Платформа GPTunneL запустила собственную языковую модель Grom, работающей на российской инфраструктуре. В настоящее время сервис предоставляется бесплатно, что соответствует общей рыночной стратегии сбора обратной связи. Появление нового игрока продолжает тренд на создание локальных аналогов зарубежных нейросетей, ориентированных на бизнес-клиентов и соблюдение требований к хранению данных внутри страны.
Модель Grom предназначена для работы с текстом: ответы на вопросы, написание и редактирование, составление выжимок, анализ документов. Главнаяособенность — обработка данных на российской инфраструктуре без передачи зарубежным сервисам.
Запуск происходит на фоне развития отечественных ИИ-решений — «Яндекс» (YandexGPT) и «Сбер» (GigaChat) уже развивают собственные модели. Использование зарубежных аналогов (ChatGPT, Gemini, Claude) для российского бизнеса осложняется ограничениями доступа и вопросами хранения данных. Основным рынком для новых ИИ-инструментов становится малый и средний бизнес, применяющий нейросети для маркетинга, клиентского сервиса и повседневных задач.
Конкуренция между сервисами, по оценкам аналитиков, будет способствовать снижению цен и ускорению развития функций. При этом качество моделей варьируется, а реальная эффективность требует проверки в рабочих сценариях.
Grom является последовательным развитием линейки компании. Разработчики пояснили, до текущей версии, которая внутри компании обозначается как Grom 2, существовали версии Grom 1 и Grom 1.5 на открытых архитектурах. В компании открыто заявляют, что создавать LLM полностью с нуля сегодня экономически неоправданно для продуктовой компании, поскольку это требует сотен миллионов долларов и команды уровня OpenAI или Anthropic. При этом подчеркивается, что все сильные локальные игроки в мире строят модели поверх проверенной открытой базы.
Инженерная ценность GPTunneL, по утверждению компании, создается на этапе пост-обучения. Разработчики работают во всех ключевых модальностях — текст, аудио, видео. В случае Grom это собственный SFT-пайплайн, расширенные русскоязычные и доменные датасеты, элайнмент под бизнес-задачи клиентов и оптимизация инференса под инфраструктуру компании. В GPTunneL отмечают, что это значительно более экономный этап, чем претрейн с нуля, но именно здесь формируется реальное качество модели на корпоративных сценариях, и именно эта работа отделяет Grom от голой open-source модели «из коробки».
Конкретные цифры бюджета проекта в компании не раскрывают, называя это частью коммерческой стратегии. При этом в GPTunneL прямо указывают, что разработка собственной модели является главным инвестиционным фокусом компании на сегодня, и компания видит необходимость в дополнительном капитале. Работа сразу во всех ключевых модальностях, по оценке разработчиков, естественным образом увеличивает требования к инфраструктуре. Доступ к современным GPU остаётся ключевым узким местом всего российского AI-рынка, и работа с инфраструктурой называется приоритетом на ближайшие кварталы.
Все вычисления и обработка данных происходят на серверах в РФ, данные клиентов не покидают периметр страны. В компании подчеркивают, что «российская инфраструктура» в их случае — не маркетинговая формулировка.
В GPTunneL также объясняют отличие Grom от YandexGPT и GigaChat. По мнению представителей компании, Yandex и Сбер строят закрытые экосистемы, где LLM-стратегия в первую очередь обслуживает собственные продукты и сервисы. У GPTunneL, как утверждается, принципиально другая архитектура бизнеса: компания позиционирует себя как мультимодельная платформа, где через единый оркестратор одновременно работают с десятками моделей и выбирают оптимальную под конкретную задачу. Grom, таким образом, является собственной моделью компании внутри этого стека, рядом с другими ведущими решениями.
На текущем этапе Grom доступен в рамках платформы. Бизнес-модель, как сообщают в компании, предполагает следующим шагом отдельный публичный API и поставку модели в контур заказчика.
«На платформе GPTunneL сегодня работает более 4 500 юридических лиц — от крупных промышленных холдингов до среднего бизнеса. В клиентском портфеле — Северсталь, Евраз и другие лидеры индустрии, банки, ритейл, ИТ- и сервисные компании. Типовые сценарии использования платформы: работа с документами и контрактами, аналитика больших текстовых массивов, транскрипция и анализ совещаний, обработка видео- и аудиоконтента, поддержка клиентских и внутренних коммуникаций, маркетинговые и редакторские задачи».
Пресс-служба компании
Grom, как поясняют в GPTunneL, открыли всем бизнес-пользователям в общем контуре платформы — рядом с другими моделями, чтобы команды могли напрямую сравнивать его с привычными им решениями. Приоритетом компании сейчас называется сбор предметной обратной связи и реальных кейсов: где модель уже конкурентна из коробки, какие сценарии требуют дообучения, какие доменные задачи нужно усиливать. В компании особенно ценят то, что многие клиенты параллельно развивают собственные AI-команды и тестируют разные модели одновременно — это, по мнению разработчиков, даёт инженерный фидбек уровня предметных специалистов, а не только пользовательские впечатления.
Открывать веса модели в GPTunneL пока не планируют, называя это не соответствующим текущей продуктовой стратегии. При этом публичный API, как сообщается, находится в активной работе. Внутри компании Grom уже используется как LLM-движок в OpenClaw — популярном open-source фреймворке для AI-агентов — и в ряде других агентных сценариев.
Читайте также: «DeepSeek представила V4 с контекстом 1 млн токенов и открытым кодом».