В России применяют новый подход к ИИ: меньше размер — больше возможностей

В мировой ИИ-гонке все заметнее новый тренд: разработчики уже не просто наращивают модели, а пытаются получать больше возможностей при меньших вычислительных затратах. Как нам рассказали в Яндексе, российская Alice AI Foundation LLM стала одним из заметных примеров этого подхода.

У модели 80 млрд общих параметров, но одновременно работают только 3 млрд. По замерам разработчиков, в программировании она сопоставима с NVIDIA Nemotron-3-Super, хотя использует вчетверо меньше активных параметров. На части русскоязычных задач модель превосходит и более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base.

Разработку уже заметили за рубежом: Turing Post включил ее в ключевые ИИ-релизы недели, а представители Google DeepMind и Sypha AI отдельно отметили эффективность модели.

Появились и первые эксперименты: японский разработчик адаптировал ее для локального запуска на устройствах Apple и подготовил версию для llama.cpp.

В ИИ начинается довольно интересная смена приоритетов: теперь впечатляет не только количество параметров, но и то, сколько возможностей удается из них выжать. 🤖