Авито: собственные модели A-Vibe и VLM автоматизируют модерацию 200+ млн объявлений и продажи
Более 98% всех объявлений на платформе проходят проверку и модерацию автоматически без участия человека, а точность выявления сложных мошеннических схем в мессенджере существенно выросла за счёт контекстного анализа диалогов.
| Компания и отрасль | Авито (Avito) — E-commerce & Classifieds |
|---|---|
| Стек моделей и ИИ | A-Vibe LLM (8B) · Custom RU Tokenizer · Vision-Language Models (VLM) · Graph Neural Networks · Triton / vLLM · Real-Time Antifraud |
| Хронология внедрения | 2023 — масштабирование ML-антифрода и CV-проверки фотографий; 2024 — релиз собственной языковой модели A-Vibe с русскоязычным токенизатором и запуск автозаполнения объявлений по фото; 2025–2026 — 20+ продуктовых GenAI-сценариев в поиске, чатах и поддержке. |
| Верификация | Проверено 2026-10 · 3 первоисточн. |
Контекст и масштаб бизнеса
Авито — крупнейшая платформа объявлений в России и один из самых высоконагруженных классифайдов в мире: свыше 200 миллионов активных объявлений в категориях Товары, Авто, Недвижимость, Услуги и Работа, более 60 миллионов уникальных пользователей в месяц и миллионы новых публикаций ежедневно.
На таком масштабе классические правила и разрозненные ML-классификаторы упираются в потолок: продавцы загружают неполные описания, фотографируют товары в сложных ракурсах, а мошенники постоянно меняют паттерны социальной инженерии в чатах и объявлениях.
В 2024–2025 годах Авито развернула собственное семейство текстовых и мультимодальных моделей (включая LLM A-Vibe на 7–8 млрд параметров со специализированным русскоязычным токенизатором и VLM для анализа карточек) и объявила о программе инвестиций 12 млрд рублей в генеративный ИИ с целевым экономическим эффектом свыше 21 млрд рублей.
Бизнес-проблема и узкие места
Первая критическая боль классифайда — барьер создания качественного объявления. Частный продавец не хочет тратить 15 минут на заполнение десятков атрибутов (бренд, фасон, материал, состояние, комплектация), из-за чего карточка теряет видимость в поиске, а покупатели задают одни и те же уточняющие вопросы в мессенджере.
Вторая проблема — потоковая автомодерация и антифрод. Каждую секунду платформа должна проверять сотни новых карточек, изображений и тысячи сообщений в чатах на предмет запрещённых товаров, фишинговых ссылок, подмены реквизитов и дублей, не задерживая публикацию честных продавцов.
Третья задача — стоимость инференса: при сотнях миллионов транзакций и диалогов использование тяжёлых универсальных моделей с неэффективной токенизацией кириллицы делало бы юнит-экономику ИИ-функций убыточной.
Архитектура и внедрение ИИ-решения
Инженерная команда Авито пошла по пути создания компактных доменно-адаптированных моделей (SLM/LLM A-Vibe на базе дообученных открытых архитектур с собственным словарём токенов) и визуально-языковых моделей (VLM). За счёт пересборки токенизатора под русский язык и сленг электронной коммерции скорость генерации выросла более чем на 40%, а расход вычислительных ресурсов на один запрос кратно снизился.
В сценарии подачи объявления продавец просто загружает фотографию товара или автомобиля: VLM распознаёт категорию, бренд, модель, цвет и видимые дефекты, автоматически заполняет поля карточки и генерирует связное продающее описание. Время публикации сократилось почти вдвое.
В контуре безопасности ансамбль компьютерного зрения, графовых нейросетей и LLM проверяет более 98% объявлений в полностью автоматическом режиме за доли секунды, а ИИ-ассистенты в мессенджере Авито помогают покупателям сравнивать комплектации недвижимости и автомобилей и отвечают типовым клиентам от лица профессиональных селлеров.
“«Собственный токенизатор и компактные доменные модели позволяют нам запускать генеративный ИИ на аудиторию в десятки миллионов человек ежедневно, сохраняя скорость ответа в доли секунды и здоровую юнит-экономику». — Инженерный блог Авито (AvitoTech)
Измеримый результат и экономика
Более 98% всех объявлений на платформе проходят проверку и модерацию автоматически без участия человека, а точность выявления сложных мошеннических схем в мессенджере существенно выросла за счёт контекстного анализа диалогов.
Генеративные подсказки и автозаполнение карточек по фото ускорили подачу объявлений на 40–50% и повысили конверсию в первый контакт с покупателем благодаря полному заполнению поисковых фильтров.
По оценкам компании, портфель из более чем 20 внедрённых GenAI-сценариев в поиске, модерации, клиентской поддержке и инструментах продавца уже приносит миллиарды рублей дополнительной выручки и операционной экономии, выходя на целевой ориентир в 21 млрд рублей к 2028 году.
Уроки для индустрии
На масштабе десятков миллионов DAU компактная модель 7–8B со своим русскоязычным токенизатором выигрывает у гигантских LLM по стоимости и задержке.
Заполнение структурированных атрибутов по фотографии (VLM) приносит больше денег, чем просто генерация красивого текста: именно атрибуты двигают выдачу и фильтры.
В классифайдах антифрод должен работать в связке текста, фото и графа связей аккаунтов в реальном времени.
Открытая публикация бенчмарков и весов (AvitoTech на Habr и Hugging Face) резко усиливает найм сильных ML-инженеров.
Верифицированные первоисточники
Вопросы и ответы по материалу
Зачем Авито понадобилась своя модель A-Vibe вместо готовых открытых моделей без переделки?
Стандартные мультиязычные токенизаторы дробят русские слова и товарные термины на слишком мелкие фрагменты. Пересборка словаря токенов и дообучение под домен классифайда ускорили инференс на 40%+ и снизили нагрузку на GPU-кластер.
Как VLM-модель помогает при подаче объявления?
По загруженным фотографиям модель определяет категорию, бренд, цвет и характеристики объекта, предзаполняет параметры фильтрации и предлагает черновик описания, который продавец подтверждает в один клик.
Заменяет ли автомодерация людей полностью?
Более 98% рутинного потока закрывает автоматика за секунды, а сложные пограничные кейсы и апелляции направляются профильным экспертам модерации с уже подсвеченными факторами риска.
Внедрение ИИ, корпоративные воркшопы и AI-консалтинг
Экспертиза Жемала Хамидуна (hamidun.com) (CPO AlpinaGPT): аудит процессов, разработка AI-стратегии, кастомные RAG/агентные системы и обучение продуктовых команд.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.