Чья нейросеть: обзор китайских ИИ-моделей Qwen, DeepSeek, Kimi и GLM

Что такое нейросеть и как она работает

Нейросеть — это программа, способная обучаться на примерах и находить закономерности в данных. В отличие от традиционных алгоритмов, она не следует жёстким инструкциям, а самостоятельно настраивает внутренние параметры (веса) в процессе обучения. Структура нейросети напоминает слои: входной слой принимает данные (пиксели изображения, слова текста), скрытые слои обрабатывают их, а выходной слой выдаёт результат — например, классификацию или сгенерированный текст. Каждый нейрон в скрытом слое вычисляет взвешенную сумму входов и пропускает её через функцию активации, что позволяет модели улавливать нелинейные зависимости. Обучение происходит методом обратного распространения ошибки: сеть сравнивает свой прогноз с правильным ответом и корректирует веса, чтобы минимизировать расхождение. Этот процесс повторяется тысячи раз, пока ошибка не станет приемлемой. Важно понимать, что нейросеть не обладает сознанием или пониманием — она лишь статистически предсказывает наиболее вероятный ответ на основе огромного массива примеров.

Китайские нейросети: почему они популярны в России

В России китайские нейросети стали особенно востребованы по нескольким причинам. Во-первых, многие из них полностью бесплатны и не имеют ограничений по количеству запросов — например, Qwen и DeepSeek. Во-вторых, доступ к ним не заблокирован, и регистрация не требует иностранного номера телефона. В-третьих, китайские модели активно развиваются и по ряду задач не уступают западным аналогам, таким как ChatGPT или Gemini. Среди наиболее популярных решений — Qwen от Alibaba, DeepSeek, Kimi от Moonshot AI и GLM от Zhipu AI. Все они поддерживают русский язык, умеют анализировать документы, генерировать текст и код, а некоторые — ещё и изображения. Это делает их удобным инструментом для пользователей из России, которым нужен мощный ИИ-ассистент без сложностей с оплатой и регистрацией.

Qwen: универсальный помощник от Alibaba

Qwen — это семейство больших языковых моделей, разработанное китайской корпорацией Alibaba. Название расшифровывается как «Tongyi Qianwen» — «универсальные ответы на тысячи вопросов». Модель обучена на 18 триллионах токенов данных и поддерживает более 29 языков, включая русский. Qwen умеет генерировать текст, код, изображения и даже короткие видео (до 5 секунд). Она способна анализировать документы, искать информацию в интернете и выполнять код. На официальном сайте chat.qwen.ai доступны три режима: Auto (адаптивное мышление), Thinking (пошаговое рассуждение для сложных задач) и Fast (быстрый ответ). Главные преимущества Qwen — полная бесплатность, отсутствие ограничений по числу сообщений и широкий набор встроенных инструментов: генерация и редактирование изображений, создание видео, анализ файлов. Однако качество видео пока уступает специализированным сервисам, а при глубоком анализе документов возможны «галлюцинации» — выдумывание несуществующих деталей.

DeepSeek: мощный аналитик и кодер

DeepSeek — китайская нейросеть, которая завоевала популярность благодаря высокой точности в задачах анализа текста и написания кода. Она полностью бесплатна, не имеет ограничений по количеству сообщений и доступна в России без блокировок. DeepSeek поддерживает два режима: обычный (быстрые ответы) и Deep Think (цепочка рассуждений для сложных задач). Модель отлично справляется с анализом транскрибаций, структурированием информации и генерацией планов статей. В тестах на написание текста по редполитике DeepSeek показал лучший результат среди китайских конкурентов — 8 из 10, благодаря логичной структуре и отсутствию грубых ошибок в согласовании времён. Однако нейросеть не умеет генерировать изображения и видео, что ограничивает её применение в креативных задачах. Также она может ошибаться при распознавании рукописного текста — в одном из тестов DeepSeek не смог корректно расшифровать рукописный русскоязычный документ.

Kimi: специалист по коду и агентным задачам

Kimi — нейросеть от компании Moonshot AI, которая позиционируется как модель для кодинга и анализа. Актуальная версия K2.5 умеет превращать макеты, скриншоты и текстовые описания в рабочий фронтенд-код. Сервис доступен бесплатно с лимитами, а платная подписка Moderato стоит $19/мес (оплатить из России напрямую нельзя). Kimi поддерживает четыре режима: Instant (быстрые ответы), Thinking (пошаговое рассуждение), Agent (самостоятельное исследование и подготовка документов) и Agent Swarm (координация до 100 агентов для масштабных задач). Модель умеет создавать документы в форматах Word и PDF, собирать презентации и строить сайты прямо из чата. В тестах на анализ транскрибации Kimi показал хорошие результаты, но план повествования получился слишком сжатым, а текст — растянутым и трудночитаемым. При распознавании рукописного текста Kimi допустил одну значимую ошибку, заменив «оформленного ядра» на «ограниченный запас еды».

GLM: сильный в коде, слабый в изображениях

GLM — нейросеть от компании Zhipu AI, которая особенно хорошо справляется с кодом и сложными агентными задачами. Бесплатная версия доступна на сайте z.ai без ограничений по сообщениям, а платные тарифы начинаются от $3/мес. GLM поддерживает два режима: Chat (классический диалог) и Agent (подключение инструментов: поиск в интернете, создание документов, презентаций и таблиц). Модель умеет генерировать изображения через отдельную GLM-Image, но качество картинок заметно уступает Qwen — в тестах изображения получались зернистыми и напоминали работу нейросетей 2024 года. При анализе рукописного текста GLM полностью провалился, не распознав ни одного слова. В задачах написания текста GLM показал средний результат (6 из 10) из-за проблем с согласованием времён и глаголов. Однако в кодинге модель демонстрирует результаты, сопоставимые с западными конкурентами.

Сравнение возможностей: текст, изображения, анализ

При сравнении китайских нейросетей по ключевым задачам выявляются чёткие различия. В анализе информации и генерации текста лучший результат показал DeepSeek (8 из 10) благодаря логичной структуре и отсутствию грубых ошибок. Qwen получил 7 баллов — текст был кратким, но с проблемами в согласовании времён. GLM и Kimi набрали 6 и 5 баллов соответственно из-за сжатых планов и рваного повествования. В генерации изображений лидирует Qwen (9 из 10) — модель учитывает все детали промпта и не создаёт артефактов. GLM получил только 5 баллов из-за низкого качества картинок. DeepSeek и Kimi не умеют генерировать изображения, поэтому получают 0 баллов в этой категории. При анализе рукописного текста Qwen показал лучший результат (9 из 10), допустив лишь одну незначительную ошибку. Kimi набрал 8 баллов, но с более серьёзной ошибкой. DeepSeek и GLM не справились с задачей, получив 0 баллов.

Как правильно формулировать запросы к нейросетям

Эффективность работы с любой нейросетью напрямую зависит от качества промпта — запроса, который вы отправляете модели. Хороший промпт должен быть структурирован как техническое задание. Начните с назначения роли: «Ты — опытный копирайтер» или «Ты — финансовый аналитик». Это задаёт стиль и глубину ответа. Затем чётко сформулируйте цель с помощью глагола: «Напиши», «Сравни», «Проанализируй». Укажите ограничения и формат: тон, объём, структуру (например, «оформи в виде таблицы с колонками»). Предоставьте входные данные: «Вот текст для анализа: [текст]». Если данных нет, явно укажите: «Не додумывай факты». Наконец, обозначьте критерии качества: «Избегай предположений», «Опирайся только на приведённые цифры». Пример хорошего промпта: «Ты — менеджер проекта. Составь план внедрения чат-бота. Укажи длительность, ответственных и критерий завершения. Добавь таблицу рисков с вероятностью и способами их снижения». Такой подход минимизирует «галлюцинации» и делает результат предсказуемым.

Ограничения и риски при использовании китайских нейросетей

Несмотря на впечатляющие возможности, китайские нейросети имеют ряд ограничений, которые важно учитывать. Во-первых, все модели страдают от «галлюцинаций» — они могут с уверенностью генерировать ложные факты, несуществующие цитаты и некорректные ссылки. Поэтому любую важную информацию необходимо перепроверять. Во-вторых, у нейросетей есть контекстное окно — максимальная длина диалога, после которой модель начинает «забывать» начало беседы. У Qwen оно достигает 32 тысяч токенов в расширенных версиях, у DeepSeek — меньше. В-третьих, модели не имеют доступа к актуальным событиям после даты последнего обновления базы знаний, если не предоставить им доступ к интернету. В-четвёртых, этическая фильтрация может ограничивать творческие эксперименты — нейросети избегают генерации вредоносного или неправомерного контента. Наконец, при работе с конфиденциальными данными стоит помнить, что все запросы обрабатываются на серверах компаний-разработчиков, поэтому загружать личные или коммерческие чувствительные документы не рекомендуется без изучения политики конфиденциальности.

Вопросы и ответы