Я протестировал 3 китайские LLM — теперь боюсь, что GPT в опасности.
Отличительная особенность большинства китайских моделей, что они бесплатные. Сегодня я хочу провести субъективный обзор трёх главных китайских моделей и понять, что лучше использовать и в каких задачах.
⚠️ Это не научная статья, а честный отзыв пользователя
Кто эти ребята вообще?
Кратко про сегодняшних бойцов:
DeepSeek‑R1 — стартап‑ракета с архитектурой MoE (Модель состоит из тысяч "экспертов" - на каждый запрос активируется только часть из них), обучался за $5.6 млн, open-source, мощный reasoning.
Qwen 2.5/3 — разработка от Alibaba, максимально стабильная, отлично пишет код и решает задачи, поддержка 29 языков (сам генерил на 8 языках, лучше Gemini справляется).
Baidu ERNIE 4.5 / X1 — мультимодальный босс, который умеет думать, видеть, слушать (как заявляет производитель).
Сравнительная таблица
Модель | Архитектура | Параметры | Контекст | Open-source | 🤔 Тупость |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek‑R1 | MoE | 685B / 37B актив | 128K | ✅ | 🟡 бывает |
Qwen 3 | MoE | 235B / 22B актив | 128K | ✅ | 🟢 низкая |
Baidu ERNIE X1 | MoE | 424B / 47B актив | до 128K | ✅ | 🟡 бывает |
Вывод: Все три модели — мощные и open-source с большим контекстом (128K), но Qwen выигрывает по стабильности: у него меньше «тупости» и более предсказуемое поведение из коробки. DeepSeek и ERNIE — сильные, но могут залипать.
Реальный опыт (моё тестирование)
ИИ‑модели — это, конечно, архитектура, бенчмарки и графики…
Но в проде тебе важно другое: умеет ли она кодить, решать задачи и хотя бы не тупить на базовые запросы.
Поэтому я протестировал каждую модель на трёх типовых сценариях (везде использовал reasoning):
Генерация кода: попросил написать Python‑функцию с рекурсией (на примере вычисления факториала).
Решение задачки: дал логическую или арифметическую задачу («У Пети было 12 яблок. Он дал 3 яблока Васе, но потом Вася вернул ему половину того, что получил. После этого Петя купил ещё 4 яблока в магазине, но по дороге домой потерял. Затем он решил поделить оставшиеся яблоки поровну между собой и своим братом. Сколько яблок досталось брату?»). Правильный ответ - 5,25 яблок
Креатив: сгенерировать пост для Telegram‑канала (на заданную тему, с тоном и стилем).
Фиксировал:
как быстро отвечает
насколько результат осмыслен
были ли тупняки / залипания / отказы
и конечно: удивил или разочаровал?
Генерация кода
Модель справилась уверенно:
мгновенный отклик
рекурсивная функция написана верно
комментарии на русском (!), с пояснениями и примерами
Решение логической задачи
Вот тут интереснее. Задача была с подвохом — правильный ответ 5.25 яблока. DeepSeek сначала впал в ступор:
Но на второй попытке выдала всё правильно — с пояснениями и расчётами:
Креативная задача
Попросил сделать пост в формате SMM-креатива про нейросети в digital-маркетинге.
Результат:
Открывашка бодрая, формат соблюдён, эмодзи расставлены (многовато), абзацы структурированы.
Даже мемчики в конце подогнал.
Единственное, слишком длинный текст для такого поста (хотя я говорил 2-3 абзаца)
— Честно? Сходу можно публиковать, но я бы доработал промпт или текст руками
Вывод по DeepSeek: Reasoning чувствуется. Код — уверенно. Посты — на 4. Иногда впадает в «рассуждательную петлю» и уходит в абстракции. В целом - доволен.
Генерация кода
Ответ — быстрый, уверенный и приятно оформленный.
Модель сразу выдала корректную рекурсивную функцию с проверкой на отрицательные значения.
Особенно понравилось:
краткий и читаемый комментарий
вывод через
f-строку— мелочь, а приятно (хотя не просил об этом)
Решение логической задачи
Увы, тут Qwen не справился.
Модель явно не хотела работать с дробями и округлила в пользу целых чисел, в результате получив 6 вместо 5.25.
Она буквально написала:
«Для получения целого числа в ответе логично предположить…»
Не то чтобы тупняк — скорее, отказ от сложной логики в пользу «поскорей сдать ответ». → Подходит ли это для reasoning? Вряд ли.
Креативная задача
Вот тут Qwen порадовал. Пост средней длины, структурный. Хорошо понял тональность: digital‑вайб, маркетинг, человеческий стиль.
Вывод по Qwen: Модель подходит для повседневных задач — генерить текст, писать код, делать шаблоны. Но если задача нестандартная (дроби, логика, подковырки) — лучше перепроверить или в промпте задать примеры.
Генерация кода
Функция факториала — классика, и ERNIE с ней справилась спокойно. Выдала правильный код, аккуратный формат, корректная обработка исключений. Без комментариев, но всё работает.
Решение логической задачи
И вот тут ERNIE неожиданно порадовал: единственная модель, которая справилась с первого раза и выдала корректный ответ — 5.25 яблока — с пошаговым объяснением и чистой логикой.
Креативная задача
Тут, увы, Baidu справился хуже всех.
Пост получился слишком длинным,
почти каждое предложение — с обязательным «нейронные сети» (ощущение, что он продвигает их по KPI)
читается тяжело, нет ритма и акцентов, хотя вроде старается быть «маркетинговым»
Вывод по Qwen: ERNIE — это логик, а не креатор. Отлично подойдёт для аналитических задач, структурных расчётов, но если ты ищешь помощника по копирайтингу — ERNIE из коробки не вывозит.
Бенчмарки
Что показывают официальные метрики:
Модель | MMLU (логика) | GSM8K (арифметика) | HumanEval (код) |
|---|---|---|---|
DeepSeek‑R1 | 90.8% | 95.03% | 65.9% |
Qwen 3 | 83.7% | 95–96% (4B, 8B) | ~82% |
Baidu ERNIE X1 | 86.5% | До 92% | 92.1% |
Если смотреть только на метрики:
DeepSeek‑R1 показывает топовый уровень по логике (MMLU) и арифметике, но проседает по коду.
Qwen 3 уверенно лидирует в кодинге (HumanEval) и на равных по GSM8K, хотя логика чуть слабее.
Baidu ERNIE X1 — неожиданно сильный по HumanEval (код!), но остальное на среднем уровне.
Но! Метрики ≠ удобство. На практике всё зависит от задач и того, как ты общаешься с моделью.
Что выбрать в 2025?
DeepSeek
Удобный интерфейс
Есть мобильное приложение
Бесплатный
Работает стабильно
Qwen
Тоже бесплатный и удобный
Есть мобилька
Самое главное — можно выбрать модель под задачу: от лёгких до больших (2B → 72B)
Универсальный вариант: от кода до креатива, работает как швейцарский нож среди ИИ.
Baidu ERNIE
Интерфейс по умолчанию на китайском 😅 Можно переключить на английский
Модель понимает русские промпты
Крутой reasoning и код, но UX хромает. Не для всех.
📌 Личное мнение:
Мои два фаворита — Qwen и DeepSeek.
Они оба бесплатные, с удобным доступом, быстро справляются с базовыми задачами.
А если нужно что-то нестандартное — всё упирается не в модель, а в промпт и формулировку задачи. На данный момент больше пользуюсь Qwen
Baidu ERNIE тоже достоин внимания, особенно если вы готовы мириться с интерфейсом «через китайский/английский». Под капотом он умный — просто не всегда дружелюбный.
Заключение
Это моя первая статья на Habr, поэтому строго не судите :-)
Если пробовали китайские LLM — напишите в комментах, кто вам понравился и почему. Возможно кто-то тестил: GLM, Doubao, Yi — дайте знать, как они!
