Российская языковая модель обошла популярные аналоги

Нейросеть A‑Vibe заняла первое место в рейтинге среди облегченных языковых моделей (до 10 млрд параметров). Она смогла обойти популярные аналоги от таких компаний, как OpenAI, Google и Anthropic. Исследование представили в рамках независимого российского бенчмарка MERA, который оценивает языковые модели.

В тестории участвовали такие модели, как GPT-4o mini, Gemma 3 27B, Claude 3.5 Haiku, Mistral Large и другие известные небольшие нейросети. Они должны были выполнять разные действия с текстом, решить задачи из разных сфер знаний, от лингвистики и логики до математики и юриспруденции, генерировать код и поработать с разноплановым контентом. По результатам тестов лучше всех небольших моделей с этим справилась A‑Vibe: она лучше понимает запросы пользователей, генерирует код и может вести более осмысленную беседу.

«Первое место доказывает, что оптимизированная архитектура и качественные данные могут обеспечить отличные результаты даже при небольшом размере модели. A‑Vibe создавалось оптимальной по соотношению между качеством, скоростью работы и затратой ресурсов. Такой баланс позволяет обеспечивать быструю обработку запросов даже в периоды пиковой нагрузки и масштабировать технологию на всю аудиторию платформы», – отметил старший директор по данным и аналитике Авито Андрей Рыбинцев.

Сейчас нейросеть применяется в различных сценариях на Авито, например, для написания продающих объявлений и подсказок в переписке в мессенджере. Однако ее еще намерены дорабатывать и дальше обучать: на развитие технологии планирует направить более 12 млрд рублей до 2028 года. В перспективе нейросеть также может стать доступна для всех разработчиков для использования в своих сервисах.

«Это поможет малому бизнесу внедрять передовые технологии без значительных инвестиций, образовательным учреждениям создавать прикладные программы, а независимым разработчикам строить современные сервисы на базе отечественных технологий», — подчеркнула руководитель разработки больших языковых моделей «Авито» Анастасия Рысьмятова.

Познакомиться с рейтингом можно на сайте MERA. В фильтре «Размер модели» нужно выбрать «≥5B — 10B», чтобы получить рейтинг среди небольших моделей. Цифры Human Benchmark — это результат тестирования реальных людей.