«Сбер» разработал новую reasoning-нейросеть

«Сбер» представил GigaChat 3.5 Reasoning – флагманскую мультимодальную нейросеть с режимом рассуждений. Она делит задачу на этапы, составляет план, при необходимости обращается к поиску и другим инструментам, ищет ошибки в своих промежуточных результатах и только после этого формирует ответ. GigaChat 3.5 Reasoning решает задачи с меньшими ресурсами, экономя токены на рассуждение. Об этом IT Speaker рассказали в «Сбере». 

Флагманская модель уже доступна всем пользователям «ГигаЧата», а разработчикам – бесплатно по лицензии MIT для интеграции в свои продукты. Модель станет доступна бизнесу по API в ближайшее время. 

«Сегодня от ИИ ждут не просто быстрого ответа, а способности разобраться в сложной задаче. Теперь GigaChat способен самостоятельно разложить задачу на этапы, понять, каких данных не хватает, проверить промежуточные выводы и при необходимости изменить ход решения. Такой подход особенно важен для агентных сценариев, программирования, аналитики – везде, где результат зависит от целой последовательности решений. Это важный шаг к ИИ, который способен самостоятельно выстраивать путь к результату, действовать проактивно и взаимодействовать с другими сервисами. GigaChat – единственная российская модель с режимом рассуждений», – прокомментировал Антон Фролов, старший вице-президент, руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» «Сбербанка».

Пользователь может сам определить, когда ему нужно рассуждение от ИИ, и включить этот режим. На простой вопрос модель отвечает сразу, а для сложной задачи может использовать десятки тысяч токенов на поиск решения. Новая версия лучше справляется с написанием кода и агентными сценариями, где необходимо последовательно выполнить несколько действий. 

Благодаря поддержке рассуждений качество GigaChat выросло почти по всем замерам. Наиболее заметный прогресс оказался в агентских задачах, работе с функциями и инструментами, программировании и задачах со сложной логикой. По ключевым направлениям – следованию сложным инструкциям, планированию и написанию кода – GigaChat 3.5 Ultra Reasoning достиг уровня лучших мировых моделей. 

GigaChat 3.5 Reasoning – экономная модель: на рассуждения она тратит существенно меньше токенов, чем ведущие открытые модели при сопоставимом качестве ответов. Например, на решение математических задач она тратит в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview. 

GigaChat 3.5 Reasoning использует собственную архитектуру с технологией линейного внимания. Она помогает эффективнее работать с длинным контекстом. Вместо того чтобы повторно сопоставлять каждый новый запрос со всем предыдущим текстом, модель запоминает его ключевое содержание и дополняет его по мере обработки информации. 

Ранее команда «Сбера» опубликовала в открытый доступ первую диффузионную языковую модель GFusion на основе GigaChat. Это тестовый проект, который будет полезен в первую очередь исследователям и разработчикам, создающим собственные подобные решения.