Modele AI chinezești vs americane: cine conduce în octombrie 2026
Modele AI chinezești vs americane la 4 octombrie 2026: lansări datate, benchmark-uri independente și raportate de laboratoare, prețuri, licențe și ce să alegi.
Modele AI chinezești vs americane, la data de 4 octombrie 2026: cele mai bune modele chinezești cu greutăți deschise sunt cu 12 puncte sub vârful american pe indexul independent Artificial Analysis (46 față de 58), la 18 puncte de locul întâi pe LMArena și la aproximativ un punct de lideri la unele teste de programare raportate chiar de laboratoare. Costă o fracțiune per token, iar mai multe sunt open-weights. Articolul separă faptele verificate de interpretarea noastră.
Cum au ajuns din urmă modelele AI din China? Cronologie cu date
Datele vin de pe paginile de noutăți ale laboratoarelor, acolo unde există (DeepSeek, Z.ai), iar în rest din data creării depozitului de greutăți pe Hugging Face, care poate fi anterioară lansării publice.
| Data | Lansare | Ce a fost |
|---|---|---|
| 26 dec 2024 | DeepSeek-V3 | Model mixture-of-experts cu greutăți deschise |
| 20 ian 2025 | DeepSeek-R1 | Model de raționament, licență MIT |
| 11 iul 2025 | Kimi K2 | Moonshot, circa 1T parametri |
| 22–28 iul 2025 | Qwen3-Coder, GLM-4.5 | Modelul de cod de 480B de la Alibaba (Apache-2.0) și seria GLM-4.5 de la Z.ai |
| 22 oct 2025 | MiniMax-M2 | Model pentru agenți și cod |
| 1 dec 2025 | DeepSeek-V3.2 | Licență MIT |
| 12 feb 2026 | GLM-5 | Generația 5 de la Z.ai |
| 24 apr 2026 | DeepSeek-V4 preview | V4-Pro 1,6T parametri totali și 49B activi, V4-Flash 284B și 13B, context de 1M implicit |
| 2 iun 2026 | MiniMax-M3 | Circa 428B parametri, 23B activi, context 1M |
| 13 iun 2026 | Kimi K3 | 2,8T parametri; data depozitului, pagina de prețuri Kimi e din 28 iul |
| 5–8 aug 2026 | Qwen3.8 | 27B dens (Apache-2.0) și 2.4T-A95B |
| 13 aug 2026 | DeepSeek-V4-Pro GA | Lansarea generală a V4-Pro |
| 18 aug 2026 | GLM-5.3 | Greutățile au urmat pe 25 aug |
| 10 sep 2026 | DeepSeek-V4.1-Flash | Modelul Flash actual |
Părerea noastră. Ritmul contează mai mult decât un singur model. Între previzualizarea V4 din aprilie și V4.1-Flash din septembrie, DeepSeek a lansat patru versiuni datate, iar alte patru laboratoare au scos actualizări de model principal în aceeași perioadă.
Unde conduc și unde pierd modelele chinezești la benchmark-uri?
Trei surse, trei răspunsuri. Citește fiecare după ce măsoară.
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (clasament, citit pe 4 octombrie 2026, pagina nu are dată) face media a zece evaluări, printre care Terminal-Bench 4.0, GDPval-AA și Humanity's Last Exam. Este independent de laboratoare.
| Model | Laborator | Index | Greutăți |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 (max) | Anthropic | 58 | Închise |
| GPT-6 Astra (max) | OpenAI | 53 | Închise |
| MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46 | Deschise |
| GLM-5.3 (max) | Z.ai | 45 | Deschise |
| Kimi K3 (max) | Moonshot | 44 | Deschise |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | DeepSeek | 39 | Deschise |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 29 | Deschise |
Primele șase intrări cu greutăți deschise din tabelul AA sunt toate de la laboratoare chinezești. Qwen3.8 Max (0902) are tot 45, dar LMArena îl listează ca proprietar.
Clasamentul text LMArena (pagina datată 2 septembrie 2026, 7.999.020 de voturi) ordonează după preferința oamenilor. Locul întâi, claude-fable-5, are 1507. Kimi K3 e pe 12 cu 1489 (±5), GLM-5.3 pe 20 cu 1482, iar DeepSeek-V4-Pro-0813 pe 52 cu 1460. Mai multe modele americane sunt sub Kimi K3 acolo. Pe clasamentul WebDev (aceeași dată) Kimi K3 e pe 4 cu 1674, față de 1765 pentru locul întâi.
Testele de programare raportate de laboratoare vin din fișele modelelor. Tabelul de mai jos e unul singur, din fișa GLM-5.3 a Z.ai.
| Test | GLM-5.3 | Kimi K3 | DeepSeek V4-Pro-0813 | Fable 5 | GPT-5.6 Sol | Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 88,2 | 88,3 | 87,9 | 88,0 | 88,8 | 85,0 |
| DeepSWE v1.1 | 66,9 | 67,5 | 62,7 | 69,7 | 72,7 | 58,0 |
| Terminal Bench 3.0 | 28,3 | 17,4 | nepublicat | 33,7 | 34,6 | 21,1 |
Fișa proprie a modelului DeepSeek V4.1-Flash listează 90,6 la Terminal-Bench 2.1, față de 89,1 pentru Opus-5.0 și 88,8 pentru GPT-5.6 Sol, și 74,2 la DeepSWE, față de 74,0 pentru Opus-5.0. Sunt cifrele DeepSeek, rulate în propriul harness, iar aceeași fișă arată 30,0 la Terminal-Bench 3.0, față de 43,3 pentru Opus-5.0.
De ce nu se potrivesc sursele
Tabelele autoraportate își aleg singure harness-ul și modelele de comparație. Același Opus 4.8 are 85,0 la Terminal Bench 2.1 în tabelul Z.ai și 84,6 în cel Kimi. Fișa DeepSeek V4.1-Flash arată între 65,5 și 74,2 la DeepSWE, în funcție de scaffold-ul agentului. Laboratoarele compară și cu versiuni americane mai vechi (Opus 4.8, Fable 5), în timp ce AA măsoară Opus 5.5 și Fable 5.1, mai noi.
Părerea noastră. La sarcini agentice de terminal și de repository diferența pare mică. Pe indexul mai larg AA este de 12 puncte. Votanții din Arena ies undeva la mijloc. Tratează fiecare ca pe o singură măsurătoare și testează candidații pe sarcinile tale.
Explică greutățile deschise sau prețul per token diferența?
Greutățile deschise sunt reale, dar inegale. DeepSeek V4 și V4.1-Flash sunt MIT, Qwen3.8-27B e Apache-2.0. GLM-5.3 are o licență în stil MIT, cu o clauză de revizuire de securitate pentru operatori foarte mari de model-as-a-service. Licența Kimi K3 cere un acord separat de la afacerile model-as-a-service peste 20 de milioane USD venit pe 12 luni și afișarea numelui pentru produse peste 100M utilizatori lunari sau 20 de milioane USD venit lunar. Licența comunitară MiniMax-M3 cere mențiunea „Built with MiniMax M3” la uz comercial. Mai multe modele chinezești de top, ca Qwen3.8 Max, sunt doar prin API.
Prețuri de listă per 1M tokeni, citite pe 4 octombrie 2026 la Anthropic, DeepSeek, Z.ai, Moonshot și MiniMax:
| Model | Intrare | Ieșire | Cost exemplu |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | $4 | $20 | $15,00 |
| Kimi K3 | $3 | $15 | $11,25 |
| GLM-5.3 | $1,40 | $4,40 | $4,86 |
| DeepSeek V4-Pro (off-peak to peak) | $0,66–1,32 | $1,98–3,96 | $2,28–4,55 |
| DeepSeek V4.1 Flash (off-peak to peak) | $0,15–0,30 | $0,60–1,20 | $0,54–1,08 |
| MiniMax-M3 | $0,30 | $1,20 | $1,08 |
Exemplul presupune 3M tokeni de intrare fără cache plus 150K tokeni de ieșire, de pildă $4 × 3 + $20 × 0,15 = $15,00 la Opus 5.5. Cache-ul scade fiecare rând. Prețul per token nu e costul per sarcină: coloana de cost per sarcină din AA arată GPT-6.1 Sol (max) la $0,72 cu index 52, față de $2,01 pentru GLM-5.3 (max) cu 45, fiindcă modelele consumă cantități diferite de tokeni de raționament.
Sunt credibile afirmațiile despre eficiența antrenării?
Sunt afirmații așa cum au fost publicate, nu concluzii ale noastre. Lucrarea DeepSeek-V3 raportează 2,788M ore GPU H800 și, la o chirie presupusă de $2 pe oră-GPU, $5,576M, și spune că suma exclude cercetarea anterioară și rulările de ablație. Lucrarea DeepSeek despre R1 a apărut în Nature pe 17 septembrie 2025. Pentru V4-Pro, fișa modelului spune că are nevoie de 27% din calculul de inferență per token al V3.2 și de 10% din KV cache la context de 1M. Fișa MiniMax M3 susține prefill de 9× și decode de 15× mai rapide decât M2 la 1M context. Nu am reprodus nimic din toate acestea.
Ce au schimbat restricțiile de export pentru cipuri?
Fapte raportate, într-un ton neutru. O analiză CNAS (16 ianuarie 2026) descrie o regulă BIS din 13 ianuarie care licențiază exporturile de Nvidia H200 către China caz cu caz, plafonate la 50% din vânzările americane ale cipului, plus un tarif de import de 25% stabilit prin proclamație pe 14 ianuarie. CNBC a relatat pe 19 august 2026 că firme chinezești ar accesa putere de calcul Nvidia avansată prin centre de date din Asia de Sud-Est, că un oficial al Casei Albe a acuzat Moonshot că folosește cipuri GB300 în Thailanda și că un cercetător în politici a spus că regimul actual acoperă cipurile fizice, nu accesul la distanță. Fișa GLM-5.3 listează și suport pentru Huawei Ascend.
Părerea noastră. Datele publice nu pot izola efectul restricțiilor asupra vitezei de lansare. Nu am afirma că au ajutat sau au încurcat.
Ce să alegi ca dezvoltator sau companie?
Patru verificări contează mai mult decât locul în clasament.
- Localizarea datelor. Politica de confidențialitate DeepSeek spune că datele personale sunt colectate, procesate și stocate în Republica Populară Chineză. Termenii Z.ai de procesare a datelor spun că datele clienților sunt procesate în general în Singapore și că conținutul nu este stocat. Dacă rulezi singur greutățile deschise, întrebarea dispare.
- Licența. Citește textul de pe pagina modelului, pragurile de mai sus diferă de la model la model.
- Termenii. Documentația Claude Code despre gateway-uri spune că Anthropic nu susține rutarea Claude Code către modele non-Claude.
- Potrivirea. Rulează între 50 și 400 de sarcini ale tale. Articolul nostru despre reducerea costurilor LLM arată cum evaluăm alegerile de rutare.
| Ai nevoie de | Punct de pornire rezonabil |
|---|---|
| Cei mai ieftini tokeni pentru agenți | DeepSeek V4.1 Flash, MiniMax-M3 |
| Cele mai bune greutăți deschise pe indexul independent | MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3, Kimi K3 |
| Rulare proprie pe un singur GPU | Qwen3.8-27B (Ollama listează 18GB) |
| Control strict al datelor | Greutăți deschise rulate de tine sau o gazdă din SUA ori UE cu care ai contract |
Pentru alegeri la programare vezi cele mai bune modele open source pentru programare, iar pentru abonamente vezi planurile chinezești de cod comparate. Ca să rutezi Claude Code către alte modele, citește Claude Code cu orice model.
Cum te poate ajuta Danube Labs
Danube Labs construiește un set de evaluare din sarcinile tale reale, rulează mai multe modele pe el și recomandă cel mai ieftin care trece, cu o notă scrisă despre licențe și locul datelor. Detalii pe pagina sisteme AI, sau programează un apel introductiv gratuit.
Întrebări frecvente
- Sunt modelele AI chinezești mai bune decât cele americane?
- Nu pe toată linia. Pe 4 octombrie 2026 Artificial Analysis a notat cel mai bun model cu greutăți deschise la 46, față de 58 pentru Claude Opus 5.5. În LMArena text, Kimi K3 e la 18 puncte de locul întâi. Scorurile Terminal Bench 2.1 raportate de laboratoare sunt la circa un punct. Modelele chinezești conduc la preț per token și greutăți deschise și rămân în urmă la indexul independent.
- DeepSeek vs ChatGPT: cum se compară?
- În Artificial Analysis, GPT-6 Astra (max) are 53, iar DeepSeek V4.1 Flash (max) are 39 și V4-Pro-0813 are 36. DeepSeek publică greutăți sub licență MIT și listează Flash la $0,15–0,30 per milion de tokeni de intrare. Modelele de top OpenAI sunt proprietare, iar gpt-oss-120b, cu greutăți deschise, are 12 pe același index.
- Qwen vs Claude: cât de departe sunt?
- Qwen3.8 Max se folosește doar prin API și are 45 în Artificial Analysis, față de 58 pentru Claude Opus 5.5 și 56 pentru Sonnet 5.5. În clasamentul WebDev LMArena din 2 septembrie 2026, qwen3.8-max-0902 e pe locul doi cu 1688 (preliminar), între claude-fable-5.1-max cu 1765 și claude-opus-5-max cu 1687.
- E sigur să folosești modele AI chinezești la serviciu?
- Depinde de traseu. Greutățile deschise rulate de tine păstrează datele pe mașinile tale. API-urile găzduite urmează termenii furnizorului: politica DeepSeek spune că datele sunt stocate în China, iar termenii Z.ai indică procesare în Singapore. Verifică licențele, contractele și autoritatea ta de reglementare. Nu este consultanță juridică.
- Au oprit restricțiile de export laboratoarele AI chinezești?
- Datele publice nu arată asta. CNAS descrie o regulă din ianuarie 2026 care licențiază exporturile H200 caz cu caz, iar CNBC a relatat în august că firme chinezești ar accesa putere Nvidia prin centre de date din Asia de Sud-Est. Lansările de modele au continuat în 2026, dar nu putem izola efectul restricțiilor.
- Pot rula singur modelele chinezești cu greutăți deschise?
- Pe cele mici, da. Ollama listează Qwen3.8 (Apache-2.0, 27B) la 18GB, cu fereastră de context de 256K. Modelele principale, ca GLM-5.3 (753B parametri) și Kimi K3 (circa 2,8T), cer servere cu mai multe GPU-uri sau un furnizor găzduit. Verifică licența înainte de uz comercial.
