Т-Банк и «Т-Технологии» представили языковую модель T-Pro 2.0 с гибридным режимом рассуждений

Т-Банк выпустил рассуждающую модель Большая языковая модель с открытым кодом T-Pro 2.0 построена на базе Qwen3 32B. Разработчики утверждают, что T-Pro 2.0 требуется в два раза меньше вычислительной мощности по сравнению с Qwen3 и DeepSeek R1. Это стало возможным из-за настройки модели для работы на русском языке. В Т-Банке говорят, что на разработку было потрачено около 120 миллионов рублей. T-Pro 2.0 доступна тут:

«Т-Технологии» выпустили модель T-Pro 2.0 с гибридным режимом рассуждений — то есть возможностью переключаться между «простыми» ответами и режими «рассуждений». Она создана на базе Qwen3. Модель открытая — скачать код можно на Hugging Face vc.ru/ai/2106694

Новая языковая модель T-Pro 2.0 от Т-Технологий с гибридным режимом рассуждений и открытым исходным кодом способна ускорить цифровизацию российского бизнеса, особенно в промышленности и логистике, где важна конфиденциальность данных. Благодаря разработке компании из экосистемы «Интерроса» бизнес сможет создавать ИИ-агентов для автоматизации различных задач — от обработки клиентских обращений до аналитики и генерации кода. При этом отечественная модель устраняет ключевой недостаток ранее использовавшихся китайских аналогов Qwen и DeepSeek — риски, связанные с защитой конфиденциальной информации.

Т-Банк выложил в открытый доступ большую языковую модель с гибридным режимом рассуждений T-Pro 2.0 — РБК. Для генерации на русском языке модели потребуется вдвое меньше вычислительных мощностей, чем для китайских аналогов в этом размере. Гибридный режим рассуждений позволяет модели работать в двух режимах: один — для быстрых ответов без долгих размышлений, другой — для решения сложных аналитических задач. На разработку модели T-Pro 2.0 суммарно потратили менее 120 млн руб. T-Pro 2.0, как и предыдущую версию, выложили в открытый доступ под открытой лицензией — её можно бесплатно скачивать, дообучать, интегрировать и использовать, в том числе в коммерческих целях. Развитие российских компактных моделей с режимом рассуждений, требующих меньше вычислительных ресурсов, делает внедрение ИИ-решений, таких как копайлоты, умные ассистенты и ИИ-агенты, экономически обоснованным, в том числе среди малого и среднего бизнеса.

Т-Технологии выложили в открытый доступ собственную большую языковую модель T-Pro 2.0 с гибридным режимом рассуждений, пишут РБК. Разработчики утверждают, что модель позволит ускорить и удешевить генерацию на русском языке в среднем в два разе, при этом качество ответов на русском выше, чем у исходного Qwen3. Этого удалось добиться за счет более плотной токенизации русского языка и ускорения генерации токенов, что уменьшает затраты на обработку информации и разработку решений на основе модели. Размер модели – 32 млрд параметров ее можно свободно скачать, дообучить и развернуть у себя внутри буквально на 1-2 видеокартах H100, что упрощает внедрение ИИ-решений для малого и среднего бизнеса, у которых нет большого вычислительного ресурса. За счет рассуждений модель научилась решать сложные аналитические задачи, структурно рассуждать и планировать свои действия, выдвигать гипотезы и опровергать их самостоятельно. Если раньше моделям можно было дать автономную задачу, на которую в среднем у человека уходит 30 секунд, то моделям с режимом рассуждений можно поручать задачи, на которые у человека уходит в среднем 8 минут. Модели с ризонингом становятся технологической базой для агентов нового поколения, которые способны взаимодействовать с внешними интерфейсами и выполнять задачи без контроля человека. Переход на внутреннюю версию T-Pro 2.0, обученную на собственных внутренних данных, уже повысил качество работы автономных агентов поддержки Т-Банка: они стали решать задачи пользователей без участия оператора на 10% чаще, без дополнительных затрат на разработку или операционные процессы.

Т-Банк представил первую российскую ИИ-модель с гибридным мышлением Т-Банк выпустил первую в России большую языковую модель LLM с гибридным режимом рассуждений, доступную в открытом исходном коде. Новая технология позволяет искусственному интеллекту анализировать сложные задачи, выстраивать логические цепочки и самостоятельно планировать действия. Решение предназначено для коммерческого использования: с его помощью компании смогут разрабатывать ИИ-агентов, ранее создававшихся преимущественно на китайских аналогах — Qwen и DeepSeek. По заявлению представителя Т-Банка, их модель требует в два раза меньше вычислительных ресурсов, что делает её более эффективной. Этот шаг может усилить позиции России в области генеративного ИИ и снизить зависимость от зарубежных разработок. #Новости

РБК: Т-Банк выпустил российскую языковую модель с режимом рассуждений – Т-Банк представил LLM с гибридным режимом рассуждений – Модель T-Pro 2.0 была выпущена на открытом исходном коде – Новая модель научилась решать сложные аналитические задачи – Модель может структурно рассуждать и планировать действия – T-Pro 2.0 может выдвигать гипотезы и сама опровергать их – Для T-Pro 2.0 нужно вдвое меньше ресурсов, чем для Qwen 3 – Экономии смогли добиться за счет более плотной токенизации – Модели T-Pro 2.0 нужно примерно на 30% меньше токенов – Указано, что она может предсказывать сразу несколько токенов – Затраты на разработку модели составили менее 120 млн руб. – Сумма включает мощности для R&D и обучения, зарплаты и др. – Т-Банк планирует внедрить T-Pro 2.0 для своих ИИ-ассистентов – Свои рассуждающие модели также создают Яндекс и «Сбер»

Т-Банк представил новую языковую модель T-Pro 2.0, отличающуюся гибридным режимом рассуждений, сообщает РБК. Модель эффективна для генерации текста на русском языке и требует вдвое меньше вычислительных мощностей по сравнению с китайскими аналогами аналогичного размера. Гибридный режим позволяет модели работать в двух режимах: быстрые ответы без длительных размышлений и решение сложных аналитических задач. На разработку T-Pro 2.0 было израсходовано менее 120 млн рублей. Как и предыдущая версия, модель доступна под открытой лицензией, что означает бесплатное скачивание, дообучение, интеграцию и использование, включая коммерческие цели. Продвижение российских компактных моделей с режимом рассуждений, которые требуют меньше вычислительных ресурсов, делает больше доступным внедрение ИИ-решений, таких как копайлоты, умные ассистенты и ИИ-агенты. Это особенно важно для малого и среднего бизнеса, где экономическая целесообразность играет ключевую роль.

Группа «Т-Технологии» Т-Банка выпустила первую языковую модель с гибридным режимом рассуждений для ответов на запросы пользователей — T-Pro 2.0, сообщила пресс-служба компании. Новый инструмент отличается более высоким качеством ответов и экономией в два раза вычислительных ресурсов для русскоязычных запросов по сравнению с Qwen3 и DeepSeek R1-Distil, уточнили в организации. Стоимость создания T-Pro 2.0 оценивается более чем в 120 млн рублей.

Т-Банк сделал ставку на open source Компания выкатила российский аналог DeepSeek и Qwen — с «режимом рассуждений» и бесплатной коммерческой лицензией. Звучит амбициозно. Но есть нюанс. Open source-модель всё равно привязана к архитектуре зарубежного происхождения. Без апдейтов оттуда — развитие встаёт. И как правильно отметил гендиректор MWS AI Денис Филиппов, большая языковая модель — это не готовый продут, который сразу дает бизнес-эффект. «Путь от модели до работающего решения требует значительных усилий — дообучение на данных компании, формирование продуктовых гипотез, их пилотирования и создания системы метрик для оценки качества и финансовых результатов», — объясняет он. Для корпоративной инфраструктуры — это не гибкость, а риск. Собственные разработки тут выигрывают. Возможно просчитались, но где…