GigaChat 3 Ultra Preview - тяжёлый open source (Рубрика #AI)

Только сегодня дочитал статью Сбера про релиз GigaChat 3 Ultra, которая была опубликована еще в конце ноября на Хабре. Чтиво мне показлось интересным и заслуживающим изучения, но если кратко суммировать тезисы из статьи, то ребята выкатили новое поколение моделей с открытыми весами под MIT:
- GigaChat 3 Ultra Preview - флагманская MoE‑модель на ~702B параметров, из которых ~36B активны на шаге генерации. Это первая настолько большая, изначально русскоязычная open‑source‑модель такого масштаба, совместимая со стандартным OSS‑инструментарием (HuggingFace, vLLM, sglang и т.п.).
- GigaChat 3 Lightning - компактная ~10B‑MoE для локального запуска и быстрого дообучения.

Дальше внутри статьи ребята рассказали про отдельные моменты
- Данные
Pretrain‑корпус раздули до ~14 трлн токенов: 10 языков (от китайского до узбекского и казахского), много кода/математики и ~5,5 трлн синтетики (Q&A, reverse‑prompts, задачи по олимпиадному программированию и т.д.).
- Инфра для данных
Развернули собственный open‑source YT‑кластер: 10 000 ядер и >5 ПБ хранения, чтобы сэмплирование и токенизация выполнялись за минуты вместо дней. Вчера я был на конфе Giga Salut, где интересно пообщался с ребятами как раз на эту тему (с чего переезжали на YT и какие результаты были)
- Архитектура
Ultra - это огромная MoE‑модель, вдохновлённая DeepSeek V3: 256 экспертов, MTP (multi‑token prediction), MLA (multi‑head latent attention), полный стек, совместимый с существующими OSS‑тулзами для инференса и обучения.
- Обучение
Учить MoE модель было сложно: дикий объём коммуникаций между GPU, дисбаланс нагрузки по экспертам, инфраструктурный ад с чекпойнтами на 10+ ТБ и бенчмарками, требующими десятки GPU.
- Alignment
Общий конвейер выглядел так
-- Stage 1.5 - крупный диалоговый pretrain, чтобы модель нормально общалась;
-- RL по цепочкам рассуждений (Chain‑of‑Thought RL);
-- SFT на вручную вылизанных датасетах.
При этом Ultra Preview пока без этапа CoT‑RL.

Также в модель добавили B2C‑фичи: интерпретатор Python‑кода, переработанный поиск (по сути, готовый RAG‑слой) и долговременная память о пользователе.

В чем прорыв этого релиза
- Масштаб. GigaChat Ultra - крупнейший на сегодня open‑source‑LLM‑проект в России и Европе и одна из топ‑5 открытых моделей мира по числу параметров
- Обучение с нуля. Это не дообучение западной модели: веса и датасет - свои, модель нативно учится на русском и актуальных данных, без наследования чужих ограничений
- Совместимость со стеком OSS. Архитектура максимально приближена к DeepSeek V3, так что дообучение и деплой можно строить на уже существующих тулзах (vLLM, sglang, Megatron, Torchtitan и т.п.).
- Качество. Ultra уверенно обгоняет GigaChat 2 Max по ключевым бенчмаркам (MERA, MMLU‑Pro, GSM8K, HumanEval+ и др.) и лидирует в русскоязычных тестах. Но пока нет результатов большого количества других бенчей

В общем, ребята из Сбера - молодцы. Приятно видеть открытые релизы и техрепорты про технологии российских компаний.

#AI #ML #Software #Engineering #Architecture #Infrastructure #Data