«Яндекс» разработал большую языковую модель Alice AI Foundation LLM, которую, по заявлению компании, обучили с нуля без использования зарубежных компонентов. В компании называют разработку полностью суверенной. Об этом представитель «Яндекса» сообщил «Ведомостям».
Компания также открыла веса модели – настроенные параметры, с помощью которых разработчики смогут самостоятельно запускать систему и дообучать её для собственных задач. Лицензия допускает применение Alice AI Foundation в коммерческих и исследовательских проектах.
Как сообщили в «Яндексе», модель включает 80 млрд параметров, при этом во время работы активируются 3 млрд из них. Для обучения использовали 18 трлн токенов – фрагментов текста, на которых нейросеть осваивает закономерности языка. Alice AI Foundation должна стать основой для будущей рассуждающей модели компании и агентных функций «Алисы AI».
Требования к суверенности
Критерии суверенных ИИ-моделей закреплены законодательством, отметил представитель аппарата вице-премьера Дмитрия Григоренко. Понятия суверенной и национальной моделей предусмотрены законом № 243-ФЗ об искусственном интеллекте, вступившим в силу 1 сентября.
К суверенным моделям предъявляются более строгие требования, чем к национальным. Такая система должна быть построена на отечественных компонентах, включая исходный код, архитектуру и инфраструктуру. Для национальных моделей допускается использование иностранных решений, в том числе программного обеспечения с открытым исходным кодом.
При этом официальный статус будет присваивать правительство, а соответствующее постановление ещё разрабатывается с участием отрасли. Согласно закону, порядок учёта моделей и присвоения статуса начнёт действовать 1 марта 2027 года. До этого заявления о суверенности не имеют юридически закреплённого характера, считает научный сотрудник Центра экономико-правовой экспертизы экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Кирилл Дозмаров.
Рынок фундаментальных моделей
В июле президент Сбербанка Герман Греф утверждал, что полностью отечественная большая языковая модель на тот момент была только у банка, а «Яндекс», по его словам, дообучал китайские модели Qwen компании Alibaba. «Яндекс» это заявление опровергал.
Представитель Сбербанка, комментируя Alice AI Foundation, заявил, что новая разработка подтверждает высокий уровень российских инженерных команд. Вместе с тем он отметил, что модели с числом параметров до 100 млрд уже распространены, а позиции стран в мировой технологической конкуренции во многом определяют флагманские системы на сотни миллиардов и триллионы параметров.
Представитель АНО «Цифровая экономика» назвал выпуск открытой модели, обученной с нуля, важным событием для рынка. По его оценке, открытая лицензия снижает юридические ограничения для разработчиков, создающих коммерческие продукты на базе нейросети. Он считает, что «Яндекс» и Сбербанк формируют в России два ключевых центра компетенций в области суверенных фундаментальных моделей и открытого программного обеспечения.
С этой оценкой согласился и представитель Альянса в сфере ИИ. По его мнению, собственные технологические стеки «Яндекса» и Сбербанка позволяют создавать продукты без зависимости от зарубежных платформ. Заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета Михаил Коротеев расценивает выпуск модели как ответ «Яндекса» на дискуссию о его технологической независимости и попытку сократить отставание от Сбербанка.
Стоимость и дальнейшая доработка
«Яндекс» не раскрывает затраты на создание Alice AI Foundation. Собеседник «Ведомостей» в крупном облачном провайдере оценил стоимость основного этапа обучения в 150–450 млн рублей. Руководитель центра разработки больших языковых моделей Валентин Малых через представителя MWS AI назвал более высокую сумму – около 4 млрд рублей при аренде систем Nvidia DGX.
Директор по развитию бизнеса Data Light Александр Громов полагает, что с учётом экспериментов и неудачных запусков расходы на вычисления могли составить 0,5–1 млрд рублей. При использовании собственного вычислительного кластера вместо регулярной аренды ключевыми статьями затрат становятся первоначальные инвестиции в ускорители, серверы, сетевое оборудование и системы хранения данных.
По оценке Громова, на вычисления может приходиться 30–50% бюджета проекта, а остальная часть расходов связана с данными, командой и инфраструктурой. Для создания такой модели могут потребоваться тысячи ИИ-редакторов и сотни профильных специалистов. В сентябре «Яндекс» сообщал, что в 2026 году намерен направить на ИИ-тренеров 3,5 млрд рублей.
Эксперты подчёркивают, что Alice AI Foundation пока является базовой моделью, а не готовым ассистентом с развитыми возможностями рассуждения. Руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI Владислав Куренков пояснил, что наличие математических задач и примеров взаимодействия с инструментами в обучающей выборке само по себе не делает систему полноценной рассуждающей моделью. После постобучения её конкурентом может стать GigaChat 3.5 Reasoning, считает Михаил Коротеев.
Обучение с нуля уменьшает зависимость от сторонних разработок, но не является автоматической гарантией безопасности, отметил бизнес-консультант по информационной безопасности Positive Technologies Алексей Лукацкий. Для подтверждения происхождения модели необходим аудит архитектуры, кода, данных и промежуточных версий весов, который может проводиться без их полного публичного раскрытия.
Российские разработчики больших языковых моделей в перспективе могут получить меры поддержки. Ранее сообщалось, что профильные ведомства предварительно одобрили субсидирование скидок на отечественные ИИ-решения для малого и среднего бизнеса, а также инвестиционный налоговый вычет на затраты по созданию моделей. Конкретные критерии, объём финансирования и сроки запуска этих механизмов пока не определены.
Мнение редакции
Открытие весов делает Alice AI Foundation не только корпоративной разработкой, но и потенциальной платформой для независимых российских команд. Однако значение проекта будет определяться не числом параметров и заявлениями о суверенности, а качеством последующего обучения, прозрачностью технологического цикла и тем, появятся ли на базе модели востребованные сервисы. Формальное признание статуса станет отдельной проверкой, когда государственный порядок оценки начнёт действовать.
