Яндекс открыл модель быстрых ИИ-ответов в Поиске
Яндекс выложил в открытый доступ Alice AI Search Pretrain — языковую модель, обученную с нуля. Дообученная версия с июля даёт быстрые ИИ-ответы в Поиске. Компания называет это первым случаем, когда в открытый доступ отдают базовую модель, на которой крутятся ответы поисковика. Веса лежат на площадке Hugging Face. Модель компактная и выдерживает большой поток запросов.
Гибридная схема, которую Яндекс показал для Поиска в апреле 2026 года, соединяет кодер-декодер и смесь экспертов. Одна часть отбирает сведения, другая пишет короткий ответ. Смесь экспертов включает не всю сеть, а только участок, который лучше знает тему. В модели 35 млрд параметров, но на один фрагмент текста задействуют около 600 млн — менее 2%. Разработчики могут брать её в свои проекты.
По слепому сравнению на русском Alice AI Search Pretrain отвечает лучше компактных Qwen 3.5 2B и 4B и T5 Gemma 2 4B-4B Base. По качеству она близка к Qwen 3.5 35B-A3B, которой нужно заметно больше ресурсов. С июля в Поиске работает дообученная Alice AI Search из семейства Alice AI. Её учили на реальных примерах того, как люди пользуются поиском. Это экономит мощности на пике нагрузки.
Ответы появляются сразу под строкой и помогают быстро войти в тему. Каждый месяц быстрыми ответами пользуются более 49 млн человек — это самый массовый генеративный продукт Яндекса. Ранее компания открыла инструмент видимости сайта в Алисе AI — открытые веса показывают основу тех же быстрых ответов.
Для команд, занятых созданием сайтов, важно, что быстрый ответ складывается из документов, которые кодер успевает отобрать. В связке с искусственным интеллектом в Поиске страница должна давать ёмкий факт, а не только длинный текст под классическую десятку ссылок. Иначе модель может обойти сайт, даже если он хорошо выглядит в обычной выдаче. Факт в начале страницы повышает шанс попасть в отбор.
