СРОЧНО:Новые смартфоны и технологии — в ленте TehnoRexВсе новости →
НОВОСТИ

Сбер открыл GigaChat 3.5 Reasoning: 432 млрд параметров и открытые веса

Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning: открытую модель с 432 млрд параметров, режимом пошаговых рассуждений и контекстом до 262 тысяч токенов. Веса доступны бесплатно.

Сбер открыл GigaChat 3.5 Reasoning: 432 млрд параметров и открытые веса
Поделиться
Содержание 4
  1. 01Что внутри
  2. 02Режим рассуждений
  3. 03Насколько это эффективно
  4. 04Что важно знать

Сбер представил новую флагманскую модель GigaChat 3.5 Reasoning, и главное в ней даже не производительность, а статус: это первая российская открытая модель с режимом рассуждений. Технические параметры опубликованы в карточке модели — то есть их можно проверить, а веса скачать и запустить локально.

Что внутри

Модель построена на архитектуре смеси экспертов: 432 млрд параметров, из которых на каждый токен активны лишь 28 млрд — это делает работу значительно дешевле, чем у плотных моделей сопоставимого размера. Заявлена гибридная схема внимания, включающая механизмы, снижающие нагрузку на память при длинных текстах. Максимальный контекст достигает 262 тысяч токенов, что позволяет обрабатывать целые документы за один запрос. Лицензия — MIT, то есть использование и модификация разрешены максимально свободно.

Режим рассуждений

Ключевая особенность — отдельный режим, который включается кнопкой в веб-интерфейсе. В нём модель разбивает задачу на этапы, при необходимости обращается к поиску и инструментам и проверяет промежуточные выводы, а не выдаёт ответ сразу. Обучение проходило с использованием подкрепления, а также с привлечением нескольких доменных экспертов — по математике, программированию, работе с агентами, диалогу и «мягким навыкам», после чего они были объединены в одну модель. Задачи, которые решались слишком легко, из обучающего пула удаляли, чтобы не тратить ресурсы впустую.

Насколько это эффективно

По приведённым бенчмаркам модель заметно прибавила относительно предыдущей версии без режима рассуждений: например, на математических тестах прирост измеряется десятками процентов. При этом разработчики подчёркивают экономичность: на решение математических задач уходит примерно на 37% меньше токенов рассуждений, чем у сопоставимой зарубежной модели. Это важно с практической точки зрения — чем меньше токенов, тем дешевле обслуживание и быстрее ответ.

Что важно знать

Прямых сравнений с DeepSeek R1 или OpenAI o4-mini в официальных материалах нет — сопоставление идёт с другой моделью. Громкие формулировки в заголовках о «российском ответе» — это интерпретация журналистов, а не заявление компании. Цена коммерческого API пока не объявлена, хотя веб-сервис и веса доступны бесплатно. Для белорусских компаний ключевой плюс именно в открытых весах: модель можно развернуть на своих серверах, не отправляя данные во внешние облака — это критично для банков, юристов и разработчиков, работающих с конфиденциальной информацией.

По теме: DeepSeek V4.1 Pro: когда выйдет, чипы OpenAI и Samsung для ИИ, GPT-6 Astra.

Текст TehnoRex. Дата: 2026-09-10.