Tinkoff AI Models
Линейка собственных языковых моделей для текстовых и кодовых задач.
Модель ИИ
Tinkoff AI
Tinkoff AI — платформа генеративных и аналитических моделей Тинькофф, включающая собственные LLM, инструменты для обучения и решения корпоративных задач
Платформа генеративных моделей и инструментов от Тинькофф
Tinkoff AI
Паспорт модели
- Вендор
- Тинькофф
- Тип модели
- мультимодальная LLM-платформа / корпоративные модели
- Языки
- русский, английский
- Год запуска
- 2023
- Статус
- активно развивается
Официальные ссылки
Экосистема
T-Lite
Лёгкая русскоязычная LLM для задач генерации текста и дообучения.
T-Pro
Более мощная LLM для анализа, генерации и корпоративных сценариев.
Turbo Alignment
Фреймворк для обучения, инструкционного дообучения и настройки LLM.
ETNA
Библиотека анализа и прогнозирования временных рядов от Тинькофф.
Применяемость
Ассистент для текстов
Модели помогают формулировать мысли, писать сообщения, исправлять стиль и собирать структурированный текст.
Анализ и обработка документов
Tinkoff AI используется для резюмирования, классификации, структурирования и подготовки корпоративных материалов.
Автоматизация поддержки
Модели обрабатывают обращения клиентов, повышая скорость реагирования и снижая нагрузку на контакт-центры.
Работа с данными и временными рядами
ETNA применяется для прогнозирования, анализа динамики и построения аналитических моделей.
Создание LLM-приложений
Разработчики используют открытые модели Tinkoff AI и Turbo Alignment для экспериментов, интеграций и дообучения.
Генерация и анализ кода
Поддерживаемые модели помогают писать, объяснять и улучшать кодовые фрагменты.
Поведенческий профиль
Тон общения
Корректный, деловой и сфокусированный на задаче, без эмоциональной окраски и с акцентом на структурированных ответах.
Сильные стороны
- Открытые модели и инструменты для разработчиков.
- Хорошая адаптация под русскоязычные сценарии.
- Наличие собственных фреймворков для обучения и дообучения.
- Подходит для корпоративных и аналитических задач.
- Сильная компетенция в обработке данных и временных рядов.
Слабые стороны
- Точная архитектура моделей и параметры не раскрываются.
- Нет широкой пользовательской экосистемы, как у крупных ассистентов.
- Сильная ориентация на корпоративные и developer-сценарии.
- Глубина мультимодальных возможностей зависит от конкретной модели.