⚡️ Александр, один из читателей канала, спросил под вчерашним постом про GigaCode: поче...
⚡️ Александр, один из читателей канала, спросил под вчерашним постом про GigaCode: почему я сравниваю российские модели с DeepSeek и Claude, но не друг с другом? Вопрос в точку — «GigaChat vs YandexGPT» сейчас топ-запрос в поиске про наши нейросети. Разбираюсь честно. GigaChat 3.5 Ultra от Сбера — совсем свежий, вышел 6 июля. MoE-архитектура: 432 млрд параметров всего, активны только 28 млрд. Гибридное внимание урезало KV-кэш почти вчетверо — в ту же память влезает в 2,14 раза больше контекста, throughput вырос на 20% на диапазоне 4–128 тысяч токенов. По математике (MinervaMATH, GSM8K, MGSM) модель обходит DeepSeek V4 Flash и V3.2. Главное — веса открыты по MIT на HuggingFace и GitVerse, модель можно развернуть у себя. YandexGPT 5.1 Pro в облаке с 28 августа прошлого года, новых версий с тех пор не анонсировали, но модель остаётся действующим флагманом Яндекса. Цена — 40 копеек за 1000 токенов, втрое дешевле прошлой версии. По собственным данным Яндекса, модель обходит GPT-4.1 в 56% случаев на русскоязычных задачах, доля галлюцинаций упала до 16%. Веса закрыты, доступ только через API Yandex Cloud AI Studio, зато из коробки — RAG, работа с CRM и интеграция с Алисой. ⚖️ Честно: по свежести и открытости кода сейчас впереди Сбер — открытые веса флагманской модели такого масштаба на нашем рынке редкость. А по зрелости бизнес-интеграций и прозрачному сравнению с западным аналогом сильнее выглядит Яндекс. 🛠 Нужен контроль над инфраструктурой и готовы платить только за железо — смотрите GigaChat. Нужна готовая облачная интеграция с CRM и документами без возни с деплоем — YandexGPT. Обе модели — рабочий выбор для продакшена на русском. Вопрос не «наши или западные», а какая архитектура ближе вашей задаче. https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1055826/ https://habr.com/ru/companies/yandex/news/941508/ Нужен виртуальный сотрудник, бот или сайт → https://aleksandrmyasoed.ru/?utm_source=max&utm_medium=post