GigaChat от компании Сбер — российский программный продукт из реестра отечественного ПО, включённый в топ-анал...
Российские большие языковые модели (LLM)
13 платформ – LLM-платформы и инференс-серверы, векторные базы данных и RAG-платформы, файн-тюнинг и оценка качества языковых моделей
Подразделы
Найдено 13
программных продуктов
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.
Техническая призма
Языковые модели (LLM)
Карта решений по функциональности и зрелости – автоматический расчёт по данным профилей и подтверждённым отзывам, без анкетирования вендоров. Период 2026 Q4.
Топ LLM-платформ 2026
Лидеры рынка по версии Призмы – решения с максимальной функциональностью и опытом применения.
26 Q4
GigaChat от компании Сбер — российский программный продукт из реестра отечественного ПО, включённый в топ-анал...
CAILA Ultimate 2.0 — NLP-платформа компании Just AI для создания и эксплуатации решений в области обработки ес...
Интеллектуальная семантическая поисковая система по базе корпоративной документации «Минч ИИ»
Kolmogorov.ai Axiom от компании Kolmogorov AI — российский программный продукт из реестра отечественного ПО, в...
YandexGPT — семейство больших языковых моделей от Яндекса (версии 4, 5, 5.1 Pro/Lite). Доступны через Yandex C...
AiHummer
AiHummer
AiHummer — российская платформа ИИ-сотрудников для бизнеса. Агенты отвечают клиентам и персоналу, работают с к...
AA
Alice AI LLM
ЯНДЕКС
Alice AI LLM — флагманская языковая модель Яндекса. Лидер бенчмарка SLAVA. Оптимизирована для диалогов, извлеч...
JK
Jay Knowledge Hub
Юридическое лицо скрыто
YC
Yandex Cloud AI Hybrid
ЯНДЕКС
04.06 Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта
Микросервис инвертированного векторного (семантического) поиска
Сервис инференса MarQus
ЯН
Яндекс Нейроэксперт
ЯНДЕКС
Нейроэксперт
Сравнение LLM-платформ 2026: топ-20
Весь рейтинг →| # | Продукт | Оценка | Реестр ПО | Облако | Зона |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GigaChatСБЕРБАНК | ★ 2,9 · 8 | да | да | Лидер |
| 2 | ChatRex — платформа ИИ-ассистентов для продаж и поддержкиРубикон Технолоджис | – | – | – | Претендент |
| 3 | База данных Яндекс.МузыкиЯндекс.медиасервисы | – | да | – | Претендент |
| 4 | CAILA Ultimate 2.0Маинд Крафт | – | да | да | Претендент |
| 5 | Yandex Cloud AI HybridЯНДЕКС | – | – | – | Нишевой |
| 6 | YandexGPTЯНДЕКС | – | – | да | Нишевой |
| 7 | AiHummerAiHummer | – | – | – | Нишевой |
| 8 | Alice AI LLMЯНДЕКС | – | – | да | Нишевой |
| 9 | LLM AgentВЕБФОРМАТ | – | – | да | Нишевой |
| 10 | Помощник для бизнеса CorpGPTНЕЙРОСЕТИ | – | – | да | Нишевой |
| 11 | GigaCode / JARVISСБЕРБАНК | – | да | да | Нишевой |
| 12 | Kolmogorov.ai AxiomДАТА САПИЕНС | – | да | – | Нишевой |
| 13 | Цифровой ассистент на базе больших языковых моделейДАТАТЕХ | – | – | да | Нишевой |
| 14 | Alpina DigitalЮридическое лицо скрыто | – | – | – | Нишевой |
| 15 | SimpleOne GenAIСИМПЛ 1 | – | – | да | Нишевой |
| 16 | Интеллектуальная семантическая поисковая система по базе корпоративной документации «Минч ИИ»Минч ИИ | – | да | – | Нишевой |
| 17 | AgentCRMАН 602 | – | – | – | Нишевой |
| 18 | Data Ocean NovaЮридическое лицо скрыто | – | – | – | Нишевой |
| 19 | Jay FlowЮридическое лицо скрыто | – | – | – | Нишевой |
| 20 | Jay Knowledge HubЮридическое лицо скрыто | – | – | – | Нишевой |
Вопросы и ответы
Какие LLM-платформы лучшие в 2026 году?
По рейтингу площадки в тройке лидеров – GigaChat, ChatRex — платформа ИИ-ассистентов для продаж и поддержки, База данных Яндекс.Музыки. Полный список с оценками и зонами – в рейтинге LLM-платформ.
Сколько LLM-платформ в каталоге?
В каталоге 13 платформ, в рейтинге – 21. В реестре российского ПО – 6, с облачной поставкой – 4.
Как составлен рейтинг LLM-платформ?
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.
Ключевые функции LLM-платформ
Перечень собран редакцией по рыночным обзорам, сравнениям и требованиям заказчиков. Рядом – доля продуктов рубрики, у которых функция указана в карточке: так видно, что есть почти у всех, а что встречается редко и отличает решения друг от друга.
Обязательные – есть у лидеров рынка
| Функция | Что это | У продуктов рубрики |
|---|---|---|
| Хранение данных в России (152-ФЗ) | 8% | |
| Собственная языковая модель | 0% | |
| Поддержка русского языка | 38% | |
| Локальный запуск (on-premise) | 38% | |
| Облачный API модели | 38% |
Важные – отличают решения друг от друга
- RAG по корпоративной базе знаний 0%
- Модели эмбеддингов 0%
- Векторный поиск 0%
- Дообучение моделей (fine-tuning) 0%
- Оценка качества моделей (бенчмарки) 0%
- OpenAI-совместимый API 0%
- Вызов функций (function calling) 0%
- Длинный контекст (от 32 тыс. токенов) 0%
- Открытые веса модели 0%
- Мультимодальность (текст, изображения, документы) 0%
- Генерация кода 0%
- Модерация и политики безопасности (guardrails) 0%
Как выбрать: критерии, кроме функций
- Результат на бенчмарке MERA
- Стоимость токенов
- SLA и стабильность инфраструктуры
- Юридические ограничения использования
Как пользоваться рейтингом и каталогом
- Отметьте в фильтрах каталога обязательные для вас функции и модель поставки – список сократится до подходящих решений.
- Сверьтесь с рейтингом LLM-платформ: он учитывает функции, отзывы разных организаций, госзакупки, кейсы и срок на рынке. Как считается рейтинг.
- В карточке продукта смотрите блок «Проверено площадкой»: реестр российского ПО, ЕГРЮЛ разработчика, закупки, сертификаты ФСТЭК и ФСБ.
- Запросите демо или пробный доступ у двух-трёх финалистов и проверьте на них ключевые сценарии.
О категории «Языковые модели (LLM)»
Российское ПО для больших языковых моделей (LLM)
Большие языковые модели — класс генеративных нейронных сетей, способных понимать и генерировать текст, выполнять аналитические и интеллектуальные задачи. Российские разработчики создали суверенные LLM и инфраструктурные платформы для их корпоративного развёртывания.
Назначение и область применения
Применяются в корпоративных AI-ассистентах, системах автоматизации документооборота, аналитических платформах, службах поддержки, разработке программного обеспечения и образовании. Обеспечивают генерацию текстов, ответы на вопросы по базе знаний, извлечение и структурирование информации из документов.
Ключевые функции и компоненты
On-premise LLM-платформы и инференс-серверы для развёртывания моделей в корпоративном контуре, векторные базы данных для семантического поиска, RAG-архитектуры (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными знаниями, инструменты файн-тюнинга (SFT, RLHF) под специализированные задачи, оценочные фреймворки (бенчмарки) для контроля качества модели.
Рекомендации по внедрению
Корпоративное развёртывание LLM требует тщательного выбора между облачным и on-premise вариантами с учётом требований к конфиденциальности данных. RAG-подход предпочтителен для задач с часто обновляемой базой знаний без переобучения модели. Необходимо предусматривать систему мониторинга галлюцинаций и верификации ответов, особенно в задачах с юридическими или медицинскими рисками.
Статьи по теме
Все статьи →«Группа Астра» купила 26% разработчика ИИ AiB и запустила направление «Астра ИИ»
«Группа Астра» приобрела 26% разработчика искусственного интеллекта AiB примерно за 100 млн рублей и создала на его базе новое направление «...
Сбер открыл ранний доступ к GigaCowork — платформе управления ИИ-агентами без программирования
Сбер запустил ранний доступ к тестированию GigaCowork — платформе для создания и управления ИИ-агентами без участия разработчиков. Решение п...
Мишустин поручил закрепить в 44-ФЗ и 223-ФЗ гарантированный спрос на российские ИИ-модели
На конференции ЦИПР-2026 премьер-министр Михаил Мишустин поручил проработать механизм гарантированного спроса госзаказчиков на отечественные...