Сбер представил GigaChat 2.0

Иллюстрация Сбера

Сбер провел значительный апгрейд всего модельного ряда нейтросети GigaChat. GigaChat 2 MAX стал еще мощнее и уверенно опережает многие зарубежные аналоги в задачах на русском языке. GigaChat 2 Pro демонстрирует качество на уровне предыдущей версии MAХ и справляется с задачами, в которых важны креатив и точность, при этом сама модель менее требовательна к ресурсам. GigaChat 2 Lite – базовая модель для решения легких задач – по качеству теперь сопоставима с предыдущей версией Pro: на ней можно быстрее и выгоднее решать сложные задачи.

Пользователи сохраняют доступ к моделям первого поколения и могут протестировать GigaChat 2.0, прежде чем перейти на новый модельный ряд. Чтобы подобрать оптимальную для своего бизнеса версию GigaChat и промпты для нее, необязательно разбираться в программировании. Вся линейка доступна бизнесу в облаке через API, ее также 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), – подчеркнул старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев. – Мы создали модель на уровне лучших мировых решений, а в задачах на русском языке модель превосходит большинство из них. Сильные отечественные нейросети стратегически важны для любого бизнеса, который ведет свою деятельность в России. 15 тыс. внешних клиентов уже используют GigaChat, и мощное обновление нашей линейки позволит еще 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».

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, поскольку 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) .

Модели нового поколения 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 объем запроса вырос почти до 200 страниц. Поэтому с GigaChat 2.0 удобнее создавать чат-ботов.

Новые модели в два раза точнее следуют инструкциям пользователя и на 25% лучше отвечают на вопросы: соблюдают заданные форматы и условия, формируют ответы в определенном стиле. Это помогает эффективнее решать рабочие задачи: готовить сопроводительную правовую документацию, анализировать обращения клиентов и так далее.

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. Наиболее впечатляющие результаты показала флагманская модель линейки. 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.