State of AI 2025: Агенты, ролплей и китайская экспансия Полистал огромный отчет OpenRouter «State of AI 2025», построенный на анализе 100 триллионов токенов. Это по факту самая репрезентативная статистика по реальному использованию нейросетей, так как OpenRouter — это хаб, через который разработчики и юзеры гоняют трафик к сотням разных моделей. Ниже наиболее любопытные паттерны поведения людей и машин. 1. Половина Open Source — ролевые игры Пока инвесторы рассказывают про автоматизацию энтерпрайза, жиза выглядит чуть иначе. Более 50% всего трафика опенсорсных моделейприходится на категорию «Roleplay» (мы с вами понимаем, что это такой эвфемизм для NSFW). Люди используют Llama и её производные не для того, чтобы саммаризировать встречи, а чтобы отыгрывать сценарии с виртуальными персонажами. Это объясняет, почему в топах так часто висят модели с тегами «uncensored». Сектор развлечений и цифрового эскапизма потребляет вычислительные мощности наравне с серьезным бизнесом. 2. Эффект постоянства Данные показывают: мы не меняем модели по первому зову. Мы с вами оказались верными и постоянными. Пользователи «прикипают» к той модели, которая первой успешно решила их специфическую сложную задачу. Даже если позже выходят более мощные или дешевые аналоги, миграция минимальна. Это создает инерцию: «основополагающие когорты» (foundational cohorts) остаются с моделью годами. Например, те, кто начал использовать Claude 3.5 Sonnet для кодинга в момент его пика, неохотно переходят на новинки, потому что их пайплайны и привычки уже «зацементированы». 3. Китай переходит от болтовни к коду Неудивительно, но если раньше китайские модели (Qwen, DeepSeek) использовались в основном для чатов и ролплея, то во второй половине 2025 года произошел сдвиг. Теперь 39% трафика китайских OSS-моделей — это программирование и технические задачи. DeepSeek потерял монополию в сегменте китайского опенсорса. Рынок фрагментировался: Qwen, MiniMax и Moonshot откусили огромные куски. Это больше не театр одного актера. Что, кстати, говорит об уровне развития китайского ИИ и его перспективах, более чем серьезных. 4. Reasoning стал дефолтом Модели-рассуждатели больше не ниша. Более 50% всех токенов теперь проходят через reasoning-модели. Это изменило саму структуру запросов. Промпты стали в 4 раза длиннее по сравнению с началом 2024 года. Мы перестали задавать короткие вопросы («кто президент Уругвая?») и начали загружать в контекст куски кода, документы и логи, требуя от нейросети аналитической работы, а не просто генерации текста. 5. Средний класс побеждает Эра маленьких моделей (<15B параметров) уходит. Несмотря на хайп вокруг запуска локальных моделей на телефонах, статистика показывает падение их использования. Рынок консолидируется вокруг «средних» моделей (15B-70B), которые предлагают баланс между ценой и качеством, и огромных моделей (>70B) для сложных задач. Мелочь остается уделом энтузиастов, а реальная работа требует мозгов побольше. 6. ИИ-агенты и тул-юз Пошел резкий рост использования инструментов (Tool Use) и мульти-шаговых цепочек. Это маркер того, что люди перестают использовать чат-боты в режиме «вопрос-ответ» и начинают встраивать их в агентные цепочки, где модель сама вызывает внешние API. ❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️ / Не запрещена в РФ