他说道：“近几年，特别是DeepSeek出现后，中国的大语言模型（LLM）在俄罗斯已从一种新兴技术转变为日常办公工具，既包括面向高阶用户的B2C场景，也涵盖面向开发者和集成商的B2B应用。”
这位专家补充道：“中国的模型（如DeepSeek、Qwen及部分ChatGLM版本）通常成为编码、数据分析和构建多智能体系统的首选工具。”
季坚科指出，中国的大语言模型（DeepSeek R1/V3、Qwen 2.5/3.x）在编码、数学和分析任务中表现出色，其性能通常优于西方大众市场模型和价格适中的俄罗斯同类产品。此外，许多中国模型在计算资源利用效率方面也进行了专门优化。
这位专家指出：“另一个关键因素在于词元（Token）成本与开源选项的可及性：企业采用中国模型的总体拥有成本低于同类美国商业模型。中国模型展现出极具竞争力的性价比优势。”
季坚科表示，与西方及俄罗斯的同类模型相比，中国模型的审核机制也更为温和。
他总结道：“该模型更倾向于紧扣问题本质给出回答，而非一检测到涉及政治或生物学词汇的请求就断然拒绝。俄罗斯模型的逻辑往往是‘为避免潜在违规，宁可拒绝非必要请求’；而中国模型的逻辑更倾向于‘在明确禁止的内容之外，尽可能充分回答’。”