Сбер представил новую флагманскую языковую модель GigaChat 3.5 Ultra - и сразу открыл её для всех. Без подписки, без платного доступа: модель доступна в ИИ-помощнике ГигаЧат и одновременно опубликована в Open Source для разработчиков. Это один из самых заметных релизов в российском AI-сегменте за последнее время.
Что изменилось по сравнению с предыдущей версией
На бумаге цифры впечатляют. Новая модель примерно вдвое компактнее предшественницы - GigaChat Ultra - при том что по качеству её обгоняет. Скорость генерации длинных текстов выросла до четырёх раз. Потребление вычислительных ресурсов снизилось настолько, что развернуть модель можно на куда более доступном железе, чем раньше.
В основе архитектура MoE (Mixture of Experts) - подход, при котором активируется только часть параметров модели под конкретную задачу, а не вся сеть целиком. Плюс собственная технология линейного внимания от команды Сбера: она позволяет накапливать контекст при работе с большими документами постепенно, не перечитывая весь текст заново на каждом шаге. Отсюда и четырёхкратный прирост скорости при анализе объёмных материалов - контрактов, регламентов, финансовых отчётов.
Где модель реально пригодится
Разработчики сделали акцент на прикладных задачах, а не на абстрактных бенчмарках. GigaChat 3.5 Ultra заметно прибавила в нескольких направлениях:
- Программирование - генерация и проверка кода стала точнее и увереннее
- Математика и финансовые расчёты - модель стабильнее справляется с числовыми задачами
- Анализ документов - длинные тексты обрабатываются быстрее без потери качества
- Агентные сценарии - модель умеет самостоятельно искать информацию, писать и запускать код, обращаться к внешним сервисам и возвращать готовый результат
Последний пункт особенно важен для корпоративного применения. Автономные агенты на базе языковых моделей - это не просто чат, а инструмент для реальной автоматизации: мониторинга, обработки данных, регулярной подготовки отчётов без участия человека.
Открытый код и конкуренция с мировыми игроками
Публикация в Open Source - стратегический шаг. По этому пути уже прошли китайские команды с DeepSeek, и эффект оказался мощным: открытые веса позволили тысячам разработчиков по всему миру встраивать модель в собственные продукты. Сбер делает ставку на ту же механику.
По внутренним тестам компании, GigaChat 3.5 Ultra приблизилась по ряду показателей к результатам открытых мировых моделей, включая DeepSeek 3.2 - оставаясь при этом вдвое компактнее. Прямое сравнение всегда спорно, но сам факт попадания в эту лигу при меньшем размере модели говорит о том, что архитектурные решения команды Сбера работают.
Старший вице-президент Сбербанка Антон Фролов обозначил амбиции прямо: «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». По его словам, при разработке модели число экспериментов превысило 1500 - более чем вдвое больше, чем прежде.