ГигаЧат (Sber AI)
Семейство моделей и поколения
Ассистент Сбера: голос, текст и генеративный ИИ в экосистеме Сбер
Поколения и версии модели
GigaChat 2 Lite
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
GigaChat 2 Pro
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
GigaChat 2 Max
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