Список литературы, посвященный открытым моделям, обновленный 26 октября 2026 года, дает обзор наиболее полезных работ для понимания этой области искусственного интеллекта. Его ссылки охватывают причины публикации моделей с общедоступными весами, разрыв, отделяющий их от закрытых систем, и дистилляцию, которую список представляет как самую заметную дискуссию 2026 года.
Чтобы понять суть вопроса, список сначала цитирует текст Марка Цукерберга «Open Source AI is the Path Forward», опубликованный в июле 2024 года по поводу выхода Llama 3. Он также рекомендует исследование Айрин Солайман, опубликованное в феврале 2023 года, которое предлагает рассматривать модели не как открытые или закрытые, а как спектр в зависимости от лицензий, стоимости эксплуатации или доступа к данным. Что касается рисков, статья Саяша Капура, Риши Боммасани и их соавторов от февраля 2024 года приходит к выводу, что текстоцентричные языковые модели лишь незначительно увеличивают задокументированные риски.
О месте открытых моделей в технологической гонке список указывает, что разрыв с закрытыми моделями сократился в последние годы и сегодня составляет примерно от четырех до шести месяцев. По его мнению, лучшие открытые модели с 2024 года поступают исключительно из китайских лабораторий. Анализ SemiAnalysis, опубликованный в августе 2026 года под заголовком «Are Open Models Catching Up?», опирается на независимые оценки, чтобы прийти к аналогичному выводу. Список также цитирует заявление руководителя продукта Z.ai в 2025 году о публикации своих моделей: «Get it out fast. We open source it within a few hours.»
Западные компании и китайский вопрос
Несколько американских законодателей опрашивали компании об их использовании китайских моделей. Список упоминает DoorDash в расследовании, о котором сообщил CNBC 31 июля 2026 года, а также Airbnb и Anysphere, издателя Cursor, чей случай был освещен Bloomberg и Semafor 29 апреля 2026 года. Apple упоминается в связи со сделкой, о которой сообщил New York Times и Reuters 17 мая 2025 года, а Harvey появляется в августе 2026 года. Список также упоминает добровольные переходы: Perplexity быстро интегрировала DeepSeek R1 в январе 2025 года, согласно Forbes, а Thomson Reuters опирается на Qwen, чтобы отдалиться от Claude, по данным Business Insider от 24 августа 2026 года.
Дистилляция в центре дебатов
Дистилляция заключается в обучении модели на основе ответов, сгенерированных другой моделью. Список посвящает этому целый раздел, опираясь, в частности, на отчет Anthropic, опубликованный в сентябре 2026 года, который описывает масштабное использование его продуктов запрещенными субъектами, сочетающее техническую дистилляцию и интеграцию Claude в другие сервисы без уведомления пользователей. Anthropic подтвердил, что эта техника использовалась китайскими лабораториями.
Статья исследователей, включая Панфилова и Шумайлова, под названием «Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs» и датированная 2026 годом, также показывает, что некоторые программные интерфейсы закрытых лабораторий могут позволять систематически извлекать трассы рассуждения моделей. Список, однако, напоминает, что не было представлено четких доказательств того, что DeepSeek дистиллировал модель o1 от OpenAI для разработки R1, и отмечает, что дистилляция, по его мнению, ничего не отнимает у инноваций соответствующих лабораторий.
