Что случилось
Исследователи Центра искусственного интеллекта Т-Банка представили на конференции EMNLP 2026 два метода обучения моделей для компаний, которые запускают ИИ на своих серверах. Первый метод дообучает одну модель на 32 млрд параметров под корпоративные задачи: в банке она объединила более 200 внутренних сервисов и, по словам компании, обрабатывает запросы в 2,8–3,9 раза дешевле, чем в семь раз более крупная Qwen3-235B. Второй метод учит модель «смотреть» на документы и доставать из них нужные данные по текстовому запросу.
Зачем тебе
Многим компаниям нельзя отправлять данные во внешние нейросети, и они держат модели у себя, а это дорого. По словам Т-Банка, модель для документов обходится на 80% дешевле ручной обработки и на 50% дешевле лучших открытых моделей. Цифры — внутренние замеры банка, независимой проверки пока нет. Банк сообщает, что выложил в открытый доступ методику, описание обучения и модель с открытыми весами, обученную без внутренних данных.
Как попробовать
Обычному пользователю попробовать здесь нечего: это методы для команд, которые сами запускают модели. Если вы такой разработчик, загляните на страницу Т-Банка на Hugging Face (huggingface.co/t-tech). На 01.11.2026 новой модели мы там не нашли, а прямой ссылки на неё в сообщении банка нет.
Первоисточник
Дата публикации первоисточника — . Пересказ сделан простым языком; точные условия, цены и сроки смотрите по ссылке.