Сбер анонсировал выход своей новой нейросети под названием GigaChat 3.5 Reasoning, которая представляет собой мультимодальную модель с режимом рассуждений. В отличие от аналогичных систем, GigaChat не спешит с ответом на сложные вопросы. Сначала она анализирует задачу, разбивает её на этапы и разрабатывает план решения. В процессе нейросеть может обращаться к поисковым системам и другим инструментам, проверять промежуточные результаты на наличие ошибок и только после этого формировать окончательный ответ. Источник: Vishime.Ru
Такой подход к решению задач особенно актуален в тех случаях, когда требуется больше одного действия или простого поиска информации. GigaChat 3.5 уже доступен всем пользователям сервиса ГигаЧат, а разработчикам предоставляется бесплатная лицензия MIT для интеграции модели в свои собственные приложения. В ближайшее время нейросеть станет доступна бизнесу через API.
Антон Фролов, старший вице-президент и руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбербанка, отметил: «Теперь GigaChat способен самостоятельно разложить задачу на этапы, понять, каких данных не хватает, проверить промежуточные выводы и при необходимости изменить ход решения. Такой подход особенно важен для агентных сценариев, программирования и аналитики — везде, где результат зависит от целой последовательности решений. GigaChat — единственная российская модель с режимом рассуждений».
Пользователь может самостоятельно активировать режим рассуждений через отдельную кнопку. На простые вопросы модель отвечает незамедлительно, тогда как для решения более сложных задач она может использовать десятки тысяч токенов для поиска информации. Благодаря интеграции режима рассуждений качество ответов GigaChat значительно возросло практически по всем ключевым показателям, с особенно заметным прогрессом в агентских задачах, программировании и задачах со сложной логикой.
Интересно, что GigaChat 3.5 Reasoning демонстрирует экономный подход к использованию ресурсов: на рассуждения она тратит значительно меньше токенов по сравнению с ведущими открытыми моделями, предоставляя сопоставимое качество ответов. Это делает её не только эффективной, но и привлекательной для внедрения в бизнес-процессы.