Текущая2025-03-13
GigaChat 2 Lite
128KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Создать обсуждение
GigaChat 2 Lite
G-Score: н/дОт Sber
LiteRussianText
Краткое описание
GigaChat 2 Lite — лёгкая и быстрая модель от Сбера для массовых задач. Контекст 128K токенов, поддержка функций. MMLU 72%, HumanEval 74%. Бесплатный доступ для некоммерческого использования через GigaChat API.
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля GigaChat 2 Lite пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| MATH (Математика) | 64% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 72% | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 74% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
GigaChat 2 Lite — это самая быстрая и экономичная языковая модель во втором поколении ИИ-систем Сбера, представленная в марте 2025 года. Она была специально разработана для массовых задач, требующих мгновенного отклика и высокой надежности при минимальных затратах ресурсов. Модель идеально подходит для интеграции в пользовательские интерфейсы и мобильные приложения.
Архитектура и эффективность
GigaChat 2 Lite представляет собой облегченную версию архитектуры GigaChat, оптимизированную для скорости и производительности.
- Ультра-быстрый инференс: Главное преимущество версии Lite — её отзывчивость. Ответы генерируются практически мгновенно, что критично для интерактивных систем, чат-ботов поддержки и игровых персонажей.
- Огромный контекст 128K: Несмотря на статус «легкой» модели, Lite поддерживает полноценное контекстное окно в 128 000 токенов. Это позволяет ей анализировать длинные цепочки диалогов и объемные документы, не теряя нити разговора.
- Универсальность: Модель отлично справляется с базовыми задачами обработки естественного языка, такими как суммаризация, классификация и ответы на повседневные вопросы.
Производительность и бенчмарки
Модель показывает достойные результаты для своего класса, являясь надежным инструментом для автоматизации рутинных текстовых задач на русском языке.
| Бенчмарк | Результат | Описание |
|---|---|---|
| MMLU | 72.0% | Базовые профессиональные и академические знания |
| HumanEval | 74.0% | Качество генерации программного кода |
| MATH | 64.0% | Математические способности и логика |
| MERA (RU) | Высокий | Качественное понимание русского языка |
Ценообразование и доступность
GigaChat 2 Lite доступна через GigaChat API. Одним из ключевых преимуществ модели является наличие бесплатного доступа для некоммерческого использования, что делает её идеальной «песочницей» для студентов, энтузиастов и стартапов на этапе прототипирования.
Идеальные сценарии применения (Use Cases)
- Масштабируемые чат-боты: Быстрое и дешевое обслуживание пользовательских запросов в веб-сервисах и мессенджерах.
- Микро-сервисы классификации: Автоматическое тегирование сообщений, определение тональности и фильтрация спама.
- Помощник по чтению: Быстрая суммаризация статей и извлечение ключевых тезисов из длинных текстов.
Плюсы и минусы
Плюсы:
- Рекордная скорость генерации ответов.
- Бесплатный доступ для личных и образовательных проектов.
- Огромный контекст (128K) в легком формате.
- Нативная поддержка русского языка.
Минусы:
- Ограниченная глубина рассуждений по сравнению со старшими версиями (Pro, Max).
- Может хуже справляться со сложными, многоуровневыми инструкциями.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
MATH (Математика)64%
MMLU (Общие знания)72%
HumanEval (Кодинг)74%
История семейства
Линейка GigaChat
Последовательность собрана по датам релиза моделей Sber в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема GigaChat 2 Lite
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Где использовать
Поиск по сервисам →MCP и инструменты
Весь каталогОбсуждения о GigaChat 2 Lite
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.