⚡ Сбер открыл в Open source экспериментальную диффузионную языковую модель GFusion — 2 июля 2026 г. в 12:56:50.627
⚡ Сбер открыл в Open source экспериментальную диффузионную языковую модель GFusion Обычно текстовые нейросети работают последовательно — генерируют ответ слово за словом (слева направо). Если нужно исправить ошибку в начале, классической LLM приходится заново пересчитывать последующую генерацию Новая модель GFusion, созданная на основе GigaChat, использует другой подход — диффузионный 🚀 В чём особенности разработки? 🔘 Гибкость генерации Текст создаётся непоследовательно: модель сама решает, какую часть ответа дополнить на каждом шаге 🔘 Скорость Токены генерируются не по одному, а сразу пачками. По тестам Сбера GFusion пишет текст до 45% быстрее GigaChat 3, на основе которого была обучена 🔘 Эффективность Диффузионные модели способны извлекать больше информации из ограниченного объёма данных при обучении ⚠ Проект полностью открытый: Сбер опубликовал в опенсорс не только саму модель, но и инструменты, которые ускоряют обучение диффузионных моделей и позволяют обучать их с меньшим числом видеокарт Кроме того, команда добавила поддержку GFusion и нового алгоритма генерации в SGLang — один из самых популярных в мире опенсорс-инструментов для запуска языковых моделей Автор проекта — Даниил Тихонов. Он пришёл в Сбер стажёром, будучи студентом 4-го курса ФКН НИУ ВШЭ, и разработал GFusion в качестве проектной работы. Даниил успешно защитил диплом и теперь работает в команде фундаментальных моделей Сбера 💚 Подробности — в статье и в телеграм-канале GigaDev . Там же доступны версии модели на GitVerse и Hugging Face: 🔘 базовая pretrained-версия 🔘 instruction-tuned версия