21 сентября Яндекс выложил в открытый доступ Alice AI Foundation LLM: модель на 80 млрд параметров, из которых на каждый токен работают 3 млрд, под лицензией Apache 2.0. Открыты и веса GigaChat 3.5 Ultra и Reasoning от Сбера, и DeepSeek V4.1 Flash. Развернуть свою модель в контуре теперь проще, но оправдана она не всегда. Она нужна, когда данные нельзя отдавать внешнему провайдеру, служба ИБ запрещает облачные сервисы или объём запросов так велик, что своё железо дешевле API. В остальных случаях российский API обходится дешевле и проще.
Что сейчас доступно
| Модель | Разработчик и лицензия | Что важно |
|---|---|---|
| Alice AI Foundation LLM | Яндекс, Apache 2.0 | Претрейн-версия: 80 млрд параметров, 3 млрд активных. По фактам на уровне прошлой закрытой Alice AI LLM. Для рабочих задач нужна дообучка |
| GigaChat 3.5 Ultra и Reasoning | Сбер, MIT | Открытые веса, у Reasoning режим рассуждений |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek, MIT | Понимает изображения, контекст 1 млн токенов |
Alice AI Foundation - базовая модель после предобучения. Готовым ассистентом её не назовёшь: для работы с инструкциями её нужно дообучать. Яндекс тестирует на ней архитектурные решения для будущей единой рассуждающей модели Алисы AI и вместе с весами выложил два бенчмарка на знание русскоязычных фактов, WikiWebFacts и HardMultiQA.
Когда своя модель нужна
- Персональные данные клиентов и коммерческая тайна, которые нельзя передавать внешнему провайдеру.
- Служба ИБ запрещает облачные сервисы, и согласовать внешний API невозможно.
- Большой стабильный объём однотипных запросов, при котором своё железо дешевле оплаты токенов.
- Нужно дообучить модель на своих данных: терминология, документы, стиль.
- Работа в изолированном контуре без доступа в интернет.
Когда не нужна
- Запросов немного, и счёт за API меньше зарплаты инженера, который будет поддерживать сервер.
- Нет команды, которая обновляет модель, следит за качеством и безопасностью.
- Нужно лучшее качество на сложных задачах: флагманские модели в API пока сильнее открытых.
- Бюджет на инфраструктуру ограничен. В исследовании «Инфосистем Джет» стоимость серверов назвали барьером 58% крупных компаний.
Критерии выбора
- Задачи и язык: проверь модели на своих примерах на русском. Открытые бенчмарки Яндекса помогут сравнить знание русскоязычных фактов.
- Лицензия: Apache 2.0 и MIT допускают коммерческое использование.
- Требования к железу и скорость ответа на нём.
- Готовность к работе: базовая модель или уже обученная следовать инструкциям.
- Обвязка: поиск по документам, интеграции, журналы, права доступа.
- Поддержка и обновления: кто и как часто выпускает новые версии.
- Статус по 243-ФЗ, если работаете с госсектором.
Что меняет 243-ФЗ с 1 марта 2027 года
Закон вводит два статуса моделей. Суверенную модель разрабатывает российское юрлицо, которое гарантирует полную техническую воспроизводимость всего цикла разработки, включая обучение. Национальная модель тоже создаётся российским юрлицом, но может включать зарубежные компоненты под открытой лицензией. С 1 марта 2027 года правительство сможет определять случаи, когда допускаются только суверенные или национальные модели.
Для обычной компании появляется и своя обязанность: если вы даёте пользователям доступ к нейросети, с 1 марта 2027 года нужно сообщать им о правах на результат генерации. Официальных статусов по закону у моделей пока нет: называть Alice AI Foundation признанной суверенной моделью, как отмечают СМИ, рано.
Что осталось в записи и презентации
Тему закрытого контура на AI Борще поднимали почти все, кто работает с крупными компаниями: служба ИБ не даёт развернуть иностранные сервисы, и команда собирает стек из российских моделей и LLM внутри компании. Как это согласовывать и кто за это отвечает, обсуждали на Open Talk «Культура изменений» с модератором Михаилом Петровым (QRact). Запись есть в материалах конференции.
Получить запись и материалы конференции →
Читайте по теме: Безопасность ИИ: закрытый контур и 152-ФЗ · GigaChat 3.5 Reasoning и DeepSeek V4.1 · Скрытая цена ИИ-инфраструктуры