Модели искусственного интеллекта Китая становятся глобально конкурентоспособными благодаря достижениям DeepSeek

Изначально начавшись как фан-арт, мем с изображением основателя DeepSeek, Лян Вэньфэна, в образе «крутого парня» в синем костюме, быстро приобрел серьезный резонанс в китайских социальных сетях. Этот мем стал катализатором для выпуска DeepSeek V4 Flash.

Модель DeepSeek V4 Flash достигла показателя в 7,1 триллиона токенов в еженедельном мировом рейтинге OpenRouter и мгновенно стала самой используемой моделью на планете. Благодаря этому DeepSeek заняла два места в мировом топ-пяти, где четыре позиции занимают китайские модели, а GPT-5.6 Luna опустилась на шестое место.

Экономические показатели демонстрируют значительное преимущество. За день до выхода V4 Flash компания OpenAI снизила стоимость GPT-5.6 Luna на 80 процентов, установив цену в 0,2 доллара за миллион входных токенов и 1,2 доллара за миллион выходных токенов. DeepSeek V4 Flash была выпущена по цене, эквивалентной примерно 0,14 доллара за вход и 0,28 доллара за выход, при этом предлагая скидку на кэширование в 98 процентов по сравнению со стандартными 90 процентами в отрасли. Независимый оценщик Artificial Analysis определил стоимость V4 Flash для типичной задачи агента примерно на 60 процентов ниже, чем у Luna. OpenCode зафиксировал показатель кэширования в 96 процентов, что снизило среднюю стоимость сессии до 0,06 доллара.

Разрыв в производительности больше не является существенным. Собственные тесты DeepSeek показывают, что V4 Flash превосходит V4 Pro Preview и GLM 5.2, уступая лишь Opus-4.8. При этом Artificial Analysis присвоил ей балл 50 по индексу интеллекта, тогда как Luna получила 51. На бенчмарке VulcanBench технический директор Bold Metrics, Морган Линтон, охарактеризовал V4 Flash как «исключительно стабильную при умеренных усилиях», отметив ее превосходство над Claude Fable и GPT-4.5. Примерно половина трафика OpenRouter, направляемого на DeepSeek, теперь поступает от разработчиков из США и Европы, что свидетельствует о том, что это явление выходит за рамки внутреннего рынка.

Акцент на развитии агентов является целенаправленным. V4 Flash использует архитектуру V4 Flash Preview и после обучения фокусируется на возможностях агентов. Член команды Cui Tianyi публично нанимает инженеров для новой группы Harness — системы, которая оборачивает модель контекстом, инструментами, состоянием задачи и обратной связью, используя открытые проекты GitHub в качестве фильтра отбора. В мае агент DeepSeek-TUI, разработанный независимым американским разработчиком Хантером Боуном, собрал более 11 тысяч звезд на GitHub всего за несколько дней. Открытое письмо Боуна, озаглавленное «whale bros, I'm the American who builds DeepSeek-TUI», стало культурным событием, охватившим Тихий океан. Поскольку зарубежные разработчики поддерживают эти модели своим выбором, открытые LLM Китая перестали быть просто курьезом; они стали базовым уровнем соотношения цены и производительности, который теперь должны превзойти все остальные.

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.