По данным бенчмарка MERA для русского языка, модель Сбера GigaChat 2 MAX занимает первое место среди AI-моделей, а в международных бенчмарках обновлённый модельный ряд превосходит по многим показателям GPT4o, DeepSeek-V3, LLaMA 70B и Qwen2.5.
Весь модельный ряд GigaChat 2.0 получил значительный апгрейд, что позволяет бизнес-клиентам быстрее и качественнее решать текущие задачи и реализовывать масштабные проекты.
- GigaChat 2 MAX стал ещё мощнее и уверенно опережает многие зарубежные аналоги в задачах на русском языке.
- GigaChat 2 Pro демонстрирует качество на уровне предыдущей версии МАХ и справляется с задачами, в которых важны креатив и точность. При этом сама модель менее требовательна к ресурсам.
- GigaChat 2 Lite — базовая модель для решения лёгких задач — по качеству теперь сопоставима с предыдущей версией Pro: на ней можно быстрее и выгоднее решать сложные задачи.
Пользователи сохраняют доступ к моделям первого поколения и могут протестировать GigaChat 2.0, прежде чем перейти на новый модельный ряд. Чтобы подобрать оптимальную для своего бизнеса версию GigaChat и промпты для неё, необязательно разбираться в программировании. Вся линейка доступна бизнесу в облаке через API, её также можно развернуть локально в инфраструктуре компании (on-premise).
GigaChat 2.0 — не просто рост метрик и технических характеристик, а значительный шаг в развитии русскоязычных больших языковых моделей (LLM). Мы создали модель на уровне лучших мировых решений, а в задачах на русском языке модель превосходит большинство из них. Сильные отечественные нейросети стратегически важны для любого бизнеса, который ведёт свою деятельность в России. 15 тысяч внешних клиентов уже используют GigaChat, и мощное обновление нашей линейки позволит ещё большему числу клиентов эффективнее решать огромный спектр задач. Совершенствуя процессы с помощью искусственного интеллекта, компании получат уникальную возможность опередить конкурентов, увеличить прибыль и повысить лояльность потребителей.
Андрей Белевцев
Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка
Позволяют создавать более продуктивных AI-агентов
Обрабатывают в четыре раза больше контекста
В два раза лучше решают рабочие задачи
В числе мировых лидеров
