Zhipu против DeepSeek: две стратегии самообучающегося ИИ

Китайские разработчики искусственного интеллекта Zhipu и DeepSeek вступили в фазу открытого противостояния. Пятнадцатого августа компания Zhipu представила модель GLM-5.3, которая сразу показала впечатляющие результаты: в восьми ключевых бенчмарках — от программирования до кибербезопасности — она обошла конкурента DeepSeek V4 Pro в семи дисциплинах. Но рынок отреагировал парадоксально: акции самой Zhipu упали на 3,6 процента, а внутридневное снижение достигло одиннадцати процентов. Инвесторы, похоже, ожидали большего, ведь предыдущие релизы давали рост на десятки процентов.

Секрет в том, что GLM-5.3 технически не является новой моделью. Она использует тот же базовый каркас с 743 миллиардами параметров, что и GLM-5.2, а все улучшения достигнуты за счет пост-обучения. Точно так же DeepSeek V4 Pro просто доработала свой исходный базис в 1,6 триллиона параметров. По сути, оба обновления — это итерации на существующих архитектурах, без принципиальных прорывов. Однако пути развития у компаний расходятся. Zhipu делает ставку на «самоэволюцию» модели: она сама генерирует для себя тренировочные задачи, а специальный «судья-агент» проверяет, можно ли их решить и насколько корректны решения. Это позволяет модели непрерывно учиться на реальных сценариях, не требуя постоянного вмешательства человека. Такой подход уже принёс плоды: в тесте на агентские задачи Terminal Bench 3.0 GLM-5.3 получила 28,3 балла против 4,6 у предыдущей версии, а в кибербезопасности CyberGym она заняла первое место в мире, опередив даже моделей от Anthropic и OpenAI.

DeepSeek выбрала принципиально другую стратегию. Её новый фреймворк DSH декларирует концепцию «всё есть плагин» (Everything is a Plugin). Вместо того чтобы менять саму модель, разработчики предлагают расширять её возможности за счет сменных модулей. Модель остаётся неизменной, но её «руки и ноги» — инструменты, память, даже алгоритмы принятия решений — можно в любой момент заменить, как детали конструктора. Это делает систему невероятно гибкой: она может адаптироваться к задачам без переобучения. По сути, Zhipu эволюционирует по биологическому пути, улучшая собственную «генетику», а DeepSeek — по технологическому, наращивая экосистему вокруг стабильного ядра.

Обе компании одновременно объявили о повышении цен на свои API, причем DeepSeek, ранее считавшийся «ценовым убийцей», поднял стоимость в разы — до двенадцати раз на отдельные позиции. Эксперты видят в этом симптом взросления отрасли: эра демпинга закончилась, теперь ИИ-компании вынуждены искать баланс между амбициозными исследованиями и коммерческой устойчивостью. Какой из двух подходов — самоэволюция Zhipu или плагинная экосистема DeepSeek — приведет к настоящему AGI, пока не знает никто. Но именно эта битва стратегий определяет сейчас вектор развития всей отрасли.