На Хабре вышла статья о развитии отечественной модели GigaChat 3.1. У меня по этому поводу какие-то двоякие чувства. С одной стороны, GigaChat — это, ИМХО, единственная "честная" отечественная модель, которая более-менее может решать прикладные задачи, не связанные с кодом.
С другой стороны, описанные в статье сравнения с DeepSeek-V3-0324 и Qwen3-235B-A22B-Non-Thinking подтверждают факт приличного отставания в гонке ИИ. Модели годовалой давности, по современным меркам — это много. Сейчас счет на месяцы идет. Если взять Gemini 3.0 и 3.1, там огромный разрыв в результатах за короткий срок.
Но тем не менее есть и позитивные моменты — ребята нарабатывают опыт, что, пожалуй, самое важное. Судя по статье, Сбер не стал изобретать что-то радикально новое, а использовал проверенные инженерные наработки (например, DeepGEMM и подходы к FP8), сосредоточившись на качестве данных, пост-тренинге и инженерной доводке. Это более разумно, чем колупаться со своими решениями и отставать еще больше.
Поэтому держу кулачки и надеюсь, что у ребят все получится. Пока огромный минус — цена вопроса при доступе через API. Вот тут надо сильно переосмысливать.
С другой стороны, описанные в статье сравнения с DeepSeek-V3-0324 и Qwen3-235B-A22B-Non-Thinking подтверждают факт приличного отставания в гонке ИИ. Модели годовалой давности, по современным меркам — это много. Сейчас счет на месяцы идет. Если взять Gemini 3.0 и 3.1, там огромный разрыв в результатах за короткий срок.
Но тем не менее есть и позитивные моменты — ребята нарабатывают опыт, что, пожалуй, самое важное. Судя по статье, Сбер не стал изобретать что-то радикально новое, а использовал проверенные инженерные наработки (например, DeepGEMM и подходы к FP8), сосредоточившись на качестве данных, пост-тренинге и инженерной доводке. Это более разумно, чем колупаться со своими решениями и отставать еще больше.
Поэтому держу кулачки и надеюсь, что у ребят все получится. Пока огромный минус — цена вопроса при доступе через API. Вот тут надо сильно переосмысливать.