Группа «Т-Технологии» открыла доступ к T-Search — первой русскоязычной модели для агентного поиска с учетом контекста. По словам представителей компании, она ускоряет и удешевляет поиск по внутренним документам и базам, не требуя серьезной перестройки архитектуры.

В отличие от традиционных решений, T-Search собирает контекст через поисковый субагент, который лучше подходит для многошагового поиска и подготовки данных для большой языковой модели.

Разработчики оценивают эффект от внедрения T-Search в агентные сценарии в 20–100% экономии на обработке запроса. Локальный запуск также снижает стоимость запросов, помогает выдерживать пиковые нагрузки без расширения GPU-кластера и отвечает требованиям по защите персональных данных.

Решение будет востребовано у интеграторов и крупных организаций с большим потоком запросов к внутренним данным — в телеком-отрасли, e-commerce, страховании, медицине, логистике и доставке.

На разработку T-Search компания потратила 70 млн рублей. «Т-Технологии» уже используют T-Search в своих продуктах, включая клиентский сервис, работу с корпоративными документами и B2B-поиск. В перспективе модель также заменит поисковый модуль ИИ-сотрудника поддержки Афанасия Иванова, что сократит расходы на контекстны поиск.

Модель создана на базе Qwen3.6-35B-A3B. Из 35 млрд параметров одновременно активны 3 млрд, поэтому ей достаточно одной GPU H100 вместо 16. По данным разработчиков, T-Search работает до трех раз быстрее и до пяти раз дешевле аналогов, а на бенчмарках многошагового поиска опережает более крупные открытые модели.

T-Search выложена на Hugging Face по лицензии Apache 2.0 вместе с кодом для интеграции в ИИ-агентов. Компании могут свободно скачивать и адаптировать ее под свои задачи.

Источник: Т-Банк