Россиянам стала доступна новая флагманская модель GigaChat 3.5 Ultra (18+). Она стала умнее, генерирует длинный текст до четырех раз быстрее, потребляет меньше ресурсов и почти вдвое компактнее предыдущей версии. Обновлённая модель лучше решает задачи, связанные с написанием кода, математикой, работой с длинными текстами и автономными агентными сценариями. В основе модели — собственная отечественная архитектура с технологией линейного внимания, разработанная командой Сбера.
Улучшенной моделью может пользоваться любой желающий. В ИИ-помощнике ГигаЧат (18+) она доступна всем, кто хочет применять ИИ для личных и рабочих задач. В Open Source (18+) она бесплатно доступна разработчикам по всему миру для встраивания в свои сервисы и создания ИИ-агентов.
На что способна GigaChat 3.5 Ultra
Кодирование и математика — модель увереннее генерирует и проверяет код, точнее решает математические задачи и финансовые расчёты, работает с числами. Ответы стали точнее, структурнее и удобнее для восприятия. Все это позволяет встраивать модель в реальный рабочий процесс разработчика, аналитика или инженера.
Чтение и анализ длинных текстов — эффективно анализирует контракты, техрегламенты, отчёты и другие объёмные документы без потери точности и контекста — за счёт архитектуры линейного внимания она не перечитывает текст заново, а накапливает контекст постепенно, как человек, который помнит суть разговора. Скорость работы с длинными текстами выросла до четырёх раз.
Автономность и ИИ-агенты — модели можно поставить задачу, и она сама найдёт информацию, напишет и выполнит код, обратится к нужному сервису и вернёт готовый результат. Это позволяет автоматизировать рутину: мониторинг, обработку данных, подготовку отчётов по расписанию.
На тестах, которые измеряют способность ИИ решать задачи по программированию, математике, выполнению сложных многошаговых заданий и качество русскоязычного диалога, GigaChat 3.5 Ultra превзошла предыдущую флагманскую модель Сбера. А по ряду показателей приблизилась к результатам сильных открытых моделей, например, к DeepSeek 3.2 (18+), при этом будучи почти вдвое компактнее.
"Мы живём в момент, когда разрыв между человеком и возможностями ИИ резко сокращается. GigaChat 3.5 Ultra — наш шаг к тому, каким должен быть ИИ-инструмент для решения реальных задач: полноценный партнёр, способный мыслить в логике конкретного процесса, а не просто отвечать на вопросы. Чтобы разработать такую модель, нужно постоянно экспериментировать и пробовать то, чего до тебя не делал никто — количество наших экспериментов выросло более чем вдвое, до 1,5 тысячи.
Мы доказали, что создать модель сильную модель можно на собственной архитектуре и с принципиально меньшими ресурсами. Хотим, чтобы наши решения становились основой для новых продуктов и исследований, выходящих далеко за пределы Сбера", — рассказал старший вице-президент, руководитель блока "Развитие генеративного ИИ" Сбербанка Антон Фролов.
GigaChat 3.5 Ultra — результат разработки Сбера: команда создала архитектуру с применением технологии линейного внимания. В отличие от классического "внимания" ИИ-моделей, которое при каждом новом слове заново сверяет его со всем предыдущим текстом, линейное внимание один раз "запоминает" суть прочитанного и дальше просто дополняет эту память — примерно как человек, который держит в голове краткий пересказ книги, а не перелистывает её с начала при каждой странице. GigaChat 3.5 Ultra — одна из самых больших моделей с линейным вниманием среди всех, что выходили в опенсорс.
При обучении модели акцент сделан на натуральных, созданных человеком текстах, прошедших многоуровневую классификацию и фильтрацию — собранный увеличенный датасет позволил достичь лучших метрик. Модель построена по архитектуре MoE (Mixture of Experts) и примерно вдвое компактнее предыдущей версии GigaChat Ultra, что снижает потребление вычислительных ресурсов и позволяет разворачивать её на более доступном оборудовании — а значит, больше компаний и разработчиков смогут запускать модель самостоятельно.
Реклама. Рекламодатель — ПАО "Сбербанк" (ОГРН 1027700132195. Юридический адрес: Москва, ул. Вавилова, 19).
