По оценке разработчиков, использование T-Search в агентских ИИ-системах позволяет сократить затраты на инференс — то есть выполнение запросов языковыми моделями — на 20–50% в зависимости от сценария. Кроме того, T-Search можно запускать на собственной инфраструктуре компании. Это помогает снизить стоимость обработки запросов и справляться с пиковыми нагрузками без расширения GPU-кластера. При этом решение помогает соблюдать требования по защите персональных и других чувствительных данных, поскольку информация не передается во внешние облачные сервисыДля запуска модели достаточно одной H100 GPU. В целом модель имеет всего 3B активных параметров, так что стоимость инференса гораздо ниже, чем если использовать апи провайдеров или стандартный поисковый мудуль в классическом RAG
Т-Технологии представили T-Search: русскоязычную модель для Agentic RAG
Б@boris_againAI-инженер
1 месТ-Технологии выпустили T-Search — первую русскоязычную модель для Agentic RAG на базе Qwen3.6-35B-A3B, оптимизирующую затраты на инференс.
Т-Технологии выложили в открытый доступ ИИ-модель T-Search — первую русскоязычную модель для Agentic RAG. Это когда ИИ-агент самостоятельно выполняет многошаговый поиск с помощью доступных инструментов.
Модель опубликована на Huggingface вместе с кодом и собственный харнессом. Основой послужил Qwen3.6-35B-A3B. Так же выложили два датасета для эвала: https://huggingface.co/datasets/t-tech/SynthComp и https://huggingface.co/datasets/t-tech/TRuST.
Кратко (AI)
Компания Т-Технологии опубликовала на Huggingface модель T-Search, предназначенную для Agentic RAG на русском языке. Модель базируется на архитектуре Qwen3.6-35B-A3B и позволяет снизить затраты на инференс на 20–50%, обеспечивая при этом возможность локального запуска для защиты данных.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖