Китайский триумвират: Kimi K3, DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 — кто возглавил рейтинг open-weight MoE-моделей?

Moonshot AI, DeepSeek и Zhipu AI заняли верхние строчки в рейтинге open-weight моделей. Kimi K3 (2,8 трлн параметров, 896 экспертов, 16 активных), DeepSeek V4 Pro (1,6 трлн, 49B активных) и GLM-5.2 (744B, ~40B активных) — все с контекстом до 1 млн токенов. Kimi поддерживает текст, изображения и видео, остальные — только текст.

По индексу Artificial Analysis Intelligence Kimi K3 набрал 57 баллов, GLM-5.2 — 51, DeepSeek V4 Pro — 44 (K3 уступает только Claude Fable 5 и GPT-5.6). В кодинг-бенчмарках (единый харнес) Kimi K3 значительно опережает GLM-5.2: DeepSWE 67,5 vs 46,2; Program Bench 77,8 vs 63,7; SWE Marathon 42,0 vs 13,0. У DeepSeek V4 Pro собственные цифры: SWE-bench Verified 80,6%, MRCR 1M 83,5, но сравнивать их напрямую нельзя — разные харнесы.

Стоимость API сильно различается. Kimi K3: $3/1M входных токенов, $15/1M выходных, $0,30 за кэш. DeepSeek V4 Pro: $0,435/$0,87/$0,0036. GLM-5.2: $1,40/$4,40/$0,26. По blended-цене (7:2:1) DeepSeek V4 Pro самый дешёвый — $0,18 за 1M токенов, GLM-5.2 — $0,90, Kimi K3 — $2,31. Скорость генерации: GLM-5.2 выдаёт 168 токенов/с, DeepSeek и Kimi — по 62.

По лицензиям: DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 доступны немедленно на Hugging Face под MIT, коммерческое использование без ограничений. Kimi K3 пока только через API, веса обещают 27 июля 2026 под модифицированной MIT-лицензией с оговоркой: если у вас больше 100 млн MAU или выручка $20 млн/мес, нужно разрешение.