Китайские AI-модели в 2026: сравнение Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM и MiMo

Один рейтинг уже не описывает китайские модели. Qwen3.6, DeepSeek V4, Kimi K2.6, GLM-5.1 и MiMo V2.5 нацелены на разные задачи: мультимодальность, длинный контекст, coding agents, open weights и production evals.

Qwen3.6 — практичная отправная точка: Apache-2.0, 35B всего, около 3B активных параметров, мультимодальность, 262K нативного контекста и понятные рекомендации для vLLM/SGLang. DeepSeek-V4-Pro — тяжелый кандидат для reasoning и 1M контекста. Kimi-K2.6 ориентирован на мультимодальных агентов. GLM-5.1 — на agentic engineering. MiMo V2.5 показывает ставку Xiaomi на 1M контекст и мультимодальность.

Выбирайте по workload: исправление кода, длинные документы, мультимодальный анализ, tool calls, стоимость, задержка, лицензия, self-hosting и безопасность. Официальные цифры — сигналы, а не production approval. Используйте personal evals.