Яндекс выложил в открытый доступ AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base — новую большую языковую модель, которую компания полностью обучила с нуля.
Модель построена на архитектуре MoE (Mixture of Experts): всего в ней 80 млрд параметров, однако при обработке каждого токена активируются только 3 млрд. За счёт этого для работы модели требуется меньше вычислительных ресурсов, чем для ряда более крупных открытых аналогов.
По результатам тестирования Яндекса, Alice AI Foundation обошла DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров и 13 млрд активных в ряде задач на знание фактов. На русскоязычном бенчмарке WikiWebFacts модель Яндекса набрала 86,5 балла против 83,2 у DeepSeek, а в HardMultiQA — 67,9 против 65,4. В тестах по медицине результат составил 63,6 против 60,7, по праву — 49,6 против 40,5.
В программировании Alice AI Foundation также опередила Nemotron-3-Super-120B-Base от Nvidia, которая использует примерно в четыре раза больше активных параметров. В олимпиадной математике модель Яндекса показала сопоставимые результаты с Qwen3.5-35B-A3B-Base от Alibaba, согласно техрепорту Яндекса.
Ставка на небольшое число активных параметров соответствует текущему тренду среди разработчиков ИИ. Например, недавно GLM-5.3-Flash от Z.ai, которая до раскрытия названия тестировалась на OpenRouter как Ox Alpha, стала одной из наиболее активно используемых моделей платформы. В ней из 320 млрд параметров одновременно работают лишь 18 млрд.
Это второй за последнее время открытый релиз Яндекса модели, обученной с нуля. 11 сентября компания опубликовала Alice AI Search Pretrain — основу модели, которая используется для генерации ИИ-ответов в Поиске. По собственным слепым тестам, её дообученная версия выигрывала у Google AI Overviews в 56,7% сравнений.
Комментарии