Обновленный ИИ-помощник «ГигаЧат» от Сбера

Сбер представил масштабное обновлении своего ИИ-помощника «ГигаЧат», в основу которого легла новая флагманская модель «ГигаЧат Ультра» (GigaChat Ultra). Теперь ИИ-помощник запоминает факты о пользователе и использует их для дальнейшей персонализации общения и предлагаемых решений, самостоятельно ищет информацию в интернете, генерирует текстовые ответы в два раза быстрее.

Релиз новой модели открывает новые возможности и для разработчиков: на базе GigaChat Ultra уже можно строить прикладные ИИ-продукты и сервисы, запускать код прямо в интерфейсе и получать ответы на вопросы о собственных возможностях, опираясь на актуальную документацию.

Одно из ключевых нововведений – долгосрочная память. Контекстная (краткосрочная) память нейросети ограничена рамками одного диалога и сбрасывается при его завершении. В долгосрочной памяти модель сохраняет факты о пользователе между сессиями и использует их в каждом последующем разговоре.

«ГигаЧат» запоминает увлечения, вкусы и интересы; профессию, образование, жизненные цели и привычки; личные данные – в той мере, в которой пользователь сам ими делится; информацию о близких людях и питомцах. Система самостоятельно выделяет значимые факты и не перегружает память мелочами: краткосрочные планы, очевидные общеизвестные сведения и детали, не относящиеся к пользователю, не сохраняются. Все данные хранятся в едином профиле и синхронизируются между веб-версией, мобильными приложениями и Telegram-ботом при авторизации по Сбер ID. Пользователь полностью контролирует функцию: память можно включить или отключить в настройках профиля.

«ГигаЧат» генерирует текстовые ответы вдвое быстрее, чем предыдущая флагманская модель Сбера. Это напрямую влияет на то, как быстро пользователь видит ответ: даже при сложных запросах, требующих развернутого рассуждения, результат появляется практически мгновенно. Прирост скорости обеспечен архитектурой Mixture of Experts (MoE): модель устроена как команда узкоспециализированных специалистов, каждый из которых отвечает за свой тип задач. На любой запрос откликаются только нужные «эксперты», а не вся модель целиком.

«ГигаЧат» теперь сам автоматически подключает поиск актуальной информации в интернете – пользователю не обязательно включать соответствующий режим. Это обеспечивает достоверность ответов при обсуждении свежих новостей, биржевых котировок и других динамически меняющихся данных. Поиск оснащен специализированным рефразером – системой, которая автоматически переформулирует пользовательский запрос для повышения релевантности результатов и качества итоговых ответов.

Онлайн-поиск также появился в режиме «Общение голосом». Диалог стал полноценно интерактивным: пользователь может перебивать модель, уточнять детали или мгновенно менять тему – система обрабатывает смену контекста без задержки. После завершения разговора в чате сохраняется полная текстовая расшифровка диалога.

В «ГигаЧат» реализован механизм самопознания – способность модели корректно отвечать на вопросы о самой себе. При формировании таких ответов модель обращается к актуальной документации, описывающей ее характеристики: текущую версию, поддерживаемые функции, ограничения и особенности поведения. Это исключает типичную для языковых моделей проблему, когда нейросеть дает неверную или устаревшую информацию о собственных возможностях: например, ошибочно заявляет о функциях, которых нет, или не знает об уже существующих.

В модель встроен кодовый интерпретатор – изолированная среда выполнения программного кода прямо в интерфейсе помощника. До появления этой функции «ГигаЧат» мог лишь написать код и показать его пользователю; запустить и проверить результат было невозможно без сторонних инструментов. Теперь он сам генерирует код и немедленно его исполняет в безопасной изолированной среде, не затрагивая систему пользователя.

Интерпретатор поддерживает работу с загружаемыми файлами, выполняет сложные численные вычисления, валидирует структуры данных и генерирует графики и диаграммы прямо в чате. Это превращает «ГигаЧат» в полноценный аналитический инструмент для работы с отчетами, таблицами и массивами данных.

Модель прошла три этапа обучения. На первом был расширен кругозор: добавлены академические книги, материалы по математике и программированию, увеличен объем многоязычных данных – теперь модель охватывает 10 языков. На промежуточном этапе улучшались специализированные навыки: расширен корпус кода, добавлены данные по физике, медицине и финансам, включены записи реальных диалогов и усилена безопасность генераций. Финальная настройка на примерах (тексты редакторов, диалоги для вызова функций, системные подсказки) обеспечила стабильную работу модели в реальных условиях.

Наибольший прирост качества зафиксирован в ответах на открытые и закрытые вопросы, а также в задачах, требующих сложных логических рассуждений. По бенчмаркам для русского языка модель демонстрирует высокую грамотность, естественность речи, читаемость и структурированность ответов. Улучшения затронули и прикладные отраслевые сценарии: модель стала увереннее работать с задачами в сфере права, кибербезопасности, медицины, финансов и торговли, особенно там, где важна российская специфика и отраслевая терминология. Заметный рост показали также математические вычисления и генерация кода, что расширяет применимость модели в финтехе, образовании и разработке.

Сбер выложил код и веса своей флагманской модели GigaChat Ultra в открытый доступ. По оценкам экспертов компании, она уже сейчас превосходит DeepSeek V3.1, Qwen3-235B и своего предшественника GigaChat 2 Max в русскоязычных задачах, математике и общих рассуждениях. Благодаря публикации репозитория любая организация, от крупного банка до небольшого стартапа, получит возможность инсталлировать нейросеть в своем закрытом контуре и адаптировать ее под корпоративные данные.

Попробовать обновленную модель можно бесплатно в веб-версии, приложениях для Android в RuStore и AppGallery, а также в Telegram-боте и мессенджере MAX. Для активации голосового режима и памяти достаточно авторизоваться по Сбер ID и включить нужные опции в настройках профиля.