Сбер выпустил первую модель ГигаЧата с полноценным логическим мышлением

Сбер опубликовал на Hugging Face новую модель ГигаЧата — 3.5 Reasoning. Сообщается, что в некоторых задачах она уже обгоняет DeepSeek V4 Flash Preview, а на математических задачах тратит в среднем на 37% меньше токенов рассуждения. Новинка позиционируется как первая модель ГигаЧата с полноценным режимом рассуждений, передает ТАСС.

Что нового в ГигаЧате — модели 3.5 Reasoning

Новая модель ГигаЧата позиционируется как первая российская открытая модель, обученная работать по принципу цепочки рассуждений:

Перед выдачей ответа нейросеть разбивает задачу на подпункты.

1. Перед выдачей ответа нейросеть разбивает задачу на подпункты.

2. После составляет план ответа.

3. Проверяет промежуточные выводы и корректирует логические ошибки.

4. Выдает ответ.

   

Как работает новая модель ГигаЧата — 3.5 Reasoning

Модель использует технологию Mixture-of-Experts (MoE) — «смесь экспертов». Благодаря этому на каждый вопрос отвечает не вся нейросеть, а только нужные «эксперты». При вводе промпта задействуются только 28 млрд параметров из 432 млрд.

Такая работа «экспертов» стала возможна благодаря инженерному решению — гибридное внимание: классический механизм Multi-head Latent Attention (MLA) объединили со слоями линейного внимания GatedDeltaNet.

Что умеет рассуждающая модель ГигаЧата

Нейросеть уже способна:

• решать математические задачи, включая олимпиадные;

• писать код;

• следовать сложным инструкциям;

• давать структурированные ответы в таблицах;

• работать с длинными текстами;

• вести диалог и вызывать функции.

  

Флагманская модель уже доступна всем пользователям ГигаЧата.

Источник: скриншот диалога с ГигаЧатом

Источник: скриншот диалога с ГигаЧатом

Источник: скриншот диалога с ГигаЧатом

Источник: скриншот диалога с ГигаЧатом

Насколько хороша рассуждающая модель ГигаЧата

Разработчики проверяли модель на бенчмарках — это стандартные наборы задач для нейросетей.

Источник: скриншот из Hugging Face

Источник: скриншот из Hugging Face

Помимо этого, по словам разработчиков, рассуждающий ГигаЧат на математических задачах тратит в среднем на 37% меньше токенов на рассуждения, чем DeepSeek V4 Flash Preview. На некоторых задачах экономия достигает 41%.

Кастомизация новой модели ГигаЧата

Модель открыта для разработчиков на Hugging Face под лицензией MIT, поэтому ее можно свободно интегрировать в свои продукты.

Ранее OpenAI выпустила обновленную модель генерации изображений ChatGPT Images 2.5 и представила новую флагманскую модель GPT-6 Astra.

Возможно, вам будет интересно:

• Закон о регулировании ИИ: обязательна ли маркировка ИИ-контента с 1 сентября

• Эра вайб-кодинга: как ИИ сделал маркетологов разработчиками

• Инфляция контента на фоне развития ИИ: что происходит с вашим трафиком и что делать

Источники: Hugging Face и ТАСС