YandexGPT, GigaChat или локальная LLM: что выбрать бизнесу в РФ
Короткий ответ: единственно верной модели нет — выбор зависит от задачи, требований к данным и бюджета. Ниже — честное сравнение трёх вариантов и то, как мы сами решаем этот вопрос в проде (спойлер: не выбираем одну модель).
Три варианта — коротко
| Вариант | Сильные стороны | Ограничения |
|---|---|---|
| YandexGPT | качество на русском, быстрый старт, экосистема Яндекса | облако — данные уходят провайдеру |
| GigaChat | российское облако, интеграции Сбера, низкий порог входа | облако, зависимость от провайдера |
| Локальная LLM | полная суверенность, работает в закрытом контуре | нужны серверы/GPU, дороже в поддержке |
Как выбираем мы: не «или», а маршрутизация
В наших системах мы не привязываемся к одной модели. Разные шаги одной задачи требуют разного: простую классификацию или короткий ответ незачем гонять через самую дорогую модель, а сложное рассуждение — через самую дешёвую. Поэтому у нас работает маршрутизатор, который под каждый шаг подбирает подходящую модель по балансу «качество/цена». Это заметно снижает стоимость эксплуатации без потери качества там, где оно нужно.
Когда нужна локальная модель
Локальная LLM оправдана, когда данные нельзя выпускать за периметр: закрытый контур, повышенные требования безопасности, чувствительные персональные данные. Тогда модель работает на ваших серверах и ничего не отправляет наружу. Если такой жёсткой необходимости нет — облачные российские модели дают лучший баланс скорости запуска и качества.
Для РФ важна суверенность. Мы по умолчанию используем российские модели там, где нужна суверенность данных, и разворачиваем решение в вашем контуре по 152-ФЗ. Зарубежные модели — только там, где это допустимо и оправдано.
Главное — не модель, а обвязка
Самая частая ошибка — думать, что всё решает выбор модели. На деле модель — это двигатель, а результат делает архитектура вокруг: поиск по вашим данным (RAG), проверка и честность, интеграции, память. Одна и та же модель в хорошей и плохой обвязке даёт совершенно разный результат. Мы вкладываемся именно в обвязку — чтобы агент отвечал по данным, ссылался на источник и не выдумывал, на какой бы модели он ни работал.
Частые вопросы
Что лучше — YandexGPT, GigaChat или локальная LLM?
Единственно верного ответа нет — зависит от задачи. Облачные YandexGPT и GigaChat дают качество и быстрый старт; локальные нужны там, где важна полная суверенность. Под разные шаги системы разумно использовать разные модели.
Когда нужна локальная LLM?
Когда данные нельзя выпускать за периметр: закрытый контур, повышенные требования безопасности, чувствительные данные. Модель работает на ваших серверах и ничего не отправляет наружу.
Модель — это главное в ИИ-решении?
Нет. Модель — двигатель, но результат делает обвязка: RAG, проверка и честность, интеграции, память. Одна модель в разной архитектуре даёт разный результат.
Подберём модель и архитектуру под вашу задачу
Разберём требования к данным и бюджету и предложим оптимальный стек. Бесплатный AI-аудит за 30 минут.
Обсудить задачу
14 лет в бизнесе. Начинал директором по продажам в ЭР-Телеком (команда 300+), восемь лет строил отделы продаж в 16 регионах России, вёл массовый подбор для Т-Банка, Сбера и Яндекса. Пришёл в ИИ из бизнеса, а не из лаборатории — поэтому строю системы, которые делают работу.
Вопросы по внедрению — напишите мне напрямую: @EVChieff