Открытая модель Яндекса: 80 млрд параметров, из них 3 активных

Что Яндекс выложил 21 сентября

21 сентября Яндекс открыл свою новую языковую модель Alice AI Foundation LLM. Её обучили с нуля и выложили под свободной лицензией Apache 2.0. Эта лицензия разрешает бесплатно использовать, изменять и встраивать модель, в том числе в коммерческие продукты.

Я прочитал анонс Яндекса и страницу модели. Для компаний, которым нельзя отправлять данные во внешние сервисы, это модель, которую можно поставить у себя и не платить за лицензию.

Модель устроена по схеме «смесь экспертов». Всего в ней 80 миллиардов параметров, но на каждом шаге работают только 3 миллиарда. Отсюда и название на Hugging Face – AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base.

Яндекс называет её основой для будущей единой рассуждающей модели и агентных возможностей экосистемы Алисы AI. То есть это фундамент, на котором компания будет строить свои продукты, – и этот фундамент отдали всем.

Нужна модель, которая не отправляет данные наружу?

Соберу корпоративный чат-бот или бота по базе знаний на модели, которая работает на вашем сервере: поиск по внутренним документам, ответы сотрудникам и клиентам, без передачи данных во внешние сервисы.

Обсудить задачу → Или сначала прайс: 29 услуг со сроками и ценами

Base в названии: почему это пока не готовый ассистент

Это главное, что стоит понять до скачивания. Base – базовая модель: её обучили предсказывать текст, но не учили вести диалог, следовать инструкциям и отвечать в нужном формате. Поставить её и сразу получить Алису в своём контуре не выйдет.

Базовую модель используют как заготовку: её дообучают на своих примерах – вопросах клиентов и правильных ответах, документах компании, нужном стиле. Сам Яндекс называет её основой для будущей рассуждающей модели и агентов, то есть и для него это заготовка, а не конечный продукт.

Для бизнеса это значит простую вещь. Сама по себе модель бесплатна, а работа по её доведению до продукта – нет. Кто ждал готового бесплатного ассистента, будет разочарован. Кто строит своё решение, получил сильную основу без лицензионных ограничений.

80 миллиардов параметров и 3 активных: что это значит на практике

Три миллиарда активных параметров – это про скорость, а не про память. Отвечает модель быстро, почти как маленькая, но загрузить в память нужно все 80 миллиардов.

Требований к железу Яндекс в анонсе не публиковал. Он говорит об экономичности модели в работе – это и есть следствие схемы, где на каждом шаге считаются только 3 миллиарда параметров из 80.

Для чатов и особенно голосовых ботов скорость ответа решает многое: в голосе пауза в секунду уже заметна собеседнику. Как задержка складывается из распознавания, модели и синтеза речи, я разбирал в кейсе про голосового агента на Яндексе и 55 замеров.

Alice AI Foundation против Qwen, DeepSeek и Nemotron

Сравнения Яндекс приводит сам, поэтому читать их стоит как заявление вендора. На олимпиадных задачах модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base. В тестах кода обходит Nemotron-3-Super-120B-Base от NVIDIA, у которой в четыре раза больше активных параметров.

На фактических знаниях она, по данным Яндекса, превосходит DeepSeek-V4-Flash-Base – а там 284 миллиарда параметров и 13 миллиардов активных. И отвечает на уровне прежней закрытой модели Яндекса Alice AI LLM, у которой параметров втрое больше, а активных всемеро.

Для проверки знаний Яндекс сделал два своих теста и выложил оба в открытый доступ. WikiWebFacts состоит из пар «короткий вопрос – короткий ответ». HardMultiQA построен на анонимизированном потоке запросов пользователей.

И вот тут интересное для практики. Базовые версии Qwen и DeepSeek, с которыми сравнивает Яндекс, тоже открыты. То есть выбор теперь идёт между открытыми моделями, и Alice AI Foundation стала одной из них – обученной с нуля российской компанией.

Что было до этого у Яндекса

Прежняя модель Яндекса Alice AI LLM, с которой он сравнивает новую, закрытая: доступ к ней идёт через продукты и сервисы компании. По словам Яндекса, новая открытая модель отвечает на её уровне при втрое меньшем числе параметров.

Две недели назад Яндекс выпустил готового ассистента для компаний, я разбирал его в новости про Алису AI для бизнеса. Теперь с другой стороны та же компания отдала основу. Готовый продукт по подписке и открытая модель для своих решений – две разные ниши, и Яндекс занял обе.

Кому брать Alice AI Foundation LLM и что делать

Компаниям, которым нельзя выносить данные наружу: медицина, финансы, госзаказчики, юристы. Для них открытая модель в своём контуре снимает главный вопрос – куда уходят документы клиентов. Корпоративный чат-бот или поиск по внутренним документам на такой основе не отправляет ни байта во внешний сервис.

Разработчикам, которые делают продукты на русском языке. Лицензия Apache 2.0 не требует отчислений и не ограничивает коммерческое использование, а значит, модель можно встроить в свой сервис и продавать.

Что делать сейчас. Если у вас уже работает бот на внешнем API – ничего не ломать: базовую модель сначала нужно дообучить. Для дообучения нужны примеры из вашей реальной переписки – пары «вопрос клиента – правильный ответ». Их стоит начать собирать уже сейчас, они пригодятся для любой модели.

Что осталось неясным

Длина контекста. В анонсе не сказано, сколько текста модель читает за раз. Для работы с длинными документами и базой знаний это ключевой параметр.

Версия для диалога. Будет ли Яндекс выкладывать вариант, дообученный вести диалог, в анонсе не сказано.

Облако и железо. Про доступ к модели через Yandex Cloud по API и про требования к серверу в анонсе ничего нет.

Вопросы и ответы

Источник: анонс Яндекса «Яндекс выложил в опенсорс свою новую ИИ-модель, обученную с нуля» от 21 сентября 2026 года.