Este es el primer modelo base de la compañía disponible para desarrolladores e investigadores en acceso abierto.
Yandex ha publicado en Hugging Face el modelo de lenguaje Alice AI Search Pretrain, entrenado desde cero y que subyace a las respuestas de IA en "Búsqueda".
El modelo está diseñado para procesar un gran número de consultas y documentos con un costo computacional relativamente bajo. Utiliza una arquitectura híbrida Encoder-Decoder y Mixture of Experts (MoE). La primera es responsable de seleccionar información y formar una respuesta concisa, la segunda activa solo las secciones necesarias de la red neuronal. Con un volumen total de 35 mil millones de parámetros, se utilizan aproximadamente 600 millones para procesar un token, menos del 2%.
En pruebas ciegas, Alice AI Search Pretrain mostró una mayor calidad de respuestas en ruso en comparación con Qwen 3.5 2B y 4B, así como T5 Gemma 2 4B-4B Base. En términos de resultados, el modelo es comparable a Qwen 3.5 35B-A3B, mientras que requiere menos recursos computacionales.
Desde julio, una versión pre-entrenada del modelo se utiliza en la "Búsqueda" de Yandex. Las respuestas aparecen directamente debajo de la barra de búsqueda. Según la compañía, más de 49 millones de personas utilizan las respuestas rápidas de IA mensualmente.
