Açıq modellərdə güc balansı: Çin laboratoriyaları açıq şəkildə liderdir

Interconnects AI bülleteninin müəllifi Nathan Lambert ABŞ Konqresinin üzvlərini açıq çəkili modellər barədə məlumatlandırmaq üçün hazırladığı çıxışı dərc edib; yazının tarixi 21 sentyabrdır.

Açıq çəkili və açıq mənbəli modellər

Lambert çəkiləri lisenziya ilə açıq yayımlanan modelləri — Llama, Qwen və ya DeepSeek kimi — bərpa üçün lazım olan təlim kodu və məlumatlarını da yayan açıq mənbəli modellərdən ayırır. Ən tanınmış açıq mənbəli modelləri amerikalı qeyri-kommersiya təşkilatları yaradır.

Rəqəmlərlə Çin liderliyi

Hugging Face yükləmələrində liderliyi Çin laboratoriyaları 2025-ci ilin iyulunda, əsasən Qwen sayəsində ələ keçirib. Lambert-in izləmələrinə görə, Çinin məcmu üstünlüyü 3,2 milyard yükləmənin təxminən 1,6 milyardıdır — ABŞ göstəricisindən iki dəfə çox. Artificial Analysis Intelligence Index-də 14 sentyabr tarixinə görə aparıcı modellər GLM-5.3 (45 bal) və Kimi K3 (44) modelləri idi; Inkling 26, Nemotron 3 Ultra isə 23 bal toplayıb.

Lambert-in təxmininə görə, Çin açıq çəkili modelləri qapalı Amerika cəbhəsindən iki-beş ay, amerikalı açıq çəkili modellər isə OpenAI və Anthropic-in aparıcı sistemlərindən altı-doqquz ay geridə qalır. Distillyasiya Çində geniş yayılıb, lakin onun tamamilə qadağan edilməsi fərqi yalnız bir-iki ay artırar.

Benchmarklardan kənarda istifadə

OpenRouter-da açıq modellərdə trafik 2025-ci ilin sentyabrında həftədə təxminən 1 trilyon tokendən bu gün təqribən 80 trilyon tokenə yüksəlib; Çin modellərinin payı isə təxminən 70%-dən 80%-dən çoxa çatıb. Açıq mənbəli kodlaşdırma agenti OpenCode, inference həcminin təxminən 95%-nin Çin modellərində işlədiyini bildirir.

Akademiyada arXiv-ın ən populyar beş machine learning kateqoriyasında aparılan tarama göstərdi ki, hər hansı açıq modelin qeyd olunması 2023-cü ilin yanvarında məqalələrin 2%-dən 2026-cı ilin sentyabrında 50%-ə yüksəlib.

Risklər və siyasət sualı

Açıq modellər yeni zərərləri mümkün edən səviyyələrə yaxınlaşdıqca — Lambert kibertəhlükəsizliyi və 2026-cı ilin iyulundakı OpenAI–Hugging Face hadisəsini misal göstərir — ən güclü Çin modellərinə çıxışın məhdudlaşdırılması əsasən onlardan asılı olan Amerika şirkətlərinə zərər verər. Hücumu təhlil etmək üçün məhz Hugging Face özü Çin açıq çəkili modelindən istifadə edib, çünki qapalı modellər sorğulara cavab vermirdi. Müəllifin nəticəsi: bu risklərin idarə edilməsi ekosistemin hazırlığı məsələsidir.