俄罗斯储蓄银行推出基于旗舰模型的下一代 AI 助手 GigaChat

2026 年 3 月 24 日，莫斯科。

俄罗斯储蓄银行（Sber）宣布对其 AI 助手 GigaChat 进行重大更新，新版助手现由全新旗舰模型 GigaChat Ultra 提供支持。此次更新使 AI 助手能够记住用户事实信息，实现个性化交流与解决方案；能够自主在线搜索信息；文本响应速度提升一倍。

新模型的发布不仅为终端用户提供了新机遇，也为开发者基于 GigaChat Ultra 构建应用型 AI 产品和服务创造了条件。用户可在界面内直接运行代码，并依据当前文档获取关于自身能力问题的答案。

俄罗斯储蓄银行高级副总裁、生成式 AI 开发负责人安东·弗罗洛夫（Anton Frolov）表示：

"我们正从单纯的答案提供工具，迈向多智能体 AI 助手。但我们的目标不止于此：我们正在创造一个未来，传统的移动应用程序将让位于基于神经网络的界面。所需功能将根据请求出现，使数字世界的导航无缝衔接。GigaChat Ultra 是全球最大之一、完全在俄罗斯开发训练的模型。它能记住您的偏好，工作速度更快，对任务的理解更深入，并提供更高质量的推荐。我们正在消除人机交互的最后障碍。"

长期记忆

一项关键创新是长期记忆功能。上下文（短期）记忆仅限于单次对话会话，并在会话结束后重置，而 GigaChat 的长期记忆则不同——它能跨会话保留用户特定事实，并在后续对话中使用。

GigaChat 可记住以下内容：

爱好、品味和兴趣；

• 职业、教育、生活目标和习惯；

• 个人数据——仅限于用户自行分享的范围；

• 家庭成员和宠物的信息。

系统会自动识别重要事实，而不会因短期计划或众所周知的常识等琐碎信息占用记忆。所有数据都存储在统一档案中，通过 Sber ID 登录，可在网页版、移动应用和 Telegram 机器人之间同步。用户可完全控制此功能：可随时在设置中启用或禁用记忆功能。

响应生成速度翻倍

与俄罗斯储蓄银行之前的旗舰模型相比，GigaChat 生成文本响应的速度提升了一倍。这直接影响用户看到回复的速度，即使是需要详细推理的复杂查询，结果也几乎能立即呈现。

这一速度提升得益于混合专家（MoE）架构。该模型就像一个专家团队，每个专家处理特定类型的任务。针对任何查询，只有相关的"专家"做出响应，而非整个模型同时工作。

实时对话模式

GigaChat 现在可以自主连接互联网搜索以获取实时信息，无需用户手动启用此选项。这确保了在讨论最新新闻、股票报价和其他动态变化数据时的准确响应。搜索功能包括一个专用的查询改写器——一个能重新表述用户查询以增强相关性并提高最终响应质量的系统。

在线搜索功能现已在语音通信模式中可用。对话已变得真正具有互动性：用户可以打断模型、澄清细节或即时更改话题——处理上下文切换无延迟。聊天会话结束后，会保存完整的对话记录。

自我认知：GigaChat 了解自身的一切

GigaChat 中已实现自我认知机制，使模型能够针对其自身特性提供正确答案。在回答此类问题时，模型会参考描述其当前版本、支持功能、限制和行为特性的最新文档。这消除了语言模型中常见的典型问题，例如提供关于自身能力的不正确或过时信息——比如错误地声称拥有不存在的功能，或未能识别现有功能。

代码解释器：作为分析环境的GigaChat

集成的代码解释器将 GigaChat 转变为一个隔离的执行环境，可直接在助手的界面内运行软件代码。在引入此功能之前，模型只能编写代码并向用户展示；执行和测试结果需要外部工具。现在，GigaChat 生成代码并立即在安全的沙盒环境中执行，不会影响用户的系统。

该解释器支持上传文件、执行高级数值计算、验证数据结构，并直接在聊天中创建图形和图表。这使得 GigaChat 成为一个全面的分析工具，适用于报告、表格和大型数据集。

训练过程

训练过程包括三个阶段。初始阶段，通过增加学术书籍、数学和编程相关资料，以及扩大覆盖十种语言的多语言数据量来扩展知识范围。中间阶段，增强了专业技能：扩大了代码库，新增了物理、医学、金融领域的数据，增加了真实对话记录，并加强了安全措施。最后阶段基于示例（编辑文本、触发功能的对话、系统提示）进行微调，确保在实际条件下的稳定性能。

在开放式和封闭式问答以及需要复杂逻辑推理的任务方面，均记录了显著改进。针对俄语使用的基准测试显示，模型在语法正确性、自然语言流畅度、可读性和结构化响应方面均达到高水平。改进还扩展到实际行业场景：模型在处理法律、网络安全、医疗、金融和贸易相关任务时变得更加熟练——尤其是在涉及俄语特定细微差别和行业术语的任务中。数学计算和代码生成方面也取得了显著进步，拓宽了在金融科技、教育和开发领域的适用性。

旗舰模型将公开发布

俄罗斯储蓄银行将公开发布其旗舰模型 GigaChat Ultra 的源代码和权重。根据公司专家的评估，该模型在俄语任务、数学和通用推理方面已超越 DeepSeek V3.1、Qwen3-235B 及其前代 GigaChat 2 Max。通过发布模型库，从大型银行到小型初创企业的各类组织都将能够在其私有环境中安装该神经网络，并使其适应企业数据，这标志着向实现真正技术主权迈出了重要一步。

用户可在 [网页版] web version、RuStore 和 AppGallery 上提供的 Android 应用，以及 [Telegram 机器人] Telegram bot 和 MAX 通讯应用中免费体验更新后的模型。要激活语音模式和记忆功能，只需通过 Sber ID 登录，并在个人资料设置中开启所需选项即可。

俄罗斯储蓄银行（PJSC Sberbank） 是俄罗斯最大的银行，也是全球领先的金融机构。持有俄罗斯银行业总资产近三分之一，是俄罗斯国家经济的主要贷款方，也是俄罗斯最大的存款机构之一。以俄罗斯财政部为代表的俄罗斯联邦政府是俄罗斯储蓄银行的主要股东，持有该行授权资本 50% 加一股有表决权的股份，其余 50% 减一股有表决权的股份由国内外投资者持有。该行持有俄罗斯银行于 2015 年 8 月 11 日颁发的第 1481 号通用银行许可证。

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