Российские платформы машинного обучения и искусственного интеллекта
314 платформ в каталоге, 50 в рейтинге. Сравнение по цене, реестру Минцифры, развёртыванию и отзывам. Обновлено 4 октября 2026.
Порядок: по уровню участия компании на платформе, затем по рейтингу и полноте профиля. Уровень участия зависит от тарифа. На рейтинги, «Топ» и «Призму» тариф не влияет — подробнее.
Топ платформ машинного обучения и ИИ 2026
Лидеры рынка по версии Призмы – решения с максимальной функциональностью и опытом применения.
«Цифровая Платформа Распознавания Образов ОПТИМУМ СкайНет Энжн» («ОПТИМУМ СкайНет Энжн») «Image Recognition Digital Platform OPTIMUM SkyNet Engine» («OPTIMUM SkyNet Engine»)
Система подсчета посетителей и управления трафиком
Cloud Machine Learning
SmartMerch
Skychain
Shiva AI
ML Space
Emodetect
Сравнение платформ машинного обучения и ИИ 2026: топ-20
Весь рейтинг →| # | Продукт | Оценка | Реестр ПО | Облако | Зона |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Форсайт. Аналитическая платформаФорсайт | ★ 4,3 · 8 | да | – | Лидер |
| 2 | LoginomАналитические Технологии | ★ 4,5 · 1 | да | – | Лидер |
| 3 | GigaChatСБЕРБАНК | ★ 2,9 · 8 | да | да | Лидер |
| 4 | СайбоксИННОТЕХ | ★ 4,6 · 9 | да | – | Сильный игрок |
| 5 | ОПТИМУМ СмартЛукЭнжнИнститут Развития Цифровой Экономики | ★ 4,4 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 6 | «Цифровая Платформа Распознавания Образов ОПТИМУМ СкайНет Энжн» («ОПТИМУМ СкайНет Энжн») «Image Recognition Digital Platform OPTIMUM SkyNet Engine» («OPTIMUM SkyNet Engine») Институт Развития Цифровой Экономики | ★ 4,4 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 7 | ФорпостПОРТАЛ | ★ 4,4 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 8 | Модуль анализа и распознавания лиц VisionLabs Face EngineВИЖНЛАБС | ★ 4,3 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 9 | ML SenseНОРД КЛАН | ★ 4,2 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 10 | Vmx Dequs - видеоаналитика для контроля качества: продукта, техпроцесса, состояния оборудования и экомониторингаВидеоМатрикс | ★ 4,2 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 11 | Система интеллектуального анализа данных PolyAnalystМегапьютер | ★ 4,2 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 12 | Vmx MarkerID - промышленная видеоаналитика для распознавания маркировкиВидеоМатрикс | ★ 4,1 · 1 | да | – | Сильный игрок |
| 13 | Система подсчета посетителей и управления трафикомStatanly Technologies | – | – | – | Претендент |
| 14 | Smart Code EngineСмарт Энджинс Сервис | – | да | – | Претендент |
| 15 | Smart TimberСистемы Компьютерного Зрения | – | да | – | Претендент |
| 16 | Cloud Machine LearningЮридическое лицо скрыто | ★ 4,5 · 1 | – | – | Нишевой |
| 17 | Программное обеспечение 3Divi Face SDKТРИДИВИ | ★ 4,5 · 1 | да | – | Нишевой |
| 18 | SkychainЮридическое лицо скрыто | ★ 4,4 · 1 | – | – | Нишевой |
| 19 | SmartMerchЮридическое лицо скрыто | ★ 4,4 · 1 | – | – | Нишевой |
| 20 | AI BAUM PLATFORMАИБ | ★ 4,3 · 1 | да | – | Нишевой |
Вопросы и ответы
Какие платформы машинного обучения и ИИ лучшие в 2026 году?
По рейтингу площадки в тройке лидеров – Форсайт. Аналитическая платформа, Loginom, GigaChat. Полный список с оценками и зонами – в рейтинге платформ машинного обучения и ИИ.
Сколько платформ машинного обучения и ИИ в каталоге?
В каталоге 314 платформ, в рейтинге – 50. В реестре российского ПО – 110, с облачной поставкой – 5.
Как составлен рейтинг платформ машинного обучения и ИИ?
Автоматически, по данным каталога: функции продукта и полнота карточки, подтверждённые отзывы, закупки заказчиков по 44-ФЗ и 223-ФЗ, стаж на рынке и обращения. Анкеты разработчиков не используются. Рейтинг обновляется ежеквартально.
О категории «Машинное обучение и ИИ»
Российское ПО для машинного обучения и ИИ
Подкатегория специализированных платформ для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Российские ML-платформы и системы ИИ предоставляют инструменты для создания предиктивных моделей и автоматизации принятия решений на основе данных.
Назначение и область применения
Платформы машинного обучения используются компаниями для разработки систем предиктивной аналитики, рекомендательных систем, классификации и кластеризации данных. Решения позволяют улучшить точность прогнозов, автоматизировать сложные процессы и извлекать ценные инсайты из больших объемов данных.
Ключевые функции и компоненты
Инструменты подготовки данных для обучения моделей, библиотеки алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация), визуальный интерфейс для создания моделей без программирования. Поддержка обучения моделей на GPU, автоматизация подбора параметров (AutoML), развертывание моделей в production.
Рекомендации по выбору
Выбирайте платформу, которая поддерживает ваши предпочтительные языки программирования (Python, R) или предоставляет визуальный интерфейс для аналитиков. Оцените производительность при обучении на больших наборах данных. Рекомендуется проверить наличие предварительно обученных моделей для типичных задач.