Sber libera em open source o GigaChat 3.5 Ultra, com 432 bilhões de parâmetros

O Sberbank liberou em código aberto (open source) seu novo modelo carro-chefe, o GigaChat 3.5 Ultra. Ele tem 432 bilhões de parâmetros, quase 40% a menos que o carro-chefe anterior, o GigaChat 3.1 Ultra, com 700 bilhões. Os pesos do modelo estão disponíveis para que desenvolvedores façam o deploy por conta própria, sem depender da API fechada da empresa.

Quanto o modelo encolheu?

O GigaChat 3.5 Ultra tem 432 bilhões de parâmetros, contra 700 bilhões do GigaChat 3.1 Ultra, uma redução de quase 40%. Os desenvolvedores ressaltam que não se trata de uma troca do tipo “menor, porém mais barato”. Segundo eles, os novos dados, a receita de treinamento atualizada e as mudanças na arquitetura deixaram o modelo mais compacto e, ao mesmo tempo, mais forte.

• GigaChat 3.5 Ultra: 432 bilhões de parâmetros, distribuído em open source
• GigaChat 3.1 Ultra (carro-chefe anterior da linha): 700 bilhões de parâmetros
• Redução no tamanho do modelo: cerca de 40%, ou 268 bilhões de parâmetros
• Pela primeira vez na linha GigaChat, a arquitetura híbrida própria foi escalada para centenas de bilhões de parâmetros

O que mudou na arquitetura?

Pela primeira vez, a equipe do Sber escalou a arquitetura híbrida própria do GigaChat para centenas de bilhões de parâmetros em um único lançamento. Nesse tipo de modelo, arquitetura híbrida costuma significar a combinação de diferentes tipos de camadas e mecanismos de atenção. Essa abordagem permite aumentar a escala sem que o custo computacional cresça na mesma proporção. Segundo os desenvolvedores, isso permitiu acelerar a inferência (a geração de respostas) e ampliar as capacidades do modelo. Os ganhos aparecem principalmente em código, em cenários agênticos (quando o próprio modelo chama ferramentas e executa cadeias de ações) e em domínios complexos.

“Não se trata de um meio-termo do tipo ‘menor, porém mais barato’:

graças aos novos dados, à receita de treinamento atualizada e às mudanças na arquitetura, o modelo ficou mais forte, além de mais eficiente em memória e em velocidade de geração”, afirma o blog oficial do Sber no Habr.

Por que a empresa reduziu o modelo?

O Sber atribui a redução de tamanho a uma decisão de engenharia, e não a uma medida de economia. Um modelo menor é mais eficiente em memória e em velocidade de geração, mantendo ou até elevando a qualidade. A diferença de 268 bilhões de parâmetros entre o GigaChat 3.1 Ultra e o GigaChat 3.5 Ultra tem impacto direto na infraestrutura. Quanto menos parâmetros, menos memória de vídeo é necessária para carregar o modelo e maior é a velocidade de geração de tokens no mesmo hardware.

O que isso significa para os desenvolvedores?

Para quem faz o deploy de modelos open source por conta própria, a redução do carro-chefe de 700 bilhões para 432 bilhões de parâmetros baixa a exigência de hardware, com qualidade de resposta comparável ou superior. O GigaChat 3.5 Ultra também mira código e cenários agênticos. São justamente as tarefas em que os desenvolvedores mais comparam modelos open source com as APIs fechadas da concorrência.

O que isso significa

O Sber segue publicando os modelos carro-chefe do GigaChat em acesso aberto e, ao mesmo tempo, avança rumo a arquiteturas mais compactas e rápidas. É uma tendência que hoje marca toda a indústria de grandes modelos de linguagem. Os desenvolvedores buscam equilibrar o tamanho do modelo, o custo de infraestrutura e a utilidade prática em código e em cenários agênticos.