В России растет интерес к подработке
02:25
Самые популярные новости ИА SevastopolMedia на 10 августа
10 августа, 19:30
Осыпается и заливает: крымчане из Перово просят помощи с бесхозным домом
10 августа, 18:10
Пенсионер из Крыма пытался спрятать во дворе тело отравившейся газом девочки
10 августа, 17:43
В Крыму открылись места с бесплатным Wi‑Fi и зарядкой
10 августа, 17:43
Гречка и персики подешевели, охлаждёнка подорожала в Севастополе
10 августа, 16:36
В Севастополе продлили время работы торговых центров и предприятий общепита
10 августа, 15:48
Назаров и Агаджанян: о кадровых перестановках сообщил глава Крыма
10 августа, 15:21
В Севастополе пожару на пляже Инжир присвоен третий ранг сложности
10 августа, 14:24
ЦБ порекомендовал банкам поддержать пострадавший от терактов бизнес
10 августа, 14:11
В СберСтраховании проанализировали спрос на защиту от последствий укусов клещей
10 августа, 13:40
В Севастополе создали новую службу "СевВодРесурсы"
10 августа, 13:38
Севастопольцу, заколовшему шампуром приятеля, дали 8 лет строгача
10 августа, 13:25
В Севастополе ушел из жизни замначальника УМВД по региону Руслан Камалетдинов
10 августа, 12:43
В 12 тысяч рублей обошлась поездка в такси пьяному мужчине
10 августа, 12:13

Российская нейросеть A-Vibe обогнала OpenAI и Google

8 апреля 2025, 10:00
Общество
Тематическая иллюстрация Илья Аверьянов, ИА PrimaMedia
Тематическая иллюстрация
Фото: Илья Аверьянов, ИА PrimaMedia
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

Большая языковая модель A-Vibe от Авито заняла первое место среди облегченных моделей (до 10 млрд параметров) в независимом российском бенчмарке MERA, обойдя международные аналоги от OpenAI, Google и Anthropic. На втором месте — T-lite-it-1.0, на третьем — Ru adapt Gen2.5-7B-Lite-v1*. Как выяснили в исследовании, A-Vibe лучше аналогичных моделей понимает запросы, генерирует код и поддерживает осмысленный диалог, сообщает Авито.

"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. Именно обучение небольшой модели под наши нужды позволяет нам закладывать окупаемость инвестиций: Авито планирует вложить в GenAI около 12 млрд рублей, а заработать более 21 млрд рублей к 2028 году", — отметил старший директор по данным и аналитике Авито Андрей Рыбинцев.

A-Vibe* обошла такие модели, как GPT-4o mini, Gemma 3 27B, Claude 3.5 Haiku, Mistral Large и другие популярные небольшие нейросети. Тестирование включало задачи различной сложности — от базового понимания текста до продвинутых лингвистических задач, требующих глубокой работы с контекстом.

Скриншот

Скриншот. Фото: предоставлено Авито

Некоторые результаты тестирования MERA:

  • Генерация кода: на 25% лучше Gemini 1.5 с 8 млрд параметров
  • Ведение диалога: на 32% точнее Llama 3.1 с 405 млрд параметров
  • Способность анализировать смысл текста: на 23% точнее Claude 3.5 Haiku

"Мы рассматриваем возможность выпуска модели в открытый доступ, что станет нашим вкладом в развитие российского рынка ИИ. 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. Для нас это возможность получить ценную обратную связь от рынка и улучшить наши модели", — комментирует руководитель разработки больших языковых моделей "Авито" Анастасия Рысьмятова.

Справка: Бенчмарк MERA — это российский стандарт оценки языковых моделей, разработанный научным сообществом. В рамках замера тестируют понимание русского языка и культурного контекста. Проект поддерживает Альянс ИИ, ведущие индустриальные игроки и академические партнеры, которые занимаются исследованием языковых моделей.

*A-Vibe разработана ООО "Авито Тех" — ИТ-компанией группы Авито

**возрастное ограничение для всех нейросетей 18+ 

16842
120
38