Яндекс 11 сентября выложил в открытый доступ базовую языковую модель Alice AI‑T5-35B‑A0.6B. Веса и код опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. После дообучения версия этой модели генерирует быстрые ответы в Поиске, которыми, по данным компании, ежемесячно пользуются более 49 млн человек.

В модели 34,35 млрд уникальных параметров, но для обработки одного токена задействуется около 600 млн — меньше 2%. Это достигается сочетанием архитектуры «энкодер — декодер» и разреженной смеси экспертов: в каждом таком слое есть 512 специализированных блоков, из которых маршрутизатор выбирает восемь. Контекстное окно достигает 128 тысяч токенов.

В опубликованных Яндексом тестах результат неодинаков. Модель лидирует среди сравниваемых систем на двух русскоязычных проверках фактологичности и Ruler 32K, но уступает более тяжёлой Qwen 3.5 35B-A3B на большинстве общих, математических и программных задач, а также на Ruler 128K. После одинакового дообучения слепые оценщики чаще выбирали Alice AI против Qwen 3.5 2B, Qwen 3.5 4B и T5 Gemma 2 4B-4B, но в паре с Qwen 3.5 35B-A3B её доля побед составила 44%. Это внутренние измерения разработчика, независимого воспроизведения пока нет.

Открыта именно базовая модель, а не вся система Поиска. Дообученная production-версия, оптимизированный инференс, извлечение документов и ранжирование остались внутри Яндекса. Поэтому релиз не раскрывает формулу быстрых ответов, но даёт разработчикам редкую современную модель «энкодер — декодер» со смесью экспертов, которую можно изучать и дообучать независимо.