- Открытые модели занимают около 30% трафика и усилили влияние за счёт китайских разработок.
- Сегмент средних моделей (15-70 млрд параметров) демонстрирует значительный рост на фоне снижения доли маленьких моделей.
- Программирование стало доминирующим сценарием использования LLM, увеличив свою долю с 11% до более 50% всех токенов.
Команда OpenRouter опубликовала масштабное исследование о применении больших языковых моделей (LLM), основанное на анализе 100 триллионов токенов живого трафика через свою платформу. В обзоре учтено более 300 моделей от 60+ провайдеров, охватывающих миллионы пользователей до ноября 2025 года.
Одним из ключевых выводов экспертов стало твёрдое закрепление открытого исходного кода (Open Source, OSS) на уровне около 30% от общего трафика. Особое ускорение было продемонстрировано китайскими OSS-моделями, такими как DeepSeek, Qwen и Kimi, которые зафиксировали скачок с 1-2% до 30% в отдельные недели, сохраняя среднюю долю примерно в 13%.
В то время как количество маленьких моделей продолжает расти, их активность падает. Фокус смещается на так называемый средний класс моделей с параметрами от 15 до 70 миллиардов. Такими являются, например, Qwen2.5 Coder 32B, Mistral Small 3 и GPT-OSS 20B, которые демонстрируют заметный рост использования.
Исследование также выделяет главные сценарии применения открытых моделей — ролевые игры (roleplay) и программирование. Roleplay составляет более половины трафика для OSS-моделей, включая игровые сюжеты, персонажей и «длинные» диалоги. В китайском сегменте акцент смещается в сторону программирования и технологий, на которые приходится около 39% нагрузки.
Технологии reasoning (логического вывода) получили широкое распространение — сейчас они обслуживают более половины всех токенов. Наблюдается активный рост запросов с вызовом дополнительных инструментов (tool-calling) и появление специализированных моделей под агентские задачи. При этом средняя длина запросов увеличилась с 1,5 тыс. до более 6 тыс. токенов, а размер ответов утроился.
Особо примечателен стремительный рост роли программирования как ключевого сценария взаимодействия с LLM. В начале 2025 года программирование занимало примерно 11% трафика, а в последние недели доля превысила 50%. Среди лидеров — Claude с долей свыше 60%, за ним следует Google с 15% и OpenAI, чья доля выросла до 8%. Open Source-проекты (Qwen, Mistral, DeepSeek и другие) также активно расширяют своё присутствие в этом сегменте.
Географически рынок трафика распределён так: Северная Америка — 47%, Азия — примерно 29% (с резким ростом с 13% за период исследования), Европа — около 21%. По языковому признаку преобладает английский (около 83%), за которым следуют китайский, русский и испанский.
Что касается ценовой чувствительности, рынок демонстрирует слабую зависимость от стоимости моделей. Дорогие решения, например Claude Sonnet (около $2 за миллион токенов), сохраняют высокий объём использования, тогда как дешёвые модели как Gemini Flash и DeepSeek V3 (менее $0,4) также востребованы. Ультрадорогие GPT-4/5 Pro (до $35) применяются для специализированных задач, а сверхдешёвые OSS-модели (около $0,03–0,05) остаются нишевыми. Ключевую роль играют качество, стабильность и интеграции, а не цена как таковая.
Наконец, исследователи отмечают феномен «Glass Slipper», когда модель, удачно решившая конкретную задачу, надолго удерживает пользователей, становясь «фундаментальной» в их работе. Примерами таких успешных моделей являются Claude 4 Sonnet и Gemini 2.5 Pro, с коэффициентом удержания около 40% спустя пять месяцев. Модели без ясной «точки опоры» показывают менее стабильные результаты.
Таким образом, исследование OpenRouter иллюстрирует динамичное развитие LLM: рост влияния открытого ПО, смену доминантных размеров моделей, усиление роли программирования и развитие сложных агентных сценариев. Эти тренды указывают на постоянное углубление интеграции ИИ в профессиональные и развлекательные сферы при важности качества и прикладной ценности решений.
