Сбер представил новую флагманскую модель искусственного интеллекта — GigaChat 3.5 Ultra. Разработчики заявляют об улучшении работы с кодом, математическими вычислениями, длинными текстами и агентными сценариями, а также о повышении скорости генерации и снижении потребляемых ресурсов.
Модель демонстрирует улучшенную производительность по сравнению с предыдущей версией. Скорость генерации длинных текстов увеличена до четырех раз, при этом модель стала почти вдвое компактнее, что позволяет снизить потребление вычислительных ресурсов. В основе GigaChat 3.5 Ultra лежит архитектура с технологией линейного внимания, разработанная силами компании.
Среди основных улучшений модели разработчики называют более точную работу с программным кодом и математическими вычислениями, эффективный анализ длинных текстов (контрактов, отчетов, регламентов) с сохранением контекста, а также расширенные возможности для создания автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно искать информацию, писать код и возвращать готовые результаты.
По итогам внутренних тестов, оценивающих навыки программирования, математики и качество диалогов на русском языке, GigaChat 3.5 Ultra превзошла предыдущую флагманскую модель компании. По отдельным показателям она приближается к характеристикам сильных открытых аналогов, включая DeepSeek 3.2, при этом сохраняя меньший размер.
Любой человек может воспользоваться улучшенной моделью. В ИИ-ассистенте ГигаЧат она предоставляется всем, кто хочет использовать искусственный интеллект для личных и рабочих целей. Разработчики по всему миру могут бесплатно получить ее в Open Source, чтобы интегрировать в свои сервисы и создавать ИИ-агентов.
В компании отмечают, что при обучении модели особое внимание уделялось текстам, созданным человеком, с многоуровневой фильтрацией. Архитектура Mixture of Experts (MoE) и применение линейного внимания, по задумке разработчиков, делают модель более доступной для развертывания на стандартном оборудовании, что потенциально расширяет круг компаний, способных использовать ее самостоятельно.
Представитель «Сбера» Антон Фролов отметил, что создание такой модели потребовало значительного количества экспериментов — их число превысило 1500. В компании рассматривают эту разработку как вклад в развитие ИИ-инструментов, которые могут стать основой для будущих продуктов и исследований в отрасли.