Модель DeepSeek V4-Flash стала лидером еженедельного рейтинга OpenRouter, обработав 7,1 триллиона токенов. Кроме того, девять китайских моделей вошли в десятку мировых лидеров. Общее глобальное еженедельное использование токенов искусственного интеллекта превысило отметку в 56,8 триллиона.
Согласно данным OpenRouter, DeepSeek V4-Flash заняла первое место по объему вызовов моделей всего через четыре дня после запуска бета-версии публичного API 31 июля. За неделю с 28 июля по 3 августа модель обработала 7,1 триллиона токенов. Места с двух по пятый также заняли китайские продукты: Xiaomi MiMo-V2.5 с 5,4 триллиона токенов, Tencent Hy3 с 4,89 триллиона, DeepSeek V4-Pro с 3,1 триллиона и Zhipu GLM-5.2 с 2,87 триллиона. Модель DeepSeek V4-Flash 0731 самостоятельно поднялась на восьмое место, обработав 2,33 триллиона токенов. Только за 3 августа версия 0731 зарегистрировала 1,02 триллиона токенов, обогнав ранее доминировавшую версию 0423.
Общий мировой объем еженедельных вызовов моделей ИИ достиг 56,8 триллиона токенов. Еженедельный объем вызовов китайских моделей составил 28,13 триллиона, что превысило объемы США четырнадцатую неделю подряд. Китайские модели занимают девять из десяти лучших мест. Официальная версия V4-Flash использует ту же архитектуру, что и предварительная версия: MoE, 284 миллиарда общих параметров, из которых активировано 13 миллиардов, с контекстом в 1 миллион токенов. Изменения коснулись только пост-тренировки: официальная версия V4-Flash получила оценку 25,2 в тесте Agent ultimate, приближаясь к показателю Claude Opus-4.8 на уровне 25,7, что значительно выше, чем у предварительной версии V4-Pro, которая показала 15,8.
Ценообразование практически не имеет себе равных: 0,14 доллара США за миллион входных токенов и 0,28 доллара США за миллион выходных токенов. При взвешенном тестировании по задачам V4-Flash стоит 3 цента за задачу, Kimi K3 — 86 центов, GPT-5.6 Sol — 1,86 доллара США, а Claude Fable 5 — 3,15 доллара США. Эксплуатационные расходы составляют менее одного процента от флагманского продукта Anthropic Claude Fable 5. В социальной сети X разработчики писали, что Маск должен лично опробовать V4 Flash, сравнивая его с магией. Пользователи затем заметили, что Илон Маск действительно подписался на официальный аккаунт DeepSeek. Почти половина трафика DeepSeek поступает от разработчиков из США и Европы, и многие проекты автоматизации агентов переключили модели по умолчанию на DeepSeek. Основатели нескольких зарубежных стартапов в области ИИ публично отметили, что после полного перехода на DeepSeek ежемесячные затраты на инференс снизились на 60–85 процентов.
Отраслевой анализ указывает на то, что DeepSeek установила четкую границу на мировом рынке разработчиков. Эта граница представляет собой не просто порог производительности, а баланс между ценой и качеством. Модели, предлагающие схожий уровень возможностей, но имеющие значительно более высокую цену, будут постоянно терять средних разработчиков; продукты, которые слабее DeepSeek по производительности, но дороже, столкнутся с быстрым сужением своего пространства для выживания. OpenAI также ощутила давление: GPT-5.6 Luna снизила цены на 80 процентов в течение трех недель после выпуска. От публичной бета-версии API 31 июля до попадания в топ мирового объема вызовов 3 августа DeepSeek V4-Flash потребовалось меньше недели.
DeepSeek, китайская компания в области искусственного интеллекта со штаб-квартирой в Ханчжоу, объявила о планах строительства крупного центра обработки данных во Внутренней Монголии. Этот мегацентр будет иметь расчетную вычислительную мощность в один гигаватт и направлен на увеличение инфраструктуры компании для конкуренции на мировом рынке ИИ.
Объект будет расположен в Уланбаторе, городе, находящемся примерно в 350 километрах к северо-западу от Пекина. План предусматривает как создание собственной структуры, так и приобретение дополнительной мощности у других корпораций. DeepSeek ставит целью начать часть операций к концу 2027 или в начале 2028 года.
Эта инициатива вписывается в контекст мировой конкуренции за вычислительную мощность, предназначенную для искусственного интеллекта, где как американские, так и китайские компании увеличивают свои инвестиции в крупномасштабные центры обработки данных. DeepSeek стремится укрепить свои позиции после получения признания за разработку моделей ИИ, требующих меньших вычислительных ресурсов.
Строительство этого комплекса во Внутренней Монголии является одним из крупнейших проектов вычислительной инфраструктуры, связанных с китайской ИИ-компанией. Объект мощностью 1 ГВт превзойдет все действующие ИИ-центры обработки данных в стране, хотя и останется ниже американских проектов, достигающих мощностей в 3 ГВт и 5 ГВт.
Схема DeepSeek позволяет сочетать собственные установки с арендованным пространством в структурах, управляемых третьими сторонами. Информированные источники сообщают, что более десяти компаний уже имеют запланированные проекты в Уланбаторе, согласно компиляции независимого источника на основе местных правительственных разрешений.
Хотя не было указано, какой чип будет использоваться, полупроводники Nvidia считаются доминирующим стандартом для центров обработки данных в секторе ИИ, в то время как Huawei выделяется как основной китайский производитель в этой области.
Выбор Уланбатора был обусловлен климатическими условиями региона. При средней годовой температуре около 4 градусов Цельсия место снижает потребность в энергии для охлаждения энергоемких серверов, что является привлекательным фактором для компаний, желающих эксплуатировать крупные вычислительные структуры.
Расширение DeepSeek происходит после того, как компания получила международное признание, представив модели ИИ, которые, по утверждению самой компании, продемонстрировали превосходную производительность при использовании меньшего количества вычислительных ресурсов по сравнению с конкурентами. Стратегия также включала разработку сервисов с открытым исходным кодом и низкими затратами.
Этот прорыв поставил стартап в центр технологической борьбы между Китаем и США. Гиганты, такие как OpenAI и Anthropic, инвестировали миллиарды долларов в вычислительную мощность, в то время как китайские группы, такие как Moonshot, Z.AI, Alibaba и MiniMax, также стремятся расширить свое участие в секторе.
Движение DeepSeek происходит в условиях растущего геополитического надзора. Американские власти выразили подозрения, что компания могла обойти экспортные ограничения, используя процессоры Blackwell от Nvidia на объекте во Внутренней Монголии, по данным источников, близких к теме.
Кроме того, OpenAI и Anthropic обвинили китайский стартап в применении метода, называемого дистилляцией, при котором результаты, полученные существующими моделями ИИ, используются для улучшения новых технологий.
Компания также начала подготовку к возможному первичному публичному размещению акций (IPO), потенциально подав заявку еще в этом году, как ранее сообщало Bloomberg News. Ранее компания привлекла 7 миллиардов долларов, достигнув приблизительной оценки в 50 миллиардов долларов.
Строительство такого крупного центра обработки данных также демонстрирует растущие финансовые возможности китайских компаний для инвестирования в ИИ-инфраструктуру. Комплекс мощностью 1 ГВт, оснащенный передовыми ускорителями, по оценкам, приведенным генеральным директором Nvidia Дженсеном Хуангом, может потребовать около 50 миллиардов долларов инвестиций.
Несмотря на масштаб проекта, стоимость центров обработки данных варьируется в зависимости от технологии и местоположения. Структуры, ориентированные на искусственный интеллект в Китае, как правило, имеют более низкую стоимость по сравнению с аналогичными установками в Соединенных Штатах.
Китайские модели искусственного интеллекта заняли долю в 63,5% мировых запросов к большим языковым моделям (LLM), опередив США, которые удерживают 35,5% рынка по состоянию на июль 2026 года. Лидером по объему глобальных вызовов на платформе OpenRouter стал Xiaomi MiMo-V2.5, который обрабатывает 10,5 триллиона токенов в неделю и 31,2 триллиона в месяц.
Согласно данным, за период, завершившийся 26 июля, китайские модели продемонстрировали значительное увеличение своей доли рынка по сравнению с ранним 2025 годом, когда доминировали американские модели в рабочих нагрузках глобального ИИ. Этот сдвиг обусловлен как быстрым улучшением качества китайских моделей, так и агрессивными ценовыми стратегиями, делающими их более доступными для разработчиков по всему миру.
Рост популярности Xiaomi MiMo-V2.5 был особенно заметным. С момента запуска публичной бета-версии 23 апреля 2026 года еженедельный объем токенов вырос с 1,46 триллиона в мае до 10,46 триллиона в июле, что составляет увеличение на 616% за два месяца. Эта модель позиционируется как универсальная базовая модель, предназначенная для эры агентов, поддерживающая контекстные окна уровня миллионов и полное понимание всех модальностей: текста, изображений, видео, аудио и речи.
Модель MiMo-V2.5 быстро завоевала признание среди разработчиков благодаря конкурентному ценообразованию и надежной производительности в задачах, ориентированных на агентов. Данные имеют несколько важных последствий для мировой индустрии ИИ. Во-первых, объем инференса стал более показательным показателем реального внедрения ИИ, чем традиционные бенчмарки качества. Во-вторых, масштаб инференса указывает на то, что борьба за долю на рынке ИИ сместилась от возможностей обучения к экономике инференса — способности обслуживать миллиарды токенов при устойчивой себестоимости единицы.
Внутрикитайская конкуренция способствует снижению цен и повышению качества, создавая положительный цикл. Китайские API стали стандартом для задач, чувствительных к стоимости. Хотя Xiaomi вошла на рынок позже компаний, изначально занимавшихся ИИ, она смогла быстрее масштабироваться благодаря интеграции аппаратного и программного обеспечения и своей экосистеме разработчиков.
