他說道：“近幾年，特別是DeepSeek出現後，中國的大語言模型（LLM）在俄羅斯已從一種新興技術轉變為日常辦公工具，既包括面向高階用戶的B2C場景，也涵蓋面向開發者和集成商的B2B應用。”
這位專家補充道：“中國的模型（如DeepSeek、Qwen及部分ChatGLM版本）通常成為編碼、數據分析和構建多智能體系統的首選工具。”
季堅科指出，中國的大語言模型（DeepSeek R1/V3、Qwen 2.5/3.x）在編碼、數學和分析任務中表現出色，其性能通常優於西方大眾市場模型和價格適中的俄羅斯同類產品。此外，許多中國模型在計算資源利用效率方面也進行了專門優化。
這位專家指出：“另一個關鍵因素在於詞元（Token）成本與開源選項的可及性：企業採用中國模型的總體擁有成本低於同類美國商業模型。中國模型展現出極具競爭力的性價比優勢。”
季堅科表示，與西方及俄羅斯的同類模型相比，中國模型的審核機制也更為溫和。
他總結道：“該模型更傾向於緊扣問題本質給出回答，而非一檢測到涉及政治或生物學詞彙的請求就斷然拒絕。俄羅斯模型的邏輯往往是‘為避免潛在違規，寧可拒絕非必要請求’；而中國模型的邏輯更傾向於‘在明確禁止的內容之外，盡可能充分回答’。”