AI Radar
Сбер открыл веса трех моделей нового поколения GigaEmbeddings: 480M, 3B и 10B-A1.8B. Они распространяются по лицензии MIT и предназначены для семантического поиска, RAG, классификации и кластеризации текстов.
Архитектуру линейки адаптировали для более простой интеграции со стандартными открытыми инструментами. По данным команды, при работе через vLLM модель 3B стала в 1,6 раза быстрее предыдущей версии, а 10B-A1.8B — в два раза. Обучающий набор увеличили в несколько раз, в том числе за счет открытых датасетов Nemotron, F2LLM и KALM; для сохранения языкового баланса применялось слияние экспертов, а компактную версию 480M обучали дистилляцией на ответах более крупных моделей.
Сбер сообщает, что 10B-A1.8B заняла первое место в рейтинге ruMTEB, качество 3B на задачах с кодом выросло на 14,5 пункта, а 480M показала лучший результат по русскому языку среди решений размером до 500 млн параметров. Веса всех трех вариантов опубликованы на Hugging Face и GitVerse. Поскольку доступное свидетельство не содержит разбивки по задачам и условий замеров, заявленные результаты стоит дополнительно сверять на собственном корпусе и целевом оборудовании.
Линейка дает разработчикам выбор между компактным локальным энкодером и более крупными моделями для качества поиска и RAG на русском языке. Лицензия MIT упрощает коммерческое использование, модификацию и развертывание внутри закрытого контура. Перед миграцией стоит проверить не только средний бенчмарк, но и качество на собственных документах, коде и типичных поисковых запросах.
DSML editors review the selection. AI helps deduplicate signals and draft the text; the published edition remains an editorial product, not a feed of individual channels.
