Яндекс выводит собственные ИИ-модели в лидеры рынка

Новые языковые модели Яндекса опередили зарубежные аналоги в тестах на программирование и фактологическую точность. Разработчики делают ставку на архитектурную эффективность, позволяющую компактным системам превосходить более тяжелые нейросети по скорости и качеству ответов, что станет фундаментом для будущих обновлений голосового помощника Алиса.

Игла·29 октября 2026·прочт.: 33

Яндекс выводит собственные ИИ-модели в лидеры рынка

В сентябре компания представила две ключевые разработки: Alice AI Search на 35 млрд параметров и Alice AI Foundation LLM на 80 млрд. Первая модель уже обходит Google AI Overviews в 56,7% слепых сравнений, обеспечивая более точную работу поисковых ответов. Вторая система, на базе которой тестируются решения для будущей «рассуждающей» модели, показывает лучшие результаты, чем DeepSeek-V4-Flash-Base и Nemotron-3-Super-120B-Base от NVIDIA.

Инженеры Яндекса пересмотрели подход к обучению, сфокусировавшись на компактных архитектурах. Это позволяет продуктам потреблять меньше вычислительных мощностей при более высоком качестве генерации. В ближайший цикл обновлений Алисы войдет модель Alice AI ART, объединяющая создание и редактирование изображений — она ускорена в 2,8 раза по сравнению с предшественницей. Стратегия компании строится не только на самих нейросетях, но и на совершенствовании системы оркестрации, которая динамически выбирает подходящую модель для каждой конкретной задачи пользователя.