МТС вложила 1 млрд рублей в развитие своих языковых моделей

Подразделение МТС MWS AI (ранее MTS AI) потратила ^[1] 1 млрд рублей в 2024 году на дообучение больших языковых моделей (LLM). Об этом сообщил генеральный директор MWS AI Денис Филиппов на форуме ЦИПР-2025. Деньги направили на адаптацию моделей под бизнес-задачи и запуск в промышленную эксплуатацию.

MWS AI работает с открытыми LLM. В 2024 году компания выпустила первое поколение моделей Cotype на базе французской модели Mistral. В 2025 году появилось второе поколение — Cotype Pro 2 на основе Qwen 2.5 от Alibaba Cloud. У МТС также есть модели Kodify — помощник по написанию кода.

МТС не обучала модели с нуля. Она взяла открытые решения и доработала их под свои нужды. Это дешевле, чем создавать модели с нуля. По словам экспертов, на это ушла бы сумма от 10 млрд рублей. Основная часть затрат МТС пришлась на покупку оборудования. По оценкам, это до 70% всех расходов.

Как уточняют специалисты, минимальные затраты на дообучение open‑source модели составляют 500–600 млн рублей. Это аренда вычислительных мощностей, зарплаты команде из 30–50 человек и другие расходы. При более глубокой адаптации сумма может вырасти. Поэтому затраты МТС в 1 млрд рублей. аналитики считают реалистичными.

Для сравнения: на обучение ^[2] GPT-4 было потрачено $10–15 млрд. Стоимость модели Gemini от Google оценивается в $50–200 млн. Китайская DeepSeek утверждает, что обучила свою модель за $6 млн, но в такие цифры специалисты сомневаются.

Российский рынок ИИ по объему меньше западного. В 2024 году он составил около 35 млрд рублей, тогда как мировой — $6,4 млрд. Общие инвестиции в ИИ в мире достигли $110 млрд. За последние 10 лет в российский ИИ вложено не менее 650 млрд рублей, а в 2024 году — более 780 млрд рублей.

На фоне этих цифр вклад МТС выглядит значимым. Это крупнейший открытый проект по разработке LLM в России за 2024 год. Эксперты считают, что модель поможет МТС снизить зависимость от иностранных решений, автоматизировать бизнес и повысить качество услуг.