🧠 YandexGPT 5 Pro: российский интеллект на базе китайского ядра

В начале 2025 года Яндекс представил YandexGPT 5 Pro — мощную языковую модель нового поколения, которая моментально привлекла внимание ИТ-сообщества. Самое интересное — в том, как именно она была создана. Вопреки ожиданиям, Яндекс не стал обучать модель «с нуля», а выбрал путь прагматичной эффективности: в качестве основы использована открытая модель Qwen 2.5‑32B от китайской компании Alibaba.

На первый взгляд это может показаться спорным шагом, но на деле — стратегическое и грамотное решение, позволяющее сосредоточиться на кастомизации и улучшении качества именно в тех аспектах, которые важны для российских пользователей.

Содержание

🔍 Что под капотом YandexGPT 5 Pro
📊 Сравнительное тестирование: как YandexGPT 5 Pro проявила себя
🤖 Алиса, YandexGPT 5 и API: возможности для разработчиков
⚙️ В чём выгода от использования Qwen в качестве основы?
📎 Lite-версия и инфраструктура
🧭 Вывод: прагматичный подход, который работает
Источники

🔍 Что под капотом YandexGPT 5 Pro

Модель построена на архитектуре Qwen 2.5, свободно распространяемой по лицензии Apache 2.0. В качестве основы взята Qwen 2.5‑32B, а не более крупная 72B‑версия, что объясняется балансом между качеством, потреблением ресурсов и масштабируемостью. Но ключевой момент: Яндекс не просто использовал готовую модель, а провёл глубокое дообучение (дообработка токенизатора, SFT, RLHF) на русскоязычных данных, бизнес-кейсах и запросах локального рынка. Это обеспечило модели отличную адаптацию к запросам реальных пользователей и корпоративной среды.

📊 Сравнительное тестирование: как YandexGPT 5 Pro проявила себя

По данным официального блога Яндекса, внутренние и внешние тестирования показали:

На русскоязычных задачах YandexGPT 5 Pro обгоняет Qwen 2.5-72B-Instruct в 64% случаев.
При этом модель уступает GPT-4o лишь незначительно, и лишь в специфических сценариях (особенно англоязычных).
В задачах генерации текста и кода, логических построениях и аналитике, YandexGPT 5 Pro показывает уровень, близкий к GPT-4.

Сравнение в условиях русскоязычных корпоративных кейсов (аналитика данных, поддержка клиентов, генерация отчетов) демонстрирует уверенное лидерство YandexGPT 5 над большинством open-source LLM.

🤖 Алиса, YandexGPT 5 и API: возможности для разработчиков

Обновлённая Алиса теперь работает на ядре YandexGPT 5 Pro. Это заметно не только по качеству ответов, но и по расширенным возможностям, в том числе через API.

Вот как это работает:

«Я могу взаимодействовать через API…» — сообщает Алиса в ответ на пользовательский запрос.
Интеграция с приложениями, автоматизация обработки текста, создание чат-ботов, кастомизация решений — всё это возможно благодаря открытому API.

Возможности API YandexGPT 5:

Гибкая интеграция с корпоративными сервисами, сайтами и мобильными приложениями.
Масштабируемость — подходит как для малых бизнесов, так и для крупных платформ.
Кастомизация поведения модели под задачи конкретного заказчика.
RAG (Retrieval Augmented Generation) — интеграция с внешними базами данных для генерации на основе фактов.
Function Calling — вызов «функций» для генерации структурированных ответов (например, JSON).

Для доступа к API потребуется:

Получить токен (API-ключ);
Изучить документацию;
Интегрировать запросы через стандартные REST-интерфейсы;

Обрабатывать JSON-ответы от модели.

⚙️ В чём выгода от использования Qwen в качестве основы?

Многие задаются вопросом: почему не создать собственную модель с нуля? Ответ очевиден:

Обучение модели с нуля требует миллионов долларов и многомесячной разработки.
Использование Qwen сократило расходы на 20–25 % и ускорило создание до 2–3 месяцев.
Открытая лицензия (Apache 2.0) позволяет модифицировать и распространять модель без юридических ограничений.

И главное — это позволяет сосредоточиться не на повторении чужих наработок, а на адаптации под реальные потребности пользователей.

📎 Lite-версия и инфраструктура

Кроме Pro-модели, существует и облегчённая YandexGPT 5 Lite — полностью обученная Яндексом с нуля. Она используется в задачах, где необходима высокая скорость и минимальные ресурсы.

Яндекс предлагает модели как через собственный Yandex Cloud, так и в рамках облачной платформы для разработчиков, позволяя удобно подключать ИИ в свои продукты.

🧭 Вывод: прагматичный подход, который работает

YandexGPT 5 Pro — это пример здорового технологического подхода: использовать лучшее из мира open-source, доработать под себя и выдать конкурентоспособный продукт. Благодаря адаптации, дообучению и фокусе на российский рынок, модель показывает отличные результаты и уже сейчас доступна как для пользователей Алисы, так и через API для бизнеса и разработчиков.