Новый флагман от Сбера бьёт собственные рекорды и теснит открытые модели мирового уровня
Сбер представил GigaChat 3.5 Ultra - новую флагманскую языковую модель, которая генерирует длинные тексты в четыре раза быстрее предшественника и при этом почти вдвое компактнее по размеру. Это не косметическое обновление: компания переработала архитектуру и переосмыслила подход к обучению.
Что внутри и почему это важно
В основе модели - архитектура Mixture of Experts (MoE) с технологией линейного внимания собственной разработки. Такое сочетание позволяет модели активировать только нужную часть параметров при каждом запросе, не гоняя всю сеть вхолостую. Результат - меньше вычислительных ресурсов, ниже порог входа для компаний, которые хотят развернуть модель на своём железе, а не арендовать облако за баснословные деньги.
По внутренним тестам, охватывающим программирование, математику и качество диалогов на русском языке, GigaChat 3.5 Ultra уверенно обошла предыдущий флагман Сбера. По ряду показателей модель вплотную приближается к DeepSeek 3.2 - одному из сильнейших открытых решений на рынке - при значительно меньшем размере. Это существенная заявка: обычно компактность достигается за счёт качества, здесь разработчикам удалось не потерять ни то ни другое.
Ключевые улучшения модели
- Точная работа с кодом и математическими задачами - модель реже ошибается в рассуждениях и вычислениях
- Анализ длинных документов - контрактов, отчётов, регламентов - с сохранением контекста на всём протяжении текста
- Агентные сценарии: модель умеет самостоятельно искать информацию, писать и запускать код, возвращать готовый результат без участия человека на каждом шаге
- Скорость генерации длинных текстов выросла в четыре раза по сравнению с предыдущей версией
Кому доступна и что это означает для рынка
Модель открыта в двух направлениях. Обычные пользователи получат её в ИИ-ассистенте ГигаЧат без дополнительных условий - для личных и рабочих задач. Разработчики могут забрать веса в Open Source и встраивать модель в собственные продукты бесплатно.
На создание потребовалось больше 1500 экспериментов - об этом сообщил представитель компании Антон Фролов. Цифра говорит не только об объёме работы, но и о методичности: команда явно не просто масштабировала предыдущую версию, а искала новые архитектурные решения.
Для российского рынка это принципиальный момент. Зависимость от западных облачных LLM становится всё менее комфортной, и иметь под рукой конкурентоспособную модель, которая развёртывается на стандартном серверном оборудовании - без GPU-кластеров за десятки миллионов, - реальная ценность для бизнеса. GigaChat 3.5 Ultra претендует именно на эту нишу.