Китайские языковые модели стремительно ворвались в мейнстрим, предлагая впечатляющие возможности при часто более низкой цене, чем западные аналоги. К августу 2026 года рынок LLM из Поднебесной стал особенно горячим: сразу четыре флагмана — Kimi K3, GLM-5.2, DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.8 Max — претендуют на звание лучших. Но как выбрать среди них? Авторы статьи на Habr провели масштабное сравнительное тестирование, включающее 12 разнообразных тестов. Мы перескажем ключевые выводы, разберём методологию и дадим практические рекомендации.
Зачем сравнивать именно эти модели?
Kimi K3 (от Moonshot AI) — это развитие известной модели Kimi, которая славится длинным контекстом и работой с китайским языком. GLM-5.2 (от Zhipu AI) — флагманская модель, позиционируемая как универсальный ассистент. DeepSeek V4 Pro (от DeepSeek) — это уже четвёртое поколение модели, которая ранее показывала отличные результаты в математике и коде. Qwen 3.8 Max (от Alibaba) — самая свежая версия популярной серии Qwen, которая традиционно сильна в мультимодальных задачах.
Все четыре модели доступны через API, что позволяет интегрировать их в различные приложения. Для разработчиков и бизнеса выбор LLM — это не только вопрос качества ответов, но и стоимости, скорости, стабильности API и соответствия специфическим требованиям (например, работа с китайским языком или конфиденциальность данных).
Методология: как проводились тесты?
Авторы статьи на Habr разработали 12 тестов, которые охватывают ключевые аспекты работы LLM:
- Понимание естественного языка: ответы на вопросы, требующие логических рассуждений.
- Генерация кода: написание функций на Python, JavaScript, исправление ошибок.
- Математические вычисления: от простых арифметических операций до сложных уравнений.
- Работа с длинным контекстом: анализ текста объёмом до 10 000 токенов.
- Креативность: написание стихов, сценариев, рекламных текстов.
- Перевод: с английского на русский и китайский и обратно.
- Извлечение информации: поиск фактов в тексте.
- Суммаризация: сжатие длинных документов.
- Диалог: поддержание многоходовой беседы, запоминание контекста.
- Знание фактов: ответы на вопросы о событиях, людях, науке.
- Безопасность: отказ от генерации вредоносного контента.
- Скорость ответа: время генерации первого токена и полного ответа.
Каждый тест оценивался по шкале от 1 до 10, после чего вычислялся средний балл. Такой подход позволяет получить комплексную картину, а не полагаться на единичные примеры.
Результаты: кто победил?
Согласно статье, DeepSeek V4 Pro показал наилучший средний результат (9.2 балла), особенно отличившись в математике (10) и генерации кода (9.8). Qwen 3.8 Max занял второе место (8.9), блеснув в креативности (9.5) и понимании языка (9.2). GLM-5.2 и Kimi K3 набрали 8.5 и 8.2 соответственно. При этом Kimi K3 оказался лучшим в работе с длинным контекстом (9.0), что неудивительно — это его фирменная фишка.
Вот сводная таблица результатов:
| Модель | Понимание языка | Генерация кода | Математика | Длинный контекст | Креативность | Перевод | Извлечение инфо | Суммаризация | Диалог | Знание фактов | Безопасность | Скорость | Средний балл |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 9.5 | 9.8 | 10.0 | 8.5 | 8.0 | 9.0 | 9.2 | 9.3 | 9.0 | 9.5 | 9.0 | 9.5 | 9.2 |
| Qwen 3.8 Max | 9.2 | 9.0 | 8.8 | 8.8 | 9.5 | 8.5 | 8.8 | 9.0 | 8.8 | 9.0 | 9.5 | 9.0 | 8.9 |
| GLM-5.2 | 8.8 | 8.5 | 8.5 | 8.0 | 8.5 | 8.0 | 8.2 | 8.5 | 8.5 | 8.8 | 9.2 | 8.8 | 8.5 |
| Kimi K3 | 8.5 | 8.0 | 7.5 | 9.0 | 7.5 | 7.8 | 8.0 | 8.2 | 8.0 | 8.2 | 8.8 | 8.5 | 8.2 |
Важно отметить, что это средние оценки, и в конкретных сценариях результаты могут отличаться. Например, для задач, связанных с китайским языком, Kimi K3 может показать себя лучше, чем DeepSeek V4 Pro.
Глубокий разбор: сильные и слабые стороны
DeepSeek V4 Pro: король математики и кода
DeepSeek V4 Pro подтвердил свою репутацию мощной модели для технических задач. В тесте на генерацию кода она не только правильно написала функции, но и предложила оптимальные решения с учётом сложности алгоритмов. Например, на задачу «напиши функцию для нахождения n-го числа Фибоначчи» модель выдала три варианта: рекурсивный, итеративный и с мемоизацией, объяснив плюсы и минусы каждого. В математике она безошибочно решала уравнения, включая интегралы и дифференциальные уравнения.
Однако в креативных задачах DeepSeek показал себя слабее: генерируемые стихи были ритмически бедны, а сценарии — шаблонны. Это типично для моделей, оптимизированных на точность, а не на творчество.
Qwen 3.8 Max: универсальный солдат
Qwen 3.8 Max продемонстрировал сбалансированные результаты, но особенно выделился в креативности. Его тексты были живыми, образными, с неожиданными метафорами. В тесте на написание рекламного слогана для кофе он предложил вариант «Разбуди свои чувства с первой чашкой», который авторы статьи оценили как самый удачный.
Также Qwen отлично справился с переводом, корректно передавая идиомы и культурные отсылки. Единственное, где он уступил DeepSeek, — это математика и код, но даже там его результаты были достаточно высокими (8.8 и 9.0).
GLM-5.2: надёжный середняк
GLM-5.2 показал стабильные результаты во всех тестах, но не блеснул ни в одном. Это модель «на все руки», которая подойдёт для большинства задач, но если вам нужна максимальная производительность в конкретной области, лучше присмотреться к другим вариантам. Его сильной стороной является безопасность: модель корректно отказалась генерировать контент, нарушающий этические нормы, и дала предупреждения о потенциально опасных запросах.
Kimi K3: мастер длинного контекста
Kimi K3 безоговорочно выиграл в тесте на работу с длинным контекстом. Он смог проанализировать документ объёмом 10 000 токенов, выделить ключевые тезисы и ответить на вопросы по тексту с высокой точностью. Это делает его идеальным для анализа юридических документов, научных статей или длинных отчетов.
Однако в математике и коде Kimi показал себя слабее всех: его ответы были корректными, но неоптимальными. Например, в задаче на поиск ошибки в коде он нашёл её, но предложил исправление, которое не учитывало все краевые случаи.
Практические рекомендации: как выбрать модель
Исходя из результатов тестов, можно дать следующие рекомендации:
- Для разработчиков и математиков: DeepSeek V4 Pro — оптимальный выбор. Его способности в коде и математике позволят ускорить разработку и решать сложные задачи.
- Для маркетологов, копирайтеров и творческих специалистов: Qwen 3.8 Max станет отличным помощником в генерации идей, написании текстов и переводе.
- Для юристов, аналитиков и исследователей: Kimi K3 справится с обработкой больших объёмов текста, извлечением фактов и составлением резюме.
- Для универсального использования: GLM-5.2 — надёжный выбор, если вы не хотите углубляться в детали и нужна стабильная работа по разумной цене.
Важно также учитывать стоимость API. По данным из статьи, DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.8 Max имеют схожую цену (около 0.5 доллара за миллион входных токенов), тогда как Kimi K3 и GLM-5.2 немного дешевле (0.3 доллара). Однако финальная стоимость зависит от объёма использования и может быть снижена при заключении контрактов на большие объёмы.
Выводы
Китайские LLM достигли высокого уровня зрелости, и выбор среди них — это вопрос не качества, а соответствия конкретным задачам. DeepSeek V4 Pro — лучший для технических задач, Qwen 3.8 Max — для творческих, Kimi K3 — для работы с длинными текстами, а GLM-5.2 — универсальный середняк. Авторы статьи подчёркивают, что тесты проводились в августе 2026 года, и уже через несколько месяцев модели могут быть обновлены, поэтому рекомендуется следить за актуальными бенчмарками.
Для тех, кто хочет интегрировать эти модели в свои проекты, стоит обратить внимание на возможность использования через API. ASI Biont поддерживает подключение к [перечисленным LLM через API] — подробнее на asibiont.com/courses. Это позволит автоматизировать процессы, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить эффективность бизнеса.
Источник: Habr - Сравниваем LLM: 12 тестов для китайских флагманов
Комментарии