Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 удерживает большой объём контекста, качественно решает логические задачи и работает с кодом. Компании смогут использовать нейросеть для разработки ИИ-агентов, чтобы автоматизировать бизнес-процессы.

В Яндексе подчеркнули:

Yandex B2B Tech открыла доступ к самой большой языковой модели в облаке, которая соответствует лучшим моделям от DeepSeek AI и OpenAI, а в некоторых случаях и превосходит их.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — нейросеть с большим контекстным окном, до 256 тысяч токенов. Модель может ​​удерживать в памяти большой объём информации, поэтому более персонализированно и точно отвечает на вопросы. Кроме этого, она поддерживает 119 языков и диалектов и обладает широкой базой знаний. В этой версии модели выключен режим рассуждений — когда нейросеть пошагово решает сложные задачи.

На платформе Yandex Cloud AI Studio компании могут использовать нейросеть по API. Стоимость составит 50 копеек за 1000 токенов. В целом, на платформе Yandex Cloud AI Studio доступны 24 модели. Это нейросети из семейств Qwen, DeepSeek и Gemma и другие в пакетном режиме.

Сейчас на главной

Новости

От технологий к реальным изменениям: как сделать социальные инициативы системными

На конференции «ЭкоЛогика человечности» представители бизнеса и некоммерческого сектора обсудили, как цифровые инструменты, новые модели взаимодействия и оценка социального эффекта помогают развивать благотворительность и масштабировать общественно значимые проекты.

Статьи

Почему даже корпус должен быть брендовым

В российских условиях продолжает быстро расти популярность ПК, собираемых небольшими местными компаниями либо отделами корпоративных заказчиков. Такие решения в РФ исторически были более популярны, чем на других развитых рынках, но сейчас в развитии сегмента появились новые нюансы, о которых мы поговорили с Каримом ЛАСКРИ, бизнес-директором FSP Group в регионе СНГ.

Новости

Хранилище, которому можно доверять в фоне: вышла Basis SDS 2.3 с диагностикой по расписанию и ролью наблюдателя

Система хранения — единственный слой инфраструктуры, где ошибка не «откатывается»: потерянные данные не вернёт ни перезагрузка, ни откат конфигурации. Поэтому от программно-определяемого хранилища ждут не столько новых функций, сколько предсказуемости — чтобы фоновые процессы доделывали начатое, а администратор видел состояние кластера не только «сейчас», но и в динамике.