«Сбер» решил усложнить жизнь своему GigaChat: теперь нейросеть может не бросаться сразу с ответом, а сначала разобрать задачу по шагам. В новой версии GigaChat 3.5 Reasoning появился отдельный режим рассуждений, который пользователь включает сам.
Подход рассчитан на задачи, где одного действия недостаточно. Например, модель может разобрать договор, провести финансовый расчёт, найти ошибку в коде или спланировать поездку с несколькими условиями. При необходимости она обращается к внешним инструментам и проверяет промежуточный результат.
За дополнительные размышления приходится платить вычислительными ресурсами, поэтому простые запросы модель обрабатывает без этого режима. Зато в собственных тестах «Сбер» зафиксировал заметный рост: IFBench поднялся с 44 до 77 баллов, Natural Plan — с 64 до 80, а LiveCodeBench v6 — с 56 до 85.
Есть и другой показатель. По данным «Сбера», при решении математических задач GigaChat 3.5 Reasoning расходует в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview при сопоставимом качестве ответов.
Секрет новой версии не только в настройках. За основу взяли GigaChat 3.5 Ultra, обучали модель на математических и программных задачах, а её пошаговые решения автоматически проверяли. В обучение попадали только варианты, которые приводили к правильному результату.
В итоге модель должна научиться понимать не только что делать, но и когда остановиться, воспользоваться инструментом или вернуться на предыдущий шаг. GigaChat 3.5 Reasoning уже доступна пользователям «ГигаЧата» и разработчикам по лицензии MIT, а API для бизнеса появится позже.
Но чем чаще такие модели используются для анализа и планирования, тем важнее понимать, как они описывают ваш бренд, когда пользователь спрашивает о нём. Эту задачу решает платформа AIMonitor.pro, которая показывает упоминания, позиции и тональность бренда в GigaChat, «Алисе», ChatGPT и других нейросетях.
