Сейчас в российской ИИ-среде есть два крупных центра силы — Sber AI и VK AI. Это не просто нейросети или модели, а полноценные экосистемы с разными задачами, философией и пользовательскими сценариями. Пока на рынке наблюдается пауза крупных релизов, самое время подробно сравнить, что умеют эти платформы и чем они отличаются на практике.
Мы опираемся на структуры и карточки моделей с сайта Re-II:
• Sber AI / GigaChat
• VK AI / Diona / VK LLM
1. Экосистемный фокус: платформа против пользовательского ядра
Sber AI — тяжёлая, инфраструктурная платформа. В центре внимания — модели, вычисления и корпоративные сценарии. Система строится вокруг крупных LLM (например, GigaChat), мультимодальных модулей и инструментов для бизнеса. Главная логика: дать компаниям набор инструментов для автоматизации процессов, анализа данных, генерации контента и работы с приватными базами.
VK AI — продуктовый подход, где ИИ глубоко интегрирован в соцсеть, мессенджер и инструменты для контента. Это не столько корпоративная LLM, сколько «мозг экосистемы», обеспечивающий модерацию, подсказки авторам, автоматизацию рутин, помощь в создании постов, видео и комментариев.
Если Sber AI — это «корпоративный ИИ-двигатель», то VK AI — «соцсетевой помощник и контентный мотор».
2. Архитектура моделей: гибкость против быстроты
Sber AI опирается на крупные LLM с расширяемым контекстом, возможностью дообучения, RAG-механизмами, кастомизацией и мультимодальностью. Эта архитектура развивается в сторону универсальности: бизнес может взять модель, адаптировать под свой датасет и получить ассистента, говорящего на языке компании.
VK AI использует упрощённые, но быстрые модели, оптимизированные под нагрузку соцсетей. Они отлично справляются с модерацией, генерацией короткого текста, анализом пользовательского поведения и диалогами внутри VK Messenger.
3. Таблица: Sber AI vs VK AI
| Параметр | Sber AI | VK AI |
|---|---|---|
| Главный фокус | Корпоративный ИИ, бизнес-интеграции, генерация длинного контента | Соцсети, контент, быстрые сценарии, пользовательские задачи |
| Основная модель | GigaChat + мультимодальные модули | VK Diona + модели для модерации и рекомендаций |
| Мощность | Высокая, глубокий анализ, длинный контекст | Средняя, но быстрая и лёгкая для массовых сценариев |
| Гибкость | Дообучение, кастомизация, RAG-сценарии | Простая интеграция, мало кастома, заточено под VK |
| Мультимодальность | Текст, изображения, код, документы | Текст, медиа, модерация, рекомендации |
| Скорость | Может быть медленнее из-за тяжёлых задач | Максимальная скорость под нагрузку соцсетей |
| Где почитать больше | Карточка Sber AI | Карточка VK AI |
4. Сильные стороны экосистем
Sber AI
- Глубокая обработка документов
- Длинные контексты и сложные сценарии
- Настройка под корпоративные данные
- Мощная мультимодальность
- Поддержка RAG-механизмов
VK AI
- Быстрая работа под огромной нагрузкой
- Эффективная модерация контента
- Обработка коротких запросов в реальном времени
- Идеально подходит для соцсетей и мессенджеров
- Глубокая интеграция с экосистемой VK
5. Кому что подходит
Sber AI выбирают компании, которым нужны:
- серьёзные аналитические задачи,
- длинные контексты,
- приватность,
- дообучение модели,
- корпоративные ассистенты.
VK AI выбирают команды, которым важны:
- быстрые пользовательские сценарии,
- работа в соцсетях,
- массовые сервисы,
- взаимодействие с аудиторией,
- скорость реакции и простота.
6. Итог: не конкуренты, а разные вселенные
У Sber AI и VK AI разные задачи, разные архитектурные принципы и разные аудитории. Они не конкуренты — они дополняют российскую ИИ-экосистему с двух сторон:
- Sber AI — «тяжёлый» интеллект для бизнеса;
- VK AI — «быстрый» интеллект для пользователей и соцсетей.
Каждая система сильна на своей территории — и в этом её ценность.
