Российские нейросети: в чем их сила и слабость

Александр Ростовцев.

04.08.2025 21:17

(Мск) , Москва

Tехнологии, Авторская колонка, Дзен, Интернет, Общество, Политика, Россия

Российские нейросетевые проекты активно развиваются, особенно в условиях импортозамещения и господдержки.

Хотя глобальных игроков уровня американских GPT-4 и Gemini, или китайского DeepSeek R1, пока нет, в нашей стране уже есть сильные нишевые решения с (не побоюсь этого слова) уникальными особенностями.

Постараемся упомянуть и поверхностно разобрать наиболее перспективные направления и проекты:

1.Генеративные модели (текст, мультимодальность)

GigaChat (Сбер)

Чем интересен: Самый мощный российский аналог ChatGPT. Поддерживает русский язык с глубоким пониманием контекста, логики и культурных нюансов.

Ключевые особенности: Интеграция с поиском (GigaChat + Search), мультимодальность (анализ картинок), работа с документами. Последняя опция — впечатляющая. Обработка документов сберовской нейросетью доведена до высочайшего уровня и весьма востребована российскими бизнес-структурами.

Перспективы: Плавно становится «цифровым ассистентом» для госсектора и бизнеса, основа для специализированных решений (медицина, юриспруденция).

Слабые стороны: Претензии, скорее, адресованы разработчикам нейронки. Например, разрабам есть что улучшать в алгоритмах генерирования изображений. Зачастую, несмотря на подробное описание того, что пользователь хотел бы увидеть, на выходе получаем откровенно примитивные картинки. По сравнению с генератором изображений в ChatGPT, сберовской нейронке на этом направлении простор для совершенствования.

GigaChat удручающе политкорректен. Например, попытка сгенерировать юмористическое изображение хрюкостяга с акцентом на сюрреализм, наткнулся на унылый ответ: «я не лезу в политику». В некоторых прочих случаях GigaChat начинает мямлить, тупить, будто он ещё учится и не следует ждать от него слишком многого. К сожалению, темы, в которые GigaChat предпочитает не углубляться, раздражающе многочисленны.

После некоторого количества попыток – всё же удалось получить искомый какой-никакой хрюкостяг.

Цензура в том или ином виде присутствует и в американских ИИ. Например, ChatGPT согласен практически на всё, кроме проявления легчайшей критики в адрес признанного в РФ экстремистским движа ЛГБТ, причем отказ нередко мотивирован дебильной фразой, «патамушта ЛГБТ преследовался в нацистской Германии».

YaGPT (Yandex):

Чем интересен: Интегрирован в экосистему Яндекса (Поиск, Лавка, Станция). Оптимизирован для практических задач: написание кода, анализ данных, краткие ответы. Умеет длинно или кратко пересказывать содержимое текстов и видеороликов. Проверяет тексты на наличие ошибок. Переводчик иноязычных видеороликов вместе с озвучкой постоянно шлифуется, хотя некоторое поле для улучшения алгоритма всё ещё остаётся.

Ключевые особенности: Акцент на достоверность (сверка с поиском), «облегченность» для быстрого доступа.

Перспективы: Улучшение пользовательского опыта во всех сервисах Яндекса, развитие голосовых ассистентов.

2.Генеративные модели (изображение, видео)

Kandinsky 2.x (SberAI / SIRIUS):

Чем интересен: Лучшая российская open-source текстуально-графическая модель. Создает качественные и разнообразные изображения по русским промптам.

Ключевые особенности: Понимание сложных описаний, поддержка разных стилей, мультимодальность (Kandinsky Video).

Перспективы: Инструмент для дизайнеров, маркетологов, создателей контента; интеграция в творческие сервисы.

ruDALL-E (SberAI):

Чем интересен: Один из первых российских аналогов DALL-E. Создание картинок и анимации на основе текстовых описаний. Активно развивается, фокусируется на работе с русским языком.

Перспективы: Дополнение к экосистеме генеративных моделей Сбера.

3.Компьютерное зрение (CV) для промышленности и безопасности

VisionLabs (LUNA PLATFORM):

Чем интересен: Безусловный мировой лидер в распознавании лиц. Технологии внедрены в России (Сбер, МВД, метро), Европе, Азии, Латинской Америке.

Ключевые особенности: Высокая точность в сложных условиях (плохое освещение, ракурсы), скорость обработки.

Перспективы: Безопасность «умных городов», биометрия в банках/ритейле, автоматизация контроля доступа.

NtechLab (FindFace):

Чем интересен: Еще один сильный игрок в CV, известный технологией FindFace. Специализируется на видеоаналитике.

Перспективы: Комплексные системы видеонаблюдения, анализ транспортных потоков, розыск людей.

ЦРТ (Cognitive Technologies):

Чем интересен: Пионер в CV для беспилотного транспорта и сельского хозяйства. Разрабатывает софт для автономных машин.

Перспективы: Автопилоты для спецтехники (комбайны), системы безопасности транспорта.

4.Научные и исследовательские нейросети

GalaX (МФТИ / AIRI):

Чем интересен: Крупные языковые модели (LLM), оптимизированные для научных задач (физика, химия, биология).

Ключевые особенности: Акцент на точность фактов, обработку научных текстов и данных.

Перспективы: Ускорение научных исследований от старта до получения результата, анализ публикаций, помощь в моделировании.

Проекты в области материаловедения / фармакологии:

Чем интересны: НИИ и стартапы (часто при вузах) используют ИИ для предсказания свойств новых материалов, дизайна молекул лекарств, анализа биомедицинских данных. Свежий пример: недавно в МФТИ построен и в условиях МКС российскими космонавтами проверен на практике биологический принтер, на котором получены огромные (порядка 1 мм) синтетические биокристаллы с уникальными свойствами, открывающими возможность производства высокотехнологичных лекарств и других биотехнологий. С применением отечественной нейронки, конечно же.

Перспективы: Прорывы в создании новых материалов с заданными свойствами, ускоренная разработка лекарств.

5.Обработка естественного языка (NLP) для специфики Рунета

DeepPavlov (AIRI):

Чем интересен: Популярная open-source библиотека для NLP с прицелом на русский язык. Инструменты для чат-ботов, классификации текста, NER.

Перспективы: Стандарт для разработчиков в России, основа для персонализированных бизнес-решений (поддержка, анализ отзывов).

Неутешительный вывод: совсем скоро Россия получит нейросети, которые будут общаться намного грамотнее среднего пользователя по стране. С другой стороны, может, именно это решение подвигнет компьютерных пользователей, особенно молодых, уважительно и грамотно общаться на Великом и Могучем…

Семантические технологии:

Проекты: Развитие онтологий и семантических сетей для русского языка (с господдержкой).

Перспективы: Улучшение поиска, автоматизация документооборота госорганов, «понимающие» ИИ для сложных запросов и прочие проекты цифровизации России.

Ключевые особенности и вызовы российских нейросетей:

Сильные стороны:

Глубокое понимание русского языка и контекста.

Сильные позиции в компьютерном зрении (особенно безопасность).

Активное развитие генеративных моделей (GigaChat, Kandinsky).

Перспективные научные применения (наука, материаловедение, фармацевтика).

Фокус на импортозамещение и госзаказ, как двигатель развития.

Слабые стороны / Вызовы:

Нехватка мощных вычислительных ресурсов (дефицит GPU, суперкомпьютеров).

«Утечка мозгов» и ограниченный доступ к глобальным исследованиям/данным.

Сложности с коммерциализацией фундаментальных разработок на глобальном рынке. При том, что нашим разработчикам есть что предложить и чем удивить западных и дальневосточных коллег.

Качество и объем данных для обучения (особенно мультимодальных).

Регуляторная среда и вопросы этики.

Тем не менее, исследователи, включая зарубежных, подчеркивают, что сила российских разработок в области ИИ не в глобальном масштабе, а в глубокой специализации, адаптации к местному контексту и поддержке ключевых отраслей экономики и госуправления. Будущее за их интеграцией в реальные продукты и преодолением инфраструктурных ограничений.

Отдельно и с грустью приходится констатировать, что в России практически не ведется внедрение нейросетей в медицинское обслуживание населения, если не считать пары-тройки московских клиник. Например, обработка нейросетями в Китае, Японии, США, Великобритании, Нидерландах, ФРГ, диагностических данных (КТ, МРТ, УЗИ, рентгеновских снимков) пациентов, помогает выявлять онкологические заболевания на ранних стадиях с эффективностью свыше 90%, что, в свою очередь, резко повышает шансы онкобольных не просто на долгосрочное выживание и ремиссию, но и на полное излечение от опасного недуга.

Быть может, тесные партнерские отношения и сотрудничество с Китаем позволит исправить ситуацию на этом важнейшем направлении?

Представленные ниже картинки сгенерированы нейросетью DALL-E, интегрированной в ChatGPT. Просто, ради забавы. За промпты и некоторые из картинок автор внезапно удостоился благодарности от разработчиков за парадоксальные и сложные сценарии, послужившие обучению ИИ.