А знаете, я вот вообще не удивлен тенденции на локальные ИИ-решения. Корпораты хотят технологического суверенитета, никто в здравом уме не хочет гонять чувствительные внутренние данные через чужие закрытые API, какими бы удобными они ни были.

Тут Сбер весьма вовремя выложил под MIT-лицензией свою флагманскую GigaChat Ultra. Для понимания ситуации: это открытая ИИ-база, нативно обученная на русском, которая по внутренним замерам обходит Qwen3-235B и DeepSeek-V3 в математике и рассуждениях. Любой условный банк или гаражный стартап теперь может развернуть мощного ИИ-помощника в своем закрытом контуре и дообучить на внутренних документах. Делать свои продукты на открытой русскоязычной базе становится просто выгоднее и безопаснее, чем зависеть от вендоров.

ГигаЧат еще и прокачался в функциях - научился искать информацию в интернете прямо во время диалога и получил долгосрочную память. Теперь модель запоминает все важные данные для пользователя и использует их в чатах.

Все последние обновления ГигаЧат доступны для всех пользователи и независимых разработчиков. Но для рынка главное именно инженерное движение в сторону опенсорса и поддержка открытого инструментария. @bezsmuzi