Top.Mail.Ru
Сбер открыла веса GigaChat Ultra/Lightning и GigaAM-v3 — крупнейший open-source релиз российских ИИ-моделей Скачать
прайс-лист
Бесплатная
доставка по РФ
Бонус за
обратную связь
Интернет-магазин
Серверного оборудования
8 (800) 222-70-01 Консультация IT-специалиста Сравнение

Сбер открыла веса GigaChat Ultra/Lightning и GigaAM-v3

~ 2 мин
3192
Простой
Новости
Сбер открыла веса GigaChat Ultra/Lightning и GigaAM-v3

Введение

ИИ-подразделение компании Сбер на недавней конференции AI Journey объявила о выходе передовых нейросетей в open-source. О моделях Kandinsky 5.0 мы уже рассказывали вам ранее, но помимо нее Сбер также представила ASR-систему GigaAM-v3 и топовые LLM GigaChat Ultra Preview и Lightning. Все модели распространяются под открытой лицензией MIT, что позволяет использовать их не только в исследовательских целях, но и даже в коммерческих продуктах. 

Подробнее о открытых моделях GigaChat и GigaAM-v3

В линейку открытых моделей GigaChat вошли две нейросети — Ultra Preview и Lightning. Оба решения базируются на архитектуре MoE, отлично справляются с языковыми операциями на русском языке и обеспечивают высочайшую производительность в различных задачах. GigaChat Ultra Preview — старшая и наиболее мощная модель Сбера с контекстным окном до 128 тысяч токенов, которая демонстрирует эффективность, превышающую производительность топовой открытой нейросети DeepSeek V3.1 на русском языке в бенчмарке MERA. Доступна базовая модель, а также версии с формате FP8/BF32, количество параметров достигает 702 миллиардов общих и 36 миллиардов активных, при этом обучение отечественного флагмана все еще продолжается. GigaChat Lightning является более легкой и ориентирована на локальный запуск с максимальной скоростью генерации. Модель имеет 10 миллиардов общих и 1,8 миллиардов активных параметров, обеспечивая большую производительность, чем Qwen3-4B, при этом она работает быстрее, чем Qwen3-1.7B. 

Производительность GigaChat Lightning
Производительность MoE-модели GigaChat Lightning. Источник: GitHub.

Также был представлен новый набор нейросетей GigaAM-v3 для распознавания русской речи. Это пять высокоточных ASR-моделей промышленного класса, которые можно использовать для построения голосовых ассистентов, call-аналитики, мультимодальных агентов и любых решений, связанных с распознаванием речи. В семейство вошли: самообучающийся кодировщик HuBERT–CTC, предварительно обученный на 700 000 часах русской речи, две модели автоматического распознавания речи на базе декодеров CTC и RNN-T, а также две сквозные модели с нормализацией пунктуации и текста. Разработчики отметили, что GigaAM-v3 допускает на 50% меньше ошибок при распознавании русской речи, чем Whisper-large-v3 от OpenAI.

Пайплайн GigaAM-v3
Пайплайн ASR-системы GigaAM-v3. Источник: GitHub.

Вице-президент Сбера Андрей Белевцев отметил, что открытие весов — это стратегический шаг. По его словам, настоящий технологический суверенитет достигается не закрытыми системами, а открытой инфраструктурой, которой может пользоваться вся страна. Открытие весов GigaChat, GigaAM-v3 и Kandinsky 5.0 стало самым крупным open-source релизом за последнее время, что подчеркивает успех команды Сбер.

Выводы

Открытие весов GigaChat, GigaAM-v3 и Kandinsky 5.0 — это переломный момент для отечественной ИИ-экосистемы. Сбер показал, что российские ИИ-модели могут успешно конкурировать с топовыми игроками на рынке, а наши разработчики способны создавать инновации, укрепляющие технологический суверенитет российских компаний. Веса открытых ИИ-моделе Сбер доступны на GitHub и Hugging Face.
Автор: Serverflow Serverflow
Поделиться

Комментарии 3

Написать комментарий
Светлана
GigaChat Lightning быстрее Qwen3-1.7B, но при этом показывает большую производительность, чем Qwen3-4B. Для локального развёртывания такой выигрыш в скорости без потери качества очень полезен.
Serverflow
Именно так: сочетание скорости и качества делает Lightning удобным выбором для продакшен-сред с ограниченными вычислительными мощностями.
Даниил
GigaAM-v3 даёт на 50% меньше ошибок, чем Whisper-large-v3. Это серьёзный отрыв, особенно если учесть, что Whisper уже считался эталоном для русского языка.
Serverflow
Разница действительно заметная, особенно на шумных аудиозаписях и специфической лексике.
Алина
702 миллиарда общих параметров при 36 активных это сильный дисбаланс. На практике это значит, что модель может показывать высокое качество, но для инференса всё равно потребуются серьёзные ресурсы, несмотря на MoE-архитектуру.
Serverflow
Да, именно так: эффективность MoE здесь раскрывается только при больших батчах и правильной маршрутизации.
Написать отзыв
До 6 фото, размером до 12Мб каждое
Мы получили ваш отзыв!

Он появится на сайте после модерации.

Написать комментарий

Комментарий появится на сайте после предварительной модерации

До 6 фото, размером до 12Мб каждое
Мы получили ваш отзыв!

Он появится на сайте после модерации.

Мы свяжемся с вами утром

График работы: Пн-Пт 10:00-18:30 (по МСК)

Обработаем вашу заявку
в ближайший рабочий день

График работы: Пн-Пт 10:00-18:30 (по МСК)