Sberbank ha presentado la línea de modelos actualizada GigaChat 2.0. Según el benchmark de MERA, el modelo insignia GigaChat 2 MAX ocupa el primer lugar entre los modelos de IA para el idioma ruso. En pruebas internacionales, la nueva línea supera en varios indicadores a GPT-4o, DeepSeek-V3, LLaMA 70B y Qwen2.5.
La línea actualizada GigaChat 2.0 permite a las empresas resolver de forma más rápida y eficaz una amplia gama de tareas:
· GigaChat 2 MAX – modelo con capacidades mejoradas de procesamiento de textos, programación y análisis de datos. Óptimo para tareas complejas y altas cargas.
· GigaChat 2 Pro – modelo con un rendimiento al nivel del MAX anterior, pero con menores requisitos de recursos informáticos. Se distingue por su precisión y creatividad.
· GigaChat 2 Lite – versión básica, comparable con el anterior GigaChat Pro. Adecuado para resolver tareas cotidianas con una carga reducida en la infraestructura.
Todos los modelos están disponibles a través de la API en la nube o se pueden implementar localmente (on-premise) en la infraestructura de la empresa.
GigaChat 2.0: mejoras clave
1. Mejora de los agentes de IA
Los modelos GigaChat 2.0 ahora son mejores para:
· Soluciones autónomas de tareas complejas de múltiples componentes.
· Análisis de datos y creación de documentación jurídica.
· Generación de código (soporte para Python y JS, compatibilidad con LangChain).
2. Cuatro veces más contexto
Ahora la red neuronal puede analizar hasta 200 páginas A4 por solicitud (antes – 48 páginas). Esto convierte a GigaChat 2.0 en una herramienta ideal para chatbots y solicitudes analíticas complejas.
3. 2 veces mejor para realizar tareas laborales
· Siguen las instrucciones del usuario con el doble de precisión.
· Responden a las preguntas con un 25% más de precisión.
· Respetan el estilo, formatean las respuestas según la solicitud del cliente.
Según el benchmark de MERA, GigaChat 2 MAX ocupa el primer lugar entre los modelos de IA en ruso. En las pruebas MMLU, HumanEval y otras métricas internacionales, es:
· Líder en preguntas fácticas en ruso.
· El mejor en ciencias exactas y razonamiento lógico.
· Supera a sus análogos en la generación de código y la estructuración de datos.
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