Сбер выкатил сразу четыре ключевые линейки в полный MIT-опенсорс. Флагман — GigaChat Ultra-Preview, новая MoE-модель, собранная под русский язык и натренированная полностью с нуля. Ultra Preview уже обходит DeepSeek V3.1 на русском бенчмарке MERA, поддерживает длинный контекст до 128к токенов — и она все еще не закончила свое обучение. GitHub | HuggingFace | GitVerse Читайте подробную статью на Хабре от команды Рядом выходит Lightning — более лёгкая MoE модель, компактная и быстрая. Конкурирует с Qwen3-4B, по скорости сравнима с Qwen3-1.7B, но намного умнее и больше по параметрам. Она не уступает лучшим опенсорс-моделям своего класса, держит планку на русском выше аналогов и выдаёт сверхбыстрый инференс, благодаря чему модель можно использовать там, где Ultra избыточна, а скорость критична. Плюс стабильная маршрутизация экспертов, а еще приятный бонус в виде поддержки 256к контекста. GitHub | Hugging Face | GitVerse Новая линейка моделей генерации картинок и видео Kandinsky 5.0 Video Pro, и версия Lite (Video Lite и Image Lite), выпущенная в октябре — нативно понимают русские промпты, культурный код и нормально пишут кириллицу. Флагманская Video Pro сравнялась с Veo 3 по визуальному качеству и обогнала Wan 2.2-A14B. А ещё подъехал K-VAE 1.0, сейчас это один из лучших опенсорсных энкодеров для сжатия визуального контента и база для обучения генеративных моделей. GitHub | GitVerse | Hugging Face | Технический репорт В аудионаправлении выходит GigaAM-v3 — новое поколение распознавания речи, показывающее −50% WER к Whisper-large-v3 и закрывающее все открытые решения на русском языке. GitHub | HuggingFace | GitVerse Все модели от текста до видео можно ставить в свой контур, доучивать под задачи и использовать коммерчески. По сути, это первый полностью открытый «большой набор» под русский язык, который позволяет строить полноценные ИИ-системы без зависимости от зарубежных моделей и ограничений. @ai_newz