AI и дата-центры
Китай: ценовая война больших моделей закончилась, цены на токены почти удвоились
Публикация:
Отчёт Китайской академии информационно-коммуникационных технологий по данным января-августа 2026 года: средняя цена 13.46 юаня против 6.8 юаня во втором полугодии 2025-го, скорость вывода выросла вдвое, задержка первого токена тоже растёт.

Китайская академия информационно-коммуникационных технологий 23 октября опубликовала «Отчёт о мониторинге производительности сервисов токенов больших моделей (2026)». Документ готовили институт искусственного интеллекта академии, ключевая лаборатория министерства промышленности и информатизации по оценке больших моделей и Китайский альянс развития индустрии ИИ на основе замеров с января по август 2026 года.
Главный вывод двухлетняя ценовая война закончилась. Средняя нормализованная цена в Китае в 2026 году составила 13.46 юаня против 6.8 юаня во втором полугодии 2025 года, рост почти вдвое. За рубежом типичные модели стоят в среднем около 117.8 юаня, всё ещё заметно дороже. При этом в июне дневное потребление токенов в стране достигло около 500 трлн, почти в четыре раза больше, чем в декабре 2025 года.
По скорости китайские сервисы за год удвоились: средний TPS в августе 78.23 токена в секунду против 38.25 в среднем за 2025 год. Зарубежные типичные модели выдают 112.82, тоже более чем вдвое выше уровня декабря 2025 года. А вот задержка первого токена (TTFT) растёт и там, и там: в Китае в августе 1.26 секунды против 0.78 секунды в среднем за 2025 год, за рубежом 2.08 секунды против 1.04 секунды в апреле. Авторы отчёта подчёркивают: это не деградация, а следствие роста числа параметров, длины контекста и объёма вызовов.
Отдельно отмечено расширение контекста: модели с окном 1M составляют 47.8% наблюдаемых, а с окном от 200K 95.7%, что на 76 процентных пунктов больше, чем в конце 2025 года. Обновлённые в мае версии открытых DeepSeek, Qwen, GLM и Kimi нарастили TPS и сжали задержку: например, TPS DeepSeek-V4-Pro в августе вдвое превысил показатель DeepSeek-V3.2. Но одна и та же модель на разных платформах показывает разный результат: разрыв по TPS между площадками доходит почти до двукратного, а часть сторонних платформ местами работает быстрее официальных.