GigaChat 3.5 Ultra: что подтверждено о модели на 432 млрд параметров
Проверка релиза

Sber выпустил открытую модель GigaChat 3.5 Ultra на 432 млрд параметров

Релиз GigaChat 3.5 Ultra подтверждается материалами Sber и страницами разработчика ai-sage на Hugging Face. Главная модель обозначена как GigaChat3.5-432B-A28B: это MoE-система с 432 млрд параметров всего и 28 млрд параметров, активируемых при обработке токена. На Hugging Face опубликованы base- и instruct-версии, а также представления в BF16, FP8 и GGUF. При этом одновременная публикация весов на GitVerse не подтверждена доступными первичными данными, а MIT явно указана лишь для проверенного репозитория, поэтому считать весь комплект безоговорочно лицензированным на одинаковых условиях пока нельзя.

432B-A28BMoEHugging FaceMIT
Главное: Факт выпуска модели и размещения вариантов на Hugging Face подтверждён. Формула 432B-A28B описывает 432 млрд общих и 28 млрд активных параметров MoE, но не означает, что модель помещается в память как обычная модель на 28 млрд параметров. Публикация тех же весов на GitVerse и единая MIT-лицензия для весов, кода, токенизатора, датасетов и конвертаций имеющимися источниками не доказаны.

Что произошло

Sber представил GigaChat 3.5 Ultra как новую флагманскую модель семейства. На странице разработчика ai-sage в Hugging Face доступна модель GigaChat3.5-432B-A28B, а отдельная коллекция объединяет связанные варианты. Это подтверждает не только анонс, но и фактическую публикацию артефактов модели на внешней площадке.

В материалах исследования событие датировано 23 сентября 2026 года. Однако доступная карточка официального сообщения не позволяет независимо проверить отображаемую дату публикации. Поэтому дату следует считать заявленной в ленте события, тогда как сам релиз, название модели и размещение на Hugging Face подтверждаются отдельными первичными страницами.

Термин «открытая модель» здесь точнее понимать как публикацию весов и репозиториев с указанной лицензией. Это не равнозначно раскрытию обучающих данных, полного процесса обучения или всех внутренних компонентов.

Какие характеристики подтверждены

Обозначение 432B-A28B раскрывает ключевую особенность архитектуры Mixture-of-Experts. В модели существует 432 млрд параметров, но для обработки конкретного токена маршрутизатор выбирает ограниченную часть экспертных блоков, поэтому активными оказываются около 28 млрд параметров. Такой подход уменьшает объём вычислений на один токен по сравнению с плотной моделью на 432 млрд параметров.

Число активных параметров нельзя использовать как оценку полного размера файлов или необходимой памяти для весов. При обычном инференсе все эксперты должны оставаться доступными системе, даже если одновременно работает лишь их часть. Следовательно, модель с 28 млрд активных параметров не становится по требованиям к хранению эквивалентом плотной модели на 28 млрд.

В карточке модели также заявлена гибридная схема внимания: Multi-head Latent Attention объединено с GatedDeltaNet linear attention. Из доступных данных можно подтвердить архитектурное описание, но не делать самостоятельные выводы о скорости или качестве без конкретных измерений на сопоставимом оборудовании.

Параметр Что подтверждено Как это понимать
Общий объём 432 млрд параметров Все параметры и эксперты модели
Активный объём 28 млрд параметров Часть сети, используемая при обработке токена
Архитектура Mixture-of-Experts Маршрутизатор выбирает экспертов для вычисления
Внимание MLA и GatedDeltaNet Заявленная гибридная схема внимания
Варианты Base, instruct, BF16, FP8 и GGUF Разные назначения и форматы представления весов

Где доступны веса и что известно о лицензии

Публикация на Hugging Face подтверждена напрямую. Коллекция ai-sage содержит base- и instruct-варианты, а также версии или конвертации в BF16, FP8 и GGUF. Наличие нескольких форматов важно отделять от наличия нескольких независимо обученных моделей: часть позиций может представлять одну модель с разной точностью или упаковкой.

Утверждение об одновременной публикации весов на GitVerse имеющимися источниками не подтверждается. В исследовании отсутствует проверенная страница конкретного репозитория GitVerse, его карточка модели или зафиксированный состав файлов. Поэтому корректный статус такой: Hugging Face подтверждён, GitVerse требует отдельной проверки.

MIT указана в метаданных README базового репозитория GigaChat3.5-432B-A28B-base на Hugging Face. Это подтверждает лицензионную отметку именно для проверенной ревизии данного репозитория, но не доказывает автоматически единые условия для всей коллекции.

Нельзя переносить отметку MIT с одного репозитория сразу на instruct-версию, GGUF-конвертации, программный код, токенизатор, обучающие данные и сторонние зависимости. Для точного ответа нужно сопоставлять LICENSE, README и метаданные каждого используемого репозитория и выбранной ревизии. Датасеты в доступных материалах отдельно не лицензированы и не заявлены как часть публикации.

Совместимость и практические ограничения

Опубликованные варианты расширяют выбор среды: BF16 сохраняет более высокую точность представления, FP8 сокращает объём весов и требования к памяти при наличии совместимой программно-аппаратной поддержки, а GGUF ориентирован на совместимые локальные среды выполнения. Само присутствие формата не гарантирует запуск на любом ускорителе или процессоре.

Точные минимальные аппаратные требования в принятых источниках не зафиксированы. Их нельзя достоверно вывести только из числа 28 млрд активных параметров: на потребление памяти влияют разрядность весов, размещение всех экспертов, контекст, KV-кэш, служебные буферы, выбранный движок и распределение модели между устройствами.

Также не подтверждены универсальные списки совместимых версий библиотек и одинаковая поддержка всех вариантов. Перед выбором конкретного артефакта существенны его формат, размер файлов, конфигурация модели и требования карточки репозитория. Названия FP8 или GGUF сами по себе не подтверждают производительность и качество конкретной конвертации.

Релиз открывает доступ к весам, но модель остаётся крупной серверной системой. Экономия вычислений благодаря MoE не устраняет необходимость хранить или распределять полный набор экспертов.

Что это значит на практике

Главное изменение состоит в том, что GigaChat 3.5 Ultra доступна не только как заявленная система Sber: её варианты действительно размещены в коллекции Hugging Face. Архитектура 432B-A28B обещает вычислительную активность, сопоставимую не с полными 432 млрд параметров, а с выбранной частью сети, однако требования к памяти остаются связаны со всей MoE-моделью.

Лицензионный вывод пока должен быть узким: MIT подтверждена для проверенного базового репозитория, но не для каждого связанного артефакта по умолчанию. Подтверждения GitVerse и единого лицензионного режима для весов, кода, токенизатора, датасетов и GGUF-вариантов в представленной доказательной базе нет.

Итоговый статус релиза: модель и её ключевые параметры подтверждены, публикация на Hugging Face подтверждена, аппаратный минимум не установлен, GitVerse остаётся неподтверждённым каналом, а условия использования необходимо читать на уровне конкретного репозитория и его версии.

См. также: DeepSeek V4.1 Flash: релиз модели с открытыми весами.

Источники и материалы

  1. Сбер представил GigaChat 3.5 Ultra: модель лучше пишет код, решает агентские задачи и работает с длинными текстами
  2. ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B
  3. GigaChat 3.5 — a ai-sage Collection
  4. · ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B-base at 6ff026d147dfbfcc1d10a645d80d605cbaf401e4
  5. not much happened today | AINews
  6. GigaChat 3.5 – меньше, быстрее, сильнее
  7. Гражданский кодекс Российской Федерации, часть четвертая 230-ФЗ: статья 1235, пункт 1
  • Интересное по теме