Сбер представил GigaChat 2.0

Сбербанк представил обновленный модельный ряд GigaChat 2.0. По данным бенчмарка MERA, флагманская модель GigaChat 2 MAX занимает первое место среди AI-моделей для русского языка. В международных тестах новая линейка превосходит по ряду показателей GPT-4o, DeepSeek-V3, LLaMA 70B и Qwen2.5.

Источник изображения предоставлено пресс-службой СБЕРа

Обновленная линейка GigaChat 2.0 позволяет бизнесу быстрее и эффективнее решать широкий спектр задач:

· GigaChat 2 MAX – модель с улучшенными возможностями обработки текстов, программирования и анализа данных. Оптимальна для сложных задач и высоких нагрузок.

· GigaChat 2 Pro – модель с производительностью на уровне предыдущего MAX, но с меньшими требованиями к вычислительным ресурсам. Отличается точностью и креативностью.

· GigaChat 2 Lite – базовая версия, сопоставимая с прошлым GigaChat Pro. Подходит для решения повседневных задач при сниженной нагрузке на инфраструктуру.

Все модели доступны через облачный API или могут быть развернуты локально (on-premise) в инфраструктуре компании.

GigaChat 2.0: ключевые улучшения

1. Улучшение AI-агентов

Модели GigaChat 2.0 теперь лучше справляются с:

· Автономными решениями сложных многокомпонентных задач.

· Анализом данных и созданием юридической документации.

· Генерацией кода (поддержка Python и JS, совместимость с LangChain).

2. В четыре раза больше контекста

Теперь нейросеть может анализировать до 200 страниц A4 за один запрос (ранее – 48 страниц). Это делает GigaChat 2.0 идеальным инструментом для чат-ботов и сложных аналитических запросов.

3. В 2 раза лучше выполняет рабочие задачи

· Вдвое точнее следуют инструкциям пользователя.

· На 25% точнее отвечает на вопросы.

· Соблюдает стилистику, форматирует ответы под запрос клиента.

По данным бенчмарка MERA, GigaChat 2 MAX занимает первое место среди русскоязычных AI-моделей. В тестах MMLU, HumanEval и других международных метриках он:

· Лидер по фактологическим вопросам на русском языке.

· Лучший по точным наукам и логическому мышлению.

· Превосходит аналоги по кодогенерации и структурированию данных.