Яндекс открыл исходную модель для быстрых ИИ-ответов в «Поиске»

Это первая базовая модель компании, доступная разработчикам и исследователям в открытом доступе

Яндекс опубликовал на Hugging Face языковую модель Alice AI Search Pretrain, обученную с нуля и лежащую в основе ИИ-ответов в «Поиске».

Модель рассчитана на обработку большого числа запросов и документов при сравнительно небольших затратах вычислительных ресурсов. Она использует гибридную архитектуру Encoder-Decoder и Mixture of Experts (MoE). Первая отвечает за отбор информации и формирование краткого ответа, вторая активирует только необходимые участки нейросети. При общем объеме в 35 млрд параметров для обработки одного токена задействуется около 600 млн — менее 2%.

В слепых тестах Alice AI Search Pretrain показала более высокое качество ответов на русском языке по сравнению с Qwen 3.5 2B и 4B, а также T5 Gemma 2 4B-4B Base. По уровню результатов модель сопоставима с Qwen 3.5 35B-A3B, при этом требует меньше вычислительных ресурсов.

С июля дообученная версия модели используется в «Поиске» Яндекса. Ответы появляются непосредственно под поисковой строкой. По данным компании, быстрыми ИИ-ответами ежемесячно пользуются более 49 млн человек.

Источник: ixbt.pro