«В России действительно есть ряд прорывных разработок в сфере ИИ — я подобрала те, что заметно продвинули отрасль или решили сложные прикладные задачи. Их можно разделить на несколько направлений.

• GigaChat (Сбер). Мультимодальная модель, созданная специально для русскоязычных пользователей. Она умеет не только вести диалог и генерировать тексты, но и работать с кодом, а в связке с Kandinsky — создавать изображения и даже музыку. В 2024 году вышла обновлённая версия GigaChat MAX. 186
• YandexGPT (Яндекс). Языковая модель, хорошо справляющаяся с задачами на русском языке: от написания статей и деловых писем до анализа данных. На её базе строят медицинских чат-ботов и виртуальных ассистентов. 815
• Алиса AI (Яндекс). Это не просто голосовой помощник, а целое семейство моделей (языковая, визуально-текстовая, графическая), объединённых для решения комплексных задач: она может не только отвечать на вопросы, но и выполнять действия. 6

• «Инновит» (Университет «Иннополис»). В марте 2026 года представили прототип системы, которая умеет одновременно анализировать разные виды медицинских изображений (КТ, МРТ, рентген, УЗИ, маммографию): находить патологии, выделять их на снимке и автоматически формировать текстовое заключение, похожее на врачебное. Модель построена на архитектуре Florence-2, а для повышения точности при обучении использовали специальный математический механизм («функцию потерь»). В планах — интеграция с большими языковыми моделями, чтобы учитывать данные медкарт. 11
• Botkin.AI. Специализируется на автоматической обработке рентгенограмм и КТ лёгких: выявляет скрытые патологии (новообразования, отклонения), которые врач может упустить. Система зарегистрирована как медицинское изделие класса 2б. 15
• Webiomed. Платформа для предиктивной аналитики: анализирует электронные медкарты, прогнозирует риски развития хронических заболеваний и вероятность осложнений. Также зарегистрирована как медицинское изделие. 1315

• Система ИИ-агентов от AIRI, Университета Иннополис и ИТМО. Это прорыв в автоматизации науки: системе ставят задачу, а она сама проводит исследование — анализирует литературу, запускает эксперименты на облачных серверах и формирует научную публикацию в нужном формате. Одна из таких работ прошла международное слепое рецензирование и была принята на конференцию уровня A*. 10

• ИИ-агенты для бизнеса. Появляется всё больше платформ (например, Nurax.ai), где агенты могут планировать действия, выполнять последовательности операций и взаимодействовать с внешними системами для автоматизации сложных бизнес-процессов. 14
• No-code/low-code платформы. Они делают разработку ИИ-решений доступнее: компании могут создавать приложения и автоматизировать процессы без глубокого погружения в программирование. 34
• Применение в госуправлении. Например, GigaChat использовали для обработки обращений граждан на «Прямую линию» с Президентом — это позволило в разы ускорить анализ больших массивов сообщений. 1

Что отличает многие российские разработки? Часто фокус смещён не на создание «универсального» ИИ, а на решение конкретных, часто узкопрофильных задач — в медицине, промышленности, науке или бизнесе. Это позволяет добиваться высокой точности и практической пользы.»

«В России действительно есть заметные открытия и достижения в сфере искусственного интеллекта — от создания собственных моделей до внедрения технологий в реальные отрасли. Я подобрала несколько ярких примеров, чтобы показать масштаб. [```1```](https://roscongress.ru/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/)[```6```](https://career.hh.ru/article/rossijskie-ii-i-nejroseti)[```5```](//iz.ru/1860267/vaceslav-doronin/gonka-intellektov-kak-razvivaetsa-ii-v-rossii)

## Разработка моделей и инструментов
* **GigaChat (Сбер).** Мультимодальная генеративная модель, созданная специально для русскоязычных пользователей. Она умеет вести диалог, генерировать тексты и изображения (в связке с Kandinsky), писать код. В 2024 году вышла обновлённая версия GigaChat MAX. [```1```](https://roscongress.ru/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/)[```6```](https://career.hh.ru/article/rossijskie-ii-i-nejroseti)[```2```](https://spb.plus.rbc.ru/news/67bc967e7a8aa9d2899f72ec)
* **YandexGPT (Яндекс).** Языковая модель, которая хорошо справляется с задачами на русском языке: от генерации статей и деловых писем до анализа данных и создания саммари документов. В 2025 году появилась пятая версия, а затем и YandexGPT 5.1. [```6```](https://career.hh.ru/article/rossijskie-ii-i-nejroseti)[```10```](https://companies.rbc.ru/news/9HVniRPVc6/krupnejshie-v-rossii-kto-bolshe-vseh-zarabatyivaet-na-nejrosetyah/)
* **OmniFusion (AIRI).** Научно-исследовательский институт искусственного интеллекта AIRI выпустил одну из первых в России мультимодальных языковых моделей — OmniFusion 1.1. Она способна поддерживать визуальный диалог: отвечать на вопросы пользователя по картинкам. [```2```](https://spb.plus.rbc.ru/news/67bc967e7a8aa9d2899f72ec)
* **DeepPavlov.** Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, созданный на базе МФТИ и Neural Networks and Deep Learning Lab. Он предоставляет предобученные модели и инструменты для задач обработки естественного языка (NLP): классификации текстов, извлечения информации, построения диалоговых систем. [```6```](https://career.hh.ru/article/rossijskie-ii-i-nejroseti)
* **SymFormer.** Специализированная нейросеть от Сбера для решения математических задач и работы с формулами. [```9```](https://www.sostav.ru/blogs/288561/89252)

## Применение в конкретных сферах
* **Медицина.** В России активно развиваются ИИ-решения для диагностики. Например:
* **Webiomed** (компания «К-Скай») анализирует электронные медкарты и предсказывает онкозаболевания на 1,5 года вперёд с точностью 92–95%. [```14```](https://vc.ru/ai/2670366-iskusstvennyj-intellekt-v-medicine-rossii)
* **Celsus.ai** автоматически выявляет патологии на рентгеновских снимках и КТ, а также помогает врачу заполнять отчёты голосом. [```14```](https://vc.ru/ai/2670366-iskusstvennyj-intellekt-v-medicine-rossii)
* **Botkin.AI** показывает высокую точность (96%) при скрининге рака лёгких по КТ и рентгену, снижает число ложноположительных результатов и ускоряет первичный анализ. [```14```](https://vc.ru/ai/2670366-iskusstvennyj-intellekt-v-medicine-rossii)
* **Retina.AI** специализируется на офтальмологии: анализирует снимки глазного дна и ОКТ для выявления диабетической ретинопатии, макулярных отёков и других патологий с точностью 95–97%. [```14```](https://vc.ru/ai/2670366-iskusstvennyj-intellekt-v-medicine-rossii)
* **Промышленность.** ИИ внедряют для контроля качества (компьютерное зрение выявляет дефекты на металле, в фармацевтике проверяет целостность ампул), предиктивного обслуживания оборудования, оптимизации цепочек поставок и создания «цифровых двойников» сложных систем. [```1```](https://roscongress.ru/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/)[```19```](https://sber.pro/publication/vnedrenie-ai-v-promishlennoe-proizvodstvo-ot-prediktivnogo-obsluzhivaniya-do-kontrolya-kachestva/)
* **Сельское хозяйство.** Компания Cognitive Pilot (совместное предприятие Сбера и Cognitive Technologies) разработала первый в России полностью автономный мини-трактор с ИИ. Он способен круглосуточно выполнять сельхозработы: от сева и культивации до анализа состояния растений и почвы, избегая препятствий. Также существует система автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot. [```24```](https://cognitivepilot.com/about-company/)[```27```](https://tass.ru/ekonomika/20943493)
* **Транспорт.** Стартап Navio создал фотореалистичный симулятор NavioSim для обучения нейросетевых моделей автономных машин. Это позволяет отрабатывать сложные сценарии (экстренное торможение, взаимодействие со спецтранспортом) в виртуальной среде перед реальными тестами. [```26```](https://auto.ru/mag/article/ii-simulyator-kak-v-rossii-obuchayut-bespilotni/)
* **Государственное управление.** В 2024 году большую языковую модель GigaChat впервые использовали для обработки обращений граждан на «Прямую линию» с Президентом — это позволило в короткие сроки проанализировать большой объём сообщений. [```1```](https://roscongress.ru/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/)
* **Речевой ИИ.** В 2025 году Яндекс представил технологию, которая распознаёт голос даже в условиях сильного шума (например, при звуке воды, пылесоса или музыки). [```3```](https://neiro.unisender.com/razvitie-ii-v-rossii/)

## Системные и инфраструктурные достижения
* В рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» (2021–2024) создали 12 исследовательских центров (например, в Университете Иннополис, НИУ ВШЭ), опубликовали более 590 статей российских специалистов, обучили компетенциям в сфере ИИ более 100 тысяч школьников и помогли 15 тысячам студентов получить профильное образование. [```3```](https://neiro.unisender.com/razvitie-ii-v-rossii/)
* Сформирован Альянс в сфере искусственного интеллекта, объединивший более 800 российских компаний. [```1```](https://roscongress.ru/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/)
* Развивается сегмент AIaaS (Artificial Intelligence as a Service): провайдеры предлагают доступ к инструментам и моделям через облачные платформы, что упрощает внедрение ИИ в бизнес. [```12```](https://www.computerra.ru/349776/rossijskij-rynok-aiaas-2026-podborka-osnovnyh-igrokov/)

МОСКВА, 20 июля. /ТАСС/. Российские исследователи создали нейросеть, которая способна анализировать трехмерные модели молекул и определять химические формулы представленных на них веществ. Эта разработка позволит связать друг с другом программы физического 3D-моделирования и системы ИИ, прогнозирующие свойства веществ, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
»Классические программы определяют связи, просто измеряя расстояния между атомами и сравнивая их с табличными значениями. Из-за этого малейшая погрешность замеров приводит к ошибкам. Новый алгоритм анализирует геометрию нужной молекулы целиком и строит граф связей атомов прямо по трехмерным координатам. Благодаря новому подходу к решению этой задачи точность алгоритма достигла 99,53%, снизив частоту ошибок в 20 раз", — говорится в сообщении.
Как отмечается в сообщении, данная система была разработана группой исследователей из AIRI, НИУ ВШЭ, Московского центра перспективных исследований МГУ имени Ломоносова, ТГУ и УрФУ для решения одной из самых важных задач на стыке химии и искусственного интеллекта. Она связана с тем, что существующие подходы для моделирования и прогнозирования свойств химических соединений используют в своей работе очень разные форматы входных данных.
Первые алгоритмы работают с трехмерными моделями, состоящими из наборов атомов, расположенных на определенных расстояниях друг от друга, тогда как большинство существующих методов предугадывания свойств соединений опираются на структурные формулы или молекулярные графы, где важно не точное расположение атомов в пространстве, а то, какие из атомов соединены и какими химическими связями.
Российские исследователи сделали большой шаг к объединению этих систем, разработав ИИ-алгоритм, который способен «переводить» трехмерные модели молекул в химические формулы. Для этого система анализирует расположение атомов и распознает пять возможных вариантов их взаимодействий, в том числе отсутствие связи, одинарную, двойную, тройную и ароматическую связь, подобную тем, которые есть в ароматических углеводородах.
Благодаря тому, что нейросеть анализирует всю молекулу целиком, в ее работе возникает относительно мало ошибок и «фантомных» связей между атомами по сравнению с уже существующими решениями. В частности, разработка российских ученых способна корректно моделировать соединения с большим числом встроенных в них молекул воды, а также решать другие трудные задачи. Это в несколько десятков раз снизило частоту появления ошибок, что позволит значительным образом улучшить работу систем моделирования и прогнозирования свойств молекул.

2025 году DeepSeek сохранил формальное лидерство с 13,3 миллиона загрузок, но во втором полугодии Алиса AI стала главным двигателем роста в индустрии. Благодаря значительному увеличению числа установок в четвёртом квартале, российская нейросеть опередила DeepSeek по темпам прироста аудитории и фактически перехватила лидерство.

Анализ показывает, что динамика двух ведущих игроков на рынке кардинально различается:

DeepSeek: несмотря на высокие общие показатели за год, интерес к приложению снижается. Количество загрузок уменьшилось на 9,8% по сравнению с предыдущим годом, а в четвёртом квартале падение составило 56,8%.
Алиса AI: за год сервис был скачан 10,7 миллиона раз. Годовой прирост составил 11,7%, а в четвёртом квартале количество установок увеличилось в 3,6 раза.
Время взаимодействия (Time Spent): наибольший рост показала Алиса AI — время, проведённое пользователями с сервисом, увеличилось на 156,7%. DeepSeek также показал рост, но более скромный — на 120%.