За 2026 год китайские нейросети перестали быть «догоняющими». Три модели — Kimi K3, DeepSeek V4 и GLM 5.2 — выложены с открытыми весами, работают с контекстом в миллион токенов и стоят в разы дешевле западных флагманов. Разбираем, чем они отличаются и какую выбрать под конкретную работу.

Кто есть кто

Kimi — модели пекинской компании Moonshot AI, по-русски название пишут «кими». Флагман K3 анонсировали 16 июля 2026 года, а 27 июля выложили веса в открытый доступ.

DeepSeek — в русском поиске чаще пишут «дипсик» — компания из Ханчжоу, основанная в 2023 году Лян Вэньфэном при поддержке хедж-фонда High-Flyer. Прославилась тем, что выкладывает флагманские модели под свободной лицензией MIT. Линейка V4 вышла в апреле 2026 года в статусе предварительной версии, а обновлённая V4 Flash получила релиз 31 июля.

GLM — модели пекинской Zhipu AI, известной за рубежом как Z.ai; компания выросла из Университета Цинхуа. В январе 2026 года она вышла на Гонконгскую биржу — первой среди китайских разработчиков больших языковых моделей. Актуальный флагман GLM 5.2 представили 13 июня 2026 года, веса открыли 16 июня.

Главное в одной таблице

Kimi K3DeepSeek V4GLM 5.2
РазработчикMoonshot AIDeepSeekZhipu AI (Z.ai)
Вышлаиюль 2026апрель — июль 2026июнь 2026
Размер модели2,8 трлн (104 млрд активных)Pro — 1,6 трлн (49 млрд); Flash — 284 млрд (13 млрд)≈750 млрд (40 млрд активных)
Контекст1 млн токенов1 млн токенов1 млн токенов
Картинки на входданетнет
Видео на входданетнет
Открытые весада, своя лицензияда, MITда, MIT
Цена сообщения в SUIN.AI≈ 3,6 нейрона≈ 0,08 нейрона (Flash)≈ 0,59 нейрона
На бесплатном тарифенет, с «Стандартного»дада
Три китайские модели, август 2026

Цена сообщения посчитана для типичного рабочего запроса: около 2000 токенов на входе и 800 на выходе. Реальный расход зависит от длины переписки.

Kimi K3 — самая сильная и единственная «зрячая»

K3 построена по схеме MoE: из 2,8 триллиона параметров на каждый токен работают только 104 миллиарда, поэтому модель отвечает быстрее, чем можно ожидать от такого размера. В независимом рейтинге Artificial Analysis она набирает 57 баллов — первое место среди всех моделей с открытыми весами по состоянию на начало августа 2026 года.

Практически важнее другое: K3 — единственная из трёх, кто понимает изображения и видео. Скриншот с ошибкой, фотография документа, схема, кадр из записи — всё это можно просто приложить к запросу. DeepSeek и GLM 5.2 работают исключительно с текстом.

  • Сильные стороны: сложные рассуждения, фронтенд-код (в LMArena Frontend Code Arena модель занимает первое место), длинные агентные сценарии, работа с картинками.
  • Слабые стороны: самая дорогая из трёх; многословна — на объёмных задачах генерирует заметно больше текста, чем конкуренты, и это оплачивается; отвечает медленнее остальных двух.
  • Честная оговорка: по замерам Artificial Analysis доля галлюцинаций у K3 выше, чем у предшественницы K2.6 — модель чаще берётся отвечать там, где данных не хватает. Факты из её ответов стоит проверять.

DeepSeek V4 — рекордно дёшево, но только текст

В линейке две модели. V4 Flash — компактная: 284 миллиарда параметров, из них работают 13 миллиардов. V4 Pro крупнее: 1,6 триллиона при 49 миллиардах активных. Парадокс в том, что по агентным задачам обновлённая Flash обгоняет собственную старшую модель — при том что стоит втрое дешевле.

Цена — главный аргумент DeepSeek. Рабочее сообщение к V4 Flash обходится примерно в 0,08 нейрона: это в 45 раз дешевле Kimi K3 и в 150 раз дешевле Claude Fable 5. При этом в рейтинге Artificial Analysis модель набирает 50 баллов — всего на балл меньше GLM 5.2 и на семь меньше Kimi K3.

  • Сильные стороны: лучшее в отрасли соотношение качества и цены, код и агентные задачи, свободная лицензия MIT без дополнительных условий.
  • Слабые стороны: только текст; сильная многословность — модель тратит примерно вдвое больше выходных токенов, чем в среднем по рынку; по замерам Artificial Analysis плохо калибрует уверенность и уверенно отвечает на вопросы, ответа на которые не знает.
  • Совет по настройке: качество заметно зависит от глубины рассуждения. Если ответ вышел поверхностным, попросите модель разобрать задачу пошагово — разница ощутима.

Отдельно про выбор между версиями — DeepSeek V4 Flash или V4 Pro, и общий обзор DeepSeek V4 Flash. Кстати, DeepSeek R2, которую многие ждали как продолжение линейки рассуждающих моделей R1, так и не вышла: вместо отдельной модели компания встроила рассуждение прямо в V4.

GLM 5.2 — быстрая середина

GLM 5.2 — примерно 750 миллиардов параметров (официальные источники Z.ai расходятся между 744 и 753 миллиардами), из них активны 40 миллиардов. Контекст — миллион токенов, ответ — до 128 тысяч. В рейтинге Artificial Analysis модель набирает 51 балл.

Её отличительная черта — скорость: около 196 токенов в секунду по замерам Artificial Analysis, заметно быстрее и Kimi K3, и DeepSeek. Там, где ответ нужен сразу и в большом объёме, это чувствуется.

  • Сильные стороны: скорость, математика и точные науки (по собственным замерам Z.ai — 99,2 на AIME 2026 и 91,2 на GPQA-Diamond), уверенная работа с кодом.
  • Слабые стороны: только текст; многословность — на задачу уходит порядка 43 тысяч выходных токенов, из них большая часть на «размышления»; на многошаговых инструментальных задачах уступает западным флагманам.
  • Мультимодальность вынесена в отдельную модель: GLM 5V-Turbo принимает изображения и видео, но её веса закрыты, а на платформе она доступна с тарифа «Стандартный».

Подробности и режимы работы — в материале GLM 5.2 на СуперИнтеллекте. Ещё замечание на будущее: слухи о GLM 5.5 ходят с июля, но на начало августа 2026 года модель официально не выпущена — ни карточки, ни цен, ни доступа.

Сколько это стоит на самом деле

В SUIN.AI расход считается в нейронах. Ниже — стоимость одного рабочего сообщения (2000 токенов на входе, 800 на выходе) и сколько таких сообщений выходит на месячный пакет тарифа «Профессиональный» с 1650 нейронами.

МодельЦена сообщенияСообщений на 1650 нейронахС какого тарифа
DeepSeek V4 Flash≈ 0,08 нейрона≈ 20 000бесплатный
DeepSeek V4 Pro≈ 0,20 нейрона≈ 8 000бесплатный
GLM 4.7≈ 0,44 нейрона≈ 3 700бесплатный
Kimi K2.6≈ 0,47 нейрона≈ 3 500бесплатный
GLM 5.2≈ 0,59 нейрона≈ 2 800бесплатный
Qwen 3.8 Max≈ 1,3 нейрона≈ 1 250бесплатный
Kimi K3≈ 3,6 нейрона≈ 450Стандартный
GPT-5.5≈ 3,7 нейрона≈ 440Стандартный
Claude Fable 5≈ 12 нейронов≈ 135Профессиональный
Стоимость работы с моделями в нейронах

На бесплатном тарифе, кроме нейронов, действует ещё и ограничение на число сообщений к платным моделям — 15 в четырёхчасовом окне. На дешёвых моделях вы упрётесь именно в него, а не в нейроны.

Какую выбрать под задачу

ЗадачаЧто братьПочему
Разобрать скриншот, скан, схемуKimi K3единственная из трёх понимает изображения
Много однотипного текстаDeepSeek V4 Flashдешевле в разы, качества достаточно
Черновики, письма, переводыDeepSeek V4 Flashта же причина
Скрипт, функция, SQL-запросDeepSeek V4 Flash или GLM 5.2обе сильны в коде и недороги
Фронтенд, вёрстка интерфейсаKimi K3первое место во Frontend Code Arena
Математика, расчёты, точные наукиGLM 5.2лучшие результаты в профильных тестах
Быстрый ответ на большом объёмеGLM 5.2самая высокая скорость генерации
Сложное многошаговое рассуждениеKimi K3самый высокий балл среди открытых моделей
Большой документ на анализлюбая из трёху всех контекст в миллион токенов
Задача, где ошибка дорого стоитзападный флагману всех трёх заметная доля галлюцинаций
Подбор модели под работу

Если задача про код — есть отдельный разбор: какие нейросети лучше для кода. Более широкий выбор из всех вендоров — какую нейросеть выбрать в 2026.

Открытые веса: что это даёт вам

Все три модели выложены в открытый доступ — это их общее отличие от GPT, Claude и Gemini. Но «открытые» здесь значит разное.

  • DeepSeek V4 и GLM 5.2 — лицензия MIT, самая свободная из распространённых: можно использовать коммерчески и дорабатывать без дополнительных условий.
  • Kimi K3 — своя лицензия на основе MIT. Для обычного пользователя разницы нет, но крупным продуктам (свыше 100 млн пользователей в месяц или 20 млн долларов выручки) она предписывает указывать в интерфейсе, что внутри Kimi K3. Сама Moonshot говорит про «открытые веса», а не «открытый код» — формулировка выбрана намеренно.

Скачать веса и запустить дома не получится: речь о моделях в сотни миллиардов и триллионы параметров, для которых нужен серверный кластер. Открытость важна другим — компаниям, которые хотят развернуть модель в своём контуре, и исследователям. Обычному пользователю она даёт косвенную выгоду: конкуренция открытых моделей сбивает цены на всём рынке.

Как попробовать из России

У каждой модели есть свой официальный чат, но все они рассчитаны на зарубежных пользователей: интерфейс на английском и китайском, оплата иностранной картой, а доступность из России зависит от провайдера и может меняться.

В SUIN.AI все три модели работают в одном интерфейсе на русском языке: регистрация по почте или через Яндекс ID, оплата рублями, VPN не нужен. Модель выбирается в списке над полем ввода и переключается посреди переписки — можно задать один и тот же вопрос двум моделям и сравнить ответы. Как устроен такой единый доступ — единый доступ ко всем нейросетям.

  1. Зарегистрируйтесь на my.suin.ai — при регистрации начисляются стартовые нейроны.
  2. Откройте чат и нажмите на название модели вверху.
  3. Выберите модель — DeepSeek, Kimi и GLM сгруппированы по разработчикам.
  4. Напишите запрос. К Kimi K3 можно сразу приложить картинку или скан.

Частые вопросы

Какая китайская нейросеть самая лучшая?

По качеству — Kimi K3 («кими») с наивысшим баллом среди открытых моделей. По соотношению цены и результата — DeepSeek V4 Flash: разница в качестве с Kimi невелика, а стоит она в 45 раз дешевле — «дипсик» и здесь оправдывает репутацию самого выгодного. По скорости — GLM 5.2.

Китайские нейросети бесплатные?

Веса моделей открыты и бесплатны для скачивания, но запустить их можно только на серверном оборудовании. Работа через облако платная везде. В SUIN.AI DeepSeek V4 и GLM 5.2 доступны на бесплатном тарифе — стартовых нейронов хватает на сотни сообщений; Kimi K3 требует тарифа «Стандартный» и выше.

Что лучше — DeepSeek или ChatGPT?

На повседневных задачах — тексты, переводы, простой код, разбор документов — разница в качестве невелика, а в цене она сорокакратная. На сложных рассуждениях и больших проектах кода западные флагманы точнее. Разумная стратегия — держать доступ к обеим группам моделей и переключаться под задачу.

Какая из трёх понимает картинки?

Только Kimi K3 — она принимает изображения и видео. DeepSeek V4 и GLM 5.2 работают исключительно с текстом. У Zhipu есть отдельная модель для картинок, GLM 5V-Turbo, но её веса закрыты.

Вышла ли DeepSeek R2?

Нет. Отдельного продолжения линейки рассуждающих моделей после R1 не выходило — вместо этого DeepSeek встроила рассуждение прямо в V4, которая по умолчанию разбирает задачу пошагово.

Безопасно ли отправлять рабочие документы в китайские модели?

Правило то же, что и с любым облачным сервисом: всё, что вы отправили, уходит на сервер разработчика. Персональные данные клиентов и коммерческую тайну лучше не загружать без согласования, а документ перед анализом обезличивать — заменять имена, номера и суммы на условные. Это касается не только китайских моделей.

Чем эти модели отличаются от Qwen?

Qwen — четвёртое крупное китайское семейство, от Alibaba. Её флагман Qwen 3.8 Max тоже работает с миллионом токенов и понимает изображения, а по цене стоит между GLM и Kimi K3. Сравнение Qwen с западными моделями — Qwen 3.8 Max против западных флагманов.


Парное сравнение двух лидеров, с разбором по бенчмаркам — Kimi K3 против DeepSeek V4.

👉 Попробовать Kimi K3, DeepSeek V4 и GLM 5.2 в SUIN.AI — все три модели в одном окне, на русском, без VPN и зарубежной карты.