Oct 01, 2026 • 15:24

Яндекс представил Sona — ИИ-модель, способную заменить алгоритмы рекомендаций

Oct 01, 2026 • 15:24

Данная страница содержит «вставки» с других сайтов, скрипты которых могут собирать ваши личные данные для аналитики и своих внутренних потребностей. Редакция рекомендует использовать браузеры с блокировкой трекеров для просмотра таких страниц. Подробнее →

Яндекс представил Sona — генеративную модель, которая объединяет подбор и ранжирование рекомендаций, узнал «Код.ру».

Компания называет её первой моделью, способной заменить целый каскад алгоритмов без ручного подбора признаков и с доказанным эффектом в работающем сервисе.

Обычно рекомендательная система состоит из нескольких этапов: одни модели выбирают подходящие варианты из большого каталога, другие отсеивают лишнее, третьи определяют порядок выдачи. Каждый компонент приходится обучать и настраивать отдельно.

Sona выполняет эти задачи в одной модели. Она анализирует историю действий пользователя — например, прослушивания, пропуски и повторные обращения к контенту — и сразу формирует итоговые рекомендации. Более универсальные модели упрощают архитектуру рекомендательных систем и повышают качество рекомендаций, открывая возможности для их эффективного применения в различных сервисах.

В техническом отчёте исследователи уточняют, что во время теста Sona заменила в музыкальных рекомендациях десятки алгоритмов, а также модели предварительного отбора и ранжирования, использовавшие сотни признаков.

Эксперимент продолжался неделю на умных колонках с Алисой. В тестовой группе время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, число просьб повторить трек — почти на 18%, а аудитория активных слушателей — на 4,5%. Последний показатель оказался примерно в 2,4 раза выше прироста после предыдущего обновления рекомендательной системы.

Sona продолжает развитие технологий Argus и Gryphon, которые Яндекс внедрял в рекомендации в 2025–2026 годах. Годом ранее компания выпустила Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендаций, его уже использовали в Meta* и Kuaishou (OneRec).