«Яндекс» открыл исходную модель своего ИИ-поиска: Alice AI Search Pretrain теперь доступна всем

Это первый случай в России, когда компания публикует исходную (pretrain) модель, а не только финальную доработанную. Модель выложена на платформе Hugging Face и доступна разработчикам и исследователям бесплатно.

Что именно открыл «Яндекс»?

Alice AI Search Pretrain — это компактная модель, которая прошла первый этап обучения и накопила обширные знания о мире. Принципиальное отличие от большинства открытых релизов: обычно вендоры публикуют уже «докрученную» инструкциями версию, тогда как здесь речь именно о базовой модели, которую можно дообучать под собственные задачи.

Цифры, которые впечатляют:

• 35 млрд параметров — суммарный объём модели;

• ~600 млн параметров задействуются при обработке одного токена — это менее 2% «мозга» сети;

• по замерам слепого тестирования модель превосходит Qwen 3.5 2B/4B и T5 Gemma 2 4B по задачам на русском языке;

• по качеству она сопоставима с Qwen 3.5 35B-A3B, но требует значительно меньше вычислительных ресурсов.

Секрет такой эффективности — в гибридной архитектуре, которая до «Яндекса» существовала в основном в научных статьях.

Как устроена архитектура: два механизма в одной модели

Модель объединяет две технологии — энкодер-декодер и Mixture of Experts (MoE).

Encoder-Decoder. Одна часть модели изучает и отбирает информацию, другая генерирует ответ. Именно поэтому Alice AI Search умеет давать короткие ёмкие ответы, а не «поток сознания».

Mixture of Experts. Вместо того чтобы загружать всю нейросеть, MoE активирует только те «экспертные» блоки, которые лучше разбираются в конкретной теме. Отсюда и экономия: всего 600 млн из 35 млрд параметров на один токен.

Такое сочетание позволяет модели мгновенно обрабатывать большой поток запросов и выдерживать серьёзную нагрузку без гигантских серверных мощностей.

Почему это важно: от поиска к открытому ИИ

У этой новости два измерения — пользовательское и инженерное.

Для рядовых пользователей всё уже работает: с июля этого года в поиске «Яндекса» отвечает дообученная версия модели — Alice AI Search. Ответы появляются прямо под поисковой строкой, и каждый месяц ими пользуется более 49 млн человек. Это самый массовый генеративный продукт «Яндекса» — точка, где аудитория чаще всего сталкивается с ИИ.

Для разработчиков открытие базовой модели означает больше:

• возможность изучать архитектуру и дообучать модель под свои продукты;

• шанс использовать отечественную модель с хорошим русским языком без обращения к зарубежным сервисам;

• снижение порога входа — компактная модель не требует дорогих GPU-кластеров.

Что это значит для российского ИТ-рынка?

«Яндекс» фактически задал новый стандарт прозрачности: открытая базовая модель — это не благотворительность, а инструмент экосистемы. Разработчики могут строить решения поверх уже обученной модели, сокращая время и бюджет на собственные эксперименты.

Для бизнеса это ещё один сигнал, что российские ИИ-модели становятся практичной альтернативой зарубежным: они конкурентоспособны по качеству на русском языке и при этом не требуют зарубежной инфраструктуры. В условиях, когда доступ к иностранным сервисам остаётся нестабильным, наличие открытой сильной модели внутри страны — заметное преимущество.

Вывод

Релиз Alice AI Search Pretrain — событие двойного значения. С одной стороны, это техническое достижение: гибридная архитектура, которая раньше жила в исследованиях, теперь работает в самом массовом российском ИИ-продукте. С другой — стратегический шаг: «Яндекс» первым в России открыл базовую модель, дав сообществу инструмент, который можно изучать и адаптировать под себя. Для тех, кто развивает ИИ-проекты на русском языке, это повод присмотреться к модели внимательно.

Источники

CNews — «Яндекс» выложил в открытый доступ Alice AI Search Pretrain