Скидка 50% на бесплатную модель: как Яндекс продаёт open source с наценкой
На днях Yandex B2B Tech объявил: в AI Studio теперь можно создавать ИИ-агентов на базе DeepSeek-V3.2. Добавили два новых типа токенов, обновили тарификацию, запустили рекламу.
На баннерах в РСЯ (видел на сайте погоды, серьёзно): "Скидка 50% на Qwen3 и Gemma3".
Qwen3 и Gemma3 - open source модели с открытым кодом. Их можно скачать и запустить бесплатно. Яндекс предлагает скидку 50% на то, что стоит ноль.
Давайте разберёмся, что происходит.
Почему Яндексу понадобился DeepSeek
У Яндекса есть собственная модель. Alice AI LLM (бывший YandexGPT). Её годами развивали, встраивали в Алису, продвигали как "отечественный ИИ".
Откройте любой международный лидерборд: LMArena, бенчмарки от Epoch AI и Scale AI. В топе: Claude Opus 4.6, GPT-5.2, Gemini 3 Pro, DeepSeek V3.2, Qwen 3.5.
Alice AI в этих рейтингах нет. Ни в категории A, ни в B, ни в C. Яндекс не участвует в международных бенчмарках. Публикует только внутренние тесты, сравнивая модель с собой прошлой.
Что показывают даже их собственные тесты? Alice AI побеждает DeepSeek V3.1 в 50% случаев. Вничью. При этом V3.1 на момент сравнения была в четвёртом десятке на LMArena. Сейчас актуальная V3.2 ещё сильнее. А в математике и программировании Alice AI проигрывает DeepSeek - по данным самого Яндекса.
Я спросил у Alice AI: "Можешь зайти на сайт?" Ответ: "К сожалению, у меня нет доступа к браузеру или интернету в режиме реального времени." Базовая функциональность, которую Claude, GPT, Gemini и DeepSeek имеют давно.
Теперь понятно, зачем Яндексу DeepSeek. Своя модель не тянет. Признать это публично нельзя. Проще тихо добавить чужую модель и продавать доступ к ней.
Сколько стоит "бесплатное" через Яндекс
DeepSeek напрямую через API: исходящие токены $0.42 за миллион. Примерно 40 рублей. Входящие с кешем в 10 раз дешевле.
Яндекс предлагает ту же модель, но с другой арифметикой. Вместо токенов - юниты (чтобы сложнее было сравнивать). Четыре типа тарификации с 3 марта: входящие токены, кешированные токены, токены инструментов, исходящие токены. Каждый тип - своя цена.
Qwen3 235B у Яндекса: 0.50₽ за 1000 токенов в синхронном режиме. В пакетном режиме - 6.10₽ за 1000 токенов. Для сравнения: тот же Qwen через Alibaba Cloud напрямую стоит в разы дешевле.
Плюс интерфейс: Agent Atelier, Model Gallery, AI Search, MCP Hub, Workflows, Responses API. Шесть сущностей, в которых нужно разобраться, прежде чем задать первый вопрос.
Парадокс платформы
Для разработчика, который умеет работать с API, Яндекс не нужен. Он подключит DeepSeek или Qwen напрямую, дешевле и без прослойки.
Для бизнес-пользователя, который не знает что такое API, Яндекс тоже не поможет. AI Studio - платформа для разработчиков. Там нет кнопки "сделай мне сайт". Там конструктор агентов с настройкой инструментов и интеграций.
Те, кому Яндекс нужен, могут обойтись без него. А те, кто не может обойтись без него, не смогут в нём разобраться.
Для кого это имеет смысл
Для enterprise. Банк, госкорпорация, промышленная компания. Безопасный канал, работа внутри корпоративной сети, без логирования запросов. Сертификация, SLA, договор с российским юрлицом. За это разумно платить наценку.
Но маркетинг Яндекса направлен не на enterprise. Баннеры на сайте погоды, скидки 50% на open source модели, статьи на VC. Это попытка привлечь широкую аудиторию, которой AI Studio не подходит.
Что это значит для рынка
Яндекс переходит из роли создателя LLM в роль реселлера. Это не плохо само по себе - больше людей в России получат доступ к сильным моделям через рублёвую оплату и российское юрлицо. Инфраструктура нужна.
Но называть это "отечественным ИИ" уже не стоит. Когда ваш главный продукт - перепродажа китайской модели со скидкой, вы дистрибьютор, а не разработчик.
Комментарии на VC к новости об AI Studio и ИИ-агенте для Android говорят сами за себя:
"Купи в Китае дёшево, продай в РФ дорого."
"Зачем прокладка в виде Яндекса?"
"Кто-то реально настолько доверяет Яндексу, что готов дать под управление свой смартфон?"
Рынок всё видит.
Я занимаюсь разработкой 20 лет. Руководил командой из 28 разработчиков. Сейчас строю ИИ-платформу VibePilot на тех же моделях DeepSeek и Qwen, только напрямую. Без прослойки, без юнитов, без Agent Atelier. Пользователь описывает задачу - ИИ-агенты делают результат. Не инфраструктуру продаём, а готовые решения.