Инструменты разработчика Исследования Создание видео 12.03.2026 чтения обновлено 29.09.2026

Runpod раскрыл правду: какие AI-модели реально используют разработчики

Данные GPU-платформы показывают неожиданную картину: Qwen обогнал Llama, а Llama 4 почти никто не использует. Реальность AI далека от хайпа.

Андрей Сарапулов редактор

Runpod раскрыл правду: какие AI-модели реально используют разработчики

Все говорят о буме агентных AI-сервисов, которые якобы революционизируют каждую отрасль. Политики, евангелисты AI и руководители компаний наперебой повторяют эту мантру. Но что происходит на самом деле?

Компания Runpod, которая предоставляет GPU-инфраструктуру для AI-проектов, решила посмотреть на цифры. И картина получилась любопытная - реальность заметно отличается от публичного нарратива.

У Runpod есть уникальная позиция для наблюдений: платформа обслуживает более 500 тысяч разработчиков по всему миру, предоставляя им GPU-мощности по требованию. Компания видит, какие модели реально разворачиваются в продакшене, для чего их используют и на каком железе запускают.

Qwen обогнал Llama - и это сюрприз

Главная находка отчета: самой популярной self-hosted LLM стал Qwen от Alibaba Cloud, а не Llama от Meta. Это семейство открытых моделей с продвинутыми возможностями рассуждений, работающих одновременно с текстом, аудио и изображениями.

Еще более показательно: Llama 4 практически никто не использует. Несмотря на шумиху вокруг запуска, экосистема не спешит мигрировать. Разработчики оптимизируют под соотношение производительности и цены, задержки, совместимость и возможности файн-тюнинга - а не под громкие анонсы.

Qwen явно проигрывает Llama в медийном присутствии - Meta умеет продвигать свои модели в бенчмарках, твиттер-тредах и презентациях на конференциях. Но реальное использование рассказывает другую историю.

Видео-генерация: оптимизация важнее создания

Еще один интересный момент касается AI-видео. Сервисы вроде Synthesia, Runway и CraftStory обещают создавать кинематографичные ролики за минуты. Звучит впечатляюще, но данные показывают нюанс.

Задачи по апскейлингу видео превосходят генерацию примерно два к одному. Команды не ставят все на один дорогой рендер - вместо этого они быстро генерируют черновики в низком разрешении, выбирают лучшие варианты и только потом выделяют вычислительные ресурсы на улучшение качества.

Проще говоря, оптимизация съедает больше GPU-времени, чем само создание контента.

ComfyUI стал стандартом для изображений

Для работы с изображениями ComfyUI превратился в де-факто стандарт, обеспечивая более двух третей всех эндпоинтов генерации. Его нодовый подход победил простые text-to-image запросы - экосистема сместилась в сторону модульных, настраиваемых пайплайнов.

Совет от Runpod разработчикам прост: если вы строите воркфлоу для генерации изображений, экспертиза в ComfyUI становится необходимостью.

Почти две трети организаций, использующих инфраструктуру Runpod, работают в индустриях за пределами чистых AI-сервисов. Лидируют HealthTech и FinTech - что, в общем-то, логично.

Итоговая картина менее глянцевая, чем поток обещаний об easy-to-deploy AI-сервисах в один клик. Реальные паттерны использования AI в продакшене концентрируются вокруг производительности, эффективности и контроля над воркфлоу. Прагматизм побеждает хайп.

Instagram*, Facebook*, Meta* и другие сервисы компании Meta Platforms Inc. запрещены на территории Российской Федерации.

* Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ.