IT & RAG / Модели LLM & SLM
Главная AI-новость по теме: IT & RAG: Модели LLM & SLM (it and rag; models)
Ключевым событием последних дней стало официальное представление OpenAI семейства языковых моделей **GPT-5.6**, которое включает три варианта разной мощности: флагманскую **Sol**, сбалансированную **Terra*и доступную **Luna**[2].
Сводка
Главное за 15 секунд
- Ключевым событием последних дней стало официальное представление OpenAI семейства языковых моделей GPT-5.6 , которое включает три варианта разной мощности: флагманскую Sol , сбалансированную Terra и доступную Luna 2 .
- Main Ключевым событием последних дней стало официальное представление OpenAI семейства языковых моделей GPT-5.6 , которое включает три варианта разной мощности: флагманскую Sol , сбалансированную Terra и доступную Luna 2
- Смена парадигмы: от «большого контекста» к инженерии поиска Параллельно с выходом новых моделей в индустрии фиксируется возвращение архитектуры RAG Retrieval-Augmented Generation в 2026 году как обязательного стандарта д
- Современный RAG трансформировался из простой «демо-версии векторной базы» в сложный многоэтапный поисковый пайплайн, включающий переписывание запросов, гибридный поиск, реранкинг и оценку качества извлечения данных 1 .
Main
Ключевым событием последних дней стало официальное представление OpenAI семейства языковых моделей GPT-5.6, которое включает три варианта разной мощности: флагманскую Sol, сбалансированную Terra и доступную Luna[2].
Смена парадигмы: от «большого контекста» к инженерии поиска
Параллельно с выходом новых моделей в индустрии фиксируется возвращение архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) в 2026 году как обязательного стандарта для бизнес-систем. Современный RAG трансформировался из простой «демо-версии векторной базы» в сложный многоэтапный поисковый пайплайн, включающий переписывание запросов, гибридный поиск, реранкинг и оценку качества извлечения данных[1]. Крупнейшие технологические компании мира готовы вложить в искусственный интеллект рекордные $700 миллиардов в 2026 году, что почти вдвое превышает показатели 2025 года[6].
Малые модели (SLM) угрожают доминированию облачных LLM
Важнейшим трендом, дополняющим выход GPT-5.6, стал резкий рост эффективности малых языковых моделей (SLM), запускаемых на локальных компьютерах. Американские исследователи выяснили, что в более чем 80% случаев локальные SLM не уступают, а в сферах продаж и менеджмента даже превосходят большие LLM, достигая показателя успешности около 100%[9]. Ключевым фактором успеха стал рост характеристики «интеллект на ватт», улучшившийся более чем в пять раз за два года, что позволяет локальным платформам потреблять на 50–80% меньше энергии при сохранении высокой точности[9].
Российский контекст: методология DRAGOn и стоимость решений
В России исследователи из Сбера, МТС Web Services и ведущих вузов разработали первую открытую методологию тестирования русскоязычных RAG-систем с поиском, получившую название DRAGOn (Designing RAG on Periodically Updated Corpus)[3]. Эта методология работает с постоянно обновляемыми источниками, автоматически формируя «карту знаний», что критично для актуальности данных в бизнесе[3]. Стоимость внедрения продакшн-уровня RAG-системы в РФ в 2026 году составляет 250–500 тыс. ₽, а ежемесячные расходы на инфраструктуру и токены — 10–100 тыс. ₽ в зависимости от нагрузки[11].
Источник новости: 3dnews.ru (о GPT-5.6) и Habr (о RAG 2026 и DRAGOn).
Обсуждение
Комментарии
Войдите через Google или Telegram, чтобы участвовать в обсуждении.