Китая, на экспорт которых будут наложены запреты или ограничения. Однако следует отметить, что Китай не является крупнейшим игроком в производстве самых передовых полупроводниковых чипов; лидерами в этой области являются Тайвань, Южная Корея и США. Основная специализация Китая заключается в производстве упаковки чипов и некоторых специфических категорий чипов.
Стоит напомнить, что на прошлой неделе, на фоне геополитической напряженности, Китай объявил о запрете на экспорт гелия (China Helium Export Ban), что стало шоком для всего мира. Китай экспортирует 80% мирового гелия, и после этого запрета сектор чипов также оказался под угрозой. Гелий считается необходимым для полупроводниковых заводов, и если эти ограничения сохранятся, производители чипов столкнутся с повышенными затратами и рисками поставок, что может привести к удорожанию электроники и товаров, использующих чипы.
