IT Expert: № 06/2025 – ИТ инфраструктура бизнеса

Цифровизировать сейчас модно. Все проводят цифровизацию, а иногда даже цифровую трансформацию. У нас, в высшей школе даже есть должность проректора по цифровой трансформации.

Выбор между проекторами и интерактивными панелями для переговорных комнат зависит от бюджета, задач и условий использования. Проекторы предлагают мобильность и большие диагонали, а панели — яркость, интерактивность и долговечность. В статье IT-World разбирает плюсы, минусы и конкретные модели обоих вариантов.

IT-World рассказывает о различных способах, а также о плюсах и минусах расчетов с зарубежными контрагентами.

Пошаговый гид от IT-World о том, как превратить нейросеть в сотрудника, который всё понимает с полуслова — и больше не тратить время на объяснения.

После внедрения «1С:Документооборот» кажется, что всё позади — процессы налажены, пользователи обучены, отчеты радуют руководителей. Но что происходит с системой спустя год-два? IT-World расскажет, как не утонуть в «брошенных» договорах и вернуть системе прозрачность и порядок.

Оценка резервов — ключевая задача в управлении банковскими рисками, от которой напрямую зависит финансовая устойчивость и надежность кредитной организации. IT-World рассказывает, как с помощью моделей на основе ИИ можно точно прогнозировать кредитные потери, рассчитывая вероятность дефолта, объем долга и долю невозвратов с учетом поведения клиентов и макроэкономических факторов.

Первый раз в жизни мне захотелось занести в недостатки отличное качество сборки. Зазоры насколько мизерные, что просунуть туда пластиковый инструмент, чтобы открыть нижнюю крышку оказалась настолько непросто, что у меня ушло на это минут 20.

Новые релизы нейросетей (ИИ-сервисов) выходят почти каждую неделю, лидеры меняются местами, не успев закрепиться, но какая модель действительно подходит для работы? Не в лаборатории, не на презентации, а в задачах, где важна точность, устойчивость и нормальная поддержка русского языка. В этом обзоре мы сознательно отсеяли все лишнее. Редакцию IT-World интересовали не амбиции разработчиков, а прикладная пригодность: насколько модель справляется с аналитикой, диалогами, документами, кодом? Насколько легко ею пользоваться, работает ли она в России, сколько стоит внедрение? В каких случаях стоит вложиться, а где — не тратить ни времени, ни бюджета.

Grok 3 — языковая модель от компании xAI, разработанная под руководством Илона Маска. Ее ключевая особенность — акцент на логике: модель не только дает ответ, но и показывает, как к нему пришла. Режимы вроде Think Mode, Big Brain и Deep Search позволяют отслеживать ход рассуждений, усиливать внимание к сложным вопросам и запрашивать актуальные данные в моменте. Это делает Grok интересным инструментом для технических, аналитических и программных задач — но только в определенных условиях.

Модель Claude 3.7 от компании Anthropic продолжает линию развития «этичного» и «интерпретируемого» искусственного интеллекта. Она ориентирована на аккуратную генерацию, минимизацию ошибок и строгое следование инструкциям. Claude не выдает сенсационных фич, но стабильно решает задачи, где важны ясность формулировок, структурность и дисциплина в языке. Это делает ее полезной в юридических, аналитических и редакторских сценариях — особенно на английском.

Nous Hermes — одна из самых популярных open-source-моделей для диалогов, построенная на архитектуре Mistral и дополнительно обученная на корпусе инструкционных данных. Ее отличают аккуратная генерация, понятный стиль и устойчивое поведение при ведении диалога. Hermes не фантазирует, не спорит без причины и не уходит в лишние детали — и в этом ее главная сила. Она удобна там, где важно поддержать разговор, уточнить вопрос или структурировать ответ — без креативных отклонений.

Модель LLaMA от запрещенной в России организации Meta — один из самых продвинутых open-source-проектов в 2025 году. В свежем поколении компания делает ставку на архитектуру Mixture-of-Experts и огромный объем контекста, включая версии с рекордными значениями до 10 млн токенов. При этом LLaMA остается открытой для скачивания и запуска, что делает ее особенно привлекательной для разработчиков и команд, строящих собственные ИИ-решения. Но высокая производительность здесь требует соответствующей подготовки: это модель не «для всех», а для тех, кто знает, как с ней работать.

Mixtral — одна из самых зрелых open-source-моделей на рынке. Разработана французской командой Mistral AI, использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), где при каждом запросе активны только два из восьми блоков. Это дает сочетание высокой производительности и экономии вычислительных ресурсов. Mixtral показывает уверенные результаты в генерации, программировании, аналитике и диалогах — особенно на английском языке. Главное же — она полностью автономна: модель запускается локально, без Интернета, API и облаков.

YandexGPT — семейство языковых моделей, разработанных «Яндексом» с прицелом на русскоязычную аудиторию и практическое применение в локальных продуктах. Модель встроена в популярные сервисы компании и доступна через API в Yandex Cloud. Это решение «для своих»: понятно, где работает, как подключается и что умеет — без юридических сложностей и без зависимости от зарубежной инфраструктуры.

GigaChat — языковая модель, разработанная Сбером как ответ на западные LLM и ориентированная на задачи внутри страны. Она активно интегрируется в экосистему Сбера, доступна через веб-интерфейс и API, работает стабильно, по-русски. Это одно из немногих решений, сочетающее приличное качество генерации с официальной поддержкой, инфраструктурой и юридической чистотой для корпоративного использования в РФ.

Saiga — одна из немногих open-source языковых моделей, изначально обученных на русском языке и активно поддерживаемых в открытом доступе. Разработана командой SberDevices, доступна без регистрации, VPN и облачных зависимостей. Главное в Saiga — ее практичность: модель легко запускается локально, хорошо работает с деловым и техническим русским и подходит для внедрения в офлайн-системы, внутренние ИТ-сервисы и исследовательские проекты.