Китайские ИИ-модели в российской компании: можно ли?

Два способа использовать китайскую модель

Владельцы и ИТ-директора спрашивают: можно ли ставить Qwen, DeepSeek и GLM в компании и не прилетит ли за это. Ответ зависит от способа использования.

Способ первый: открытые веса. Вы скачиваете файлы модели с Hugging Face и запускаете их на своём железе или на арендованном российском сервере. Запрос доходит до модели внутри вашего контура, китайская компания о нём не знает.

Способ второй: облачный API. Вы получаете ключ у китайского провайдера и отправляете запросы на его серверы. Быстрее и проще, но каждый запрос уезжает за границу.

Лицензия на коммерческое использование

Слово «открытая» в описании модели ничего не гарантирует. Условия лежат в карточке на Hugging Face и в файле LICENSE рядом, у каждой модели свои. Вот что написано в карточках на дату статьи.

Qwen3-32B: Apache-2.0, коммерческое использование разрешено. Qwen2.5-72B-Instruct: собственная лицензия Qwen. Если у вашего продукта больше 100 миллионов активных пользователей в месяц, нужно запрашивать лицензию у Alibaba Cloud. Для обычной компании порог недостижим.

DeepSeek-R1: MIT, карточка прямо пишет, что коммерческое использование и производные работы разрешены. У DeepSeek-V3 код под MIT, а веса под отдельной лицензией на модель. Она допускает коммерческое использование, но в приложении перечислены запрещённые применения, среди них военные задачи и полностью автоматические решения, ущемляющие права человека. GLM-4.5: MIT, в карточке указано, что модель можно использовать коммерчески.

Дистиллированные версии DeepSeek-R1 на базе Qwen или Llama сохраняют лицензию исходной модели, об этом предупреждает сама карточка. Слои лицензии я разбирал в статье про лицензии открытых моделей.

Куда уходят данные и что говорит 152-ФЗ

С открытыми весами на сервере в России данные никуда не уходят. Защита персональных данных остаётся вашей задачей как оператора, но трансграничной передачи нет.

С облачным API по-другому. В политике конфиденциальности DeepSeek написано, что данные собираются и хранятся в Китае и используются для обучения моделей. У Alibaba Cloud в документации Model Studio данные остаются в выбранном регионе, но среди регионов, в том числе Сингапура, США, Китая и Германии, российского нет.

Для оператора здесь две нормы закона 152-ФЗ. Часть 5 статьи 18 не допускает запись, систематизацию, накопление и хранение персональных данных граждан РФ в базах за пределами России, с исключениями, которые перечислены в самой норме. Статья 12 требует до начала трансграничной передачи уведомить Роскомнадзор, а он в ряде случаев вправе передачу запретить или ограничить. Подробнее: локализация баз данных. Если в запросы уходит история переписки с клиентами, юрист должен ответить, не становится ли она у провайдера такой базой.

Какие ещё есть риски

Доступность. Условия, цены и способы оплаты внешнего API могут измениться. У локальной модели этого риска нет, файлы лежат у вас.

Санкционные и репутационные. Проверьте, нет ли в договорах с банком или заказчиком запрета на иностранных обработчиков. Для компаний с госзаказчиками такое встречается.

Безопасность. Запускайте веса через проверенные средства вроде vLLM или Ollama. Параметр trust_remote_code исполняет Python-код из репозитория модели, включайте его только после чтения этого кода. И прогоните модель на своих вопросах: у неё могут быть отказы и смещения, которых нет в чужих тестах.

Когда лучше российские модели

GigaChat и YandexGPT беру, когда в запросах персональные данные и нужен договор в российской юрисдикции, а железа под свою модель нет. Уведомлять Роскомнадзор о трансграничной передаче не нужно. Два сервиса я сравнивал в статье про YandexGPT и GigaChat. Где физически хранятся данные и как провайдер их использует, смотрите в условиях конкретного сервиса.

Китайские открытые модели хороши, когда нужен локальный запуск, перевод и код. Для переписки с китайскими поставщиками это видно по моделям-переводчикам Bilibili. Подбор под железо и русский язык разобран в статье про выбор локального LLM, сравнение с облаком в материале про локальный LLM и облако.

Моя позиция

Персональные данные клиентов и сотрудников я не отправляю в китайские облачные API. Беру для них открытые веса на российском сервере или российское облако с договором.

Для данных без персональных сведений, вроде публичных текстов, черновиков карточек товаров или анализа открытого кода, китайский API вполне рабочий выбор: секретов в запросе нет, терять нечего. Рейтингов и процентов качества я не привожу, потому что на вашей задаче результат может отличаться от чужих тестов. Сначала проверка на ваших данных.

Обходить региональные блокировки и ограничения оплаты я не помогаю и не советую. Если сервис недоступен из России легально, строить на нём бизнес-процесс нельзя.

Что проверить перед внедрением

1. Лицензия в карточке именно этой модели и этого размера, плюс файл LICENSE.

2. Есть ли в запросах персональные данные. Если есть, зарубежный API идёт только через юриста.

3. Где провайдер хранит данные и использует ли их для обучения.

4. Нужно ли уведомление по статье 12 и что написано в договорах с заказчиками.

5. Что вы будете делать, если доступ к сервису пропадёт.

6. Результат теста на ваших реальных вопросах и документах.

7. Откуда скачаны веса и какой код запускается вместе с ними.

Ограничения этой статьи

Я не юрист. Нормы 152-ФЗ даны по тексту на consultant.ru, но применять их к вашей ситуации должен юрист, который видит договоры и процессы. Лицензии и политики провайдеров меняются, поэтому сверяйте карточку модели в день внедрения. Санкционные ограничения конкретных провайдеров в статье не разбираются.

Как я помогаю

Подбираю модель под задачу и данные, разворачиваю её на вашем или арендованном российском сервере, настраиваю ИИ-агента под ваши процессы и документирую, где что хранится, чтобы схему можно было показать юристу. Подробности на странице ИИ-агенты под ключ.

Частые вопросы

Можно ли запускать Qwen или DeepSeek на своём сервере в России?

Да, если лицензия выбранной версии это допускает. У Qwen3-32B Apache-2.0, у DeepSeek-R1 и GLM-4.5 MIT. Смотрите карточку именно той модели, которую берёте.

Нужно ли уведомлять Роскомнадзор, если я пользуюсь китайским API?

Если в запросы попадают персональные данные, это трансграничная передача по статье 12 152-ФЗ, и уведомление подают до её начала. Без персональных данных статья 12 не применяется, но проверьте договоры с заказчиками.

Безопаснее ли открытые веса, чем облако?

Для данных да, они остаются у вас. Зато защита сервера, доступы и логи становятся вашей задачей.

Коротко о главном

Китайские модели можно использовать в российской компании, если разделять два способа. Открытые веса на своём сервере подходят для задач с персональными данными, облачный API китайской компании подходит для данных без них. Лицензию смотрят в карточке каждой модели, а GigaChat и YandexGPT удобны, когда нужен договор в российской юрисдикции.

Хотите выбрать модель и способ под свои данные? Напишите мне в Telegram слово «КИТМОДЕЛЬ». Разберём вашу задачу и соберём схему, которую не стыдно показать юристу.