С апреля 2025 года по апрель 2026 крупные лаборатории выпустили больше шестидесяти значимых релизов фронтирных моделей. Если выложить их на одну временну́ю шкалу, картинка превращается в кашу: подписи перекрывают друг друга, релизы одной недели читаются как один релиз, а смысл происходящего теряется. Если разнести в трёхмерную плоскость — дата релиза по одной оси, номер внутри линейки по второй, отдельная линейка моделей по третьей, — картина становится прозрачной.
Главное наблюдение — не число релизов и не темп. Главное — состав. У каждого крупного вендора теперь не одна линейка, а портфель параллельных. Anthropic ведёт три: Opus как тяжёлая флагманская, Sonnet как сбалансированная средняя, Haiku как быстрая лёгкая. OpenAI держит две: GPT как универсальная и Codex как кодинг-специализация. Google распределил Gemini на Pro, Flash и Live с компьютер-юзом. xAI разделил Grok на основную и быструю. DeepSeek ведёт Mainline и отдельную Reasoning-ветку. Qwen — Mainline и Coder. Moonshot держит K2-семейство в нескольких вариантах. Baidu идёт одной линией ERNIE, но с большими шагами по версиям.
Эта структура — не случайная. Это рыночный ответ на то, что у фронтира кончилась одна развилка. До 2024 года крупная лаборатория выкатывала одну модель и занимала ею место «лучшая на сегодня». Покупатель смотрел на бенчмарки, выбирал в каждый момент времени одну. С 2025 года так больше не работает: одна задача требует тяжёлой модели с глубоким ризонингом и стоимости в сотни долларов за миллион токенов; вторая — мгновенного ответа за центы; третья — кодинг-агента; четвёртая — управления окном браузера. Одна модель эти задачи не закрывает, и попытка её сделать универсальной упирается в exponentially растущие требования к мощностям.
Историческая параллель измеримая. Смартфонный рынок 2010–2015 годов прошёл ровно эту стадию. До iPhone 4 у Apple была одна модель в год, у Samsung Galaxy — одна основная с вариантами по памяти. К 2015-му у Apple появились iPhone, iPhone Plus, iPad, iPad Pro, iPad mini; у Samsung — линейки S, Note, A, J. Покупатель выбирал не «лучший смартфон» — он выбирал место в портфеле под собственное использование. Производитель удержал маржу, потому что мог продать четыре устройства одной семье. Через двенадцать-восемнадцать месяцев тоже самое мы увидим в корпоративных контрактах на ИИ: подписки будут продаваться не по одной модели, а пакетами линеек.
На графике видно несколько отдельных закономерностей. Anthropic работает как часы: пять релизов Opus за год равными интервалами по 70–90 дней. OpenAI делает большие квартальные шаги: GPT-5 в августе, 5.1 в ноябре, 5.2 в декабре, 5.4 в марте, 5.5 в апреле — почти ровный квартал между основными скачками. Google действует более рваным графиком, с разной частотой по линейкам: Pro идёт стабильно, Flash чаще из-за скорости итераций, Live раньше остальных тестирует новый формат интерфейса. Китайские лаборатории кучнее: DeepSeek сделал три релиза подряд в сентябре, потом большая пауза до декабря и большой скачок в апреле к V4. Qwen работает в режиме «один большой шаг — и заметная пауза». ERNIE Baidu — самый редкий ритм, заметные релизы только три за год.
Российский слой здесь не периферийный. Сбер, Яндекс и МТС идут пока одной линейкой каждая, без явного разделения портфеля по задачам. В ближайшие двенадцать месяцев это либо сменится — и крупный российский игрок выкатит вторую и третью линейку (под кодинг, под агентов, под низкую задержку), — либо российский фронтир останется одноуровневым на фоне глобального многоуровневого. Первый сценарий требует серьёзных инвестиций в мощности; второй превращает локальную модель в один из обычных компонентов корпоративного контура, без фронтирной премии. Какой реализуется, в значительной степени определит экономику отрасли в России к 2027 году.
Что смотреть в графике руками. Покрутите его — рамкой по горизонтали разнесите линейки по глубине, и увидите, как Anthropic Opus выстроен ровной диагональю, а DeepSeek Mainline собирает плотный кластер на сентябре с длинной паузой до апреля. Выключайте линейки по очереди в легенде справа — становится видно, как сильно меняется плотность по периодам, когда отключаешь самых частых релизеров вроде Anthropic или OpenAI. Наводитесь на точки — полные названия моделей и даты релизов выводятся в подсказке.
P.S. Цифры по официальным релизам, заметным обновлениям и preview-анонсам собраны на основе публичных объявлений лабораторий и отраслевых обзоров. Где-то даты могут расходиться с тем, как линейки маркируются у разных вендоров — учтена основная вышедшая версия. Микроварианты и research-preview-ветки не включены, чтобы график оставался читаемым. Через двенадцать месяцев планируем повторить упражнение и сверить, какие линейки исчезли, какие появились, и кто из новичков занял заметное место на сетке.
