10 сентября 2026 года вышли две открытые модели, важные для российских команд. Сбер выпустил GigaChat 3.5 Reasoning: по словам компании, это единственная российская открытая модель, которая рассуждает перед ответом, работает с цепочками задач и исправляет собственные ошибки. DeepSeek в тот же день выпустила V4.1 Flash: быструю мультимодальную модель с контекстом в миллион токенов, которая, по заявлению компании, обходит прошлый флагман V4 Pro и стоит дешевле. Обе модели опубликованы с открытыми весами под лицензией MIT, поэтому их можно развернуть в своём контуре. Рассуждающая модель нужна там, где задача требует плана и проверки, быстрая подходит для массовой работы.
Что вышло
| Модель | Что известно | Доступ |
|---|---|---|
| GigaChat 3.5 Reasoning | Построена на GigaChat 3.5 Ultra и дообучена рассуждать. По данным Сбера, на математических задачах тратит в среднем на 37% меньше токенов рассуждения, чем DeepSeek V4 Flash Preview, при сопоставимой точности | Веб-версия ГигаЧата, режим рассуждений включается кнопкой. Открытые веса на Hugging Face. API для бизнеса обещан позже |
| DeepSeek V4.1 Flash | Понимает текст и изображения, контекст 1 млн токенов, ответ до 384 тысяч токенов, режимы с рассуждением и без. По заявлению DeepSeek, лучше V4 Pro по качеству, скорости и времени выполнения задач | API DeepSeek: в непиковые часы 0,15 доллара за миллион входных токенов и 0,6 за выходные. Открытые веса |
С 14 сентября все запросы к DeepSeek V4 Pro обслуживает V4.1 Flash по ценам Flash, пока не выйдет V4.1 Pro. Результаты тестов в обоих случаях опубликовали сами разработчики. Издание «Код» отмечает, что независимые лидерборды по тем же тестам дают менее радужную картину для GigaChat, поэтому проверять модели стоит на своих задачах.
Рассуждающая модель: когда она нужна
- Многошаговые задачи: план кампании с бюджетом и сроками, разбор выгрузки с расчётами, анализ конкурентов с выводами.
- Задачи, где важна самопроверка: модель сверяет промежуточные шаги и исправляет ошибки.
- Сложные инструкции с большим числом условий и ограничений.
Для коротких текстов, разметки и черновиков рассуждающая модель избыточна: рассуждения добавляют время и токены, а качество простой задачи от них почти не растёт.
Быстрая модель: для каких задач
- Массовая разметка обращений, отзывов и заявок.
- Черновики постов, писем и описаний.
- Извлечение данных из документов и скриншотов: модель понимает изображения.
- Работа с длинными документами в окне до миллиона токенов, с поправкой на то, что факты из середины длинного текста модели используют хуже.
По цене V4.1 Flash сопоставима с самыми дешёвыми зарубежными моделями: у GPT-5.6 Luna после июльского снижения 0,2 доллара на входе и 1,2 на выходе.
Открытые веса и свой контур
Лицензия MIT позволяет развернуть обе модели на своих серверах. Тогда данные клиентов не уходят к внешнему провайдеру, и вопросы 152-ФЗ решаются проще. Цена вопроса - инфраструктура: в исследовании «Инфосистем Джет» стоимость серверов назвали барьером 58% крупных компаний.
Если пользоваться DeepSeek через API, данные уходят зарубежному провайдеру, поэтому персональные данные клиентов туда отправлять не стоит. С GigaChat через API эта проблема снимается, но бизнес-версию рассуждающей модели Сбер обещает позже.
Как сравнить на своих данных
- Собери от 20 до 30 реальных задач, для которых известен хороший результат.
- Прогони их через обе модели и через ту, которой пользуешься сейчас.
- Попроси редактора оценить ответы вслепую, не зная, какая модель их написала.
- Сравни время, стоимость задачи и долю правок.
- Отдельно проверь русский язык: естественность, термины, голос бренда.
- Распредели задачи по моделям: сложные рассуждающей, массовые быстрой.
Что осталось в записи и презентации
Вопрос, на каких моделях строить процессы в России, звучал на AI Борще почти в каждом разговоре. Для многих компаний его решает служба ИБ: иностранные сервисы развернуть нельзя, остаются российские модели и открытые веса в своём контуре. Об этом говорили на Open Talk «Культура изменений» с модератором Михаилом Петровым (QRact), запись есть в материалах конференции.
Получить запись и материалы конференции →
Читайте по теме: Стоимость ИИ-задачи в маркетинге · Контекст 1 млн токенов: что загружать в нейросеть · Open source AI догоняет