Sber ha presentado GigaChat 3.5 Reasoning, una nueva versión de su red neuronal insignia con un modo de razonamiento. En lugar de una respuesta instantánea, el modelo puede primero dividir la tarea en varios pasos, elaborar un plan, verificar los resultados intermedios y, si es necesario, cambiar el curso de la solución.
Este modo está diseñado para tareas en las que una sola consulta no es suficiente. Por ejemplo, la red neuronal puede buscar contradicciones en contratos, realizar cálculos financieros, analizar errores en el código o planificar un viaje de forma secuencial teniendo en cuenta el presupuesto, los billetes y el hotel. El usuario decide cuándo activar el razonamiento con un botón separado.
Según Sber, el nuevo modelo ha mejorado notablemente en programación, planificación y trabajo con herramientas externas. En algunas pruebas, el crecimiento fue significativo: por ejemplo, en Live Code Bench v6, el resultado aumentó de 56 a 85 puntos, y en Natural Plan, de 64 a 80. Al mismo tiempo, la compañía afirma que en problemas matemáticos, el modelo gasta en promedio un 37% menos de tokens que DeepSeek V4 Flash Preview.
GigaChat 3.5 Reasoning ya está disponible para los usuarios de GigaChat. Los desarrolladores también pueden usar el modelo abierto de forma gratuita bajo la licencia MIT e integrarlo en sus productos. El acceso para empresas a través de la API, una interfaz de programación para conectar el modelo a otros servicios, se promete abrir más tarde.
Sber llama a GigaChat el único modelo abierto ruso con este modo de razonamiento. La nueva versión se basa en GigaChat 3.5 Ultra, que fue entrenada adicionalmente para resolver problemas matemáticos y de programación paso a paso y para determinar de forma independiente cuándo verificar el paso anterior o recurrir a una herramienta adicional.