«Сбер» представил нейросетевую модель GigaChat 2.0. Как следует из данных бенчмарка MERA для русского языка, модель «Сбера» GigaChat 2 MAX занимает первое место среди AI-моделей, а в международных бенчмарках обновлённый модельный ряд превосходит по многим показателям GPT4o, DeepSeek-V3, LLaMA 70B и Qwen2.5.
Все модели GigaChat 2.0 получили значительный апгрейд, что позволяет клиентам быстрее и качественнее решать текущие задачи и реализовывать масштабные проекты. Клиентам доступны три модели: GigaChat 2 MAX, GigaChat 2 Pro и GigaChat 2 Lite.
Пользователи сохраняют доступ к моделям первого поколения и могут протестировать GigaChat 2.0, прежде чем перейти на новый модельный ряд. Чтобы подобрать оптимальную версию GigaChat, необязательно разбираться в программировании. Вся линейка доступна бизнесу в облаке через API. Также ее можно развернуть локально в инфраструктуре компании (on-premise).
«GigaChat 2.0 — не просто рост метрик и технических характеристик, а значительный шаг в развитии русскоязычных больших языковых моделей (LLM). Мы создали модель на уровне лучших мировых решений, а в задачах на русском языке модель превосходит большинство из них», — отметил старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев.
По его словам, сильные отечественные нейросети стратегически важны для любого бизнеса, который ведёт свою деятельность в России. Белевцев добавил, что 15 тысяч внешних клиентов уже используют GigaChat и обновление линейки позволит ещё большему числу клиентов эффективнее решать огромный спектр задач. «Совершенствуя процессы с помощью искусственного интеллекта, компании получат уникальную возможность опередить конкурентов, увеличить прибыль и повысить лояльность потребителей», — подчеркнул топ-менеджер.
На базе GigaChat 2.0 компании смогут создавать более продуктивных автономных помощников (AI-агенты), способных рассуждать и самостоятельно решать сложные многокомпонентные задачи. Это стало возможным, так как модели увеличили свои знания в математике, естественных и гуманитарных науках, научились лучше программировать и писать более качественный код.
Для разработки агентов на Python и JS можно использовать популярный SDK LangChain, с которым GigaChat полностью совместим. Пакеты совместимости — в публичном репозитории GigaChain.
По данным независимого бенчмарка MERA для русского языка, GigaChat 2 MAX занимает первое место среди AI-моделей. А по результатам бенчмарков формата MMLU на русском и английском языках, новый модельный ряд не уступает показателям мировых лидеров или даже превосходит их. По сравнению с DeepSeek-V3, Qwen2.5 (версия Qwen-2.5-75b), GPT4o и LLaMA 70B GigaChat 2 MAX лучше отвечает на фактологические вопросы на русском языке и следует заданному формату. Модель также опережает зарубежные аналоги на бенчмарке для оценки кодовых способностей HumanEval и более глубоко разбирается в точных науках.
Модели нового поколения также гораздо дольше удерживают контекст беседы, отвечают на сложные длинные вопросы и анализируют больше текста. Если раньше в один запрос можно было загрузить примерно 48 страниц A4 с текстом (шрифт 14 pt), то теперь максимальный объём запроса вырос почти до 200 страниц. Поэтому с GigaChat 2.0 удобнее создавать чат-ботов.
Кроме того, новые модели в два раза точнее следуют инструкциям пользователя и на 25% лучше отвечают на вопросы: соблюдают заданные форматы и условия, формируют ответы в определённом стиле, что помогает эффективнее решать рабочие задачи: готовить сопроводительную правовую документацию, анализировать обращения клиентов и так далее.
