Сбер представил новое поколение ИИ-помощника ГигаЧат на базе флагманской модели

Сбер представил рынку масштабное обновлении ИИ-помощника ГигаЧат, в основу которого легла новая флагманская модель ГигаЧат Ультра (GigaChat Ultra). 

Теперь ИИ-помощник запоминает факты о пользователе и использует их для дальнейшей персонализации общения и предлагаемых решений, самостоятельно ищет информацию в интернете, генерирует текстовые ответы в 2 раза быстрее. 

Релиз новой модели открывает новые возможности не только для конечных пользователей, но и для разработчиков: на базе GigaChat Ultra уже можно строить прикладные ИИ-продукты и сервисы, запускать код прямо в интерфейсе и получать ответы на вопросы о собственных возможностях, опираясь на актуальную документацию.  

Антон Фролов, старший вице-президент, руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбербанка:

«Мы делаем шаг от инструмента для ответов на вопросы к мультиагентному ИИ-помощнику ГигаЧат. Но наша цель шире: мы создаём будущее, в котором классические мобильные приложения уступят место интерфейсу на базе нейросети. Нужные функции сервисов будут появляться по запросу, делая навигацию по цифровому миру бесшовной. GigaChat Ultra — одна из самых больших моделей в мире, полностью разработанная и обученная в России. Флагманская версия модели теперь помнит ваши предпочтения, работает быстрее, глубже понимает задачи и даёт более качественные рекомендации. Мы стираем последние барьеры в общении с машиной».

Долгосрочная память

Одно из ключевых нововведений — долгосрочная память. Контекстная (краткосрочная) память нейросети ограничена рамками одного диалога и сбрасывается при его завершении. Долгосрочная память ГигаЧат устроена иначе — модель сохраняет факты о пользователе между сессиями и использует их в каждом последующем разговоре.

Что именно запоминает ГигаЧат:

• увлечения, вкусы и интересы;

• профессию, образование, жизненные цели и привычки;

• личные данные — в той мере, в которой пользователь сам ими делится;

• информацию о близких людях и питомцах.

Система самостоятельно выделяет значимые факты и не перегружает память мелочами: краткосрочные планы, очевидные общеизвестные сведения и детали, не относящиеся к пользователю, не сохраняются. Все данные хранятся в едином профиле и синхронизируются между веб-версией, мобильными приложениями и Telegram-ботом при авторизации по Сбер ID. Пользователь полностью контролирует функцию: память можно включить или отключить в настройках профиля в любой момент. 

Скорость генерации ответов в 2 раза быстрее

ГигаЧат генерирует текстовые ответы в 2 раза быстрее, чем предыдущая флагманская модель Сбера. Это напрямую влияет на то, как быстро пользователь видит ответ: даже при сложных запросах, требующих развёрнутого рассуждения, результат появляется практически мгновенно.

Прирост скорости обеспечен архитектурой Mixture of Experts (MoE): модель устроена как команда узкоспециализированных специалистов, каждый из которых отвечает за свой тип задач. На любой запрос откликаются только нужные «эксперты», а не вся модель целиком. 

Разговор в режиме реального времени

ГигаЧат теперь сам автоматически подключает поиск актуальной информации в интернете – пользователю не обязательно включать соответствующий режим. Это обеспечивает достоверность ответов при обсуждении свежих новостей, биржевых котировок и других динамически меняющихся данных. Поиск оснащён специализированным рефразером – системой, которая автоматически переформулирует пользовательский запрос для повышения релевантности результатов и качества итоговых ответов. 

Онлайн-поиск также появился в режиме «Общение голосом». Диалог стал полноценно интерактивным: пользователь может перебивать модель, уточнять детали или мгновенно менять тему – система обрабатывает смену контекста без задержки. После завершения разговора в чате сохраняется полная текстовая расшифровка диалога.

Самопознание: ГигаЧат знает о себе всё

В ГигаЧат реализован механизм самопознания – способность модели корректно отвечать на вопросы о самой себе. При формировании таких ответов модель обращается к актуальной документации, описывающей её характеристики: текущую версию, поддерживаемые функции, ограничения и особенности поведения. Это исключает типичную для языковых моделей проблему, когда нейросеть даёт неверную или устаревшую информацию о собственных возможностях — например, ошибочно заявляет о функциях, которых нет, или не знает об уже существующих.

Код-интерпретатор: ГигаЧат как аналитическая среда

В ГигаЧат встроен кодовый интерпретатор – изолированная среда выполнения программного кода прямо в интерфейсе помощника. До появления этой функции модель могла лишь написать код и показать его пользователю; запустить и проверить результат было невозможно без сторонних инструментов. Теперь ГигаЧат сам генерирует код и немедленно его исполняет – в безопасной изолированной среде, не затрагивая систему пользователя.

Интерпретатор поддерживает работу с загружаемыми файлами, выполняет сложные численные вычисления, валидирует структуры данных и генерирует графики и диаграммы прямо в чате. Это превращает ГигаЧат в полноценный аналитический инструмент для работы с отчётами, таблицами и массивами данных.

Как обучали модель

Модель прошла три этапа обучения. На первом был расширен кругозор: добавлены академические книги, материалы по математике и программированию, увеличен объём многоязычных данных – теперь модель охватывает 10 языков. На промежуточном этапе улучшались специализированные навыки: расширен корпус кода, добавлены данные по физике, медицине и финансам, включены записи реальных диалогов и усилена безопасность генераций. Финальная настройка на примерах (тексты редакторов, диалоги для вызова функций, системные подсказки) обеспечила стабильную работу модели в реальных условиях.

Наибольший прирост качества зафиксирован в ответах на открытые и закрытые вопросы, а также в задачах, требующих сложных логических рассуждений. По бенчмаркам для русского языка модель демонстрирует высокую грамотность, естественность речи, читаемость и структурированность ответов. Улучшения затронули и прикладные отраслевые сценарии: модель стала увереннее работать с задачами в сфере права, кибербезопасности, медицины, финансов и торговли – особенно там, где важна российская специфика и отраслевая терминология. Заметный рост показали также математические вычисления и генерация кода, что расширяет применимость модели в финтехе, образовании и разработке.

Флагманская модель в открытом доступе

Сбер выложил код и веса своей флагманской модели GigaChat Ultra в открытый доступ. По оценкам экспертов компании, она превосходит своего предшественника GigaChat 2 Max в русскоязычных задачах, математике и общих рассуждениях. Благодаря публикации репозитория любая организация – от крупного банка до небольшого стартапа – получит возможность инсталлировать нейросеть в своём закрытом контуре и адаптировать её под корпоративные данные, что знаменует собой движение к подлинному технологическому суверенитету.

Попробовать обновлённую модель можно бесплатно в веб‑версии, приложениях для Android в RuStore и AppGallery, а также в Telegram‑боте и мессенджере MAX. Для активации голосового режима и памяти достаточно авторизоваться по Сбер ID и включить нужные опции в настройках профиля.