Новый «Гигачат»: долгая память, зачатки самопознания. Как работает последняя версия GigaChat Ultra

Во вторник, 24 марта, «Сбер» представил обновленную версию своего ИИ-помощника «Гигачат» — на базе флагманской модели GigaChat Ultra. На первый взгляд это выглядит как просто очередной апгрейд: быстрее, умнее, точнее. Такие новости появляются каждую неделю — все ИИ-модели непрерывно развиваются и 2−4 раза в год выкатывают какую-нибудь новую свою версию.

Но если разобрать детали, становится ясно — речь идет уже о попытке поменять сам принцип взаимодействия человека с цифровыми сервисами на основе ИИ-модели от «Сбера».

Что изменилось?

Самое заметное нововведение — долгосрочная память. Раньше общение с ИИ выглядело как серия отдельных диалогов: каждый новый чат начинался с нуля, причем рекомендовалось каждый раз задавать контекст заново.

Речь не только о предпочтениях вроде «люблю краткие ответы» или «не подлизывайся». Система может учитывать профессию, задачи, привычки, даже информацию о близких — в той мере, в которой человек сам ее сообщает.

«Обновление затронет повседневные сценарии миллионов пользователей. Благодаря долгосрочной памяти „Гигачат“ теперь помнит, что пользователь, например, филолог, увлеченный текстами, его сын интересуется аниме, а сам он работает менеджером по продажам, — и учитывает это в каждом новом диалоге без необходимости повторять контекст», — ответили на запрос ТВЗ в пресс-службе «Сбера».

Эти данные синхронизируются между устройствами при входе через «Сбер» ID, хотя саму функцию можно отключить, если вам не нравится, что ИИ знает о вас слишком много.

Так или иначе, это принципиальный сдвиг: ИИ перестает быть «обезличенным универсальным инструментом» и начинает работать с конкретно вашим накопленным контекстом. Проще говоря, теперь пользователю можно меньше объяснять и больше получать ответов по делу.

И что немаловажно, это обновление делает модель еще и безопаснее.

Второе изменение — скорость. По данным компании, ответы в новой модели генерируются примерно в два раза быстрее. За этим стоит архитектура Mixture of Experts: модель работает как команда узких специалистов и «подключает» только нужные части под конкретную задачу.

Третье — встроенный интернет-поиск. Теперь GigaChat по умолчанию сам подтягивает актуальную информацию из интернета, не требуя включать для этого отдельный режим. Это уже доступно у иностранных конкурентов, Алисы от "Яндекса" и важно для задач, где данные быстро устаревают: новости, рынки, курсы, события.

Онлайн-поиск работает даже в режиме «Общение голосом». В результате диалог с голосовым ассистентом на базе Gigachat по заверениям компании стал полноценно интерактивным: пользователь может перебивать модель, уточнять детали или мгновенно менять тему — система обрабатывает смену контекста без задержки, уточняя информацию онлайн в режиме реального времени. После завершения разговора в чате можно будет прочитать ее полную текстовую расшифровку.

Что изменилось под капотом

Во-первых, появился встроенный код-интерпретатор. Это изолированная среда выполнения программного кода прямо в интерфейсе помощника.

Раньше нейросеть могла сгенерировать код, но не могла его проверить — этим занимались программисты-вайбкодеры. Теперь она сама его запускает в изолированной среде и проверяет на работоспособность: обрабатывает файлы, считает, строит графики, валидирует данные, не затрагивая системы пользователя.

Во-вторых, улучшилась работа в прикладных задачах. По словам разработчиков, заметный рост качества есть в математике, программировании, а также в сферах, где важна точная терминология, — право, финансы, медицина, кибербезопасность. Особенно с учетом российской специфики.

И, наконец, в-третьих, появилась функция «самопознания». Модель теперь отвечает на вопросы о себе, опираясь на актуальную документацию.

Это попытка решить старую проблему нейросетей — когда они уверенно рассказывают о несуществующих функциях или устаревших возможностях, о которых они просто не могли знать.

Если упростить, раньше нейросеть была «умным собеседником». Теперь она постепенно становится рабочим инструментом.

Следующий шаг, который в планах компании на этот год, — автономность. «Сбер» уже тестирует сценарии, где пользователь дает задачу, а ИИ выполняет ее в фоне и возвращается с результатом. Это попытка делегирования действий, как, например, в агентах-ботах GPT, Claude или OpenClaw.