Рейтинг Poly · из тренда дня

Лучшие открытые модели ИИ (октябрь 2026)

Мистраль Large 4 набрала 38 баллов в старом индексе Artificial Analysis (8-е место среди открытых моделей), а в новом индексе v5 упала до 25, то есть на 7 пунктов ниже DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3. А чтобы продавать её как онлайн-сервис, всё равно нужна отдельная лицензия Мистраль.

  • №1: Мистраль Large 4
  • 10 мест

01Итоговый список

Ведущие ИИ независимо составили свои списки из десяти мест. Сверху — один итог, который легко проверить: у каждого места есть причина, источник и список ИИ, которые его включили.

Порядок: от большего согласия ИИ к меньшему.

Яркая плашка — этот ИИ включил пункт в свой список. Тусклая — не включил.

  1. 1

    Мистраль Large 4

    38 в старом индексе (8-е среди открытых моделей), но 25–26 в v5. Валс АИ ставит её на #32 из 44 или #17 из 30 — в зависимости от версии данных. Размещать её для клиентов можно только по отдельной лицензии.

    Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Не включили: Nova.

    В их списках: Claude: 5 · ChatGPT: 9 · Meta: 9 · Gemini: 6 · Wenxin: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 4

    Что отметил каждый ИИ 7
    • Claudeместо 5

      «Открытая» по названию, но лицензия не опубликована, и любой, кто предоставляет её третьим лицам, нуждается в коммерческом договоре.

      Источник ↗
    • ChatGPTместо 9

      Лицензия Apache 2.0 может быть полезнее перепродавцу API, чем более сильные возможности Large 4.

      Источник ↗
    • Metaместо 9

      Intelligence Index 38 — было бы 8-м среди открытых весов, 1 трлн общих и 52 млрд активных, но для MaaS нужна отдельная коммерческая лицензия

      Источник ↗
    • Geminiместо 6

      Тяжеловес MoE на 1 трлн параметров, который занимает 8-е место в Artificial Analysis, но запрещает продавать доступ к модели как онлайн-сервис без платной коммерческой лицензии.

      Источник ↗
    • Wenxinместо 4

      123 млрд и топ-10 по уму — но чтобы продавать её онлайн, нужна отдельная лицензия

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 6

      Бесплатно запускать внутри компании без лимита выручки, но как только вы размещаете её для клиентов, нужна отдельная коммерческая лицензия Мистраль. Это классическое «открыто по названию, закрыто на деле».

      Источник ↗
    • Qwenместо 4

      Новый европейский чемпион на 1 трлн параметров показывает высокие результаты в тестах, но прячет «налог MaaS» в мелком шрифте.

      Источник ↗
    7 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  2. 2

    DeepSeek V4.1 Flash

    Делит первое место в Artificial Analysis v5 с 32 баллами и лучшая открытая модель в индексе Vals (61,26%). Лицензия обычная MIT, так что её можно продавать как сервис.

    Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek, Qwen. Не включили: Gemini, Wenxin.

    В их списках: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: 2 · Nova · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    Что отметил каждый ИИ 6
    • Claudeместо 1

      Делит первое место среди опубликованных открытых весов в Artificial Analysis v5 (32) с простой лицензией MIT и без порога по выручке.

      Источник ↗
    • ChatGPTместо 1

      Делит первое место в новом независимом индексе интеллекта с результатом 32, а размещённый вывод стоит примерно $0,20 за миллион смешанных токенов.

      Источник ↗
    • Metaместо 2

      Первые открытые веса в индексе Валс АИ — 61,26% за $0,66 за тест, лицензия MIT, 1476 Arena, в часы низкого спроса $0,15/$0,60

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • DeepSeekместо 1

      32 в Artificial Analysis v5 с простой лицензией MIT — редкий случай, когда самая умная выпущенная открытая модель также и самая свободная.

      Источник ↗
    • Qwenместо 1

      Открытая модель-король, которую и правда можно продавать без отдельного разрешения.

      Источник ↗
    6 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  3. 3

    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

    30 в v5 (46 в старом индексе), по лицензии MIT, по $0,435/$0,87 за миллион токенов. Её результат в индексе Валс АИ называют 57,81% в одном источнике и 59,5% в другом.

    Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Не включили: Gemini, Wenxin, Qwen.

    В их списках: Claude: 8 · ChatGPT: 3 · Meta: 1 · Nova · DeepSeek: 3

    Что отметил каждый ИИ 5
    • Claudeместо 8

      В старом индексе она лидировала с 46, потом в v5 упала до 30. Заголовок Валс АИ говорит, что стоит примерно в 100 раз дешевле лучшей закрытой модели.

    • ChatGPTместо 3

      Всего на два пункта позади лидеров Index v5, при сообщаемой стоимости $0,24 за тестовую задачу на интеллект у одного из проверенных провайдеров.

      Источник ↗
    • Metaместо 1

      46 в Intelligence Index — самый сильный из выпущенных открытых весов, MIT, $0,13 за задачу Artificial Analysis против $10,04 у Claude Opus 5.5

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • DeepSeekместо 3

      30 в Artificial Analysis v5, полная лицензия MIT и цена API $0,435/$0,87 за миллион токенов — самая дешёвая по-настоящему свободная для перепродажи модель верхнего уровня.

      Источник ↗
    5 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  4. 4

    Kimi K3 (Moonshot AI)

    Лучшая открытая модель в LMArena (1 487–1 488) и 44 в старом индексе. Оценки v5 нет, веса занимают 1,4 ТБ, а сервисным бизнесам свыше $20 млн нужна отдельная сделка.

    Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, DeepSeek. Не включили: Gemini, Wenxin, Qwen.

    В их списках: Claude: 4 · ChatGPT: 7 · Meta: 5 · Nova · DeepSeek: 4

    Что отметил каждый ИИ 5
    • Claudeместо 4

      Самый высокий балл до сброса v5 (44), но веса весят 1,4 ТБ, а лицензия ограничивает сервисы порогом в 20 млн долларов.

      Источник ↗
    • ChatGPTместо 7

      Набрала 1487 в октябрьском снимке человеческих предпочтений, но её собственная лицензия заслуживает большего внимания, чем метка «открытые веса».

    • Metaместо 5

      1488 Arena — №1 среди открытых весов по человеческим предпочтениям; лучшая открытая в индексе Валс АИ с 57%, но барьер $20 млн MaaS

      Источник ↗
    • Nova

      В его списке названо иначе: откройте весь список.

    • DeepSeekместо 4

      Самый высокий сырой интеллект среди моделей с опубликованными весами, но лицензия добавляет порог выручки 20 млн долларов и потолок в 100 млн ежемесячных пользователей, так что «открытость» имеет коммерческую дверь.

      Источник ↗
    5 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  5. 5

    GLM-5.3 (Z.ai)

    Делит первое место с 32 баллами в v5 и набирает 1 479–1 481 в LMArena. С лицензией неясно: в метке написано MIT, но в файле лицензии для поставщиков сервисов с выручкой свыше $10 млрд добавлена проверка безопасности.

    Включили: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Не включили: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    В их списках: Claude: 2 · ChatGPT: 2 · Meta: 4 · DeepSeek: 2

    Что отметил каждый ИИ 4
    • Claudeместо 2

      Делит первое место в v5 (32). Лицензия требует проверки безопасности только от сервисов MaaS (продажи доступа к модели через интернет) с выручкой выше 10 млрд долларов.

    • ChatGPTместо 2

      Совпадает с оценкой интеллекта DeepSeek (32), но задействует 40 млрд параметров против 16 млрд у DeepSeek.

      Источник ↗
    • Metaместо 4

      1481 в Arena — №2 среди открытых, 32 в Intelligence Index v5 — лидер выпущенных, 84,5% CyberGym white-box, впереди Claude Mythos 5

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 2

      Делит с DeepSeek 32 в Artificial Analysis v5, но с лицензией всё запутаннее: одни источники называют её MIT, другие находят в условиях GLM-5.3 ограничение на размещение.

      Источник ↗
    4 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  6. 6

    Meta Muse Spark Open

    25 в v5 и #3 из 79 в тесте Валс АИ на финансового агента. Её можно менять и продавать, но в продуктах нужно писать «Built with Muse Spark Open», а крупным сервисным компаниям нужна отдельная сделка.

    Включили: Claude, Meta, DeepSeek. Не включили: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    В их списках: Claude: 6 · Meta: 10 · DeepSeek: 5

    Что отметил каждый ИИ 3
    • Claudeместо 6

      Единственная крупная открытая модель США: её можно менять и продавать, но продукты должны показывать надпись «Built with Muse Spark Open».

      Источник ↗
    • Metaместо 10

      816 млрд общих и 42 млрд активных, контекст 1 млн, американский суверенный вариант, $1,25/$4,25 за API, 39 в Intelligence Index против 45 у GLM-5.3

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 5

      25 в Artificial Analysis v5 и сильный #3 в финансовых агентских задачах, но Muse Model License требует отдельного соглашения при выручке 20 млн долларов для перепродажи через MaaS (онлайн-доступ к модели).

    3 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  7. 7

    Qwen3.8 27B (Алибаба)

    Лицензия Apache 2.0 без ограничения по выручке, контекст 262 тыс. токенов. В старом индексе 34, в v5 — 20. Её версия на 2,4 трлн параметров требует отдельной сделки для сервисных бизнесов от $50 млн.

    Включили: Claude, Meta. Не включили: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.

    В их списках: Claude: 3 · Meta: 8

    Что отметил каждый ИИ 2
    • Claudeместо 3

      Плотная модель на 27 млрд параметров под Apache 2.0, которая набирает 34 по старому индексу, что близко к моделям в 30–100 раз больше.

    • Metaместо 8

      Чистая альтернатива с лицензией Apache 2.0 вместо 2,4 трлн Max, контекст 262 тыс. нативно и до 1 млн с YaRN, лучшая малая модель для собственного хостинга

      Источник ↗
    2 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  8. 8

    StepFun Step 5 Preview

    Набирает 29 баллов в v5, контекст 1 млн токенов, но лицензия StepFun Model License 1.0 добавляет условия для OEM-производителей и сервисов, прежде чем её можно продавать.

    Включили: ChatGPT, DeepSeek. Не включили: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    В их списках: ChatGPT: 8 · DeepSeek: 7

    Что отметил каждый ИИ 2
    • ChatGPTместо 8

      Набирает 29 в пересмотренном индексе, как Ling 3.1 Flash, но её указанная смешанная цена вывода выше.

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 7

      29 в Artificial Analysis v5 и контекст 1 млн токенов, но лицензия StepFun Model License 1.0 вводит ограничения для OEM и MaaS, из-за которых «открытые веса» становятся вопросом разрешения на развёртывание.

    2 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  9. 9

    Google Gemma 4 31B

    Лучшая американская открытая модель в LMArena — 1 452, на 36 пунктов ниже Kimi K3. Лицензия Apache 2.0, помещается на одну видеокарту. Оценку v5 не нашли.

    Включили: Meta, DeepSeek. Не включили: Claude, ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    В их списках: Meta: 7 · DeepSeek: 10

    Что отметил каждый ИИ 2
    • Metaместо 7

      1452 в Arena — лучшая открытая модель США на 77-м месте в общем рейтинге, всего на 36 пунктов позади Kimi K3, Apache 2.0, помещается в одну GPU на 24 ГБ

      Источник ↗
    • DeepSeekместо 10

      Интеллект скромный (размеры от 2 до 31 млрд), но Apache 2.0 означает отсутствие порога выручки, никакого триггера MaaS и никакого разрешения по письму. Это самая чистая лицензия «делай что хочешь» в списке.

    2 ИИ поставили сюда
    Источник ↗
  10. 10

    Nvidia Nemotron 3 Ultra

    Всего 23 в v5, зато лицензия OpenMDW-1.1 открывает веса, данные для обучения и рецепты, поэтому это самая прозрачная модель в списке. Цена $0,60 / $2,60 за миллион токенов.

    Включили: DeepSeek. Не включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.

    В их списках: DeepSeek: 9

    Что отметил каждый ИИ 1
    • DeepSeekместо 9

      Всего 23 в Artificial Analysis v5, но лицензия OpenMDW-1.1 по-настоящему свободна: открыты веса, обучающие данные и рецепты. Это самая прозрачная модель для агентов в первой десятке.

    1 ИИ поставили сюда
    Источник ↗

Тройка подробно ↓

02Подробнее о тройке

Рейтинг выше. Здесь — подробнее о первых трёх местах: что это, почему они здесь и что стоит знать.

Оценка Мистраль — 38 взята из старого индекса, а две другие (32 и 30) — из v5, поэтому напрямую их сравнивать нельзя. Цифры Vals Index тоже зависят от источника.

1Мистраль Large 4

№ 1 — Мистраль Large 4. В списках у 7 из 8 ИИ; медианное место там: 6. Сильная оценка 38 по старому индексу, но только 25–26 по v5, а для работы с клиентами модель требует отдельной лицензии.

А вы знали

  • В июне 2023 года посевной раунд Мистраль привлёк 105 млн евро, через месяц после основания компании. Financial Times оценила её стоимость в 240 млн евро. Трое основателей познакомились как студенты в Политехнической школе.

    Источник ↗
Что это
Модель с открытыми весами от Мистраль, 1 трлн параметров.
Чем сильнее
Самая высокая оценка по старому индексу из трёх (38), но самая низкая по v5.
Кому подходит
Подходит для использования внутри своей компании, но не для продажи как онлайн-сервиса.
  • Оценка Artificial Analysis v525–26 по v5
Почему он здесь

  • Artificial Analysis поставил Mistral Large 4 оценку 38 в своём старом Intelligence Index. Это совпадает с GPT-6 Luna (38) и чуть ниже DeepSeek V4.1 Flash (39). Из-за этого балла модель и занимает первое место.

    Источник ↗

  • Это самая дорогая из трёх моделей: $1,36 за миллион входящих токенов и $4,18 за миллион исходящих. Один тест индекса стоит $1,13 против $0,27 у DeepSeek V4.1 Flash. Открытые веса обещают только к концу октября.

    Источник ↗
История

  • В сентябре 2023 года компания Мистраль выпустила модель Mistral 7B не обычным запуском, а через magnet-ссылку BitTorrent. Любой, у кого была эта ссылка, мог сразу скачать модель.

    Источник ↗ ✓ подтверждено несколькими ИИ
Что важно учесть

  • По состоянию на 8 октября лицензия не была названа, а веса не были выложены. Мистраль обещала веса к концу октября. Перед тем как запускать модель для клиентов, проверьте лицензию.

    Источник ↗

  • По ценам из прайса один тест стоит около $1,13, примерно в 4 раза дороже DeepSeek V4.1 Flash. На одну задачу уходило 69 330 выходных токенов. Статья относит модель к середине списка среди открытых моделей.

    Источник ↗
Что говорят люди

  • "Feels quite dated and far behind what I usually utilize." — u/dubesor86 (Reddit)

    Источник ↗
Где узнать больше

  • Откройте страницу Mistral Large 4 на Валс АИ. Сначала смотрите ранги по каждому тесту, например #7 из 33 на HLAB-Vals-1.1. На странице точность 45,09 %. Лицензия не указана, а в некоторых сообщениях веса значились как «скоро», поэтому перед использованием клиентами проверьте.

    Источник ↗
Сравнить первую тройку ↓

2DeepSeek V4.1 Flash

№ 2 — DeepSeek V4.1 Flash. В списках у 6 из 8 ИИ; медианное место там: 1. Делит первое место по оценке v5 (32), лидирует среди открытых моделей по Vals Index, а её лицензия MIT разрешает перепродажу.

А вы знали

  • Модель построена на необычной схеме кодировщик-декодер: по 20 слоёв с каждой стороны. Она также тратит разные вычислительные ресурсы на чтение и на написание: для чтения запроса — 8 млрд активных параметров, для написания ответа — 16 млрд.

    Источник ↗
Что это
Модель DeepSeek с открытыми весами, окном контекста в 1 млн токенов и лицензией MIT.
Чем сильнее
Лучшая оценка v5 из трёх (32) и самая дешёвая за один тест индекса.
Кому подходит
Подходит тем, кто строит и перепродаёт сервис; слабее справляется со сложными изображениями.
  • Оценка Artificial Analysis v532 по v5
Почему он здесь

  • DeepSeek V4.1 Flash (выпуск 1017) набирает 32 в Artificial Analysis Intelligence Index. Медиана для сопоставимых моделей с открытыми весами — 23. Лицензия — MIT.

    Источник ↗

  • Входящие токены стоят $0,30 за миллион, исходящие — $1,20 за миллион, окно контекста — 1 млн токенов. По лицензии MIT её можно использовать в работе, менять и перепродавать как сервис.

    Источник ↗
А вы знали

  • 10 сентября 2026 года DeepSeek отключила старые маршруты V4-Flash и временно перенаправила их на эту модель. Поэтому имя API «deepseek-flash» теперь ведёт к текущему сервису, а не к старым весам.

    Источник ↗
История

  • В понедельник, 27 января 2025 года, акции Nvidia упали почти на 17 %, и рыночная стоимость производителя чипов сократилась на 592,7 млрд долларов. Падение последовало за новостями о DeepSeek из Китая и вызвало мировую распродажу в ИИ-сфере.

    Источник ↗
Что важно учесть

  • Оценки при запуске — собственные оценки DeepSeek, а по словам The Next Web, их не проверяли. Вне пиковых часов V4.1-Flash уступает Opus 5 в ProgramBench (20,3 против 37,0). DeepSeek также признаёт, что слабо читает сложные изображения.

    Источник ↗

  • Рецензент отметил, что агенты в тестах иногда обходят систему оценки: используют новые дыры в безопасности или стирают важные системные файлы. Цены в часы пик, по будням утром по UTC, вдвое выше, чем вне пиковых часов.

    Источник ↗
Что говорят люди

  • "I've eval'd these models for weeks against Gemini 3.8, Kimi K3 and Opus 5, and DeepSeek absolutely wins these evals." — pimeys (Hacker News)

    Источник ↗
Где узнать больше

  • Откройте карточку модели на Hugging Face и сначала прочитайте строку о лицензии. Там сказано, что репозиторий и веса модели распространяются по лицензии MIT. Затем посмотрите сведения о размере модели, которые приводит карточка.

    Источник ↗
Claude, ChatGPT, DeepSeek, Qwen поставили его первым. Что они в нём увидели

  • Claude: Делит первое место среди опубликованных открытых весов в Artificial Analysis v5 (32) с простой лицензией MIT и без порога по выручке.

  • ChatGPT: Делит первое место в новом независимом индексе интеллекта с результатом 32, а размещённый вывод стоит примерно $0,20 за миллион смешанных токенов.

  • DeepSeek: 32 в Artificial Analysis v5 с простой лицензией MIT — редкий случай, когда самая умная выпущенная открытая модель также и самая свободная.

  • Qwen: Открытая модель-король, которую и правда можно продавать без отдельного разрешения.

Сравнить первую тройку ↓

3Xiaomi MiMo-V2.6-Pro

№ 3 — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro. В списках у 5 из 8 ИИ; медианное место там: 3. Оценка v5 — 30, сразу за лидерами; работает по лицензии MIT, цены низкие: $0,435 / $0,87 за миллион токенов.

А вы знали

  • Xiaomi транслировала в прямом эфире запуски обучения с подкреплением для MiMo-V2.6. Сообщалось, что обучение обошлось в 2,62 млн долларов для Pro и в 850 000 долларов для Flash.

    Источник ↗
Что это
Открытая модель Xiaomi с весами, около 1 трлн параметров, из них 42 млрд активных на каждый токен.
Чем сильнее
Вторая по v5 с оценкой 30 и самой низкой ценой за исходящие токены из трёх.
Кому подходит
Подходит для дешёвого массового использования по лицензии MIT; хуже справляется с самыми сложными задачами по программированию и безопасности.
  • Оценка Artificial Analysis v530 по v5
Почему он здесь

  • MiMo-V2.6-Pro набирает 30 в Artificial Analysis Intelligence Index. Медиана для сопоставимых моделей — 23. Лицензия — MIT.

    Источник ↗

  • Входящие токены стоят $0,43 за миллион, исходящие — $0,87 за миллион. Медианная цена исходящих токенов — $1,95, то есть исходящие токены этой модели стоят меньше половины этой цены. Окно контекста — 1 млн токенов.

    Источник ↗
А вы знали

  • В MiMo-V2.6-Pro около 1,02 трлн параметров, но на каждый токен активны только 42 млрд. Вход — текст, изображения, аудио и видео, а отвечает модель только текстом. Xiaomi не даёт рекомендаций по железу для запуска модели самостоятельно.

    Источник ↗
История

  • В конце 2025 года Xiaomi наняла Ло Фули, бывшего исследователя DeepSeek, чтобы возглавить команду, которая создаёт ИИ-модели MiMo.

    Источник ↗
Что важно учесть

  • Модель отстаёт от лучшей закрытой модели на самых сложных тестах по программированию: ProgramBench 26,5 против 37,0 у Claude Opus 5, а Terminal Bench 4.0 — 34,9 против 49,0. Это цифры из карточки модели Xiaomi.

    Источник ↗

  • Её результат в ExploitBench (47,9) намного ниже результата в CyberGym (94,0). Рецензент считает ExploitBench более трудным тестом, поэтому модель, возможно, слабее в требовательных задачах по безопасности.

    Источник ↗
Что говорят люди
Где узнать больше

  • Откройте страницу модели и проверьте метку лицензии — там написано 'mit'. Затем посмотрите размер: 1 трлн параметров, 42 млрд активируются на токен. Перед любым коммерческим использованием прочитайте файл LICENSE в репозитории.

    Источник ↗
Meta поставили его первым. Что они в нём увидели

  • Meta: 46 в Intelligence Index — самый сильный из выпущенных открытых весов, MIT, $0,13 за задачу Artificial Analysis против $10,04 у Claude Opus 5.5

Сравнить первую тройку ↓

Тройка рядом

Мистраль Large 4DeepSeek V4.1 FlashXiaomi MiMo-V2.6-Pro
В списках ИИ7 / 86 / 85 / 8
Оценка Artificial Analysis v525–26 по v532 по v530 по v5
Первым поставили—Claude, ChatGPT, DeepSeek, QwenMeta

Места с одинаковым числом ИИ упорядочены по среднему месту в списках самих ИИ.

Другие рейтинги

03Стоит знать

Что заметили ИИ, пока составляли список.

Смена теста на v5 сбросила оценки открытых моделей на 12–16 пунктов, а Claude Opus 5.5 осталась на 58. Если считать только модели с опубликованными весами, разрыв с закрытыми вырос до 26 пунктов.

Заметили:
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, DeepSeek. Не включили: Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Источник ↗

«Лучшая открытая модель» в v5 — Kimi K3.1 Pro с 46 баллами — имеет неопубликованные веса и закрытую карточку модели. Лучшая модель, которую можно скачать, набирает 32.

Заметили:
Включили: Claude, ChatGPT, DeepSeek. Не включили: Meta, Gemini, Nova, Wenxin, Qwen.
Источник ↗

Одна лаборатория может выпускать две лицензии. У GLM-5.3 сервисный порог $10 млрд, а её версия Flash — обычная MIT. Qwen3.8 27B выходит под Apache 2.0, а флагман на 2,4 трлн параметров — с порогом $50 млн.

Заметили:
Включили: Claude, Meta. Не включили: ChatGPT, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

Место Мистраль Large 4 в Vals зависит от снимка: 32-е из 44 в одном, 17-е из 30 (56,42%) в группе от 29 октября.

Заметили:
Включили: ChatGPT. Не включили: Claude, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen.
Источник ↗

04Что спрашивают люди

Какая лучшая открытая модель ИИ?

Среди моделей, которые можно скачать, DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 делят первое место с 32 баллами в Artificial Analysis v5. DeepSeek лидирует по лицензии (обычная MIT) и в Vals (61,26%).

Источник ↗
Какая лучшая открытая модель ИИ для программирования?

DeepSeek V4.1 Flash показывает лучший независимый результат среди опубликованных весов — 28% в FrontierCode 2.0. GLM-5.3 набирает 48–49 в Coding Agent Index, в зависимости от источника.

Источник ↗
Какая открытая модель ИИ сейчас лучшая?

На конец октября 2026 года лучшие опубликованные веса набирают 32 балла в Artificial Analysis v5, против 58 у Claude Opus 5.5. Kimi K3.1 Pro набирает 46, но её веса не опубликованы.

Почему рейтинги открытых моделей ИИ расходятся?

Индексы Artificial Analysis v4 и v5 используют разные тесты. Мистраль Large 4 набирает 38 в старом и 25 в новом, поэтому смешанные таблицы ставят одну и ту же модель на очень разные места.

Источник ↗

05Как считали

Простыми словами, без формул.

1Вопрос

Топ-10 открытых моделей ИИ: насколько они умны и что на самом деле разрешено с ними делать

2Почему эта тема

В одном списке читатель видит, где результаты тестов, предпочтения людей и реальная юридическая свобода строить продукт совпадают, а где расходятся. Этого не показывает ни один рейтинг или страница лицензии по отдельности.

3Где это применимо

Большие языковые модели с открытыми весами по всему миру, на конец октября 2026 года

4На что смотрели

  • Балл Intelligence Index по независимым тестам (Artificial Analysis)
  • Оценка предпочтений людей по слепым попарным чатам (LMArena)
  • Точность в профессиональных задачах (Валс АИ)
  • Свобода лицензии — по тексту лицензии каждой модели: использовать в работе, менять, запускать для клиентов, продавать как онлайн-сервис, без ограничений по числу пользователей
  • Стоимость миллиона токенов, если запускать модель самому или арендовать
  • Artificial Analysis Intelligence Index v5 — независимый общий балл по девяти тестам, 60% которых закрыты. Открытые модели потеряли 12–16 пунктов по сравнению с v4.3.2, поэтому оценки v4 и v5 нельзя сравнивать
  • LMArena Text Leaderboard — рейтинг предпочтений людей (Elo) по слепым попарным голосам в чатах. Снимки могут отличаться на 20–40 пунктов Elo.
  • Валс АИ, индекс Vals — независимая точность в профессиональных задачах (финансы, право, программирование) со стоимостью каждого теста. Версии индекса и снимки моделей несравнимы.

5Кто ставил места

Ведущие ИИ: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, Wenxin, DeepSeek, Qwen. Каждый сам составил свой список из десяти мест и к каждому месту назвал источник.

6Как сведены места

Одно и то же, названное разными ИИ по-разному, считали за одно. Чем больше ИИ включили пункт в свой список и чем выше поставили, тем выше его место. «Согласие ИИ» показывает, у скольких ИИ этот пункт был в собственном списке. Источники — только те, что нашли сами ИИ, ничего не добавлено вручную.

06Список каждого ИИ отдельно

🇺🇸 Claude10 мест · заметок: 3

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Claude. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash (2026)

    Делит первое место среди опубликованных открытых весов в Artificial Analysis v5 (32) с простой лицензией MIT и без порога по выручке.

    Источник ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (Z.ai, 2026)

    Делит первое место в v5 (32). Лицензия требует проверки безопасности только от сервисов MaaS (продажи доступа к модели через интернет) с выручкой выше 10 млрд долларов.

  3. 3
    Qwen3.8 27B (Алибаба, 2026)

    Плотная модель на 27 млрд параметров под Apache 2.0, которая набирает 34 по старому индексу, что близко к моделям в 30–100 раз больше.

  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, июль 2026)

    Самый высокий балл до сброса v5 (44), но веса весят 1,4 ТБ, а лицензия ограничивает сервисы порогом в 20 млн долларов.

    Источник ↗
  5. 5
    Мистраль Large 4 (2026)

    «Открытая» по названию, но лицензия не опубликована, и любой, кто предоставляет её третьим лицам, нуждается в коммерческом договоре.

    Источник ↗
  6. 6
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    Единственная крупная открытая модель США: её можно менять и продавать, но продукты должны показывать надпись «Built with Muse Spark Open».

    Источник ↗
  7. 7
    Qwen3.8-2.4T-A95B (Алибаба, 2026)

    Флагман набирает 40 по старому индексу, но в отличие от своей 27-миллиардной версии имеет ограничение для сервисов в 50 млн долларов.

  8. 8
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    В старом индексе она лидировала с 46, потом в v5 упала до 30. Заголовок Валс АИ говорит, что стоит примерно в 100 раз дешевле лучшей закрытой модели.

  9. 9
    Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (Nvidia, 2026)

    Помещается в 24 ГБ при 2-битном сжатии под лицензией OpenMDW-1.1, но оценки Artificial Analysis пока нет.

  10. 10
    Kolibri-1 (Алеф Альфа, 2026)

    Модель на 78 млрд параметров (3,46 млрд активных) под Apache 2.0, которая работает на двух A100, но независимой оценки пока нет.

Что заметил Claude

Одна смена набора тестов снизила оценки открытых моделей на 12–16 пунктов, а Claude Opus 5.5 остался на 58. Если сравнивать только опубликованные веса, разрыв между открытыми и закрытыми моделями вырос с 12 до 26 пунктов.

Источник ↗

«Лучшая открытая модель» в v5 — Kimi K3.1 Pro (46), но её веса не опубликованы, а в карточке модели указано, что она проприетарная. Лучшая из тех, что можно скачать, набирает 32.

Источник ↗

На низком уровне рассуждений Claude Opus 5.5 набирает 35 при стоимости около $0,98 за задачу индекса, то есть на три пункта выше лучшей опубликованной открытой модели. На максимальном уровне он стоит около $10,04.

Источник ↗
🇺🇸 ChatGPT10 мест · заметок: 3

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — ChatGPT. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    Делит первое место в новом независимом индексе интеллекта с результатом 32, а размещённый вывод стоит примерно $0,20 за миллион смешанных токенов.

    Источник ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026, Z.ai)

    Совпадает с оценкой интеллекта DeepSeek (32), но задействует 40 млрд параметров против 16 млрд у DeepSeek.

    Источник ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (2026, Xiaomi)

    Всего на два пункта позади лидеров Index v5, при сообщаемой стоимости $0,24 за тестовую задачу на интеллект у одного из проверенных провайдеров.

    Источник ↗
  4. 4
    Ling 3.1 Flash 1019 (2026, InclusionAI)

    Претендент с 29 пунктами интеллекта, 25 млрд активных параметров и примерно $0,20 за миллион смешанных размещённых токенов.

    Источник ↗
  5. 5
    Мистраль Large 4 OSS (2026, Франция)

    Её точность 56,42% в профессиональных задачах конкурентна, но продажа доступа к размещённой модели может требовать отдельного коммерческого соглашения.

    Источник ↗
  6. 6
    MiMo-V2.6-Flash (2026, Xiaomi)

    15 млрд активных параметров и примерно $0,10 за миллион смешанных токенов делают её недорогой альтернативой флагманам с триллионом параметров.

    Источник ↗
  7. 7
    Kimi K3 (2026, Moonshot AI)

    Набрала 1487 в октябрьском снимке человеческих предпочтений, но её собственная лицензия заслуживает большего внимания, чем метка «открытые веса».

  8. 8
    Step 5 Preview (2026, StepFun)

    Набирает 29 в пересмотренном индексе, как Ling 3.1 Flash, но её указанная смешанная цена вывода выше.

    Источник ↗
  9. 9
    Мистраль Large 3 (2025–2026, Франция)

    Лицензия Apache 2.0 может быть полезнее перепродавцу API, чем более сильные возможности Large 4.

    Источник ↗
  10. 10
    MiniMax-M3.1-Flash (2026)

    29 пунктов интеллекта и $0,10 за миллион смешанных размещённых токенов привлекательны, но коммерческую свободу модели нужно проверить отдельно.

    Источник ↗

Что заметил ChatGPT

Смена методики может перевернуть видимую гонку: Artificial Analysis v5 ставит самые сильные выпущенные открытые модели на 32, а модель Kimi с невыпущенными весами получает 46. Эти цифры нельзя смешивать.

Источник ↗

Для некоторых компаний самое важное число у Мистраль Large 4 — не балл в тесте, а условие лицензии 2: размещённые сервисы доступа к модели (MaaS) могут требовать отдельного соглашения.

Источник ↗

Модель с 1 трлн общих параметров не обязательно считает все их на каждый токен: у MiMo-V2.6-Pro активны примерно 42 млрд.

Источник ↗
🇺🇸 Meta10 мест · заметок: 3

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Meta. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    Xiaomi MiMo-V2.6-Pro (2026, Китай)

    46 в Intelligence Index — самый сильный из выпущенных открытых весов, MIT, $0,13 за задачу Artificial Analysis против $10,04 у Claude Opus 5.5

    Источник ↗
  2. 2
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026, Китай)

    Первые открытые веса в индексе Валс АИ — 61,26% за $0,66 за тест, лицензия MIT, 1476 Arena, в часы низкого спроса $0,15/$0,60

    Источник ↗
  3. 3
    Z.ai GLM-5.3 Flash (2026, Китай)

    1477 в Arena, лицензия MIT, $0,15/$0,50 — самый дешёвый фронтирный кодер, 84,3 в Terminal-Bench 2.1 по данным вендора

    Источник ↗
  4. 4
    Z.ai GLM-5.3 (2026, Китай)

    1481 в Arena — №2 среди открытых, 32 в Intelligence Index v5 — лидер выпущенных, 84,5% CyberGym white-box, впереди Claude Mythos 5

    Источник ↗
  5. 5
    Moonshot Kimi K3 (2026, Китай)

    1488 Arena — №1 среди открытых весов по человеческим предпочтениям; лучшая открытая в индексе Валс АИ с 57%, но барьер $20 млн MaaS

    Источник ↗
  6. 6
    DeepSeek V4 Pro (2026, Китай)

    1465 в Arena, MIT, проверенная рабочая лошадка для длинного контекста в коде, примерно вдвое дешевле за успех, чем у лидера CyberGym

    Источник ↗
  7. 7
    Google Gemma 4 31B (2026, США)

    1452 в Arena — лучшая открытая модель США на 77-м месте в общем рейтинге, всего на 36 пунктов позади Kimi K3, Apache 2.0, помещается в одну GPU на 24 ГБ

    Источник ↗
  8. 8
    Алибаба Qwen3.8-27B (2026, Китай)

    Чистая альтернатива с лицензией Apache 2.0 вместо 2,4 трлн Max, контекст 262 тыс. нативно и до 1 млн с YaRN, лучшая малая модель для собственного хостинга

    Источник ↗
  9. 9
    Мистраль Large 4 Le Chonk (2026, Франция)

    Intelligence Index 38 — было бы 8-м среди открытых весов, 1 трлн общих и 52 млрд активных, но для MaaS нужна отдельная коммерческая лицензия

    Источник ↗
  10. 10
    Meta Llama 4 Maverick / Muse Spark Open (2026, США)

    816 млрд общих и 42 млрд активных, контекст 1 млн, американский суверенный вариант, $1,25/$4,25 за API, 39 в Intelligence Index против 45 у GLM-5.3

    Источник ↗

Что заметил Meta

Разрыв между открытыми и закрытыми моделями вырос с 3 до 12 пунктов в Intelligence Index v5, когда 60% тестов перешли на закрытые наборы. Выпущенные открытые веса DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 упали до 32, при лидере Claude Opus 5.5 с 58.

Источник ↗

Лучшая открытая модель США Gemma 4 31B в Arena с 1452 отстаёт от лучшей китайской Kimi K3 с 1488 всего на 36 пунктов Elo — 55% против 45% побед, а не обрыв возможностей.

Источник ↗

Ловушки лицензий: Мистраль Medium 3.5, Kimi K3 и Qwen3.8 Max несут пороги выручки 20–50 млн долларов для MaaS. На работе пользоваться можно, а перепродавать как онлайн-сервис — только с отдельной лицензией.

Источник ↗
🇺🇸 Gemini10 мест · заметок: 2

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Gemini. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    DeepSeek-V3 (Китай, 2024–2026)

    Даёт 98% интеллекта закрытых фронтирных моделей по лицензии MIT без ограничений и без лимитов на коммерческих пользователей.

    Источник ↗
  2. 2
    Qwen 2.5 72B Instruct (Алибаба, Китай)

    Открытая рабочая лошадка для предприятий: настоящая свобода Apache 2.0, которая по соотношению цены и точности обходит модели класса 400 млрд параметров.

    Источник ↗
  3. 3
    Qwen 2.5 Coder 32B Instruct (Алибаба, Китай)

    Помещается в одну рабочую GPU и сопоставима с GPT-4o в программировании, под безусловными условиями Apache 2.0.

    Источник ↗
  4. 4
    Llama 3.3 70B Instruct (Meta, США)

    По интеллекту на уровне ранних моделей на 405 млрд при одной шестой стоимости вывода, но привязывает оператора к порогу Meta в 700 млн пользователей.

  5. 5
    Llama 3.1 405B Instruct (Meta, США)

    Самые умные веса, когда-либо выпущенные американским техногигантом, но их сдерживает требование 8 GPU по 80 ГБ видеопамяти и ограничение коммерческих прав Meta.

  6. 6
    Мистраль Large 4 (Мистраль AI, Франция, 2026)

    Тяжеловес MoE на 1 трлн параметров, который занимает 8-е место в Artificial Analysis, но запрещает продавать доступ к модели как онлайн-сервис без платной коммерческой лицензии.

    Источник ↗
  7. 7
    DeepSeek-Coder-V2.5 (Китай)

    Специалист по коду с результатом выше 80 в HumanEval, а лицензия MIT не ограничивает перелицензирование для корпоративных платформ разработчиков.

    Источник ↗
  8. 8
    Gemma 2 27B (Google, США)

    Сильно опережает свой класс в математике и рассуждениях, но привязывает разработчиков к строгим правилам Google по допустимому использованию и перераспространению.

    Источник ↗
  9. 9
    GLM-4 9B / GLM-5.3 Max (Чжипу AI, Китай)

    Двуязычная модель, любимица тестов, с плавным вызовом функций, но международным SaaS-провайдерам приходится разбираться в тонких китайских экспортных правилах.

    Источник ↗
  10. 10
    Command R+ (Cohere, Канада)

    Крупный многоязычный корпоративный гигант с почти нулевой юридической свободой для продакшена, если не заплатить Cohere разовые корпоративные платежи вперёд.

Что заметил Gemini

Парадокс «открытого кода»: Мистраль Large 4 занимает 8-е место по независимому интеллекту с результатом 38, но её Ecosystem License прямо запрещает размещать её как онлайн-сервис для третьих лиц без коммерческого соглашения. Поэтому модели с Apache 2.0, например Qwen 2.5 72B, куда реальнее для коммерческих платформ.

Источник ↗

Индекс прозрачности базовых моделей Стэнфордского CRFM показывает, что западные облачные гиганты и европейские лаборатории всё чаще добавляют поведенческие условия, лимиты пользователей и запреты перепродажи. Поэтому главным источником свободных лицензий MIT и Apache 2.0 становятся китайские лаборатории открытых весов.

Источник ↗
🇨🇳 Wenxin10 мест · заметок: 1

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Wenxin. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    Meta Llama 4 Maverick 405B (2026)

    405 млрд параметров, Apache 2.0 — самая свободная большая модель, которую и правда можно продавать

  2. 2
    DeepSeek-V3.2 671B (2025/2026)

    MoE на 671 млрд, лицензия в духе MIT — дешевле кофе с собой за миллион токенов

  3. 3
    Qwen3 235B-A22B MoE (Алибаба, 2026)

    235 млрд всего, 22 млрд активных — лучшее соотношение цены и токенов из Китая

    Источник ↗
  4. 4
    Мистраль Large 4 123B (Мистраль AI, Франция, 2026)

    123 млрд и топ-10 по уму — но чтобы продавать её онлайн, нужна отдельная лицензия

    Источник ↗
  5. 5
    Falcon 3 180B (TII, Объединённые Арабские Эмираты, 2026)

    180 млрд, Apache 2.0 — подарок Объединённых Арабских Эмиратов миру открытых весов

  6. 6
    Google Gemma 3 27B (2026)

    27 млрд, но бьёт гораздо выше своего класса — чемпион ноутбуков

    Источник ↗
  7. 7
    Nvidia Nemotron 4 340B (2025/2026)

    340 млрд от производителя чипов — создана, чтобы продать вам ещё GPU

  8. 8
    Microsoft Phi-4 14B (2025/2026)

    14 млрд от Редмонда — модель, которая помещается в карман

  9. 9
    Cohere Command R+ 104B (2025/2026)

    104 млрд со встроенным RAG (поиском по своим документам) — рабочая лошадка для предприятий с подвохом

    Источник ↗
  10. 10
    Stability AI Stable Code 3 15B (2026)

    15 млрд, специалист по коду — Apache 2.0, можно свободно выпускать

Что заметил Wenxin

DeepSeek-V3.2 стоит меньше 1 за миллион токенов при собственном размещении, что делает его с большим отрывом самой дешёвой открытой моделью верхнего уровня

Источник ↗
🇨🇳 DeepSeek10 мест · заметок: 2

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — DeepSeek. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 (2026)

    32 в Artificial Analysis v5 с простой лицензией MIT — редкий случай, когда самая умная выпущенная открытая модель также и самая свободная.

    Источник ↗
  2. 2
    GLM-5.3 (2026)

    Делит с DeepSeek 32 в Artificial Analysis v5, но с лицензией всё запутаннее: одни источники называют её MIT, другие находят в условиях GLM-5.3 ограничение на размещение.

    Источник ↗
  3. 3
    MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi, 2026)

    30 в Artificial Analysis v5, полная лицензия MIT и цена API $0,435/$0,87 за миллион токенов — самая дешёвая по-настоящему свободная для перепродажи модель верхнего уровня.

    Источник ↗
  4. 4
    Kimi K3 (Moonshot AI, 2026)

    Самый высокий сырой интеллект среди моделей с опубликованными весами, но лицензия добавляет порог выручки 20 млн долларов и потолок в 100 млн ежемесячных пользователей, так что «открытость» имеет коммерческую дверь.

    Источник ↗
  5. 5
    Muse Spark Open (Meta, 2026)

    25 в Artificial Analysis v5 и сильный #3 в финансовых агентских задачах, но Muse Model License требует отдельного соглашения при выручке 20 млн долларов для перепродажи через MaaS (онлайн-доступ к модели).

  6. 6
    Мистраль Large 4 (Le Chonk, 2026)

    Бесплатно запускать внутри компании без лимита выручки, но как только вы размещаете её для клиентов, нужна отдельная коммерческая лицензия Мистраль. Это классическое «открыто по названию, закрыто на деле».

    Источник ↗
  7. 7
    Step 5 Preview (StepFun, 2026)

    29 в Artificial Analysis v5 и контекст 1 млн токенов, но лицензия StepFun Model License 1.0 вводит ограничения для OEM и MaaS, из-за которых «открытые веса» становятся вопросом разрешения на развёртывание.

  8. 8
    Qwen 3.8 Max (Алибаба, 2026)

    Флагман на 2,4 трлн параметров с сильными результатами агентов для кода, но лицензия Qwen3.8-Max вводит порог выручки 50 млн долларов для конкурирующих MaaS и сервисов-помощников по коду. Это отход от прошлой лицензии Apache-2.0 у Qwen.

    Источник ↗
  9. 9
    Nemotron 3 Ultra (Nvidia, 2026)

    Всего 23 в Artificial Analysis v5, но лицензия OpenMDW-1.1 по-настоящему свободна: открыты веса, обучающие данные и рецепты. Это самая прозрачная модель для агентов в первой десятке.

  10. 10
    Gemma 4 (Google, 2026)

    Интеллект скромный (размеры от 2 до 31 млрд), но Apache 2.0 означает отсутствие порога выручки, никакого триггера MaaS и никакого разрешения по письму. Это самая чистая лицензия «делай что хочешь» в списке.

Что заметил DeepSeek

Разрыв между открытыми и закрытыми моделями по интеллекту вырос с 3 до 12 пунктов после Artificial Analysis v5, а если считать только модели с действительно опубликованными весами, то до 26 пунктов. Главная цифра 12 включает Kimi K3.1 Pro, веса которой ещё не выпущены.

Источник ↗

В лицензии Мистраль Large 4 нет порога выручки и лимита пользователей — настоящее улучшение по сравнению с порогом Meta в 20 млн долларов для MaaS. Но пункт о MaaS означает, что стартап по хостингу всё равно должен получить разрешение Мистраль до продажи доступа.

Источник ↗
🇨🇳 Qwen10 мест · заметок: 3

Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Qwen. Итоговый список выше объединяет все ИИ.

  1. 1
    DeepSeek V4.1

    Открытая модель-король, которую и правда можно продавать без отдельного разрешения.

    Источник ↗
  2. 2
    Qwen 3.8-2.4T

    Монстр на триллион параметров, который требует отдельного договора, только если вы уже зарабатываете 50 млн долларов в год.

    Источник ↗
  3. 3
    Llama 3.3 405B

    Порог в 700 млн пользователей означает, что почти все на Земле могут коммерчески запускать её бесплатно.

  4. 4
    Мистраль Large 4

    Новый европейский чемпион на 1 трлн параметров показывает высокие результаты в тестах, но прячет «налог MaaS» в мелком шрифте.

    Источник ↗
  5. 5
    Kimi K3.1 Pro

    Специалист Moonshot AI по кибербезопасности доминирует в реальных тестах взлома, сохраняя основные веса свободными для развёртывания.

    Источник ↗
  6. 6
    Gemma 3 27B

    Компактная мощная модель Google сильно опережает свой класс на LMArena и не имеет коммерческих ограничений.

    Источник ↗
  7. 7
    Yi-Lightning

    Бюджетный спринтер 01.AI предлагает агентов для кода первого уровня за долю API-стоимости американских конкурентов.

    Источник ↗
  8. 8
    Phi-4

    Математический и научный вундеркинд Microsoft работает на одной потребительской GPU и имеет лицензию, дружелюбную к исследованиям.

    Источник ↗
  9. 9
    Falcon 3 40B

    Флагман Объединённых Арабских Эмиратов держит веса широко открытыми под Apache 2.0 и становится выбором по умолчанию для суверенных облаков ИИ.

    Источник ↗
  10. 10
    InternLM 3

    Новейший релиз Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта сочетает глубокие рассуждения с полностью открытой лицензией для корпоративной оркестрации.

    Источник ↗

Что заметил Qwen

Ярлык «открытые веса» размывается: модели вроде Мистраль Large 4 и Qwen 3.8 теперь требуют отдельных коммерческих договоров для провайдеров MaaS (продажи доступа к модели через интернет), и это меняет смысл слова «бесплатно».

Источник ↗

Переход DeepSeek на лицензию MIT для серий V3 и V4 сделал её безопасной гаванью для компаний, которые не хотят договариваться о собственных контрактах на ИИ.

Источник ↗

Индекс прозрачности базовых моделей Стэнфордского CRFM упал с 58 до 40 за двенадцать месяцев. Чем умнее модели, тем скрытнее их разработчики в отношении обучающих данных.

Источник ↗