Русские нейросети: какие модели реально работают в компании

Русские нейросети сегодня закрывают рабочие задачи компании полным циклом: GigaChat и YandexGPT отвечают за текст, документы и код, Kandinsky и Шедеврум генерируют картинки. Все четыре доступны из России напрямую, с оплатой в рублях и договором с российским юрлицом. Подбор стека начинается со списка задач, а доступы без интеграции в процессы превращают модели в дорогую игрушку.

Карта российского ИИ

Запрос «русские нейросети» обычно означает практический вопрос: что из отечественного ИИ можно поставить в компанию уже сейчас, без зарубежных карт и обходных схем оплаты. Отвечаем картой: четыре сервиса, у каждого своя роль. Отдельная тема — качество русского языка у моделей: какая из них точнее понимает формулировки и деловой стиль, мы разобрали в статье о том, какой ИИ лучше работает с русским языком. Здесь собираем полную карту: что умеет каждый сервис, где брать доступ и во что обходятся запросы через API.

• GigaChat — текстовая модель Сбера: документы, письма, код, ответы клиентам; три уровня мощности — Lite, Pro и Max.
• YandexGPT — модель Яндекса в Yandex AI Studio: тексты, аналитика, диалоговые сценарии с линейкой моделей для Алисы.
• Kandinsky — генерация изображений от Сбера: иллюстрации, баннеры, концепты для маркетинга.
• Шедеврум — приложение Яндекса для картинок по текстовому описанию, удобно для соцсетей.

Карта намеренно короткая. Отечественных моделей больше — есть решения VK, Т-Банка и МТС, — но для малого и среднего бизнеса рабочий минимум выглядит именно так: одна текстовая модель с API плюс один генератор картинок. Расширять список имеет смысл только под конкретную задачу, которую базовый набор решает плохо.

Что умеет каждая модель

У GigaChat три уровня: Lite берут для массовых задач вроде категоризации обращений и черновиков ответов, Pro — для документов и сложных инструкций, Max — для длинного контекста и аналитики. У YandexGPT похожая лестница: Lite для рутины, версии Pro 5.1 и Pro 5 для сложных текстов, а линейка моделей для Алисы заточена под диалоговые и голосовые сценарии.

Kandinsky генерирует изображения по текстовому описанию, включая стилизацию под заданную манеру бренда. Шедеврум делает то же из мобильного приложения: ввёл описание — получил серию вариантов для поста. Обе модели закрывают маркетинговую графику, для полиграфии и точной предметной съёмки их возможностей мало.

Асинхронный режим у обоих текстовых вендоров вдвое дешевле: он подходит для ночной пакетной обработки, когда время ответа некритично. У GigaChat есть отдельная модель Embeddings для поиска по документам — 14 ₽ за 1 млн токенов по тому же прайсу.

Тарифы и доступ

GigaChat API тарифицируется по факту потребления, оплата по счёту-оферте или договору. Минимальная плата 600 ₽ с НДС списывается только в месяцы, когда были запросы. С 1 сентября 2026 новые клиенты подключаются через cloud.ru. Подробный разбор моделей и условий — в статье про тарифы GigaChat API для компаний.

Yandex AI Studio считает за 1000 токенов, рубли без НДС: YandexGPT Lite — 0,2 ₽ и на входе, и на выходе, Pro 5.1 — 0,8 ₽, Pro 5 — 1,2 ₽. Кэшированные токены идут со скидкой 75%, пакетный режим дешевле синхронного, минимальный объём пакета — 200 000 токенов. Для голосовых сценариев модель Alisa AI LLM тарифицируется отдельно: 0,5 ₽ на входе и 1,2 ₽ на выходе за 1000 токенов. Для отчётов по расписанию пакетный режим самый выгодный.

Для генерации картинок API чаще избыточен: маркетолог работает в приложении Шедеврума, дизайнер — в FusionBrain. Тарификацию за генерации вендоры публикуют на своих страницах цен; в нашем проверенном списке цифр на сентябрь 2026 её нет, поэтому приводить сумму здесь нельзя — смотрите актуальные условия у вендора.

Доступ оформляется напрямую: оба вендора — российские юрлица, счёт и закрывающие документы в рублях. Для компаний с требованиями по 152-ФЗ и работе с персональными данными это часто главный аргумент за отечественный стек: данные остаются в российском контуре по договору.

Где нужен подрядчик

Карта отвечает на вопрос «что существует». Вопрос «кто это поставит и ответит за результат» — отдельный. Если задача — чат для команды или генерация картинок для маркетинга, хватает своих сил: регистрация, ключ API, пара вечеров на настройку. Если модель должна отвечать клиентам, читать CRM и работать с документами под нагрузкой, нужна инженерия: контур, логирование, регулярная оценка качества ответов.

Как выбирать команду внедрения, что спрашивать в смете и какие красные флаги выдают слабого исполнителя, мы разложили в статье про подрядчика по внедрению отечественных нейросетей. Эта статья — про карту возможностей, та — про выбор исполнителя, они дополняют друг друга.

До разговора с любой командой полезно самим сформулировать, что отдаёте моделям.

Если ответ есть, а времени разбираться в интеграциях нет — приходите на бесплатный Discovery-час. Формат описан на странице про внедрение ИИ в компании: разберём задачи, подберём стек и посчитаем состав работ под вашу ситуацию.

Как выбрать стек

Выбор стека — последовательность измерений, вера в бренд здесь плохой советчик. Рабочий порядок такой.

1. Выпишите 5–7 задач, где сотрудники тратят часы на текст или картинки: ответы клиентам, черновики документов, иллюстрации.
2. Прогоните каждую задачу через веб-чаты обеих моделей на своих примерах — по десять реальных случаев на модель; условия бесплатного доступа проверьте на страницах вендоров.
3. Сравните качество по доле ответов, которые редактор принял без правки; порог для внедрения — от 70%.
4. Посчитайте месячный объём в токенах и прикиньте счёт по тарифам из таблицы выше, с запасом на рост.
5. Оформите договор, назначьте владельца контура и метрику: часы в неделю, которые модель забирает у команды.

Частые вопросы