Что такое GigaChat и почему он важен для образования?
GigaChat — это **мультимодальный ИИ-сервис** от Сбера. Его ключевая особенность — способность не только работать с текстом (писать, анализировать, переводить), но и **создавать изображения** по запросу (благодаря моделям семейства Kandinsky, включая версии 3.1 и 4.1). Это открывает новые возможности для визуализации учебного материала и более глубокого погружения в предмет.
GigaChat построен на основе **ансамбля моделей (NeONKA)**, который включает в себя: большие языковые модели (такие как ruGPT-3 и FRED-T5) для работы с текстом, модели семейства **Kandinsky** для генерации изображений и **ruCLIP** для связи текста и картинок. Весь комплекс обучался на суперкомпьютере Christofari.
GigaChat был впервые представлен в 2023 году. Пройдя путь от первой версии до масштабного обновления 2.0 в 2025 году, сервис значительно расширил свои возможности, добавив функции анализа документов, видео, аудио и доступ к актуальной информации из интернета, укрепив свои позиции как мощный инструмент для работы и учебы.
Новые возможности GigaChat 2.0
В 2025 году GigaChat получил крупное обновление с расширенными возможностями для анализа сложного контента.
Работа с документами и медиа
- Анализ документов до 250 страниц: можно загрузить большой PDF и задавать вопросы по содержанию.
- Обработка аудио до 60 минут: расшифровка лекций, интервью, анализ содержания.
- Анализ видео: обработка видео по ссылкам, включая YouTube.
- Доступ к актуальной информации: поиск в интернете для получения свежих данных.
Функция "Провести исследование"
GigaChat 2.0 может проводить глубокий анализ информации по заданной теме, собирая данные из различных источников и структурируя их в связный отчет — полезно для подготовки научных работ и аналитических материалов.
Модели и режимы работы
GigaChat предлагает несколько моделей и режимов, чтобы вы могли выбрать оптимальный инструмент для вашей задачи.
Версии моделей
GigaChat Pro
Сбалансированная и быстрая модель, идеально подходящая для большинства повседневных и учебных задач.
GigaChat MAX
Наиболее мощная модель с расширенным контекстным окном. Лучше справляется со сложными, многоэтапными задачами и анализом больших объемов информации.
GigaChat MAX R
Специализированная версия MAX, оптимизированная для функции "Провести исследование", обеспечивающая наиболее глубокий и структурированный анализ источников.
Специальные режимы
Искать в интернете
Позволяет модели обращаться к поисковым системам для получения актуальной информации и ответов на вопросы о недавних событиях.
Провести исследование
Комплексный режим, который собирает информацию из нескольких источников, анализирует ее и представляет в виде структурированного отчета со ссылками.
Режим "Рассуждать"
Это не кнопка, а внутренний механизм, который активируется сложными промптами. Модель начинает "думать вслух", разбивая задачу на шаги, что повышает точность решения.
Сравнение и анализ
Сильные и слабые стороны GigaChat в сравнении с глобальными конкурентами в контексте образовательных задач.
Сравнение функций
Функция | GigaChat | GPT-4o | Claude 3 |
---|---|---|---|
Генерация изображений | ★★★★★ | ★★★★☆ | Нет |
Понимание русского | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
Анализ документов | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
Креативность | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
Стоимость API | Низкая | Высокая | Средняя |
Вывод: GigaChat является отличным выбором для русскоязычной аудитории и задач, требующих тесной интеграции текста и изображений, предлагая при этом конкурентную стоимость через API.
Преимущества для российского образования
GigaChat обладает рядом преимуществ, делающих его особенно удобным для пользователей в России.
Доступность без ограничений
- Работает без VPN на территории РФ.
- Авторизация через Сбер ID.
- Понимает ФГОС, ЕГЭ и другие стандарты.
AI-профориентолог
Помогает школьникам в выборе будущей профессии на основе их интересов и сильных сторон.

Калькулятор ВУЗов
Помогает абитуриентам подобрать подходящие университеты и специальности на основе баллов ЕГЭ.
Инструменты GigaChat для учебы и творчества
Помимо чата, GigaChat предлагает готовые инструменты для решения конкретных задач.

Продвинутые технические промпты
Для решения сложных аналитических и технических задач используйте структурированные подходы к составлению запросов.
1. Chain-of-Thought (Цепочка мыслей) для отладки
Чтобы найти ошибку в коде, заставьте модель рассуждать по шагам. Это помогает выявить не только синтаксические, но и логические проблемы.
Промпт: "Найди ошибку в этом Python-коде для вычисления чисел Фибоначчи. Распиши свои рассуждения по шагам: 1. Проанализируй логику функции. 2. Проверь базовые случаи (n=0, n=1). 3. Проверь рекурсивный вызов. 4. Предложи исправленный код."
2. Few-Shot Prompting для генерации данных
Предоставьте модели несколько примеров ("shots") желаемого результата, чтобы она точно поняла формат. Идеально для создания тестовых данных или структурирования информации.
Промпт: "Я составляю список ключевых фигур эпохи Возрождения. Продолжи его, сохраняя формат 'Имя Фамилия (годы жизни) - основной вклад'. Вот примеры:
- Леонардо да Винчи (1452–1519) - художник, изобретатель, ученый.
- Николай Коперник (1473–1543) - астроном, автор гелиоцентрической системы мира.
Теперь добавь в список Микеланджело Буонарроти и Эразма Роттердамского."

3. Промпт-инструкция для анализа
Дайте модели четкую пошаговую инструкцию, как если бы вы давали задание ассистенту. Это особенно эффективно в режиме "Провести исследование".
Промпт: "Проведи исследование на тему 'Влияние геймификации на вовлеченность студентов в онлайн-образовании'.
Инструкция:
1. Найди 3 ключевые научные статьи за последние 3 года по этой теме.
2. Для каждой статьи извлеки основные методы и результаты.
3. Определи 2-3 наиболее эффективных геймификационных механики.
4. Сделай вывод о перспективах применения геймификации.
Представь результат в виде структурированного отчета."
GigaChat в образовании
Разберем на реальных примерах, как GigaChat помогает в решении комплексных учебных задач.
Практические кейсы по направлениям
Кейс: Подготовка к курсовой работе
Мозговой штурм и план
Промпт: "Предложи 5 тем для курсовой работы на стыке социологии и IT. Для самой интересной темы составь развернутый план с введением, тремя главами и заключением."
Подбор литературы
Промпт: "Для темы 'Влияние алгоритмических лент на социальную поляризацию' подбери 10 релевантных научных статей и монографий за последние 5 лет. Укажи авторов и год публикации."
Написание черновика
Промпт: "Напиши черновик для первой главы 'Принципы работы алгоритмических лент'. Объясни понятия 'пузырь фильтров' и 'эхо-камера'."
Создание иллюстрации
Промпт: "Нарисуй: инфографика, которая схематично показывает, как работает 'пузырь фильтров'. Используй иконки людей и контента. Стиль: минимализм, сине-зеленые цвета."
Кейс: Разработка учебного занятия
План и цели занятия
Промпт: "Составь план-конспект вводного занятия по Python для студентов первого курса. Тема: 'Переменные и базовые типы данных'. Укажи цели, теорию, практические примеры кода и задачи для самостоятельной работы."
Визуальный материал
Промпт: "Нарисуй: простая и понятная инфографика, объясняющая разницу между типами данных в Python: int (целое число), str (строка) и list (список). Используй иконки и примеры."
Практическое задание
Промпт: "Придумай простую задачу на Python для начинающих. Задача должна использовать переменные, ввод данных с клавиатуры (input) и вывод (print). Напиши условие задачи и пример правильного решения."
Проверка кода
Промпт: "Вот код студента: [вставить код]. Найди в нем синтаксические и логические ошибки и объясни, как их исправить."
Кейс: Работа над научной статьей
Обзор литературы
Промпт: "Используя функцию 'Провести исследование', найди 5 ключевых статей за последние 3 года на тему [ваша тема]. Для каждой статьи напиши краткую аннотацию (3-4 предложения) и выдели основную гипотезу."
Структура и гипотеза
Промпт: "На основе обзора, предложи структуру для научной статьи. Сформулируй 2-3 рабочие гипотезы, которые можно проверить в рамках исследования."
Методология
Промпт: "Разработай детальный план для раздела 'Методология'. Включи дизайн эксперимента, описание выборки, методы сбора и анализа данных."
Написание черновика
Промпт: "Напиши черновик для раздела 'Введение'. Обоснуй актуальность темы, опираясь на подготовленный обзор литературы, и четко сформулируй цели и задачи исследования."
API и автоматизация
Для продвинутых пользователей GigaChat предлагает API, который позволяет интегрировать его модели в ваши собственные приложения и образовательные платформы.
Пример: API-запрос на Python (с авторизацией)
Этот скрипт показывает корректный двухэтапный процесс: сначала получение токена доступа, а затем отправка запроса к API.
import requests
import uuid
# Шаг 1: Получение токена доступа
def get_access_token(auth_data, client_secret):
"""
Получает токен доступа, используя Client Credentials.
auth_data: Уникальный идентификатор вашего приложения.
client_secret: Секрет вашего приложения.
"""
url = "https://ngw.devices.sberbank.ru:9443/api/v2/oauth"
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json',
'RqUID': str(uuid.uuid4())
}
payload = {
'scope': 'GIGACHAT_API_PERS', # или GIGACHAT_API_CORP
'grant_type': 'client_credentials'
}
# В реальном приложении используйте SSL-сертификаты
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, auth=(auth_data, client_secret), verify=False)
if response.status_code == 200:
return response.json()['access_token']
else:
print(f"Ошибка получения токена: {response.status_code}")
return None
# Шаг 2: Отправка запроса к GigaChat
def get_gigachat_response(prompt, access_token):
"""Отправляет промпт в GigaChat, используя полученный токен."""
url = "https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
}
payload = {
"model": "GigaChat:latest",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, verify=False)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return f"Ошибка запроса к GigaChat: {response.status_code}, {response.text}"
# --- Пример использования ---
# ЗАМЕНИТЕ НА ВАШИ РЕАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
CLIENT_ID = "YOUR_CLIENT_ID"
CLIENT_SECRET = "YOUR_CLIENT_SECRET"
# 1. Получаем токен
token = get_access_token(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET)
# 2. Если токен получен, делаем запрос
if token:
user_prompt = "Напиши три ключевых факта о Великой Китайской стене."
answer = get_gigachat_response(user_prompt, token)
print(answer)
Ключевые выводы и ограничения
Мы рассмотрели GigaChat с разных сторон. Вот главные тезисы и важные предостережения.
1. ИИ как помощник, а не автор
Главное правило: никогда не выдавайте сгенерированный ИИ текст за свой. Используйте GigaChat для поиска идей, структурирования и создания черновиков.
2. Мультимодальность — ваше преимущество
Используйте связку "текст + изображение" для создания уникальных и наглядных учебных материалов, которые сложно сделать другими инструментами.
3. Итеративный подход
Лучшие результаты достигаются в диалоге. Начните с общего запроса, а затем уточняйте его, добавляя детали и корректируя результат.
4. Всегда проверяйте факты!
Любая языковая модель может "галлюцинировать". Важную информацию (даты, цифры, факты) необходимо перепроверять в авторитетных источниках.
5. Важные ограничения
- Длина ответа: Ответы модели ограничены примерно 4000 символов.
- Лимиты на потоки: Существуют ограничения на количество одновременных запросов (например, 1 для физлиц, 10 для бизнеса).
- Тематические фильтры: Модель избегает генерации контента на чувствительные темы (политика, эротика, разжигание ненависти и т.д.).
Песочница для промптов
Выберите задачу, чтобы получить готовый шаблон промпта. Скопируйте и адаптируйте его для своих целей.
Литература и полезные ресурсы
Ключевые источники и ресурсы для дальнейшего изучения.
Список использованной литературы
- Sberbank AI Team. (2024). GigaChat 2.0: Enhanced Large Language Models for Russian Language Processing. *Internal Technical Report*.
- Беловцев А., Филиппов Д., и др. (2024). GigaChat MAX: самая мощная модель в семействе GigaChat. *Хабр*. https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/855368/
- Сбер. (2025). Наука в Сбере 2024: Ежегодный сборник научных достижений. *SberLabs*. https://sberlabs.com/static/files/1003/RU/Наука%20в%20Сбере%202024.pdf
- Sberbank Research Team. (2023). NeONKA: Neural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness Architecture. *AI Journey Conference Proceedings*.
- Kandinsky Team. (2024). Kandinsky 4.1: Advanced Text-to-Image Generation with MALVINA Editor. *Sber AI Technical Report*.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language models are few-shot learners. *Advances in neural information processing systems*, 33, 1877-1901.
- Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., et al. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. *Advances in Neural Information Processing Systems*, 35, 24824-24837.
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention is all you need. *Advances in neural information processing systems*, 30, 5998-6008.
Официальная документация и технические ресурсы
- Sber Developers. (2025). GigaChat API Documentation. https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/overview
- Sber Developers. (2025). GigaChat Models and Updates. https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/models/updates
- Sber Developers. (2025). GigaChat Embeddings API. https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/reference/rest/post-embeddings
- GigaChat Help Center. (2025). Работа с изображениями в GigaChat. https://giga.chat/help/articles/how-to-generate-images
- Sber AI. (2025). Kandinsky 4.1 Official Documentation. https://fusionbrain.ai/docs/
- GitHub. (2024). GigaChat Python Library. https://github.com/ai-forever/gigachat
- LangChain Community. (2025). GigaChatEmbeddings Integration. https://python.langchain.com/api_reference/community/embeddings/
Актуальные исследования и публикации
- Трепакова Е.В. (2024). Нейросети для разработки цифровых дидактических материалов по предмету. *Методическое пособие КГУ*. http://fc.kursksu.ru/.../2024-nejroseti-Trepakova-E.V..pdf
- AI Journey Conference. (2025). Scientific Papers on AI and Machine Learning. *AI Journey Science Journal*. https://aij.ru/science
- Сбер. (2025). GigaChat научился проводить глубокие исследования. *CNews*, 20 июня. https://www.cnews.ru/news/line/2025-06-20...
- Исследовательская группа Сбера. (2024). Структурные и филологические особенности текстовых генеративных нейронных сетей. *Cyberleninka*. https://cyberleninka.ru/article/n/strukturnye...
- Stanford HAI. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025. *Digital Russia*. https://d-russia.ru/wp-content/uploads/2024/12/hai_ai_index_report_2025.pdf
Глоссарий
NeONKA (Neural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness)
Название ансамбля нейросетевых моделей, лежащего в основе GigaChat. Включает ruGPT-3, FRED-T5, ruCLIP и Kandinsky для комплексной обработки текста и изображений.
Kandinsky 4.1
Новейшая модель генерации изображений от Sber AI с поддержкой AI-редактора MALVINA для редактирования изображений по текстовым запросам.
GigaChat 2.0
Обновленная линейка моделей (Lite, Pro, MAX) с увеличенным контекстом до 128 тысяч токенов и улучшенными возможностями.
Embeddings (Векторные представления)
Числовые представления текста, используемые для задач семантического поиска и RAG (Retrieval Augmented Generation).
Function Calling
Возможность GigaChat вызывать внешние функции и API для расширения своих возможностей.
Multimodal (Мультимодальность)
Способность ИИ работать с разными типами данных (текст, изображения, код) в рамках одного запроса.
Начните ваше исследование
Откройте новые возможности для учебы и научных открытий вместе с GigaChat.
Перейти к GigaChat