tgoop.com/t_tech/88
Last Update:
Мы открыли доступ к своей собственной большой языковой модели (LLM) T-Pro 2.0 с гибридным ризонингом. Она стала лучшей среди моделей с 30 млрд параметров на русском языке по множеству отраслевых бенчмарков. Модель оказалась не только мощнее, но и в 2 раза дешевле по генерации на русском языке по сравнению с аналогами Qwen3 и DeepSeek R1-Distil. Это важно — потому что такие решения влияют на экономику внедрения более сложных решений, например, копайлотов или автономных агентов.
Гибридные модели позволяют выбирать между быстрыми простыми ответами и глубоким анализом — в зависимости от задачи — что помогает оптимизировать расходы на вычисления при внедрении ИИ. За счет рассуждений модель научилась решать сложные аналитические задачи, структурно рассуждать и планировать свои действия, выдвигать гипотезы и опровергать их самостоятельно.
Суммарные затраты на разработку модели — менее 120 млн рублей. В эту сумму вошли все расходы: от R&D и дообучения до работы команды. Это — кратно эффективнее по сравнению с глобальными игроками.
T-Pro 2.0 работает в гибридном режиме: дает простые ответы быстро, а сложные — через последовательное рассуждение. Одна модель закрывает разные типы задач, не требуя нескольких систем — и это еще один источник экономии и эффект масштабирования без эффекта удорожания.
Мы выложили модель на Hugging Face в открытый доступ под лицензией Apache 2.0 — любой бизнес может адаптировать ее под себя, дообучить, встроить в свои решения, например, ИИ-ассистентов, ИИ-агентов и копайлот-решения. Модель за выходные скачали более 1800 раз.
Развернуть модель такого размера можно на 1–2 карточках H100 — это снижает порог входа и делает решение доступным не только для крупного бизнеса.
Прочитать подробнее про языковую модель можно тут
BY Т-Технологии
Share with your friend now:
tgoop.com/t_tech/88