Поиск по сайту
Gemini и ИИ

Яндекс открывает Alice AI Foundation LLM: новая планка для русскоязычного ИИ

Яндекс выложил в открытый доступ Alice AI Foundation LLM - экспериментальную языковую модель, которая уже на старте показывает лучшие результаты на русском языке и в программировании, при этом работает быстрее и требует меньше ресурсов, чем зарубежные конкуренты.

Яндекс открывает Alice AI Foundation LLM: новая планка для русскоязычного ИИ AndroidMag © androidmag.org
Яндекс открывает Alice AI Foundation LLM: новая планка для русскоязычного ИИ © androidmag.org

На российском рынке искусственного интеллекта появился новый ориентир. Яндекс открыл доступ к Alice AI Foundation LLM - экспериментальной языковой модели, которая уже на этапе претрейна показывает, что может сместить привычные границы в программировании и логических задачах. В ряде тестов она не просто догоняет, а обходит зарубежные аналоги, хотя использует меньше активных параметров.

В отличие от многих других моделей, Alice AI Foundation LLM построена на архитектуре Mixture of Experts. В ней 80 миллиардов параметров, но одновременно работают только 3 миллиарда. Такой подход дал высокую скорость обработки запросов и снизил требования к железу. Модель можно внедрять не только в исследования, но и в коммерческие проекты - лицензия Apache 2.0 это позволяет.

Alice AI Foundation LLM была обучена на 18 триллионах токенов без использования сторонних иностранных компонентов.

РБК

Результаты тестов и сравнение с зарубежными моделями

Яндекс заявляет: Alice AI Foundation LLM превосходит более крупные открытые ИИ-модели там, где важны фактические знания и генерация кода. В олимпиадных математических задачах она делит первое место с Qwen3.5-35B-A3B-Base. В тестах по программированию опережает Nvidia Nemotron-3-Super-120B-Base, хотя у той в четыре раза больше активных параметров. Даже DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 миллиардами параметров и 13 миллиардами активных уступает Alice AI Foundation LLM в ряде ключевых сценариев.

Бенчмарки показали: по качеству ответов на русском языке новая модель не уступает предыдущей закрытой Alice AI LLM, хотя у той в три раза больше параметров и в семь раз больше активных. Чтобы объективно оценить знания, актуальные для русскоязычной аудитории, Яндекс создал собственные бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Они учитывают специфику запросов и интересы российских пользователей. По данным CNews, эти тесты позволяют точнее измерять релевантность и глубину знаний модели именно для локального рынка.

Технические особенности и практическое значение для пользователей

Модель обучали с нуля. Оптимизатор, который управляет процессом обучения, доработали - теперь оптимизация идёт примерно вдвое быстрее. Особое внимание уделили качеству обучающих данных. Это повысило точность и релевантность ответов. Alice AI Foundation LLM уже сейчас используют для тестирования архитектурных решений, которые лягут в основу будущих агентных возможностей Алисы AI - голосового помощника Яндекса. Как отмечает РБК, Яндекс видит в этой модели экспериментальную базу для создания единой рассуждающей системы нового поколения.

Пользователи смогут поручать системе разные задачи. Разработчики - интегрировать модель в свои сервисы и продукты. Такой шаг открывает новые возможности для русскоязычного сегмента, где до сих пор доминировали зарубежные решения, часто уступающие по качеству работы с русским языком.

В ряде публикаций со ссылкой на Яндекс отмечается, что Alice AI Foundation LLM уже сравнивают с ведущими открытыми ИИ-системами в задачах программирования и математики, однако сам релиз официально обозначен как экспериментальный и не является финальной пользовательской версией.

РБК

Пока пользователи других платформ сталкиваются с ограничениями, как это reported earlier с Siri AI, открытая модель Яндекса становится реальной альтернативой для российского рынка.

Появление Alice AI Foundation LLM в открытом доступе — не просто технологический шаг. Это стратегический ответ на запросы русскоязычных пользователей и разработчиков. Яндекс показывает: отечественные решения могут конкурировать с мировыми лидерами не только по объему, но и по эффективности. Особенно там важны скорость, качество и адаптация под локальные задачи. Для владельцев Android-устройств и разработчиков это означает доступ к современным инструментам ИИ, которые учитывают специфику российского рынка и не требуют сверхмощного оборудования для развития.