📈 Открытые LLM почти сравнялись с платными системами

Согласно отчету OpenLLMStack за 2026 год, разрыв в производительности между open-weight моделями и проприетарными системами сократился до 3,3%. Ключевые тренды: доминирование китайских моделей (41% загрузок Hugging Face) и резкое удешевление инференса — например, DeepSeek-V4-Flash на 97-99% дешевле GPT-5.5.

🌍 Смена парадигмы от закрытых API к открытым весам снижает порог входа для создания независимых систем и смещает центр разработки в сторону Китая. Резкое удешевление инференса делает массовое использование агентов экономически целесообразным.

👤 Open-source решения (Llama, DeepSeek, Qwen) теперь практически не уступают платным аналогам, позволяя запускать мощный ИИ локально или через дешевые API без привязки к экосистемам OpenAI или Google.

Источник 1: https://openllmstack.com/blog/open-source-llm-statistics/