GigaChat 3.1 Ultra
От Sber
Краткое описание
GigaChat 3.1 Ultra — флагманская instruct-модель семейства GigaChat от Сбера. Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 702B параметрами, из которых 36B активируется на каждом шаге. Выпущена 24 марта 2026 года. Открытые веса под MIT-лицензией. Поддержка контекста 128K токенов, генерация и анализ изображений.
Агрегированный профиль
GigaChat 3.1 Ultra сильнее всего выглядит в категории «код». Индекс 71/100 рассчитан по процентильным позициям в 1 сопоставимых тестах; уверенность — низкая. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.
1 сопоставимых теста · уверенность: низкая
5 сопоставимых теста · уверенность: высокая
Место модели в каталоге
Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| MMLU (Общие знания) | 84.2% | 278 из 391 | Источник не указан |
| MMLU (Русский) | 82.7% | 1 из 2 | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 90.9% | 111 из 391 | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 89.2% | 121 из 391 | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 46% | 388 из 390 | Источник не указан |
| BBH (Рассуждения) | 70.3% | 2 из 3 | Источник не указан |
| AIME (Олимпиадная математика) | 33.3% | 1 из 1 | Источник не указан |
| SuperGPQA (Сложные вопросы) | 48.9% | 3 из 3 | Источник не указан |
Подробный обзор модели
GigaChat 3.1 Ultra — это самая мощная языковая модель в истории Сбера, представленная в марте 2026 года. Она является результатом грандиозного инженерного проекта и одной из крупнейших моделей в мире, обученных в России. Используя передовую архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) на 702 миллиарда параметров, GigaChat 3.1 Ultra предлагает флагманский уровень интеллекта, сравнимый с мировыми лидерами (GPT-5, Claude 4), при полной открытости весов для сообщества.
Архитектура и Open-Source лидерство
Сбер совершил беспрецедентный шаг, выложив веса модели GigaChat 3.1 Ultra в открытый доступ под лицензией MIT. Это сделало её самой большой и мощной Open-Source моделью, созданной для русского языка.
- Масштабируемая MoE: Из 702 миллиардов параметров на каждом шаге генерации активируется всего 36 миллиардов. Это обеспечивает феноменальную точность рассуждений при сохранении высокой скорости работы, недоступной плотным (dense) моделям аналогичного уровня.
- Мультимодальность: Модель нативно поддерживает не только генерацию текста, но и анализ изображений, а также создание графического контента, бесшовно интегрируя визуальные данные в общую логику ответов.
- Контекстное окно 128K: Поддержка 128 000 токенов позволяет модели анализировать гигантские архивы документов, целые программные репозитории и длительные цепочки диалогов.
Производительность и бенчмарки
GigaChat 3.1 Ultra демонстрирует исключительные результаты, занимая топовые позиции как в мировых, так и в специализированных российских рейтингах.
| Бенчмарк | Результат | Описание |
|---|---|---|
| Arena Hard RU | Топ-1 | Лидер в понимании сложных запросов на русском языке |
| HumanEval | 90.9% | Генерация программного кода флагманского уровня |
| MMLU | 84.2% | Энциклопедические знания и общие рассуждения |
| MATH | 89.2% | Математические способности премиум-класса |
| SuperGPQA | 48.9% | Решение сложнейших научных задач |
Ценообразование и доступность
Будучи Open-Source проектом, модель доступна для бесплатного скачивания и развертывания на собственных мощностях (требуются высокопроизводительные GPU-кластеры). Также Сбер предоставляет доступ к ней через GigaChat API, где стоимость использования регулируется стандартными тарифами платформы.
Идеальные сценарии применения (Use Cases)
- Национальные и корпоративные ИИ-центры: Создание суверенных систем с полным контролем над данными.
- Сложная программная инженерия: Проектирование архитектуры распределенных систем и глубокий аудит безопасности.
- Глобальная аналитика: Обработка сверхбольших массивов неструктурированной мультимедийной информации.
Плюсы и минусы
Плюсы:
- Полностью открытые веса (лицензия MIT).
- Рекордная мощность и глубина рассуждений для русского языка.
- Нативная мультимодальность высшего уровня.
- Эффективная MoE-архитектура.
Минусы:
- Экстремально высокие требования к оборудованию для локального запуска.
- Большой размер модели затрудняет быструю итерацию в малых проектах.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Стоимость API
По тарифам GigaChat API
Профиль модели
Бенчмарки
Другие модели семейства GigaChat
Экосистема GigaChat 3.1 Ultra
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Где использовать
Поиск по сервисам →MCP и инструменты
Весь каталогОбсуждения о GigaChat 3.1 Ultra
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.