Opas kiinalaisiin AI-päättelymalleihin

Kiinan tekoälyekosysteemi on kokenut dramaattisen muutoksen vuosina 2024-2025. Siinä missä kiinalaiset mallit olivat vielä vuonna 2023 selvästi jäljessä länsimaisia vastineitaan, ovat ne nyt saavuttaneet suorituskyvyssä lähes täydellisen pariteetin – ja joillakin osa-alueilla jopa ohittaneet kilpailijansa.

Tämä kehitys perustuu kolmeen keskeiseen strategiaan: innovatiivisiin arkkitehtuuriratkaisuihin, aggressiiviseen avoimen lähdekoodin politiikkaan ja poikkeukselliseen kustannustehokkuuteen.

Kiinalainen AI-kehitys keskittyy erityisesti käytännön sovelluksiin ja saavutettavuuteen. Kun länsimaiset yritykset kilpailevat yhä suuremmilla ja kalliimmilla malleilla, ovat kiinalaiset kehittäjät löytäneet tapoja saavuttaa vastaava suorituskyky murto-osalla resursseista. Tämä "tehokkuudensiirto" on muuttamassa globaalia AI-kilpailua perustavanlaatuisesti.

Sisällysluettelo

• 1. Kimi K2 (Moonshot AI)

  • Tekninen arkkitehtuuri ja innovaatiot

  • Suorituskyky ja vahvuudet

  • Saatavuus ja kustannukset

• 2. GLM-4.5 (Zhipu AI)

  • Arkkitehtuuri ja erityispiirteet

  • ChatGLM-perheen kehitys

  • Käyttökohteet ja suorituskyky

• 3. Qwen3 ja Qwen3-Coder (Alibaba DAMO)

  • Seuraavan sukupolven MoE-arkkitehtuuri

  • Monikielisyys ja kattavuus

  • Qwen3-Coder erikoismallit

  • Käytännön sovellukset

• 4. DeepSeek-R1 ja DeepSeek-V3

  • Vallankumouksellinen RLHF-koulutus

  • DeepSeek-V3:n tehokkuusinnovaatiot

  • Suorituskyky ja kilpailuetu

• 5. Wu Dao 3.0 (BAAI)

  • Modulaarinen malliperhekonsepti

  • EVA-vision malli

  • FlagOpen-ekosysteemi

• 6. Manus ja OpenManus

  • Autonomisten agenttien läpimurto

  • OpenManus-yhteisöversio

  • Käytännön sovellukset

  • Heading 3

• 7. Doubao 1.5 Pro (ByteDance)

  • Looginen päättely ja pitkä konteksti

  • Ekosysteemi-integraatio

  • Kustannustehokkuus

• 8. "Kuusi tiikeriä" - Kiinan AI-startup-ekosysteem …

• Vertaileva analyysi mallien välillä

• Käyttösuositukset eri tarkoituksiin

• Tulevaisuuden näkymät

• Tietoturva ja datan käyttöön liittyvät haasteet

  • Keskeisimmät turvallisuusriskit

  • Datan keräämisen laajuus

  • Mitigointistrategiat

  • Erityishuomiot eri malleille

  • Suositukset suomalaisille organisaatioille

1. Kimi K2 (Moonshot AI)

Tekninen arkkitehtuuri ja innovaatiot

Kimi K2 on Moonshot AI:n heinäkuussa 2025 julkaisema mullistava biljoonan parametrin Mixture-of-Experts (MoE) -malli. Mallin kokonaisparametrimäärä on 1 biljoona (trillion), mutta vain 32 miljardia parametria aktivoituu kerrallaan, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan.

Keskeiset tekniset ominaisuudet:

• MoE-arkkitehtuuri: 384 asiantuntijaa, joista 8+1 aktivoituu per tokeni

• Kontekstin pituus: 128 000 tokenia

• Koulutusdata: 15,5 biljoonaa tokenia viideltä eri alueelta

• MuonClip-optimoija: Mullistava koulutusvakaus biljoonan parametrin mittakaavassa

Suorituskyky ja vahvuudet

Kimi K2 saavuttaa huippuluokan tuloksia erityisesti koodauksessa ja matemaattisessa päättelyssä:

• LiveCodeBench: 53,7% Pass@1 (paras tulos, ohittaa GPT-4:n)

• MATH-500: 97,4% tarkkuus (GPT-4: 92,4%)

• SWE-bench: 65,8% yhdellä yrityksellä, 71,6% usealla

Saatavuus ja kustannukset

Kimi K2 on täysin avoimen lähdekoodin malli MIT-lisenssillä. API-hinnoittelu on erittäin kilpailukykyinen: syöttötokenit $0,15/miljoona, tulostustokenit $2,50/miljoona. Tämä on 10-100 kertaa edullisempaa kuin vastaavat länsimaiset mallit.

2. GLM-4.5 (Zhipu AI)

Arkkitehtuuri ja erityispiirteet

GLM-4.5 on Zhipu AI:n lippulaivamalli 355 miljardin parametrin MoE-arkkitehtuurilla, josta 32 miljardia on aktiivisia. Mallin erityispiirre on sen natiiviagenttisuunnittelu, joka mahdollistaa saumattoman työkaluintegraation.

Ainutlaatuiset ominaisuudet:

• Kaksi ajattelutilaa: "Thinking Mode" monimutkaiseen päättelyyn, "Non-Thinking Mode" nopeisiin vastauksiin

• Spekulatiivinen dekoodaus: MTP-kerros mahdollistaa 2,5-8× nopeamman päättelyn

• Kontekstin pituus: 128K syöttötokenia, 96K tulostustokenia

ChatGLM-perheen kehitys

ChatGLM-sarja on kehittynyt merkittävästi:

• ChatGLM-6B: Toimii kuluttaja-GPU:illa vain 6GB VRAM-muistilla

• ChatGLM3-6B: 128K konteksti, funktioiden kutsumiskyky

• GLM-4-9B-Chat-1M: Miljoonan tokenin konteksti-ikkuna

Käyttökohteet ja suorituskyky

GLM-4.5 loistaa erityisesti:

• Päättelyssä: MMLU Pro 84,6%, MATH 500 98,2%

• Koodauksessa: SWE-bench Verified 64,2%

• Agenttitehtävissä: 26,4% tarkkuus BrowseComp-testissä

3. Qwen3 ja Qwen3-Coder (Alibaba DAMO)

Seuraavan sukupolven MoE-arkkitehtuuri

Qwen3-sarja edustaa Alibaban uusinta teknologiaa:

• Qwen3-235B-A22B: 235 miljardia parametria, 22 miljardia aktiivisia

• Qwen3-30B-A3B: 30 miljardia parametria, 3 miljardia aktiivisia

• 128 asiantuntijaa: 8 aktivoituu per tokeni

Monikielisyys ja kattavuus

Qwen3 tukee yli 119 kieltä ja murretta, mukaan lukien:

• Indoeurooppalaiset kielet

• Sinotiibetiläiset kielet

• Afroaasialaiset kielet

• Austronesialaiset kielet

• Dravidakielet

Qwen3-Coder erikoismallit

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct on huippuluokan koodausmalli:

• 480 miljardia parametria (35 miljardia aktiivisia)

• 256K tokenin natiivikonteksti, laajennettavissa miljoonaan

• Tukee yli 20 ohjelmointikieltä

• Repository-tason koodin ymmärrys

Käytännön sovellukset

Qwen-mallit ovat saaneet laajaa käyttöä:

• 130 000+ johdannaismallia HuggingFacessa

• 40+ miljoonaa latausta

• Apache 2.0 -lisenssi mahdollistaa kaupallisen käytön

4. DeepSeek-R1 ja DeepSeek-V3

Vallankumouksellinen RLHF-koulutus

DeepSeek-R1 on ensimmäinen avoin malli, joka on koulutettu puhtaasti vahvistusoppimisella:

• Pure RL -koulutus: Ei esiviritystä (SFT), vain vahvistusoppiminen

• GRPO-algoritmi: Group Relative Policy Optimization

• Näkyvä päättely: Kaikki päättelyvaiheet <think>-tageissa

DeepSeek-V3:n tehokkuusinnovaatiot

DeepSeek-V3 (671 miljardia parametria, 37 miljardia aktiivisia) saavutettiin vain $5,6 miljoonan koulutuskustannuksilla:

• FP8-koulutus: Ensimmäinen suuren mittakaavan FP8-validointi

• MLA-arkkitehtuuri: 10× vähennys KV-välimuistivaatimuksissa

• Auxiliary-Loss-Free Load Balancing: Uusi kuormantasausmenetelmä

Suorituskyky ja kilpailuetu

DeepSeek-mallit kilpailevat suoraan OpenAI:n o1-mallin kanssa:

• AIME 2024: 79,8% (o1: 79,2%)

• MATH-500: 97,3% (o1: 96,4%)

• Codeforces: 2029 rating (96,3 prosenttipiste)

• Hinta: $2,19/miljoona tokenia vs o1:n $60 (96% säästö)

5. Wu Dao 3.0 (BAAI)

Modulaarinen malliperhekonsepti

Wu Dao 3.0 edustaa strategista käännettä massiivisesta Wu Dao 2.0:sta (1,75 biljoonaa parametria) kohti käytännöllisempää modulaarista lähestymistapaa:

Aquila-malliperheen osat:

• AquilaChat: Keskustelutekoäly (7B ja 33B parametria)

• EVA: Visuaalinen perusmalli (1 miljardi parametria)

• AquilaCode: Koodin generointi eri kielille

EVA-vision malli

EVA on ensimmäinen avoimen lähdekoodin miljardin parametrin vision perusmalli:

• ImageNet-1K: 89,6% top-1 tarkkuus

• Objektintunnistus: 64,2% AP COCO 2017:ssä

• Zero-shot: 78,5% ImageNet-1K tarkkuus EVA-CLIPillä

FlagOpen-ekosysteemi

FlagOpen toimii "suurten mallien Linuxina":

• FlagScale: Skaalautuva koulutustyökalupakki

• FlagEmbedding: Edistyneet upotusmallit (BGE-M3 tukee 100+ kieltä)

• FlagEval: Kattava arviointijärjestelmä 800+ mallille

6. Manus ja OpenManus

Autonomisten agenttien läpimurto

Manus (Monica AI) julkaistiin maaliskuussa 2025 maailman ensimmäisenä yleiskäyttöisenä autonomisena AI-agenttina:

• Multi-agentti arkkitehtuuri: Erikoistuneet osa-agentit eri tehtäville

• CodeAct-paradigma: Python-koodi universaalina toimintamekanismina

• 29+ työkalua: Web-selailu, koodin suoritus, API-integraatiot

OpenManus-yhteisöversio

OpenManus syntyi 3 tunnissa Manuksen julkaisun jälkeen:

• Avoin toteutus: Docker, Python, JavaScript-pohjainen

• 23K+ GitHub-tähteä: Aktiivinen yhteisökehitys

• Useita variantteja: henryalps/OpenManus, FoundationAgents/OpenManus

Käytännön sovellukset

Manus/OpenManus mahdollistaa:

• Itsenäisen tehtävien suorittamisen alusta loppuun

• Asynkronisen työskentelyn käyttäjän ollessa offline

• Sovellusten julkaisun ja web-palveluiden käynnistämisen

• Monivaiheisen päättelyn ja ongelmanratkaisun

• 7. Doubao 1.5 Pro (ByteDance)

7. Doubao 1.5 Pro (ByteDance)

Looginen päättely ja pitkä konteksti

Doubao 1.5 Pro edustaa ByteDancen huippuosaamista:

• Deep Thinking Mode: Vastaa OpenAI:n GPT-4o:ta monimutkaisissa tehtävissä

• 1M+ tokenin konteksti: Saatavilla 32K, 128K ja 256K variantteina

• MoE-tehokkuus: 20B aktiivista parametria = 140B tiheän mallin suorituskyky

Ekosysteemi-integraatio

Doubao on integroitu laajasti ByteDancen tuotteisiin:

• 300 miljoonaa laitetta (älypuhelimet, PC:t, älypäätteet)

• Kumppanuudet 80% kiinalaisista automerkeistä

• Kiinan suosituin kuluttaja-AI-chatbot

Kustannustehokkuus

Doubao tarjoaa poikkeuksellista hinta-laatusuhdetta:

• 50× halvempi kuin OpenAI:n o1

• 5× halvempi kuin DeepSeek

• ¥0,8/$0,11 per miljoona syöttötokenia

8. "Kuusi tiikeriä" - Kiinan AI-startup-ekosysteemi

Yritykset ja niiden erikoisalueet

Baichuan Intelligence:

• Baichuan-2 sarja (7B, 13B parametria)

• 2,6 biljoonaa koulutustokenia

• Vahva avoimen lähdekoodin sitoutuminen

Stepfun:

• Step-2: Biljoonan parametrin MoE

• Ultra-pitkä konteksti (256K tokenia)

• AGI-kehitykseen keskittyminen

Minimax:

• abab 7: MoE + Linear Attention

• Video-01, Speech-02, Music-01 multimodaaliset kyvyt

• 11M+ kuukausittaista käyttäjää kuluttajatuotteissa

01.AI (Yi-mallit):

• Yi-34B: #1 HuggingFacessa esikoulutetuille malleille

• Yi-Lightning: 14¢ vs GPT o1-minin 26¢ per miljoona tokenia

• Yi-Coder: 52 ohjelmointikielen tuki

Moonshot AI:

• 2 miljoonan merkin konteksti-ikkuna

• Erikoistunut yritys- ja ammattisovelluksiin

• $3,3 miljardin arvostus

Zhipu AI:

• Akateeminen tausta (Tsinghua-yliopisto)

• Kattava malliperhee tutkimuksesta tuotantoon

• Vahvat multimodaaliset kyvyt

Vertaileva analyysi mallien välillä

Suorituskykymittarit

Matematiikka (MATH-500):

1. DeepSeek R1: 97,3%

2. GLM-4.5: 98,2%

3. Qwen 2.5: 94,5% (GPT-4o: 74,6%, Claude 3.5: 78,3%)

Koodaus (HumanEval):

1. DeepSeek R1: 92,7%

2. Qwen 2.5-Max: 92,7%

3. DeepSeek V3: 88,9% (GPT-4o: 90,1%, Claude 3.5: 64%)

Kiinankielinen arviointi (C-Eval):

1. Qwen 2.5: 89,5%

2. ChatGLM-4: 85,2%

3. DeepSeek V3: 84,0% (GPT-4: 68,7%, Claude 3: 60,4%)

Kustannustehokkuus

Käyttösuositukset eri tarkoituksiin

Matemaattinen päättely ja tieteellinen laskenta

Suositus: DeepSeek R1 tai GLM-4.5

• Erinomainen suorituskyky MATH- ja AIME-testeissä

• Läpinäkyvä päättelyketju

• Kustannustehokas

Ohjelmointikehitys ja koodin generointi

Suositus: Qwen3-Coder tai DeepSeek R1

• Repository-tason koodin ymmärrys

• Tuki useille ohjelmointikielille

• Erinomainen debuggaus-kyky

Kiinankielinen sisällöntuotanto

Suositus: ChatGLM-4 tai Qwen3

• Natiivi kiinankielinen ymmärrys

• Kulttuurinen konteksti

• Laaja kielituki

Pitkien dokumenttien käsittely

Suositus: ChatGLM-4 (1M konteksti) tai Doubao 1.5 Pro

• Miljoonan tokenin konteksti-ikkunat

• Tehokas muistinhallinta

• Nopea päättely

Autonomiset agentit ja työkaluintegraatio

Suositus: Manus/OpenManus tai GLM-4.5

• Natiivi työkaluintegraatio

• Itsenäinen tehtävien suoritus

• Multi-agentti koordinaatio

Yrityskäyttö ja API-integraatiot

Suositus: Qwen-sarja tai Doubao 1.5 Pro

• Laaja ekosysteemituki

• Kilpailukykyinen hinnoittelu

• Luotettava SLA

Avoimen lähdekoodin kehitys

Suositus: DeepSeek-mallit tai Qwen-sarja

• MIT/Apache 2.0 -lisenssit

• Täysi muokattavuus

• Aktiivinen yhteisö

Multimodaaliset sovellukset

Suositus: Wu Dao 3.0 (EVA) tai Minimax abab-sarja

• Teksti-kuva-video-integraatio

• Musiikki ja ääni

• Kattava modaliteettituki

Tulevaisuuden näkymät

Teknologiset trendit 2025-2026

Arkkitehtuuriinnovaatiot: Kiinalaiset mallit johtavat MoE-arkkitehtuurien kehitystä, mahdollistaen suurempia malleja pienemmillä resursseilla. FP8-koulutus ja muut tehokkuusinnovaatiot leviävät laajemmin.

Kustannuskehitys: API-hinnat jatkavat laskuaan. Ennuste: 90% kustannuslasku seuraavan 12 kuukauden aikana, mikä demokratisoi AI:n käyttöä globaalisti.

Avoimen lähdekoodin dominanssi: Kiinalaiset yritykset jatkavat aggressiivista avoimen lähdekoodin strategiaa, haastaen suljettujen mallien liiketoimintamallit.

Geopoliittiset vaikutukset

Teknologinen pariteetti: Kiinalaiset mallit ovat saavuttaneet länsimaisen tason useimmissa metriikassa, päättäen Yhdysvaltojen AI-dominanssin aikakauden.

Uudet markkinat: Kiinalaiset mallit valtaavat nopeasti kehittyviä markkinoita Aasiassa, Afrikassa ja Latinalaisessa Amerikassa kustannustehokkuudellaan.

Standardien kehitys: Kiina osallistuu aktiivisesti kansainvälisten AI-standardien kehittämiseen, vaikuttaen tulevaisuuden teknologiavalintoihin.

Käytännön vaikutukset suomalaisille käyttäjille

Mahdollisuudet:

• Huomattavasti edullisemmat AI-palvelut

• Laajempi valikoima erikoistuneita malleja

• Täysi kontrolli avoimen lähdekoodin kautta

Haasteet:

• Dokumentaatio pääosin englanniksi/kiinaksi

• Tietosuoja- ja sääntelykysymykset

• Ekosysteemituen kehittymättömyys

Suositukset:

1. Kokeile ensin avoimen lähdekoodin malleja (DeepSeek, Qwen)

2. Vertaa kustannuksia nykyisiin ratkaisuihin

3. Harkitse hybridiratkaisuja eri tehtäviin

4. Seuraa aktiivisesti kehitystä

Tietoturva ja datan käyttöön liittyvät haasteet

Keskeisimmät turvallisuusriskit

Kiinalaisten AI-mallien käyttöön liittyy merkittäviä tietoturva- ja yksityisyydensuojariskejä, jotka on syytä ymmärtää ennen niiden käyttöönottoa. Nämä riskit voidaan jakaa viiteen pääkategoriaan:

1. Datan tallennus ja Kiinan lainsäädäntö

Kaikki kiinalaisten AI-mallien keräämä data tallennetaan Kiinaan, missä se on Kiinan lakien alaista. Kiinan kansallisen turvallisuuden lait velvoittavat yrityksiä jakamaan dataa viranomaisten kanssa ilman oikeudellista prosessia. Tämä tarkoittaa käytännössä:

Tilaa AI-Sanomien Plus-jäsenyys niin näet loput sisällöstä