YandexGPT глубже встроен в экосистему Яндекса и облачный API для разработчиков, а GigaChat от Сбера делает ставку на корпоративных клиентов и мультимодальность. Выбор между ними определяет не качество генерации, а то, какая экосистема уже используется в компании.
Большинство корпоративных проектов с ИИ застревают не на этапе обучения модели, а раньше — когда нет ответа на вопрос, какую задачу решаем первой. Практический маршрут: от выбора use case до расчёта стоимости инференса и измерения отдачи.
ИИ-агент — программная система на основе языковой модели, которая самостоятельно планирует и выполняет многошаговые задачи: вызывает инструменты, наблюдает результат и определяет следующий шаг. Чат-бот этого не делает.
RAG (retrieval-augmented generation) — архитектурный паттерн, при котором языковая модель перед генерацией ответа получает релевантные фрагменты из внешней базы знаний. Подход снижает галлюцинации и открывает доступ к данным, которых нет в весах модели.
Контекстное окно — максимальный объём текста в токенах, который языковая модель обрабатывает за один вызов; всё за его пределами модель не видит. Размер окна определяет, сколько документа, кода или диалога умещается в один запрос.
OpenAI выпустила стабильный релиз Agents SDK 1.0 — инструментария для оркестрации многошаговых агентов. Библиотека вышла из беты с поддержкой MCP, guardrails и eval-харнессом. Для команд на сыром API появился готовый рантайм с хостингом прогонов.
Mistral AI представила Mistral Large 3 — флагман с гибридной архитектурой и контекстом до 256K токенов, первый крупный релиз после раунда Series C на $1,2 млрд. Модель ориентирована на корпоративный сегмент: data-residency в ЕС и on-prem-развёртывание на инфраструктуре заказчика.
1 июня MiniMax представила M3 — модель с контекстом на миллион токенов, работой с видео и управлением экраном. Заявленные баллы выше GPT-5.5, но независимых проверок пока нет. Веса обещаны позже.
Команда Alibaba опубликовала семейство Qwen3 под лицензией Apache 2.0. Линейка включает плотные модели и MoE-варианты с упором на дешёвый инференс и длинный контекст. Релиз усиливает позиции открытых весов в сегменте, где задавали тон закрытые API.
Новый флагман Anthropic получил расширенный контекст до 500K токенов, нативное использование инструментов в режиме рассуждения и улучшенный coding-бенчмарк SWE-bench Verified на уровне 78,4%. Разбираем, для каких задач это уже сегодня меняет рабочий процесс.
Яндекс начал бета-доступ к новой версии модели. Заявленный рост качества на русскоязычных задачах рассуждения — до 22% по внутреннему бенчмарку, расширен набор инструментов API. Что вошло в релиз и где ещё видны ограничения.