Відкриті AI-моделі наздоганяють OpenAI та Anthropic, але коштують на порядок дешевше
На ринку штучного інтелекту набирає обертів нова тенденція: моделі з відкритими вагами (open-weight), такі як GLM 5.2, стрімко скорочують відставання від провідних закритих моделей OpenAI та Anthropic. За словами експертів, різниця між ними становить уже не роки, а лише кілька місяців, тоді як вартість використання відкритих моделей може бути в рази нижчою.
Представники Open Source-спільноти стверджують, що сучасні корпоративні AI-рішення часто продають не стільки саму модель, скільки додаткові сервіси: інтеграцію з корпоративними системами, інструменти моніторингу, маршрутизацію запитів та інші функції. При цьому токени в закритих моделях можуть коштувати приблизно у 10 разів дорожче, ніж у відкритих аналогів.
Генеральний директор компанії Apelogic Борис Ренскі вважає, що великі AI-лабораторії навмисно створюють інформаційний шум навколо майбутнього AGI та «унікального інтелекту» своїх моделей, щоб приховати той факт, що відкриті рішення швидко наздоганяють їх за якістю. На його думку, ситуація нагадує історичне протистояння Linux і Windows або Kubernetes і комерційних платформ, де відкриті технології зрештою ставали галузевим стандартом.
Однією з головних загроз для компаній експерти називають vendor lock-in — залежність від одного постачальника ШІ. Багаторічні контракти з OpenAI або Anthropic можуть у майбутньому нагадувати корпоративні ліцензії Oracle, від яких важко відмовитися через глибоку інтеграцію в бізнес-процеси.
Особливу увагу привертає модель GLM 5.2, яку компанія Featherless оптимізувала для роботи на інфраструктурі AMD. За її оцінками, використання відкритої моделі у приватній хмарі може знизити витрати на інференс приблизно на 94%. Для команди, що обробляє близько 100 млрд токенів на місяць, річні витрати на GPT-5.5 або Claude Opus можуть перевищувати 1,5 млн доларів, тоді як приватне розгортання GLM 5.2 обійдеться приблизно у 90 тис. доларів на рік.
Розробники також позитивно оцінюють практичні можливості GLM 5.2. Під час тестів модель успішно виконувала завдання з програмування, аналізу даних і створення компонентів на React, демонструючи результати, порівнянні з Claude та GPT. Водночас вона все ще поступається провідним моделям у складних проєктах та швидкості роботи.
Однак існують і ризики. Багато відкритих моделей створюються китайськими компаніями, що викликає питання щодо безпеки та конфіденційності даних. Крім того, самостійне розгортання моделей вимагає інвестицій у сервери та технічну підтримку.
Експерти прогнозують, що зі зростанням якості відкритих моделей головною конкурентною перевагою стане вже не сама модель, а екосистема навколо неї — інструменти керування, безпеки та інтеграції. Це може суттєво змінити баланс сил на ринку ШІ протягом найближчих років.
Нагадаємо, що місяць тому OpenAI презентувала перший власний чип штучного інтелекту.
- Останні
- Популярні
Новини по днях
18 липня 2026
