Она получила 432 млрд параметров, но при этом стала на 40% компактнее прошлой версии GigaChat 3.1 Ultra на 700 млрд параметров.
В основе модели — собственная гибридная архитектура с технологией линейной памяти. Здесь объединились классические MLA-слои и линейное внимание GatedDeltaNet. Такой подход позволяет держать больше контекста при том же объёме памяти.
Несмотря на меньший размер, модель работает быстрее: генерация длинных ответов ускорилась до 4 раз. Её улучшили в коде, математике, финансовых задачах и работе с ИИ-агентами — она сама ищет информацию и взаимодействует с внешними сервисами.
Модель уже лежит на GitVerse и HuggingFace.
https://huggingface.co/collections/ai-sage/gigachat-35
https://t.me/remedia/21998
#dtновости #новости @digitaltimeslv
Original in Telegram: https://t.me/digitaltimeslv/10354688000
Wal.ee превращает длинные адреса в короткие и удобные ссылки.
Сократить ссылку →