Разница в цене между двумя китайскими моделями одного уровня достигает 11 раз: один миллион выходных токенов DeepSeek V4 Flash стоит $0,28, а GLM-5.2 — $4,40. Большинство компаний даже не подозревает, что китайские открытые модели ИИ уже позволяют сократить счёт за API на порядок без заметной потери качества.
Разбираем три самые обсуждаемые модели лета 2026 года — DeepSeek V4, Kimi K2.6 и GLM-5.2 — и считаем, во что обойдётся типовая нагрузка бизнеса.
✓ Что такое открытые модели и почему их выбирают
✓ Сравнение цен: DeepSeek, Kimi и GLM
✓ Сколько стоит месяц работы на реальной нагрузке
✓ Какую из китайских открытых моделей ИИ выбрать
Что такое открытые модели и почему их выбирают
Открытая модель (open-weight) — это нейросеть, чьи веса опубликованы: их можно скачать, запустить на своём сервере или взять у любого провайдера по API. Лицензии у DeepSeek V4 и GLM-5.2 — MIT, у Kimi K2.6 — модифицированная MIT.
Цена: токены у китайских моделей в разы дешевле, чем у закрытых американских аналогов.
Контроль: модель можно развернуть внутри периметра компании, и данные не уходят к стороннему вендору.
Контекст: DeepSeek V4 и GLM-5.2 держат до 1 млн токенов, Kimi K2.6 — 256 тысяч. Этого хватает на сотни страниц договоров за один запрос.
Выбирать модель по рейтингу бенчмарков — полдела. Решает цена токена на вашей нагрузке: она отличается в 11 раз при близком качестве.
Сравнение цен: китайские открытые модели ИИ
Самая дешёвая из группы — DeepSeek V4 Flash, самая дорогая — GLM-5.2. Цены за 1 млн токенов, данные на лето 2026 года:
| Модель | Параметры (всего / активных) | Контекст | Вход / выход, $ |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 284B / 13B | 1M | 0,14 / 0,28 |
| DeepSeek V4 Pro | 1,6T / 49B | 1M | 0,435 / 0,87 |
| Kimi K2.6 | 1T / 32B | 256K | 0,95 / 4,00 |
| GLM-5.2 | 744B / 40B | 1M | 1,40 / 4,40 |
Качество: в тесте SWE-bench Pro (программирование) GLM-5.2 набирает 62,1, Kimi K2.6 — 58,6, DeepSeek V4 Pro — 55,4. В научном тесте GPQA Diamond все три в диапазоне 90–91. Цифры публикуют сами вендоры, поэтому для своей задачи их стоит перепроверить.
Подробнее о том, как ИИ-агенты встраиваются в рабочие системы, читайте в разборе ИИ-агента для MES.
Сколько стоит месяц работы на реальной нагрузке
Возьмём типовой ИИ-агент для документов: 100 млн входных и 20 млн выходных токенов в месяц.
📐 Формула расчёта
(Вход, млн × цена входа) + (Выход, млн × цена выхода) = $ в месяц
Объём токенов берите из логов текущего ИИ-сервиса, цены — из таблицы выше.
Нагрузка: 100 млн входных + 20 млн выходных токенов
Стоимость месяца работы китайских открытых моделей ИИ
Расчёт по прайсу провайдеров на лето 2026 года, без учёта скидок за кэш. Цены меняются.
Месяц работы на DeepSeek V4 Flash стоит около $20, на GLM-5.2 — около $228. Для задач классификации и извлечения данных переплата за топовую модель редко оправдана.
Какую из китайских открытых моделей ИИ выбрать
Массовые простые задачи (разметка писем, извлечение полей из счетов): DeepSeek V4 Flash. Дешевле остальных и держит 1 млн токенов контекста.
Универсальный рабочий вариант: DeepSeek V4 Pro — цена выше Flash втрое, но всё ещё в разы ниже Kimi и GLM.
Агентные сценарии и код: Kimi K2.6 и GLM-5.2. Они сильнее в тестах на программирование, но выходные токены стоят $4 и больше.
✅ Чеклист: выбор открытой модели под задачу
☐ Шаг 1: выгрузите из логов объём входных и выходных токенов за месяц
☐ Шаг 2: соберите 30–50 реальных запросов с эталонными ответами
☐ Шаг 3: прогоните их через DeepSeek V4 Flash, V4 Pro и одну дорогую модель
☐ Шаг 4: посчитайте по формуле стоимость месяца для каждой
☐ Шаг 5: оставьте самую дешёвую модель, которая прошла минимум 90% эталонов
Часто задаваемые вопросы
Что такое китайские открытые модели ИИ?
Это нейросети китайских компаний (DeepSeek, Moonshot AI с Kimi, Z.ai с GLM, Alibaba с Qwen), чьи веса опубликованы и доступны для скачивания и самостоятельного запуска.
Какая открытая модель ИИ самая дешёвая?
Из рассмотренных — DeepSeek V4 Flash: $0,14 за миллион входных и $0,28 за миллион выходных токенов.
Можно ли запускать DeepSeek и GLM на своём сервере?
Да, обе модели выпущены под лицензией MIT. Для больших версий нужен кластер GPU, поэтому многие компании берут их по API у провайдеров.
Безопасно ли использовать китайские модели в бизнесе?
При развёртывании открытых весов на собственной инфраструктуре данные не покидают компанию. При работе через API вендора действуют его условия обработки данных — проверьте их до внедрения.
Итог
Китайские открытые модели ИИ сделали токены почти бесплатными для массовых задач, а выбор между ними сводится к арифметике. Расскажите, какие процессы хотите отдать ИИ-агенту, — посчитаем бюджет на DeepSeek, Kimi или GLM и подберём модель под вашу нагрузку.