⚡️ В комментариях спрашивали про «GigaChat Ultra», «3.5», даже «Audio» — я решила разоб...
⚡️ В комментариях спрашивали про «GigaChat Ultra», «3.5», даже «Audio» — я решила разобраться, что из этого реальность, а что путаница версий. 🛠 Нашла: Сбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra — MoE-модель, 432 млрд параметров всего, но на каждый токен работает только 28 млрд — почти на 40% легче предыдущей GigaChat 3.1 Ultra. Качество при этом выросло заметно: средний балл по инструктивным бенчмаркам поднялся с 46,2 до 60,1. Точную максимальную длину контекста Сбер не называет, но заявляет, что модель помещает более чем в 2 раза больше контекста в ту же память, чем версия 3.1. Главное: веса открыты по лицензии MIT на Hugging Face и GitVerse — скачать и развернуть у себя можно бесплатно, включая коммерческое использование. ⚖️ Я проверила, с кем сравнивать честно. Прямых официальных бенчмарков против GPT-5.1, Claude или Gemini Сбер не публиковал — цифры давать не буду, раз их нет у первоисточника. А вот с открытым мировым аналогом похожего размера, DeepSeek V3.2, сравнение есть: в среднем почти вровень (60,1 против 61,0), по работе с инструментами (TAU2-bench) GigaChat даже выигрывает — 68,71 против 66. Но по агентным задачам в терминале (Terminal-Bench 2) серьёзно проигрывает: 13,48 против 29,21, больше чем вдвое. И это при том, что ChatGPT, Claude и Gemini остаются платными и закрытыми — открытой альтернативы такого уровня от них нет вообще. 💡 На практике: собираете агента или сервис без оглядки на счета за API — берите GigaChat 3.5 Ultra, лицензия это позволяет. Нужна автоматизация с терминалом и сложными агентными цепочками — пока честнее DeepSeek или западные модели, отставание здесь реальное. 🔥 Вывод: Сбер за один релиз сократил разрыв с открытыми мировыми моделями почти до нуля — и не побоялся показать, где разрыв всё ещё есть. https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B Нужен виртуальный сотрудник, бот или сайт → https://aleksandrmyasoed.ru/?utm_source=max&utm_medium=post