Ваш купон на скидку:
Сбербанк представил GigaChat 3.5 Reasoning — новую флагманскую мультимодальную нейросеть с режимом рассуждений. Модель не выдаёт немедленный ответ на сложный вопрос, а сначала разбирает задачу на этапы, определяет план решения, при необходимости обращается к поиску и другим инструментам, ищет ошибки в промежуточных результатах и только после этого формирует ответ. GigaChat 3.5 Reasoning отличается высокой производительностью и экономичностью, решая задачи с меньшими ресурсами и существенно экономя токены на рассуждение по сравнению с ведущими открытыми нейросетями. Рассуждения особенно полезны в задачах, требующих многоэтапного решения, таких как поиск противоречий между пунктами договора, проведение финансовых расчётов или анализ сложных ошибок в коде. Флагманская модель уже доступна всем пользователям ГигаЧата, а разработчикам предоставлена бесплатно по лицензии MIT для интеграции в собственные продукты. Бизнесу модель станет доступна по API в ближайшее время.
Антон Фролов, старший вице-президент и руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбербанка, отметил, что от искусственного интеллекта сегодня ждут не просто быстрого ответа, а способности разобраться в сложной задаче. GigaChat теперь способен самостоятельно разложить задачу на этапы, определить недостающие данные, проверить промежуточные выводы и при необходимости изменить ход решения. Такой подход особенно важен для агентных сценариев, программирования и аналитики — везде, где результат зависит от целой последовательности решений. Фролов подчеркнул, что GigaChat является единственной российской моделью с режимом рассуждений, что представляет собой важный шаг к ИИ, способному самостоятельно выстраивать путь к результату, действовать проактивно и взаимодействовать с другими сервисами.
Пользователь может самостоятельно определить, когда требуется рассуждение, и включить режим отдельной кнопкой. 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, требующими последовательного выполнения нескольких действий. Например, при организации поездки модель может уточнить недостающие параметры, подобрать рейс и отель, проверить соответствие маршрута бюджету, а при обнаружении противоречия — перестроить план. Благодаря поддержке рассуждений качество GigaChat выросло почти по всем замерам, наиболее заметный прогресс достигнут 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 вплотную приблизился к лучшим мировым моделям. В бенчмарке IFBench результат вырос с 44 до 77 баллов, на Natural Plan — с 64 до 80, на Live Code Bench v6 — с 56 до 85. GigaChat 3.5 Reasoning является экономной моделью: 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.
Рассуждающая модель будет наиболее полезна в следующих сферах: финансы и банкинг — прогнозирование сценариев, проверка сделок на соответствие нормативным требованиям; юриспруденция — поиск противоречий в договорах, проверка документов на соответствие регламенту или прецедентам; разработка программного обеспечения — поиск и исправление багов, выбор архитектуры с учётом скорости, цены и надёжности; логистика и планирование — построение маршрутов и расписаний с учётом сроков, бюджета и доступных ресурсов; образование — пошаговый разбор задач по математике, физике и программированию с проверкой каждого шага; наука и аналитика данных — анализ данных в несколько этапов с расчётами и проверкой гипотез; поддержка клиентов — уточнение деталей у клиента и проверка данных в разных системах перед ответом.
Новую модель целенаправленно обучили рассуждать, взяв за основу базовую GigaChat 3.5 Ultra. Для обучения модель решала математические и кодовые задачи разными способами, раскладывая их на последовательные шаги. Автоматическая проверка определяла, какой вариант рассуждения привёл к правильному ответу, и закрепляла именно такие пути решения. Так модель научилась не только выстраивать последовательность действий, но и самостоятельно решать, когда обратиться к внешнему инструменту или пересмотреть предыдущий шаг. GigaChat 3.5 Reasoning использует собственную архитектуру с технологией линейного внимания, которая помогает эффективнее работать с длинным контекстом: вместо повторного сопоставления каждого нового запроса со всем предыдущим текстом модель запоминает его ключевое содержание и дополняет его по мере обработки информации.