Т-Технологии выпустили опенсорс-модель T-Search

Сегодня команда Data Secrets посещает ML Conf. Послушали доклад Анатолия Потапова, руководителя группы фундаментальных технологий LLM в Центре искусственного интеллекта Т-Банка, где как раз презентовали модель.

T-Search это первая открытая русскоязычная модель для Agentic RAG, заточенная на многошаговый поиск для бизнеса.

В отличие от классического RAG с одним запросом, T-Search – агент-ретривер: внутри ReAct-цикл с тремя инструментами – search_corpus, save_and_advance (сохранение чанков, новый раунд) и finalize_ranking (финальный ранжированный список). Ответ модель не генерирует, только отдает evidence-чанки, генерацию берет на себя любая LLM. Это сокращает стоимость инференса на 20–50%.

Агент работает раундами: внутри раунда каждого вот такой ReAct-loop с бюджетом ~32K токенов; при заполнении 75% окна поиск блокируется, и агент либо сохраняет память и переходит в новый раунд, либо финализирует результат. Между раундами передается не вся история вызовов, а сжатое состояние поиска, так контекст остается в разумных пределах даже при глубоком поиске.

Бюджетом поиска можно управлять гибко: один быстрый прогон или несколько параллельных роллаутов с RRF-объединением.

Модель построена на Qwen3.6-35B-A3B, для запуска хватает одной H100. По recall T-Search обходит более крупные открытые модели, включая Qwen3.5-397B, GLM-5.2 и Kimi-K2.6. Вместе с ней выложили два бенчмарка: собранный вручную русскоязычный TRuST и синтетический SynthComp.

Модель уже опубликована на Hugging Face под лицензией Apache 2.0