GigaChat3-10B-A1.8B

Представляем GigaChat3-10B-A1.8B — диалоговую модель семейства GigaChat. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 10B общих и 1.8B активных параметров. Архитектура включает Multi-head Latent Attention (MLA) и Multi-Token Prediction (MTP), за счет чего модель оптимизирована для высокой пропускной способности (throughput) при инференсе. Модель обучена поверх нашей базовой версии (GigaChat3-10B-A1.8B-base) с помощью высококачественных SFT-данных. Для высокопроизводительного инференса доступна версия модели в fp8 — GigaChat3-10B-A1.8B-fp8.

Поддерживает контекст до 256 тысяч токенов.

Больше подробностей в хабр статье.

Архитектура модели

GigaChat3-10B-A1.8B использует кастомную MoE-архитектуру:

Multi-head Latent Attention (MLA)

Вместо стандартного Multi-head Attention модель использует MLA. MLA обеспечивает эффективный инференс за счет сжатия Key-Value (KV) кэша в латентный вектор, что значительно снижает требования к памяти и ускоряет обработку.

Multi-Token Prediction (MTP)

Модель обучена с использованием задачи Multi-Token Prediction (MTP). Это позволяет модели предсказывать несколько токенов за один проход, что ускоряет генерацию до 40% с помощью техник спекулятивной/параллельной генерации.

Данные для обучения

Модель обучена на 20Т токенов. Мы добавили 10 языков — от китайского и арабского до узбекского и казахского, а также расширили набор источников: книги, академические данные, датасеты по коду и математике. Все данные проходят дедупликацию, языковую фильтрацию и автоматические проверки качества при помощи эвристик и классификаторов. Ключевой вклад в качество внесла синтетика: мы сгенерировали около 5,5 триллионов токенов синтетических данных. В корпус входят вопросы-ответы к текстам, цепочки reverse-prompt для структурирования данных, LLM-заметки с комментариями от модели внутри текстов, миллионы синтетических задач с решениями по математике и олимпиадному программированию (с синтетическими тестами) на основе PromptCot.

Инференс

Одно из ключевых преимуществ GigaChat3-10B-A1.8B — скорость инференса. Модель (особенно в режиме MTP) демонстрирует пропускную способность, сопоставимую с пропускной способностью значительно меньших dense‑моделей. Мы измеряли с помощью vLLM v0.11.0, на типе bfloat16 c batch_size=1. Ссылка на код.

Модель	request_throughput	output_throughput	total_token_throughput	mean_ttft_ms
`Qwen3-1.7B`	1.689	357.308	726.093	11.824
`mtp-GigaChat3-10B-A1.8B-base`	1.533	333.620	678.894	26.345
`GigaChat3-10B-A1.8B-base`	1.077	234.363	476.912	31.053
`Qwen3-4B`	0.978	206.849	420.341	14.947
`Qwen3-8B`	0.664	140.432	285.375	16.663
`YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain`	0.641	147.305	300.269	16.711

Бенчмарки

Хотя модель имеет 10 миллиардов параметров, её прямые аналоги — модели размером 3–4 миллиарда параметров. Однако благодаря высокой скорости генерации мы также сравниваем её с ещё более компактными моделями.

Метрика	GigaChat 3 Lightning	Qwen3-1.7B-Instruct	Qwen3-4B-Instruct-2507	SmolLM3
MMLU_RU_FIVE_SHOT	0.6833	0.4876	0.5972	0.4998
RUBQ_ZERO_SHOT	0.6516	0.2557	0.3170	0.6363
MMLU_PRO_EN_FIVE_SHOT	0.6061	0.410	0.6849	0.5013
MMLU_EN_FIVE_SHOT	0.7403	0.60	0.7080	0.5992
BBH_THREE_SHOT	0.4525	0.3317	0.7165	0.4161
SuperGPQA	0.2731	0.2092	0.3745	0.2459
MATH_500_FOUR_SHOT	0.7000	0.7520	0.8880	0.8020
GPQA_COT_ZERO_SHOT	0.3502	0.2651	0.5370	0.3704
LiveCodeBench_ZERO_SHOT	0.2031	0.0794	0.3046	0.1656
HUMAN_EVAL_PLUS_ZERO_SHOT	0.6951	0.6280	0.8780	0.7012

Как проверить метрики модели

# lm-eval[api]==0.4.9.1
# sglang[all]==0.5.5
# или 
# vllm==0.11.2

export HF_ALLOW_CODE_EVAL=1

# sglang server up

# 10B
python -m sglang.launch_server --model-path <path_to_model> --host 127.0.0.1 --port 30000 --dtype auto --mem-fraction-static 0.88 --trust-remote-code --allow-auto-truncate --speculative-algorithm EAGLE --speculative-num-steps 1 --speculative-eagle-topk 1 --speculative-num-draft-tokens 2

# mmlu pro check
python -m lm_eval --model sglang-generate --output_path <path_to_model> --batch_size 16 --model_args base_url=http://127.0.0.1:30000/generate,num_concurrent=16,tokenized_requests=True,max_length=131072,tokenizer=<path_to_model> --trust_remote_code --confirm_run_unsafe_code --num_fewshot 5 --tasks mmlu_pro

Пример использования (Quickstart)

1. `transformers`

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig

model_name = "ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Докажи теорему о неподвижной точке"}
]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=1000)

result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=False)
print(result)

2. `vLLM`

Запуск сервера

vllm serve ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16 \
  --dtype "auto" \
  --speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 1, "disable_padded_drafter_batch": false}'

Пример запроса

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Докажи теорему о неподвижной точке"
      }
    ],
    "max_tokens": 400,
    "temperature": 0
  }'

3. `SGLang`