Сбер представил новую флагманскую ИИ-модель GigaChat 3.5 Ultra

В основе модели лежит архитектура с технологией линейного внимания, что позволяет сохранять точность и контекст при работе с длинными документами, а также лучше справляться с кодом и математикой

Стала доступна новая флагманская модель GigaChat 3.5 Ultra. По сравнению с предыдущей версией она работает быстрее, потребляет меньше ресурсов, почти вдвое компактнее и лучше справляется с кодом, математикой, длинными текстами и агентными сценариями. В основе модели — отечественная архитектура Сбера с технологией линейного внимания.

Пользоваться новой моделью может любой желающий. В ИИ-помощнике «ГигаЧат» она доступна для личных и рабочих задач, а в open source — бесплатно разработчикам по всему миру для интеграции в сервисы и создания ИИ-агентов.

Новая версия лучше справляется с кодированием и математикой: точнее пишет и проверяет код, решает расчетные задачи и работает с числами. Ответы стали более структурированными и удобными для восприятия.

При работе с длинными документами — контрактами, техрегламентами и отчетами — модель сохраняет точность и контекст. За счет линейного внимания она не перечитывает текст заново, а накапливает смысл постепенно, что ускоряет обработку до четырех раз.

В задачах автономной работы и с ИИ-агентами модель может сама искать информацию, писать и запускать код, обращаться к сервисам и выдавать готовый результат, что помогает автоматизировать рутину.

По внутренним тестам GigaChat 3.5 Ultra превзошла предыдущую флагманскую модель Сбера и по ряду показателей приблизилась к сильным открытым моделям, включая DeepSeek 3.2, оставаясь при этом почти вдвое компактнее.

Антон Фролов, старший вице-президент Сбербанка, отметил, что модель отражает шаг к ИИ, способному быть полноценным помощником для решения реальных задач. По его словам, для ее создания число экспериментов в команде выросло более чем вдвое — до 1500.

GigaChat 3.5 Ultra создана на собственной архитектуре с линейным вниманием, а при обучении делался упор на качественные человеческие тексты. Архитектура MoE и меньший размер модели снижают нагрузку на вычислительные ресурсы и делают ее доступнее для компаний и разработчиков.

 

Источник: Сбербанк