GigaChat 3.5: собственная архитектура, кодинг и open source
Друзья, делимся важным технологическим обновлением. Вышла новая версия GigaChat — GigaChat 3.5. Конечно же, она уже есть на GitVerse 👍
Команда разработала принципиально новую архитектуру линейного внимания и пересобрала подход к обучению — новая версия использует значительно меньше ресурсов, чем другие опенсорс-модели.
Ключевые изменения:
1. Собственная архитектура.
Классические LLM «тормозят» на длинных текстах — проблема решена на уровне ядра. Скорость обработки длинных последовательностей выросла до 4 раз.
2. Эффективность и размер.
Новая модель (430B-A28B MoE) почти вдвое компактнее предыдущей. Потребление памяти снижено, скорость генерации выросла. GigaChat стал доступнее для корпоративного развертывания.
3. Фокус на качестве.
Основные улучшения — в кодинге и в математике. Обновился подход к данным: доля синтетики снижена в пользу отобранных человеческих текстов. Модель отвечает точнее, структурнее и стабильнее работает с внешними инструментами (function calling).
4. Агентские способности.
GigaChat 3.5 увереннее справляется с многошаговыми сценариями: последовательно использует поиск, API, код и калькулятор.
Подробности можно узнать в тг-канале команды и на Хабре. Забирайте модель в свои проекты с GitVerse!
Продолжаем следить за новостями и готовимся к выходу GigaChat 4!
Дальше только круче 🚀
Друзья, делимся важным технологическим обновлением. Вышла новая версия GigaChat — GigaChat 3.5. Конечно же, она уже есть на GitVerse 👍
Команда разработала принципиально новую архитектуру линейного внимания и пересобрала подход к обучению — новая версия использует значительно меньше ресурсов, чем другие опенсорс-модели.
Ключевые изменения:
1. Собственная архитектура.
Классические LLM «тормозят» на длинных текстах — проблема решена на уровне ядра. Скорость обработки длинных последовательностей выросла до 4 раз.
2. Эффективность и размер.
Новая модель (430B-A28B MoE) почти вдвое компактнее предыдущей. Потребление памяти снижено, скорость генерации выросла. GigaChat стал доступнее для корпоративного развертывания.
3. Фокус на качестве.
Основные улучшения — в кодинге и в математике. Обновился подход к данным: доля синтетики снижена в пользу отобранных человеческих текстов. Модель отвечает точнее, структурнее и стабильнее работает с внешними инструментами (function calling).
4. Агентские способности.
GigaChat 3.5 увереннее справляется с многошаговыми сценариями: последовательно использует поиск, API, код и калькулятор.
Подробности можно узнать в тг-канале команды и на Хабре. Забирайте модель в свои проекты с GitVerse!
Продолжаем следить за новостями и готовимся к выходу GigaChat 4!
Дальше только круче 🚀