Сбер представил масштабное обновление ИИ-помощника ГигаЧат. В его основе — новая флагманская модель GigaChat Ultra, которая получила долгосрочную память. Теперь нейросеть запоминает факты о пользователе между сессиями: увлечения, профессию, жизненные цели и даже информацию о близких. При этом пользователь может в любой момент отключить эту функцию в настройках.
Скорость генерации выросла в два раза благодаря архитектуре Mixture of Experts (MoE). Модель работает как команда узких специалистов: на запрос откликаются только нужные «эксперты», а не вся система целиком. Кроме того, ГигаЧат сам подключает поиск в интернете, когда речь идет о свежих новостях или биржевых котировках, — пользователю не нужно включать отдельный режим.
Появился полноценный голосовой режим с возможностью перебивать модель, уточнять детали и менять тему на лету. После разговора в чате сохраняется полная текстовая расшифровка.
Важное нововведение — встроенный кодовый интерпретатор. Раньше ГигаЧат мог только написать код и показать его пользователю. Теперь он сам запускает его в изолированной среде, выполняет вычисления, валидирует данные и даже строит графики. Это превращает помощника в аналитический инструмент для работы с отчетами, таблицами и массивами данных.
GigaChat Ultra выложена в открытый доступ: код и веса модели опубликованы в репозитории. Это позволяет любой организации — от крупного банка до небольшого стартапа — развернуть нейросеть в своем закрытом контуре и адаптировать под корпоративные данные. По оценкам Сбера, модель превосходит DeepSeek V3.1 и Qwen3-235B в русскоязычных задачах, математике и общих рассуждениях.
Сдвиг здесь не только технический, но и стратегический. ГигаЧат перестает быть просто «вопросно-ответной» системой и превращается в платформу, способную выполнять код, управлять памятью о пользователе и работать голосом без задержек. Открытие весов флагманской модели — это шаг к технологическому суверенитету: теперь бизнес может строить свои ИИ-решения на российской базе, не оглядываясь на западные аналоги. Вопрос в том, насколько быстро корпоративные разработчики начнут использовать эту возможность и что они построят.
Источник: sberbank.ru
Скорость генерации выросла в два раза благодаря архитектуре Mixture of Experts (MoE). Модель работает как команда узких специалистов: на запрос откликаются только нужные «эксперты», а не вся система целиком. Кроме того, ГигаЧат сам подключает поиск в интернете, когда речь идет о свежих новостях или биржевых котировках, — пользователю не нужно включать отдельный режим.
Появился полноценный голосовой режим с возможностью перебивать модель, уточнять детали и менять тему на лету. После разговора в чате сохраняется полная текстовая расшифровка.
Важное нововведение — встроенный кодовый интерпретатор. Раньше ГигаЧат мог только написать код и показать его пользователю. Теперь он сам запускает его в изолированной среде, выполняет вычисления, валидирует данные и даже строит графики. Это превращает помощника в аналитический инструмент для работы с отчетами, таблицами и массивами данных.
GigaChat Ultra выложена в открытый доступ: код и веса модели опубликованы в репозитории. Это позволяет любой организации — от крупного банка до небольшого стартапа — развернуть нейросеть в своем закрытом контуре и адаптировать под корпоративные данные. По оценкам Сбера, модель превосходит DeepSeek V3.1 и Qwen3-235B в русскоязычных задачах, математике и общих рассуждениях.
Сдвиг здесь не только технический, но и стратегический. ГигаЧат перестает быть просто «вопросно-ответной» системой и превращается в платформу, способную выполнять код, управлять памятью о пользователе и работать голосом без задержек. Открытие весов флагманской модели — это шаг к технологическому суверенитету: теперь бизнес может строить свои ИИ-решения на российской базе, не оглядываясь на западные аналоги. Вопрос в том, насколько быстро корпоративные разработчики начнут использовать эту возможность и что они построят.
Источник: sberbank.ru
