Выпуск YandexGPT 5 демонстрирует стремление компании создавать универсальные инструменты для работы с текстами и задачами, актуальными для бизнеса и отдельных разработчиков. Новые решения ориентированы на широкий спектр применения — они справляются как с автоматизацией различных рабочих процессов, так и со сложным анализом данных. Компания делает акцент на простоту интеграции, производительность и адаптацию под различные сценарии использования.
Техническая архитектура и инновации
Итак, что же представляют собой новые модели от Яндекса и что они умеют? Если вкратце, модель Pro ориентирована на сложные задачи, требующие глубокого анализа и качественных рассуждений. Она хорошо подходит для создания интеллектуальных ассистентов, обработки больших объемов данных и, конечно же, для генерации осмысленного текстового контента.
Lite, напротив, оптимизирована для быстрых ответов в режиме реального времени (например, для чат-ботов или автоматизации клиентской поддержки). Доступны две версии. Первая, так называемая Претрейн, прошла первичное обучение и подходит для дальнейшего дообучения под нужные цели. Вторая, Инстракт, напротив, уже подвергнута дообучению и готова к работе над конкретными заданиями.
Модель Lite содержит 8 миллиардов параметров и поддерживает контекстное окно до 32 тысяч токенов, что позволяет обрабатывать длинные тексты и диалоги. Компактный размер делает ее доступной для запуска на стандартных серверах или персональных компьютерах, что снижает требования к вычислительным ресурсам.
Модель неплохо справляется с различными запросами. Например, ей можно доверить не только написание текстов, но и решение математических задач:
Производительность и сравнение
Как указывают разработчики, согласно итогам проведенного тестирования, модель YandexGPT 5 Lite демонстрирует результаты, близкие к китайской модели Qwen2.5-7B-Instruct. В задачах классификации текстов, обработки специфических данных и генерации ответов в заданном формате модель показывает высокую точность. Слепое сравнение продемонстрировало, что в 62% случаев Lite от Яндекса превосходит Qwen2.5-7B-Instruct. Создатели модели подчеркивают, что по своему качеству ее можно сопоставить с GPT-4o Mini; по крайней мере в том, что касается выполнения стандартных задач. Однако при этом, разумеется, процент превосходства во многом зависит от конкретной задачи. При выполнении разных типов заданий показатель варьируется (см. скриншот ниже):
Поддержка технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет модели работать с внешними источниками данных. А это означает, что она подходит для создания ассистентов на основе корпоративных документов или баз знаний. Возможность вызова внешних функций и API расширяет функциональность, позволяя интегрировать модель с бизнес-процессами; например, для отправки сообщений или обновления данных.
Доступность и коммерческое использование
Модель доступна для коммерческого использования с лимитом до 10 миллионов токенов в месяц без дополнительных затрат. Этого достаточно для создания чат-ботов на небольших сайтах, генерации описаний товаров или автоматизации клиентской поддержки. Бесплатное тестирование доступно через чат с ограничением до 5 запросов в день, а для пользователей с подпиской это ограничение снимается.
Для бизнеса модель доступна через API в Yandex Cloud, где ее можно дообучить под конкретные задачи. В этом отношении снимается целый пласт инфраструктурных барьеров. Ранее внедрение LLM требовало серьёзных вычислительных ресурсов, собственной инфраструктуры, найма ML-специлистов. Теперь это можно обойти, подключив API в несколько строк кода. Разработчики могут использовать версию Instruct на платформе Hugging Face. Совместимость с библиотекой llama.cpp и форматом GGUF упрощает запуск модели на локальных устройствах. Также API YandexGPT 5 совместим с OpenAI API, благодаря чему можно интегрировать модель в проекты, использующие библиотеки на Python, JavaScript и других языках без изменения кода.
Дополнительные возможности
YandexGPT 5 может не только генерировать тексты, но и эффективно обрабатывать уже готовые — например, искать нужную информацию в документах или помогать анализировать базы знаний. Данная опция становится возможной благодаря поддержке векторизации и созданию эмбеддингов: модель преобразует текст в числовое представление, которое легко сравнивать, упрощая поиск по смыслу, а не просто по ключевым словам.
Также YandexGPT 5 можно использовать для автоматической сортировки и классификации. Например, она определяет тональность отзывов, выделяет обращения с жалобами, фильтрует спам и помогает навести порядок в потоке входящих сообщений. Для создания контента предусмотрен интерфейс Playground — он позволяет быстро и просто генерировать тексты, описания и сценарии прямо в облаке, без необходимости писать код.
Несмотря на то, что модель показывает хорошие результаты в большинстве прикладных задач, в некоторых узких и сложных сценариях — особенно мультиязычных или требующих глубокой аналитики — она может уступать более крупным решениям. Тем не менее, благодаря своей гибкости, возможности адаптации и простоте интеграции, YandexGPT 5 остается конкурентоспособным выбором для бизнеса и разработчиков.
