Сбер 10 сентября 2026 года выпустил модель GigaChat 3.5 Reasoning — первую в линейке GigaChat модель с полноценным режимом рассуждений. Прежде чем дать ответ, она не просто выдаёт первый пришедший «в голову» вариант, а последовательно обдумывает задачу — примерно так, как человек сначала прикидывает разные варианты решения, а потом выбирает лучший. Веса и код запуска опубликованы на Hugging Face (площадка, где разработчики выкладывают готовые нейросети для свободного скачивания), а сама модель уже доступна в сервисе giga.chat.
Разработчики называют её первой в России открытой моделью с полноценным режимом рассуждения. Модель распространяется под лицензией MIT — это значит, что её можно свободно скачивать, изучать и использовать даже в коммерческих продуктах без серьёзных ограничений.
Как устроена и как обучалась модель
GigaChat 3.5 Reasoning — крупная модель: она содержит 432 млрд параметров, но при обработке каждого конкретного запроса задействует лишь часть из них — около 28 млрд. Это похоже на команду из множества специалистов, где под конкретную задачу подключаются только нужные эксперты, а не все сразу — так модель работает быстрее и экономичнее. Максимальная длина текста, которую модель может обработать за один раз, — 262 тыс. токенов.
Обучение модели проходило в несколько этапов. Сначала её обучили базовым навыкам на большом объёме готовых примеров. Затем на основе этой базовой версии независимо «прокачали» шесть отдельных специализированных версий — каждая под свою область. Обучение здесь шло не на заранее подготовленных примерах, а по методу проб и ошибок: модель сама пыталась решить задачу, получала оценку за качество ответа и на основе этой оценки корректировала своё поведение, постепенно улучшая результат. После этого все шесть специализированных версий объединили обратно в одну итоговую модель, «передав» ей накопленные знания и навыки.
Направления, которые закрывает каждая из шести версий:
- точные науки — математика, олимпиадные задачи, естественные науки
- программирование
- автоматическое решение реальных задач по коду — то есть не просто написание кода, а самостоятельное исправление ошибок и доработка программ, как это делает разработчик
- выполнение сложных многошаговых поручений — например, когда нужно самостоятельно найти информацию, что-то запомнить и использовать несколько инструментов подряд
- обычный диалог с пользователем
- точное следование инструкциям и выдача ответа в заданном формате (например, строго в виде таблицы или списка, если это требуется)
Для каждого направления разработчики использовали отдельную систему оценки качества ответов, состоящую из нескольких уровней проверки. По словам команды, именно привычка модели сначала обдумывать задачу, а потом отвечать, дала заметный прирост качества в программировании, математике, точности следования инструкциям и работе с заданными форматами ответа.
Результаты на тестах
По сравнению с предыдущими флагманами линейки — GigaChat 3.5 Ultra Instruct и Instant — новая модель показала существенный рост по ряду тестов, которые проверяют способность модели решать сложные научные, математические и логические задачи:
- тест на научные знания уровня выпускника вуза — рост с 61,11 до 82,32
- сложные олимпиадные математические задачи — рост с 67 до 92
- точность следования инструкциям — рост с 43,66 до 77
- решение задач по программированию — рост с 56,2 до 85,4
- планирование многошаговых действий — рост с 64 до 80,19
Отдельно разработчики отмечают экономичность модели: при решении сложных математических задач GigaChat 3.5 Reasoning в среднем тратит на 37% меньше «размышлений» — то есть промежуточных шагов рассуждения — чем сопоставимая модель конкурента, DeepSeek V4 Flash Preview Reasoning. Проще говоря, она приходит к правильному ответу более коротким путём.
Доступность и предыстория
Модель уже доступна пользователям сервиса GigaChat, а разработчики могут бесплатно скачать её веса. Доступ для бизнеса через программный интерфейс (API) планируется открыть в ближайшее время.
Режим рассуждений в сервисе GigaChat появлялся и раньше: в июне 2025 года его запустили для бизнес-клиентов, использующих модель на собственных серверах, а с июля 2025 года он стал доступен всем пользователям. В июле 2026 года Сбер также открыл предыдущую флагманскую модель линейки — GigaChat 3.5 Ultra.
GigaChat 3.5 Reasoning стала продолжением этой стратегии: компания постепенно открывает доступ ко всё более мощным моделям линейки, одновременно наращивая их способность решать сложные задачи через пошаговое рассуждение.
Мнение ИИ
С точки зрения машинного анализа рынков, открытая лицензия MIT переводит GigaChat 3.5 Reasoning в ту же категорию инструментов дистрибуции, что и китайские модели. Аналитики Microsoft уже отмечали доминирование DeepSeek именно в России, Беларуси и странах Африки — регионах, где бесплатный доступ снижает порог входа сильнее ценовой конкуренции. Российская открытая модель с MIT-лицензией фактически заходит на территорию, которую китайский конкурент уже освоил на домашнем рынке разработчика.
Технический паритет по бенчмаркам не гарантирует паритет в экосистеме: количество готовых интеграций, туториалов и форков на Hugging Face формирует инерцию сообщества, которую сложно преодолеть одним релизом. Каскадная система наград и экономия токенов рассуждения — сильные инженерные решения, но борьба за разработчиков решается не только качеством модели, а тем, куда они уже успели встроить существующие инструменты. Останется ли открытость GigaChat разовым жестом или превратится в конкурентный инструмент для рынков, где DeepSeek уже закрепился?
▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram