Российский ИИ прорвался в мировую элиту: GigaChat 3.5 Ultra вошла в топ открытых моделей по версии GeekWire

Американское издание GeekWire в материале от 15 сентября 2026 года включило российскую модель GigaChat 3.5 Ultra от Сбера в число сильных открытых ИИ-моделей. Рядом с ней в подборке названы DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2 и Gemma 4.

Единственная модель не из США и не из Китая

Отдельно издание подчёркивает: GigaChat 3.5 Ultra — единственная модель в этом списке, которая не происходит из США или Китая. Остальные четыре участника подборки разработаны в этих двух странах. На таком фоне российская модель выделяется прежде всего географией.

Открытой считается модель, чьи веса — обученные параметры нейросети — опубликованы. Их можно скачать, запустить на собственном оборудовании и дообучить под свои задачи, не обращаясь к закрытому API. Поэтому такие модели интересны разработчикам и компаниям, которым важен контроль над данными и инфраструктурой.

Что автор GeekWire говорит о возможностях

По оценке автора материала, модель обучена с нуля на десяти языках, включая русский, казахский и арабский. Обучение с нуля означает, что нейросеть не строилась поверх чужой базовой модели, а проходила весь цикл подготовки самостоятельно. В математике, программировании и агентных задачах, как считает автор, она находится на уровне Qwen и DeepSeek.

Агентные задачи — это сценарии, где ИИ не просто отвечает на вопрос, а сам выполняет цепочку действий: ищет данные, вызывает внешние инструменты, пишет и запускает код. Такие навыки входят в число ключевых критериев при сравнении открытых моделей.

Что сообщал сам Сбер

Сбер ранее подтвердил выпуск GigaChat 3.5 Ultra как открытой модели: веса доступны под лицензией MIT. Это одна из самых либеральных лицензий. Она разрешает использовать, изменять и распространять код и параметры, в том числе в коммерческих продуктах.

В официальном пресс-релизе от 6 июля 2026 года банк выделил три момента:

• GigaChat 3.5 Ultra стала компактнее прежнего флагмана;

• модель лучше справляется с кодированием, математикой, длинными текстами и агентными сценариями;

• по ряду метрик она приблизилась к результатам сильных открытых моделей, таких как DeepSeek 3.2.

Сведения о мультиязычном обучении с нуля, включая русский, казахский, арабский и другие языки, согласуются с описаниями архитектуры и данных семейства GigaChat в технических материалах, связанных с разработкой модели. Заявление о языковом охвате, таким образом, подтверждается не только оценкой GeekWire.

Мнение ИИ

С точки зрения машинного анализа данных, подборка GeekWire высвечивает не только географию, но и экономику вычислений. Гонка триллионов параметров упирается в железо: Moonshot AI, создатель Kimi K3, приостановила прием новых подписок из-за дефицита мощностей, а Qwen3.8-Max с 2,4 трлн параметров занимает более терабайта памяти даже после сжатия и остается уделом дата-центров. Ситуация напоминает эпоху мейнфреймов: кто владеет машинным залом, тот диктует условия, а открытые веса лишь приоткрывают дверь в этот зал.

На таком фоне компактность и лицензия MIT превращаются в самостоятельный козырь: в мире дефицитных мощностей каждый сэкономленный гигабайт работает как аргумент. Что окажется главной валютой ИИ-гонки: размер модели или умение обойтись малым?