ИИ, который скачали 3 млрд раз: почему разработчики предпочли модели Qwen

Три миллиарда загрузок за полгода - именно столько раз разработчики по всему миру скачали модели семейства Qwen компаний Alibaba. Это больше, чем у американских конкурентов, выкладывающих модели в открытый доступ: в отчете Hugging Face State of Open Models за 2026 год у Google зафиксировано около 418 млн загрузок, у Meta * (признана в России экстремистской и запрещена) - порядка 227 млн. Интересно, что первое место на рынке открытого искусственного интеллекта занял не проект из Кремниевой долины, а компания, которую массовый пользователь знает прежде всего по интернет-торговле.

За этой цифрой стоит не маркетинговый рекорд, а изменение архитектуры ИИ-рынка. Открытая модель - не сервис, а строительный материал: ее можно дообучить на собственных данных, встроить в корпоративную систему и запустить без внешнего API. Поэтому вопрос уже не только в том, чья нейросеть "умнее", но и на чьей технологии будет строиться мировая индустрия ИИ - и кто получит экономический эффект от этого выбора.

Гонка искусственного интеллекта последних лет выглядела как соревнование американских компаний - OpenAI, Google, Meta* и Anthropic. Они вкладывали десятки миллиардов долларов в обучение все более крупных моделей и распространяли их через платные подписки и API (программные интерфейсы, за запросы к которым платит клиент). Параллельно развивался второй контур: модели с открытыми весами - параметрами, которые можно скачать бесплатно и менять. Именно здесь произошел самый заметный сдвиг. По данным Hugging Face, за прошедший год на китайские разработки пришлось около 41% загрузок, и Китай по этому показателю обошел США.

Экосистема вместо одной модели

Alibaba не стала ставить на одну флагманскую ИИ-модель, а выпустила целую линейку - более 460 моделей разных размеров и назначения: для программирования, работы с текстом, изображениями, видео, агентных задач. Многие можно запускать локально и использовать в коммерческих продуктах с относительно небольшими лицензионными ограничениями.

"Для разработчика это принципиально. Ему далеко не всегда нужна самая крупная и самая сильная модель в мире. Часто нужна модель, которую можно запустить на имеющемся оборудовании, адаптировать под свои данные, встроить в собственную систему и не зависеть от внешнего API", - поясняет вице-президент по развитию ИИ Сколтеха, директор Центра ИИ Сколтеха, профессор РАН Евгений Бурнаев. По его словам, три миллиарда загрузок - это не три миллиарда пользователей: скачивания на Hugging Face часто происходят автоматически при работе приложений. Но показатель хорошо отражает, насколько глубоко модель вошла в практику разработчиков.

В верхнем сегменте - среди самых мощных закрытых моделей - американские компании преимущество пока сохраняют: в актуальных независимых оценках лидирует Claude Opus 5 от Anthropic, однако китайская Kimi K3 от Moonshot AI находится буквально рядом. А среди моделей с открытыми параметрами в верхней части рейтингов расположились Kimi K3, Qwen3.8 и DeepSeek - все китайские. Ограниченный доступ к передовым чипам заставил китайские команды работать над эффективностью: их модели дешевле обучать и дешевле запускать.

Бесплатно - чтобы продавать

Зачем компании раздают модели, на обучение которых потрачены сотни миллионов долларов? "Сейчас узкое место во внедрении ИИ не столько в качестве самих моделей, сколько в инструментах вокруг них и интеграции в реальные процессы. Поэтому открытые модели - способ ускорить распространение технологии", - объясняет основатель аналитического агентства AIANA Данила Егоров. Кроме того, для части корпоративных и государственных сценариев модель, доступная только через внешний облачный API, не подходит по требованиям безопасности - ее нужно разворачивать в собственном контуре. А для облачных провайдеров открытость - драйвер спроса на основной бизнес: "Каждая бесплатно скачанная модель конвертируется в платное хранение и инференс", - отмечает Егоров. Именно поэтому Alibaba продвигает Qwen корпоративным клиентам за пределами Китая - в Юго-Восточной Азии и Африке - вместе со своим облачным бизнесом.

Говоря о лидерстве в области ИИ Бурнаев отмечает: "В искусственном интеллекте лидерство сегодня измеряется месяцами, а не десятилетиями. Поэтому объявлять окончательного победителя я бы точно не торопился". США, по его словам, пока сильнее в самых производительных закрытых моделях и располагают колоссальной вычислительной инфраструктурой, а Китай быстро сокращает разрыв и занял очень сильные позиции в открытых моделях, их распространении и стоимости использования.

Российское измерение

Российские модели конкурентоспособны, если правильно определять, в чем состоит конкуренция, считает руководитель группы "Мультимодальный ИИ" Лаборатории FusionBrain Института AIRI Елизавета Гончарова. Гонка универсальных гигантов - это гонка вычислительных мощностей, а успех Qwen показал: миллиарды загрузок приносят линейки моделей разных размеров, которые дообучают под конкретные задачи. Сильные стороны отечественных разработок - язык и стилистика, от более эффективного токенизатора (алгоритма разбиения текста) до знания локальных реалий, а также специализация: компактная, тщательно обученная модель часто выигрывает у гиганта по качеству, скорости и цене и может работать в собственном контуре компании, не отдавая данные наружу.

По оценке AIANA, в России уже сложился рынок вычислений ИИ-облаков и платформ объемом 58,6 млрд руб., включающий предоставление моделей по схеме MaaS (model as a service - "модель как услуга"). Открытые модели, как ожидают аналитики агентства, будут и дальше ускорять рост этого рынка.

Если текущая динамика сохранится, в ближайшие полтора года борьба сместится с "самой умной модели" на экосистемы: Meta* и Nvidia уже представили новые открытые модели, а китайские разработчики будут наращивать присутствие на рынках Азии и Африки. По наблюдению Hugging Face, модель, ставшая стандартом для дообучения, получает самоусиливающееся преимущество - и догнать ее с каждым циклом выпусков труднее.

Для бизнеса и госструктур этот тренд означает, что выбор ИИ-платформы сегодня - это выбор технологической зависимости на годы вперед. Компания, дообучившая чужую открытую модель под свои процессы, встраивает в продукт не только код, но и чужую экосистему инструментов, обновлений и лицензий. Поэтому помимо вопроса "чья модель умнее", встает и другой: на чьей модели строите вы свою ИТ-инфраструктуру - и что будет, если условия изменятся.