Поводом для эксперимента стала внезапная блокировка аккаунта Claude, которым разработчик 1С Александр Новиков пользовался в повседневной работе. По его словам, доступ был закрыт в середине оплаченного периода, а остаток средств не вернули, что заставило искать альтернативу западным сервисам. Автор описывает ситуацию резко, называя её «чистой воды разбоем», и отмечает, что попытки оспорить решение ни к чему не привели. Опасения вызывает и вероятность аналогичных ограничений со стороны OpenAI, поэтому основным критерием выбора стала доступность оплаты и работы без VPN. По словам Новикова, писать код вручную он не разучился, но вопрос в скорости разработки: когда конкуренты ускоряются с помощью ИИ, отставание может сказаться на новых заказах. В качестве первого кандидата была выбрана китайская нейросеть Kimi, поскольку подписку можно оформить картой «Мир» и использовать сервис из России напрямую.

Тариф Pro обошёлся в 3300 рублей за расчётный период, платёж прошёл штатно. Автор отдельно предупредил, что в рунете много ссылок на посредников, поэтому оплачивать подписку следует только на официальном сайте. Для тестирования использовалось приложение Kimi для Windows с англоязычным интерфейсом; по словам разработчика, это не создаёт проблем, хотя кому-то может показаться неудобным. Авторизация выполнялась через сайт с привязкой приложения к аккаунту. Подключение к базе 1С было организовано не через COM-соединение, поскольку база находилась на другом компьютере, а через шлюз «Жёлтый мост». Проверка проводилась на той же демонстрационной базе «Управление торговлей 11.5.25.112», на которой ранее тестировались ChatGPT, Claude и «Алиса AI для бизнеса», с использованием прежнего набора из десяти вопросов и заранее подготовленного эталона. Такой подход делает сравнение сопоставимым: модель проверялась на тех же данных и по тем же критериям, что и конкуренты, а не на специально подобранных примерах.

Набор заданий охватывал справочники, документы, остатки, взаиморасчёты и запросы с несколькими условиями. Восемь из десяти вопросов были выполнены полностью корректно: модель верно перечислила склады без групп, всех пять организаций, элементы номенклатуры без групп, пять последних проведённых реализаций с номерами, датами и суммами, заказы клиентов за август 2022 года, остаток конкретной позиции на нужном складе, задолженность контрагентов «Ассоль» и «Альтаир», а также позиции с остатком от 1000 без продаж в 2023–2024 годах. Единственная частичная ошибка возникла в задаче на топ-3 товаров по продажам за февраль 2023 года: сами товары были определены верно, но две суммы из трёх не совпали с эталоном, что дало 50% по этому пункту. Отдельно модель ошиблась в разделении сумм по валютам RUB и USD, однако после уточняющего промта цифры стали соответствовать эталону. Итоговый результат составил 96,2%.

С технической стороны модель выполнила 24 обращения к базе, суммарное время выполнения запросов составило около 45 секунд, причём в эту цифру не входит подготовка запросов и полное время диалога. Kimi поддерживает удалённые MCP-серверы по HTTP и способна вызывать инструмент записи, если он подключён и разрешён. В сценарии автора это стало преимуществом перед «Алисой AI для бизнеса», которая пока умеет только читать данные. Отдельно проверялась прикладная разработка: модели поручили самостоятельно взять расширение из 1С, доработать его и сохранить результат. Задание средней сложности было выполнено, хотя окончательный вывод об использовании Kimi как ежедневного инструмента разработчика автор пообещал сформулировать позже. Показательно, что модель работает не только как «советчик» в чате, но и как агент, способный обращаться к базе и вносить изменения при наличии разрешённого инструмента записи.

Контекст истории показателен для российского рынка: разработчики 1С всё активнее встраивают языковые модели в аналитические и интеграционные задачи, но зависят от доступности зарубежных сервисов и способов оплаты. Блокировка аккаунта в середине оплаченного периода и невозврат остатка средств демонстрируют риск, который сложно застраховать на уровне отдельного специалиста. На этом фоне китайские модели выглядят практичной заменой: оплата картой «Мир», отсутствие необходимости в VPN и работа с локальными шлюзами вроде «Жёлтого моста» снижают порог входа. Для команд, которые уже строят процессы вокруг ИИ-ассистентов, это означает необходимость диверсификации: ставка на одного западного поставщика чревата внезапной потерей доступа, а резервный вариант на китайской модели может закрыть значительную часть рутинных задач аналитика.

Сравнение с альтернативами пока складывается в пользу Kimi по совокупности факторов, хотя выборка из десяти вопросов остаётся небольшой. Западные модели могут показывать сопоставимое или лучшее качество на сложных запросах, но их доступность для российских пользователей остаётся нестабильной, а «Алиса AI для бизнеса» уступает по возможностям записи в базу. Ошибки Kimi в валютном разделении и части сумм по топ-товарам говорят о том, что модель чувствительна к формулировке промта: уточнение задания быстро исправляет результат. Для аналитических задач, где цена ошибки высока, это означает необходимость перекрёстной проверки и более детальных инструкций, а не слепого доверия ответу. Автор сам подчёркивает, что в некоторых случаях требуется писать более детальный промт, чтобы получать релевантные оценки.

Перспективы зависят от того, насколько стабильно Kimi будет работать на реальных, а не демонстрационных базах с их объёмами данных и нестандартными доработками. Открытыми остаются вопросы тарификации при интенсивном использовании, поведения модели на длинных цепочках запросов и качества генерации кода для типовых конфигураций 1С. Неясно и то, как поведёт себя сервис при росте нагрузки и не появятся ли ограничения, аналогичные западным. Тем не менее кейс показывает, что при закрытии доступа к западным сервисам китайская модель способна закрыть значительную часть задач аналитика и, по предварительной оценке, справиться с написанием кода. Для российских команд это аргумент в пользу диверсификации инструментов и наличия резервного варианта, а не привязки к одному поставщику.