Обзор поколений нейросетей от Sber AI
Модель ИИ

ГигаЧат (Sber AI)

Семейство моделей и поколения

Ассистент Сбера: голос, текст и генеративный ИИ в экосистеме Сбер

Семейство моделей
NeuroCat Family

GigaChat 2 Lite

базовая версия

русский язык диалоги генерация текста повседневные задачи

Базовая версия второго поколения GigaChat, ориентированная на стабильную работу с русским языком и типовыми пользовательскими запросами. Используется в массовых сценариях общения и информационной поддержки.

Модель применяется в пользовательских сервисах экосистемы Сбера и предназначена для быстрых и предсказуемых ответов. Поддерживает генерацию текста, краткие объяснения и справочные сценарии. Архитектура и точные параметры модели не раскрываются.

Период появления
2024–2025
Роль в семействе
универсальная модель для массовых сценариев
Тип модели
LLM
Контекст и масштаб
диалоги, генерация текста и ответы на повседневные запросы
Варианты и конфигурации
информация не раскрывается
русский язык диалоги генерация текста повседневные задачи

GigaChat 2 Pro

профессиональная версия

анализ текста корпоративные задачи reasoning русский язык

Профессиональная версия GigaChat второго поколения с улучшенным пониманием смысла и более устойчивым поведением в сложных текстовых задачах.

Используется в корпоративных и деловых сценариях, где важны точность интерпретации и стабильность ответов: работа с документами, внутренние ассистенты, аналитика текстов. Поддерживает более длинный контекст по сравнению с Lite-версией, однако технические детали не раскрываются.

Период появления
2024–2025
Роль в семействе
модель повышенной точности и устойчивости
Тип модели
LLM
Контекст и масштаб
работа с длинными текстами, документами и сложными формулировками
Варианты и конфигурации
информация не раскрывается
анализ текста корпоративные задачи reasoning русский язык

GigaChat 2 Max

флагманская версия

длинный контекст сложные запросы корпоративные сценарии рассуждения

Флагманская версия линейки GigaChat 2, предназначенная для наиболее сложных задач обработки и анализа текста.

Модель ориентирована на использование в сценариях высокого уровня сложности: анализ больших документов, многошаговые запросы, поддержка принятия решений в бизнес-процессах. Делает упор на устойчивость и глубину ответов, при этом параметры модели и архитектура публично не раскрываются.

Период появления
2025
Роль в семействе
модель для сложных и многошаговых задач
Тип модели
LLM
Контекст и масштаб
длинные документы, сложные запросы и многоступенчатое рассуждение
Варианты и конфигурации
информация не раскрывается
длинный контекст сложные запросы корпоративные сценарии рассуждения