OpenRouter: Різниця між китайсько-американськими відкритими великими моделями та закритими передовими технологіями становить лише 3-6 місяців.

Повідомлення CoinWorld: OpenRouter розкриває, що розрив у продуктивності між відкритими великими моделями Китаю та США та закритими передовими моделями стабілізувався на рівні 3–6 місяців. За останні 18 місяців провідні закриті лабораторії не змогли збільшити розрив, як очікувалося, тоді як нові гравці з Китаю та США прискорюють заміщення завдяки високому співвідношенню ціни та якості. Deepseek v4 flash, випущений лише два місяці тому, вже став першим вибором для заміщення: 284 мільярди параметрів показали результат 79,0% у тесті swe-bench verified, наближаючись до GPT-5.5. Ціна введення/виведення становить 0,14/0,28 долара за мільйон токенів, що приблизно в 150 разів дешевше за GPT-5.5. GLM 5.2 від Zhipu, випущений у червні 2026 року, посів перше місце в індексі інтелекту ваг з відкритим кодом і зрівнявся з GPT-5.5 у тестуванні реальних агентів, ставши альтернативою для довготривалого програмування. OpenRouter наголошує, що хоча закриті моделі продовжуватимуть розвиватися, вартість токенів при фіксованому рівні інтелекту постійно знижуватиметься, надаючи підприємствам простір для оптимізації витрат.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 4
  • 2
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
0xCaffeine
· 3год тому
2840 мільярдів параметрів досягають 79% swe-bench, інженерна ефективність DeepSeek справді вражаюча.
Переглянути оригіналвідповісти на0
午休看TVL
· 3год тому
Дані OpenRouter завжди точні, ця тенденція, безумовно, є позитивною для малих і середніх розробників.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeSensitivity
· 3год тому
3-6 місяців різниця стабілізувалася, що свідчить про зменшення граничної віддачі від підходу накопичення ресурсів у закритому коді.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OneMoreReorg
· 3год тому
GLM 5.2 довгострокове планування програмування може перемогти GPT-5.5? Чжипу цього разу глибоко приховало.
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріплено