«Т-Технологии» разработала и выложила в открытый доступ русскоязычную модель искусственного интеллекта T-Search. За счет использования нейросети возможен агентный поиск по внутренним документам и базам без существенного изменения архитектуры ИИ-решения.

Затраты на разработку T-Search составили 70 млн руб. Нейросеть на базе Qwen3.6-35B-A3B содержит 35 млрд параметров, из которых одновременно активны только 3 млрд. Благодаря этому модель способна разворачиваться на 1 GPU NVIDIA H100 вместо 16.

Специализированный субагент на основе T-Search изучает базы знаний компаний и формирует контекст для осуществления LLM функции размышления. Архитектура позволяет запускать несколько поисковых субагентов параллельно, дополнительно повышая качество поиска до 15%.

T-Search применяется во многих внутренних решениях «Т-Технологий», в том числе в агентах клиентского сервиса, RAG-платформе для работы с корпоративными документами, ИИ-ассистентах сотрудников и поисковых сервисах для B2B-клиентов.

Разработка будет востребована у интеграторов, поставляющих коробочные решения на базе генеративного ИИ для среднего бизнеса, а также у крупных компаний, где есть массовые потоки запросов по внутренним данным.

Модель представлена на Hugging Face.

В июле 2026 года НИУ ВШЭ и «Т-Технологии» представили метод G-Star+ для более быстрого и качественного исправления ошибок во время ИИ-генерации текста и кода.