GigaChat 3.5 Reasoning научился проверять себя и искать ошибки в решении

Компания Сбер представила новую флагманскую мультимодальную нейросеть GigaChat 3.5 Reasoning. Она получила режим рассуждений: перед тем как дать ответ на сложный вопрос, модель разбирает задачу на этапы, составляет план решения, при необходимости обращается к поиску и другим инструментам, проверяет промежуточные результаты на наличие ошибок и только затем формирует итоговый ответ. Флагманская модель уже доступна всем пользователям ГигаЧата. Разработчикам она доступна бесплатно по лицензии MIT для интеграции в свои продукты, а бизнесу станет доступна по API в ближайшее время, сообщает корреспондент Информационного агентства МАНГАЗЕЯ.

Режим рассуждений оказывается полезен там, где одного действия или простого поиска информации недостаточно. Пользователь может сам определить, когда нужно рассуждение, и включить этот режим отдельной кнопкой. На простой вопрос модель отвечает сразу, а для сложной задачи может задействовать десятки тысяч токенов на поиск решения. Благодаря поддержке рассуждений качество GigaChat выросло почти по всем замерам, а наиболее заметный прогресс достигнут в агентских задачах, работе с функциями и инструментами, программировании и задачах со сложной логикой.

Стоит пояснить, что такое токены. Это небольшие фрагменты текста, из которых нейросеть строит свои ответы, что-то вроде кусочков слов или коротких словосочетаний. Чем больше токенов модель может потратить на размышление, тем больше вариантов она способна перебрать и тем тщательнее проверить свои шаги. Для сравнения, обычный короткий ответ занимает считаные сотни токенов, тогда как сложная задача может потребовать десятков тысяч. Именно такой запас и позволяет модели не спешить с выводами.

Антон Фролов, старший вице-президент, руководитель блока «Развитие генеративного ИИ» Сбербанка, отметил, что теперь GigaChat способен самостоятельно разложить задачу на этапы, понять, каких данных не хватает, проверить промежуточные выводы и при необходимости изменить ход решения. По его словам, такой подход особенно важен для агентных сценариев, программирования и аналитики, то есть везде, где результат зависит от целой последовательности решений. Он также указал, что GigaChat является единственной российской моделью с режимом рассуждений.

Отдельно стоит объяснить, что такое агентные сценарии. Это ситуации, когда нейросеть выступает не просто собеседником, а исполнителем: сама выполняет цепочку действий, пользуется внешними инструментами, обращается к поиску, запускает вычисления и доводит задачу до результата. Режим рассуждений как раз и нужен, чтобы такая цепочка не рассыпалась на полпути. Модель проверяет каждый свой шаг и при необходимости возвращается назад, чтобы исправить ошибку.

Еще одна особенность новой модели связана с экономичностью. GigaChat 3.5 Reasoning тратит на рассуждения существенно меньше токенов, чем ведущие открытые модели при сопоставимом качестве ответов. Это важно для практического применения, поскольку меньший расход токенов означает более низкую стоимость обработки запросов и быстрее приходят ответы. Для разработчиков, которые встраивают модель в свои продукты, такой запас экономии напрямую влияет на расходы при работе с большим числом пользователей.

Лицензия MIT, по которой модель доступна разработчикам, относится к числу открытых. Она позволяет свободно использовать, изменять и распространять программный продукт, в том числе в коммерческих целях. Для команд, создающих собственные приложения, это означает возможность встроить модель в свой продукт без сложных согласований. Мультимодальность модели, то есть способность работать не только с текстом, но и с другими типами данных, расширяет набор задач, которые можно решать с ее помощью.