Перейти до вмісту
ATAI Today Brief
ГоловнаНовиниКонцептиГайдиІнструменти
Про насПідписатисяEN
Підписатися

AI Today Brief

Щоденний бриф з AI-інженерії. Built in public. EN · UA.

XTelegramLinkedInYouTubeRSS
НовиниДайджестиКонцептиГайдиПідписатисяРекламаПро насРедакційна політикаAI-розкриттяПриватністьУмови

© 2026 AI Today Brief. Усі права захищені.

  1. Головна/
  2. Новини/
  3. Оптимізація токенів/
  4. Детальний аналіз: порівняння відкритих моделей суміші експертів трильйонного масштабу
Оптимізація токенів

Детальний аналіз: порівняння відкритих моделей суміші експертів трильйонного масштабу

19 липня 2026 р.· 6 хв читання
OKКуратор Oleksandr Kuzmenko, AI Product Engineer·Оновлено 19 липня 2026 р.·Джерела вказані в кожному матеріалі
За участі AI · перевірено редактором·Як ми використовуємо AI
Детальний аналіз: порівняння відкритих моделей суміші експертів трильйонного масштабу

Детальний порівняльний аналіз трьох провідних моделей суміші експертів з відкритими вагами: Kimi K3, DeepSeek V4 Pro та GLM-5.2. Досліджено бенчмарки, ліцензійні відмінності та витрати на інфраструктуру.

Вплив: Високий

Чому це важливо

Розробники можуть обрати оптимальну модель з відкритими вагами на основі вартості запитів, швидкості роботи та вимог до хостингу.

TL;DR

  • 01DeepSeek V4 Pro є очевидним лідером за вартістю із показником $0.18 за мільйон змішаних токенів.
  • 02Kimi K3 пропонує найкращу логіку міркувань (3 місце у загальному заліку), але працює лише через API до виходу ваг 27 липня 2026 року.
  • 03GLM-5.2 забезпечує найвищу швидкість роботи (168 токенів/с) і може бути розгорнута локально на 8x H200.

Ключові факти

Кількість параметрів Kimi K32.8T
Розмір контекстного вікна1M токенів
Кількість параметрів Kimi K3
2.8T
Змішана вартість DeepSeek V4 Pro
$0.18 за млн токенів
Швидкість генерації GLM-5.2
168 токенів/с
Розмір контекстного вікна
1M токенів
Дата публікації ваг Kimi K3
27 липня 2026

Продуктивність та архітектура

Усі три моделі базуються на архітектурі розріджених сумішей експертів (MoE) та підтримують контекстні вікна розміром 1M токенів:

  • Kimi K3: 2.8T параметрів (активує 16/896 експертів). Підтримує текст, зображення та відео.
  • DeepSeek V4 Pro: 1.6T параметрів (49B активних, 384 маршрутизовані експерти).
  • GLM-5.2: 744B параметрів (~40B активних).

У рейтингу Artificial Analysis Intelligence Index модель Kimi K3 отримала 57 балів (3 місце у світі, на рівні Claude 4.8 Opus), GLM-5.2 — 51 бал, а DeepSeek V4 Pro — 44 бали (показник зростає у режимі Max reasoning).

Вартість API та економічна ефективність

DeepSeek V4 Pro є безумовним лідером з економічної точки зору. Змішана вартість (співвідношення кешу, вхідних та вихідних токенів як 7:2:1) за оцінкою Artificial Analysis становить $0.18 за 1 млн токенів для DeepSeek V4 Pro, порівняно з $0.90 для GLM-5.2 та $2.31 для Kimi K3. За стандартними тарифами один долар купує приблизно 1.15 млн вихідних токенів DeepSeek V4 Pro, але лише 67 тисяч у Kimi K3.

Компроміси швидкості та локального хостингу

GLM-5.2 є лідером за швидкістю роботи, видаючи близько 168 токенів на секунду, тоді як Kimi K3 та DeepSeek V4 Pro показують близько 62 токенів/с.

Для локального запуску:

  • GLM-5.2: Потребує понад 1 ТБ відеопам\'яті (VRAM), що реалізується на кластері з 8x H200 у режимі FP8.
  • DeepSeek V4 Pro: Потребує значно більших кластерів через розмір у 1.6T параметрів.
  • Kimi K3: Вимагає не менше 64 прискорювачів, що робить самостійний хостинг нереалістичним для більшості команд.

✓ Коли використовувати

  • При оцінці моделей з відкритим кодом для високопродуктивних додатків з великим контекстом.
  • При плануванні бюджетів на власну хостинг-інфраструктуру для масштабних корпоративних проектів.

✕ Коли НЕ варто

  • Якщо вам потрібні легковагові моделі з низькою затримкою для запуску безпосередньо на споживчих відеокартах.

Що зробити сьогодні

  • →Протестуйте DeepSeek V4 Pro у повторюваних агентних конвеєрах для зниження витрат.
  • →Слідкуйте за Hugging Face 27 липня 2026 року, щоб завантажити відкриті ваги Kimi K3.

Що каже спільнота

  • “"race to the bottom" is the negative framing of "competitive market prices". So a company or union might say "this is a race to the bottom" when someone new enters their market...”

    — ZeroGravitas на Hacker News

  • “I'm starting to think It might be a good idea to stay with American models, by virtue of them feeling so threatened they give out more and more free perks.”

    — sim04ful на Hacker News

#Kimi K3#DeepSeek V4 Pro#GLM-5.2#Claude#Gemini

Джерела

  • MarkTechPost MoE Models Comparison
ПоділитисяПоділитися в XПоділитися в LinkedIn
← Попередня новинаAwesome LLM Apps: Понад 100 готових шаблонів штучного інтелекту та навичок для агентів

Схожі матеріали

  • Оптимізація токенівОптимізація контекстного вікна за допомогою серверної компактизації OpenAI
  • Оптимізація токенівАвтоматизація на базі ChatGPT заощадила 45 тисяч доларів на аудиті рахунків
  • Оптимізація токенівПозбавлення від низькоякісного коду ШІ за допомогою змагальних ігор агентів
  • Оптимізація токенівПрискорення циклів із залежностями вчетверо за допомогою прогнозування розгалужень

Email-дайджест

Отримуйте ранковий AI-бриф

Один лист на день — історії, що важливі для інженерів, фаундерів і техлідів. Редагує людина, з посиланнями на першоджерела.

  • ✓120+ джерел щодня
  • ✓Редагує людина
  • ✓1 лист на день
  • ✓EN + UA

Підписуючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності.