Когато питате AI на български, сървърът зад него изразходва около 2,5 пъти повече енергия за отговора, отколкото ако зададете същия въпрос на английски. Това показва изследване на Мичиганския университет, публикувано в arXiv и прието за основната програма на конференцията EMNLP 2026. То е първото, което измерва енергийната цена на изкуствения интелект поотделно за 122 езика – и обяснява защо малките езици плащат повече.
Накратко
- При модела Qwen3-8B 900 отговора на български са изразходвали 43,5 kJ срещу 17,6 kJ за английски, а точността пада от 94,6% на 89,9%.
- Причината е главно в токените: на български моделът генерира над два пъти повече от тях за същия отговор.
- Най-скъп е пущу – 179 пъти над английския, а сред европейските езици гръцкият е над 9 пъти.
Как е измерено
Екипът на Наихао Дън, Мосараф Чоудъри и Рада Михалча използва ML.Energy – собствена система на университета за измерване на консумацията на AI модели. Като основа служи тестът за разбиране на текст Belebele, който съдържа едни и същи 900 въпроса на 122 езика. Така всеки език получава идентична задача при идентични условия: едни и същи модели, един и същ хардуер (графични ускорители NVIDIA L40S) и еднакви настройки.
Изпробвани са пет модела с отворени тегла – Qwen3 в три размера, Gemma 3 27B на Google и Llama 3.1 8B на Meta. Това не са ChatGPT, Gemini или Claude, чиито сървъри са затворени за подобни измервания. Механизмът обаче е общ за всички големи езикови модели, затова авторите говорят за „системно енергийно неравенство“, което се запазва при различни модели, хардуер и задачи.
Къде е българският в класацията
В пълната таблица с всички 122 езика българският е в групата на езиците с много данни и стои почти наравно с руския. Енергията на един генериран токен е само с 20% над английската. Голямата разлика идва от дължината – за отговор на същия въпрос моделът генерира средно около 400 токена на български срещу около 186 на английски.
| Език | Енергия за 900 отговора | Спрямо английски | Точност |
|---|---|---|---|
| Английски | 17,6 kJ | 1× | 94,6% |
| Френски | 29,4 kJ | 1,7× | 91,7% |
| Немски | 32,7 kJ | 1,9× | 92,1% |
| Български | 43,5 kJ | 2,5× | 89,9% |
| Руски | 43,6 kJ | 2,5× | 90,9% |
| Гръцки | 160,9 kJ | 9,1× | 86,7% |
| Пущу | 3146,5 kJ | 179× | 40,4% |
Таблицата показва и втората част от проблема, която авторите наричат двойна цена. Езиците, които харчат най-много енергия, обикновено получават и най-неточни отговори. При българския спадът е умерен – под 5 процентни пункта, но при пущу моделът отговаря вярно на по-малко от половината въпроси.
Защо кирилицата излиза по-скъпо
Моделите не четат думи, а токени – парчета текст, на които токенизаторът разделя изречението. Токенизаторите са обучени предимно върху английски и латиница, затова разбиват една българска дума на повече парчета. Повече токени означават повече изчисления, повече памет и по-малки партиди заявки, които видеокартата обработва наведнъж – а това сваля ефективността ѝ.
Вторият фактор са данните. За езиците с малко текст в интернет моделите често дават по-дълги и по-колебливи отговори, понякога с десетки пъти повече токени. Българският засега е в по-добрата част на класацията, но гръцкият, който също има собствена азбука, вече е над 9 пъти по-скъп от английския.
Ще плащате ли повече за чатбота на български
При абонаментите като ChatGPT Plus или Gemini цената е фиксирана и не зависи от езика. Разликата се усеща при услугите, които таксуват на токен – програмните интерфейси (API), които ползват фирмите и разработчиците. Там по-дългият отговор на български струва повече при същата тарифа, както обяснихме и при цените на DeepSeek API.
Авторите предлагат няколко изхода: модели, оптимизирани за отделни езици; автоматично насочване на заявката към най-подходящия модел; разширяване на данните за обучение с помощта на носителите на по-слабо представените езици. За задачи, при които езикът не е от значение, препоръчват и превод на английски преди обработката. Те сами предупреждават обаче, че при теми с културен контекст така се получават гладки, но откъснати от реалността отговори.
Какво следва от това за вас. Няма причина да спирате да питате на български – разликата в качеството при нашия език е малка, а сметката за тока не е ваша. За разработчиците и фирмите в България, които плащат API на токен, си струва да сравнят цената на един и същ отговор на двата езика и да пробват модели с по-добра поддръжка на европейски езици, като Mistral Large 4. Още за чатботовете и промените в тях събираме в хъба за ChatGPT и в рубриката AI в ежедневието.
