⚡️ Сбер выпустил крупнейшее обновление ГигаЧат — и выложил в open source.

GigaChat Ultra и GigaChat-3.1-Lightning уже под MIT-лицензией. Текущее обновление дало заметный прирост по качеству ответов, устойчивости генерации и прикладным сценариям использования. Модели можно разворачивать в закрытом контуре, адаптировать под корпоративные данные и использовать как базу для чат-ботов, внутренних ассистентов и отраслевых AI-сервисов.

🟡Что важно в самом обновлении

В статье на Хабр команда описывает переход от Dense к MoE, переработку этапа постобучения и отдельную работу над устойчивостью генерации. Один из ключевых результатов — модели значительно реже уходят в циклы, то есть стабильнее ведут себя в длинных ответах и диалогах. В релизных материалах это вынесено как отдельное качественное улучшение.

DPO-этап переведён в нативный FP8. Практический смысл этого изменения — более эффективное использование памяти на этапе дообучения без потери качества относительно предыдущих версий. Дополнительно в ходе работы был выявлен критичный баг в SGLang, который влиял на качество и корректность замеров.

🟡По моделям

Ultra в этом обновлении заметно усилилась в математике, задачах на рассуждение.
Lightning — компактная модель с 1,8 млрд активных параметров, ориентированная на быстрые сценарии. При этом в релизе отдельно отмечен рост качества общения, следования инструкциям и общих знаний.
ГигаЧат получил две новые функции: научился искать в интернете прямо во время диалога и научился в запоминать важные факты для пользователя — это называется долгосрочная память.

✔️ Для разработчиков это означает, что open source-релиз принёс не просто открытые веса, а более зрелую и инженерно доработанную базу, на которой можно строить как качественные, так и экономически эффективные решения. Для рынка — это шаг к развитию собственной открытой экосистемы русскоязычных моделей, пригодных для реальных продуктовых внедрений.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #llm #opensource