Компания «Авито» открыла доступ к моделям искусственного интеллекта — A-Vibe и A-Vision, дообученным специально под задачи электронной коммерции, рассказал «Ведомостям» представитель компании. По его словам, это первые российские опенсорс-модели, адаптированные под русский язык и локальные сценарии онлайн-торговли.
Модели обучались на реальных данных, в том числе из электронной коммерции, включая массивы описаний товаров, каталогов и запросов покупателей. По словам представителя «Авито», это позволяет им решать типичные задачи в электронной коммерции без длительной адаптации - например, анализировать таблицы и документы, извлекать атрибуты из карточек или формировать краткие описания товаров.
Текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision (умеющая работать одновременно с текстом и изображениями) построены на базе моделей от китайской Alibaba - Qwen3 и Qwen2.5-VL и содержат по 8 млрд параметров, рассказывает представитель «Авито». Аналогичные, но не специализированные модели на основе китайских технологий опубликовали ранее в открытом доступе Т-банк и MWS AI. Разработка обошлась «Авито» примерно в 500 млн руб., включая затраты на инфраструктуру, команду и экспериментальные расходы, уточнил представитель классифайда.
Обе модели могут работать с длинными текстами - до 32 000 токенов (примерно 100 страниц текста) - и умеют вызывать внешние инструменты для выполнения расчетов, поиска данных в базах или обращения к API-сервисам (протоколам других программ и приложений). Это позволяет создавать автономных ИИ-агентов - системы, которые могут отвечать на запросы и совершать какие-либо действия с данными.
Управляющий партнер Sk Capital Станислав Колесниченко отметил, что у отечественных компаний до сих пор не было открытых моделей, обученных специально на русском языке и под локальные сценарии электронной коммерции. «Авито», по мнению эксперта, - один из немногих игроков, который располагает достаточными объемами данных и вычислительными ресурсами, чтобы предложить рынку уже обученные и протестированные решения. Это, считает он, снизит порог входа для стартапов и корпоративных разработчиков, которые смогут создавать продукты на базе готовых моделей, а не тратить ресурсы на адаптацию западных или азиатских систем.
В числе преимуществ открытых моделей эксперт назвал обученность на российских данных и технологическую автономию: компании могут разворачивать такие модели на собственных серверах, не завися от зарубежных API и не рискуя столкнуться с санкционными ограничениями. При этом, добавил он, использование таких моделей требует развитой инфраструктуры машинного обучения и квалифицированных специалистов, которых на российском рынке пока немного. Кроме того, бизнесу необходим собственный контур модерации и контроля, чтобы следить за качеством ответов моделей.
По словам Колесниченко, сегодня наиболее востребованы сценарии применения ИИ в персонализации и обработке контента: генерация описаний товаров, визуальный поиск и рекомендации, модерация контента, борьба с мошенничеством и создание интеллектуальных ассистентов для продавцов. В будущем, считает он, мультимодальные системы смогут анализировать изображения, отзывы и поведение пользователей одновременно, что повысит качество рекомендаций.
