מספר המודלים הבולטים בשנה (Notable Models Per Year)
הגדרה
ב-2025 ייצרה ארצות-הברית 59 מודלי AI בולטים לעומת 35 בסין — יחס של 1.7 בלבד, לעומת 40 מול 15 ב-2024; ויותר מ-90 אחוזים מהם הגיעו מהתעשייה.
מה נספר, ומי סופר
דוח מדד ה-AI של אוניברסיטת סטנפורד סופר מדי שנה "מודלים בולטים" — מודלים שנחשבו משמעותיים דיים כדי להיכנס לתיעוד המקצועי של השנה. הספירה הזו היא אחת הדרכים הנוחות לראות מי מוביל בפועל. כדאי לדעת כבר כאן שהגדרת "מודל בולט" נקבעת בידי עורכי הדוח, ושינוי בקריטריון משנה את הספירה: זו ספירה של גוף אחד, לא מפקד רשמי.
2025: 59 אמריקאיים מול 35 סיניים — והיחס שנשחק
לפי מהדורת 2026 של הדוח, ב-2025 ייצרה ארצות-הברית 59 מודלים בולטים וסין ייצרה 35. שנה קודם לכן, לפי מהדורת 2025, יצאו מארצות-הברית 40 מודלים בולטים לעומת 15 מסין ושלושה בלבד מכל אירופה יחד.
שני זוגות המספרים יחד מספרים את הסיפור האמיתי, וזה לא הסיפור שכל אחד מהם לבדו מספר: הספירה האמריקאית אמנם גדלה, אבל היחס בין השתיים נשחק — מפי 2.7 ב-2024 לפי 1.7 ב-2025. במילים אחרות, סין מגדילה את התפוקה שלה מהר יותר מארצות-הברית. מהדורת 2026 אינה נוקבת במספר מקביל לאירופה, ולכן שלושת המודלים של 2024 הם הנתון האירופי היחיד שהערך הזה יכול להביא.
יותר מ-90 אחוזים מהתעשייה, לא מהאקדמיה
ב-2024 הגיעו כמעט 90 אחוזים מהמודלים הבולטים מהתעשייה ולא מהאקדמיה — קפיצה חדה לעומת 60 אחוזים ב-2023, ותוצאה ישירה של עלות האימון, שכבר מזמן אינה בהישג ידה של מעבדה אוניברסיטאית. מהדורת 2026 מראה שהמגמה לא נסוגה: ב-2025 ייצרה התעשייה יותר מ-90 אחוזים מהמודלים הבולטים. הדוח מוסיף לכך הסתייגות חדה — דווקא המודלים היכולים ביותר הם כיום השקופים פחות מכולם.
ספירה אינה איכות: הפער שנסגר
הכמות אינה מתורגמת ישירות לאיכות, ודווקא כאן הפער מפתיע. לפי מהדורת 2026 של אותו דוח, נכון למרץ 2026 המודל האמריקאי המוביל מקדים את המודל הסיני המוביל ב-2.7 אחוזים בלבד, ופער זה נשאר חד-ספרתי לאורך השנה שקדמה לכך.
אותו ממצא עולה גם ממדידה קודמת. לפי פרק הביצועים הטכניים במהדורת 2025, בסוף 2023 עמדו הפערים בין מודלים אמריקאיים לסיניים על 17.5 נקודות-אחוז במבחן MMLU, 13.5 ב-MMMU, 24.3 ב-MATH ו-31.6 ב-HumanEval; עד סוף 2024 הצטמצמו הפערים האלה ל-0.3, ל-8.1, ל-1.6 ול-3.7 נקודות בהתאמה. שתי מהדורות עוקבות, שתי מדידות שונות, אותה מסקנה — וזה מה שהופך את הממצא לאמין יחסית.
סגור מול פתוח: פער שדווקא נפתח
נתון משלים נוגע לפער בין מודלים סגורים לפתוחים: נכון למרץ 2026 המודל הסגור המוביל מקדים את המודל הפתוח המוביל ב-3.3 אחוזים, לעומת 0.5 אחוזים בלבד באוגוסט 2024. כלומר בעוד הפער בין המדינות נסגר, הפער בין סגור לפתוח נפתח מחדש — שתי מגמות מנוגדות באותו דוח עצמו.
מה ספירת מודלים אינה מודדת
שלושת המודלים האירופיים ב-2024 הם המספר שראוי לתשומת לב מיוחדת. אירופה מובילה בעולם ברגולציה על בינה מלאכותית, אך מייצרת חלק זעיר מהמודלים עצמם — פער שעומד בבסיס חלק ניכר מהדיון הציבורי שם על ריבונות טכנולוגית ועל תלות בספקים אמריקאיים וסיניים.
מעבר לכך, הספירה מודדת יחידה אחת בלבד — מודלים — ולכן היא עיוורת לשתי מדידות אחרות שיש להן ערך משלהן באתר: דירוג החיוניות העולמי (Global AI Vibrancy Ranking), שמדרג מדינות על פני עשרות מדדים במקום מדד יחיד, ומפת הכישרונות העולמית (Global AI Talent Tracker), שמודדת היכן החוקרים המובילים בתחום למדו והיכן הם עובדים בפועל.
📬 הגיליון השבועי של Wiki-AI
פעם בשבוע, ביום ראשון: שלושת הדברים החשובים שקרו בעולם הבינה המלאכותית, בעברית פשוטה, וערכים חדשים באנציקלופדיה. לגיליונות
שאלות נפוצות ❓
כמה מודלי AI בולטים יצאו מכל מדינה?
לפי מהדורת 2026 של דוח מדד ה-AI של סטנפורד, ב-2025 ייצרה ארצות-הברית 59 מודלים בולטים וסין 35. ב-2024, לפי המהדורה הקודמת, המספרים היו 40 מול 15, ושלושה בלבד מכל אירופה יחד.
האם ספירת מודלים מעידה על מי מוביל בפועל?
רק חלקית. ב-2025 ייצרה ארצות-הברית 59 מודלים בולטים לעומת 35 בסין — יחס של 1.7 — ואילו נכון למרץ 2026 המודל האמריקאי המוביל מקדים את הסיני ב-2.7 אחוזים בלבד. גם פער הכמות וגם פער האיכות קטנים בהרבה משנדמה.
באיזו מהירות נסגר הפער בין מודלים אמריקאיים לסיניים?
מהר מאוד. בסוף 2023 עמדו הפערים על 17.5 נקודות-אחוז ב-MMLU, 13.5 ב-MMMU, 24.3 ב-MATH ו-31.6 ב-HumanEval; עד סוף 2024 הם ירדו ל-0.3, ל-8.1, ל-1.6 ול-3.7 בהתאמה.
למה כמעט כל המודלים הבולטים מגיעים מהתעשייה?
בגלל עלות האימון. ב-2024 הגיעו כמעט 90 אחוזים מהמודלים הבולטים מחברות מסחריות לעומת 60 אחוזים ב-2023, וב-2025 שוב יותר מ-90 אחוזים — מעבדה אוניברסיטאית פשוט אינה יכולה לממן אימון בקנה-מידה כזה.
מה החולשה העיקרית של המספר הזה?
הוא סופר יחידה אחת בלבד, לפי הגדרה שקובעים עורכי דוח מסוים — שינוי בקריטריון משנה את הספירה. הוא גם אינו מודד את חוזק מערכת ה-AI של מדינה בכללותה (דירוג החיוניות העולמי) ולא את מיקומם של החוקרים המובילים (מפת הכישרונות העולמית).