Китай продолжает задавать темп в инновациях крупных языковых моделей с открытым исходным кодом, особенно в области агентских архитектур и глубокого логического вывода. Представляем вам подробное руководство по лучшим китайским открытым моделям для агентского и логического вывода, дополненное новейшими и наиболее влиятельными участниками.
1. Kimi K2 (Moonshot AI)
Профиль: архитектура Mixture-of-Experts, до 128 тысяч контекста, превосходная агентская способность и двуязычность (китайский/английский).
Сильные стороны:
* Высокая эталонная производительность в рассуждениях, кодировании, математике и работе с длинными документами.
* Хорошо продуманные агентские навыки: использование инструментов, многошаговая автоматизация, соблюдение протоколов.
Варианты использования: агентские рабочие процессы общего назначения, интеллектуальный анализ документов, генерация кода, многоязычные предприятия.
Почему выбрать: наиболее сбалансированный универсальный инструмент для открытых агентских систем.
2. GLM‑4.5 (Zhipu AI)
Профиль: 355 миллиардов параметров, нативная агентская конструкция, поддержка длинного контекста.
Сильные стороны:
* Специально разработан для выполнения сложных агентских задач, автоматизации рабочих процессов и управления инструментами.
* Лицензия MIT, развитая экосистема (более 700 тысяч разработчиков), быстрое принятие сообществом.
Варианты использования: многоагентные приложения, экономически эффективные автономные агенты, исследования, требующие агентской логики.
Почему выбрать: для создания глубоко агентских, интегрированных с инструментами приложений с открытым исходным кодом на основе LLM в масштабе.
3. Qwen3 / Qwen3-Coder (Alibaba DAMO)
Профиль: следующее поколение Mixture-of-Experts, контроль над глубиной и режимами рассуждений, доминирующая многоязычная модель (119+ языков), специалист по кодированию на уровне репозитория.
Сильные стороны:
* Динамическое переключение между «мышлением» и «не-мышлением», расширенные функции вызова функций, высшие баллы в задачах по математике, коду и инструментам.
* Qwen3-Coder: обрабатывает 1 миллион токенов для кода, отлично подходит для пошанового анализа репозитория и сложных рабочих процессов разработки.
Варианты использования: многоязычные инструменты, глобальный SaaS, мультимодальные приложения логики/кодирования, китайские команды разработчиков.
Почему выбрать: точный контроль, лучшая многоязычная поддержка, агент по кодированию мирового класса.
4. DeepSeek-R1 / V3
Профиль: ориентированный на рассуждения, многоэтапное обучение RLHF, 37 миллиардов активированных параметров на запрос (R1); V3 расширяется до 671 миллиарда для математического/кодового вывода мирового класса.
Сильные стороны:
* Состояние искусства в области логики и цепочек рассуждений, превосходит большинство западных конкурентов в научных задачах.
* Протоколы «агентских глубоких исследований» для полностью автономного планирования/поиска/синтеза информации.
Варианты использования: технические/научные исследования, факторная аналитика, среды, где важна интерпретируемость.
Почему выбрать: максимальная точность рассуждений, агентские расширения для исследований и планирования.
5. Wu Dao 3.0 (BAAI)
Профиль: модульное семейство (AquilaChat, EVA, AquilaCode), открытый исходный код, сильные возможности работы с длинным контекстом и мультимодальные возможности.
Сильные стороны:
* Обрабатывает как текст, так и изображения, поддерживает многоязычные рабочие процессы, хорошо подходит для стартапов и пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами.
Варианты использования: мультимодальное агентское развёртывание, малый и средний бизнес, гибкая разработка приложений.
Почему выбрать: наиболее практичен и модулен для мультимодальных и небольших агентских задач.
6. ChatGLM (Zhipu AI)
Профиль: готовая к работе на периферии, двуязычная, контекстные окна до 1 миллиона, квантование для оборудования с низким объёмом памяти.
Сильные стороны:
* Лучше всего подходит для агентских приложений на устройстве, рассуждений с длинными документами, мобильных развёртываний.
Варианты использования: локальные/государственные развёртывания, сценарии, требующие конфиденциальности, среды с ограниченными ресурсами.
Почему выбрать: гибкое масштабирование от облака до периферийных/мобильных устройств, сильное двуязычное владение.
7. Manus & OpenManus (Monica AI / Community)
Профиль: новый китайский эталон для общих агентов ИИ: независимое рассуждение, использование инструментов в реальном мире и оркестровка агентов. OpenManus обеспечивает агентские рабочие процессы на основе множества базовых моделей (варианты Llama, GLM, DeepSeek).
Сильные стороны:
* Естественное автономное поведение: веб-поиск, планирование путешествий, написание исследований, голосовые команды.
* OpenManus отличается высокой модульностью, интегрируя китайские открытые модели или проприетарные LLM для специализированных агентских задач.
Варианты использования: настоящие агенты для выполнения заданий, мультиагентская координация, открытые агентские фреймворки.
Почему выбрать: первый крупный шаг к созданию приложений AGI-подобных агентов в Китае.
8. Doubao 1.5 Pro
Профиль: известен своей превосходной согласованностью фактов и структурой логики рассуждений, высоким окном контекста (ожидаемый размер 1 миллион+ токенов).
Сильные стороны:
* Решение проблем в реальном времени, превосходная структура логики, масштабируемость для нескольких корпоративных развёртываний.
Варианты использования: сценарии, подчёркивающие логическую строгость, автоматизация на уровне предприятия.
Почему выбрать: улучшенные рассуждения и логика, сильные в масштабируемых бизнес-средах.
9. Baichuan, Stepfun, Minimax, 01.AI
Профиль: «шесть тигров» китайского открытого ИИ (согласно MIT Tech Review), каждый из которых предлагает сильные функции рассуждения/агентства в своей области (Stepfun/AIGC, Minimax/memory, Baichuan/multilingual legal).
Сильные стороны:
* Разнообразные приложения: от разговорных агентов до специализированной логики в области права/финансов/науки.
Почему выбрать: выбирайте для отраслевых требований, особенно для бизнес-приложений с высокой стоимостью.
Сравнительная таблица
| Модель | Лучшее применение | Агентское? | Многоязычность? | Контекстное окно | Кодирование | Рассуждения | Уникальные особенности |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| Kimi K2 | Всестороннее агентское применение | Да | Да | 128K | Высокое | Высокое | Mixture-of-Experts, быстрый, открытый |
| GLM-4.5 | Автономные задачи, управление инструментами | Да | Да | 128K+ | Высокое | Высокое | Нативное планирование API |
| Qwen3 | Контроль, многоязычность, SaaS | Да | Да (119+) | 32K–1M | Высокое | Высокое | Быстрая смена режимов |
| Qwen3-Coder | Репозиторный анализ кода | Да | Да | До 1M | Высокое | Высокое | Пошаговый анализ репозитория |
| DeepSeek-R1/V3 | Цепочка рассуждений, математика/наука | Частично | Да | Крупное | Высокое | Наивысшее | RLHF, агентский научный подход |
| Wu Dao 3.0 | Модульные, мультимодальные, малый и средний бизнес | Да | Да | Крупное | Среднее | Высокое | Текст/изображение, код, модульные сборки |
| ChatGLM | Агентское использование на периферии | Да | Да | 1M | Высокое | Высокое | Квантованный, ресурсоэффективный |
| Manus | Автономные агенты/голосовое взаимодействие | Да | Да | Крупное | Высокое | Высокое | Голосовое взаимодействие, смартфоны, реальное поведение AGI |
| Doubao 1.5 Pro | Логически ориентированные предприятия | Да | Да | 1M+ | Среднее | Высокое | Логическая структура, масштабируемость |
| Baichuan/etc | Отраслевая логика | Да | Да | Вариативно | Вариативно | Высокое | Отраслевая специализация |
Ключевые выводы и рекомендации по использованию моделей
* Kimi K2: лучший универсальный инструмент — если вам нужна сбалансированная агентская мощность и рассуждения, длинный контекст, широкая языковая поддержка.
* GLM-4.5: нативный агент, отлично подходит для автономных задач или управления инструментами; лидер в экосистеме с открытым исходным кодом.
* Qwen3/Qwen3-Coder: превосходны для гибкого управления, многоязычных/корпоративных задач и высокоуровневого кодирования.
* DeepSeek-R1/V3: золотой стандарт для логического вывода, математики/науки и исследований.
* Wu Dao 3.0: наиболее практичен для малого и среднего бизнеса, особенно для мультимодальных (текст/изображение/код) агентских решений.
* ChatGLM/Manus/OpenManus: рекомендуются для развёртывания в полевых условиях, обеспечения конфиденциальности и действительно автономных агентов.
* Doubao 1.5 Pro/Baichuan/Six Tigers: рассмотрите для отраслевых развёртываний или если последовательность фактов и специализированная логика имеют решающее значение.
1. Какие модели из перечисленных подходят для многоязычных предприятий и почему?
Для многоязычных предприятий подойдут модели Kimi K2, Qwen3, Qwen3-Coder и Wu Dao 3.0. Они обладают высокой агентской способностью, поддерживают китайский и английский языки (Kimi K2), а также более 119 языков (Qwen3). Кроме того, Wu Dao 3.0 поддерживает многоязычные рабочие процессы и хорошо подходит для стартапов и пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами.
2. Какие модели лучше всего подходят для технических и научных исследований и почему?
Для технических и научных исследований лучше всего подходит модель DeepSeek-R1/V3. Она ориентирована на рассуждения, многоэтапное обучение RLHF и превосходит большинство западных конкурентов в научных задачах. Также модель имеет протоколы «агентских глубоких исследований» для полностью автономного планирования, поиска и синтеза информации.
3. Какие модели можно использовать для создания автономных агентов на устройстве и почему?
Для создания автономных агентов на устройстве подойдёт модель ChatGLM. Она готова к работе на периферии, двуязычна, имеет контекстные окна до 1 миллиона и может быть квантована для оборудования с низким объёмом памяти. Это делает её идеальной для агентских приложений на устройстве, рассуждений с длинными документами и мобильных развёртываний.
4. Какие модели из перечисленных наиболее практичны для малого и среднего бизнеса и почему?
Для малого и среднего бизнеса наиболее практична модель Wu Dao 3.0. Она представляет собой модульное семейство (AquilaChat, EVA, AquilaCode), открытый исходный код, сильные возможности работы с длинным контекстом и мультимодальные возможности. Модель хорошо подходит для стартапов и пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами.
5. Какие модели из перечисленных обладают высокой модульностью и почему это важно?
Модель Manus обладает высокой модульностью, интегрируя китайские открытые модели или проприетарные LLM для специализированных агентских задач. Это важно, поскольку позволяет создавать гибкие и настраиваемые агентские системы, которые могут быть адаптированы под конкретные потребности бизнеса или проекта.