A-vibe

русскоязычная

A-vibe — это русскоязычная большая языковая модель от Авито, созданная на базе открытой Qwen3-8B-Base. Её главная особенность — уникальный подход к адаптации под русский язык: разработчики не просто дообучали модель, а полностью заменили токенизатор, объединив английские токены от оригинальной Qwen3 с русскими токенами из специально обученного токенизатора. Такой гибридный подход позволил достичь высокой плотности токенизации для русского текста (в среднем на 22% меньше токенов на один и тот же текст), что значительно ускорило обработку и сократило размер модели до 7.9 миллиардов параметров, модель обрабатывает русскоязычные запросы на 15-25% быстрее базовой версии

Технически обучение A-vibe включало несколько ключевых этапов: сначала адаптация токенизатора на 150 миллиардах токенов (31% русского и 31% английского языков), затем инструктивное обучение (SFT) на 800+ тысячах примеров, включая синтетические диалоги с function calling. Далее последовали этапы GRPO для улучшения математических способностей и работы с функциями, а также DPO для повышения безопасности и качества диалогов. Особое внимание уделялось частичной заморозке эмбеддингов при адаптации токенизатора — инновационный подход с хуками для градиентов позволил сохранить качество представлений для английских токенов.

A-vibe демонстрирует выдающиеся результаты на русскоязычных бенчмарках: она обгоняет базовую Qwen3-8B на math_500_ru (68.6% против 54.6%). На бенчмарке BFCL V3 для function calling модель достигает 58.63%, что подтверждает её возможности в вызове функций. Что особенно впечатляет, A-vibe в рейтинге RU_ARENA превосходит не только Qwen3-8B, но и другие русскоязычные модели гораздо большего размера.

Сценарии использования A-Vibe логично вытекают из её архитектуры и сильных сторон. Она идеально подходит для создания интеллектуальных русскоязычных чат-ботов и ассистентов, анализа и суммаризации текстов (включая пользовательские обращения и документы), генерации и объяснения кода, а также для решения логических и вычислительных задач в образовательных, аналитических и сервисных продуктах.


Дата анонса: 20.10.2025
Параметров: 8B
Контекст: 33K
Слоев: 36
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: AvitoTech
Версия Transformers: 4.52.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с A-vibe. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга A-vibe

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 1,83 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 1,83 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 3,43 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
32 768
tensor
2 61,37 ₽ 2,47 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 3,43 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 2,07 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 3,43 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 5,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 7,67 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 5,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 14,63 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 14,63 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 17,43 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 26,83 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 1,01 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 1,01 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 2,61 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
32 768
tensor
2 61,37 ₽ 1,65 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 2,61 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 1,25 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 2,61 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 4,21 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 6,85 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 4,21 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 13,81 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 13,81 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 16,61 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 26,01 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
32 768
tensor
2 48,14 ₽ 1,78 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 1,78 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
32 768
pipeline
3 74,84 ₽ 1,42 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 4,98 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
32 768
tensor
4 99,74 ₽ 3,07 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 2,33 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 4,98 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
32 768
pipeline
3 127,37 ₽ 0,82 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 4,98 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 2,33 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 2,27 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 4,98 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 11,93 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 11,93 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 14,73 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 24,13 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.