Несколько дней назад китайская компания Ant Group выпустила ИИ-ассистента LingGuang, с помощью которого можно быстро создавать мини-приложения. Всего четыре дня потребовалось этому приложению, чтобы преодолеть отметку в 1 млн скачиваний.

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Источник изображений: scmp.com

LingGuang оказался настолько популярным, что в какие-то моменты Ant Group даже приходилось ограничивать его доступность для снижения нагрузки на инфраструктуру. Напомним, ИИ-ассистент компании позволяет генерировать мини-приложения на основе текстовых запросов пользователей.

По состоянию на субботу LingGuang занимал первое место в рейтинге китайского App Store в категории «Бесплатные утилиты» и седьмое место в общем рейтинге бесплатных приложений. «Этот рубеж означает, что LingGuang является ключевым игроком, за которым стоит следить в быстро развивающейся глобальной гонке ИИ», — прокомментировали успех ИИ-ассистента в компании.

Напомним, так называемый вайб-кодинг позволяет пользователям без особых знаний в области программирования создавать приложения на основе текстовых запросов к ИИ-ассистенту. Это направление стало одним из самых популярных применений генеративных нейросетей в потребительском сегменте. Так доход американского лидера в сфере вайб-кодинга Replit в июне превысил $100 млн, тогда как в конце 2024 года этот показатель был равен всего $10 млн.

В то время как Replit и другие инструменты для вайб-кодинга используют нейросети для генерации программного кода, LingGuang создаёт приложения, предоставляя каждому пользователю «собственного персонального ИИ-разработчика». После первоначальной генерации пользователь может продолжить взаимодействие с ИИ-ассистентом для внесения корректировок и настройки получившегося приложения по своему усмотрению.

По данным Ant Group, в настоящее время пользователи в среднем проводят шесть этапов редактирования приложения за сеанс, что выше первоначальных ожиданий разработчиков. «Это первое в отрасли мобильное приложение, которое позволяет пользователям легко генерировать и настраивать приложения», — заявил технический директор LingGuang и бывший инженер Google Цай Вэй (Cai Wei).

LingGuang также предоставляет пользователям возможность традиционного взаимодействия, подобно тому как это происходит с другими ИИ-ботами. Взаимодействовать с алгоритмом можно на разных языках. Отмечается, что в нынешнем году Ant Group удвоила инвестиции в сферу ИИ, а также организовала исследовательское подразделение AGI Lab для ускорения процесса разработки передовых ИИ-моделей.

Подразделение Alibaba Group (Ant Group), которое занимается финансовыми технологиями, на этой неделе запустило ИИ-ассистента, позволяющего за считанные секунды разрабатывать мини-приложения по заданию, формулируемому в естественной языковой форме. LingGuang считается мультимодальным ИИ-ассистентом, позволяющим создавать полезные приложения без навыков программирования всего за 30 секунд.

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Источник изображения: Ant Group

В качестве примера подобных приложений приводятся утилита для отслеживания потребляемых с пищей калорий, игра в стиле Pac-Man и программа для заучивания китайских иероглифов. Можно использовать ИИ-ассистента для планирования путешествий, управления личными финансами и поиска нужных товаров. Ассистент также способен создавать простейшие трёхмерные модели, аудиоклипы, строить графики, создавать анимацию и интерактивные карты в минималистичном стиле. Профильное приложение доступно для скачивания под iOS и Android.

ИИ-ассистент LingGuang также позволяет создавать цифровые учебные пособия, создавая понятные анимированные иллюстрации, поясняющие сложные физические или экономические процессы. Выход LingGuang последовал за выпуском приложения Qwen, которое позволяло пользоваться экосистемой Alibaba с привлечением инструментов искусственного интеллекта.

Подобные агенты позволяют автоматизировать работу с приложениями и сервисами от лица пользователя. В июне Alibaba представила ИИ-ассистента для работы с рекомендациями в сфере здравоохранения, который предлагал около сотни различных услуг в этой сфере. Компания собирается и в дальнейшем уделять особое внимание внедрению ИИ в здравоохранении. К октябрю профильное приложение AQ уже обслуживало более 140 млн пользователей, связывая их с более чем 5000 медицинскими учреждениями и около 300 000 специалистами медицинского профиля.

Ant Group представила новый метод обучения ИИ-моделей, позволяющий использовать китайские полупроводники, включая чипы Huawei и Alibaba. Компания применила архитектуру Mixture of Experts и уже достигла результатов, сопоставимых с использованием графических процессоров (GPU) Nvidia H800, что укрепляет позиции Китая на фоне ограничений, введённых США.

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Источник изображений: Ant Group CO

Это достижение знаменует собой важный этап в технологическом противостоянии между китайскими и американскими компаниями, которое резко обострилось после того, как DeepSeek доказала возможность создания современных больших языковых моделей (LLM) без миллиардных вливаний, аналогичных тем, которые делают OpenAI и Google. Хотя Ant Group по-прежнему использует решения Nvidia в ряде проектов, в новых разработках компания отдаёт предпочтение альтернативным поставщикам, включая AMD, а также местным китайским производителям полупроводников, особенно в условиях нарастающего давления со стороны экспортных ограничений США. Это позволяет китайским компаниям сохранять темп технологического прогресса и снижать зависимость от иностранных поставщиков, прежде всего от Nvidia.

Согласно опубликованной в марте научной статье, Ant Group утверждает, что её ИИ-модели в отдельных тестах превзошли разработки компании Meta✴✴. Однако эти заявления пока не получили независимого подтверждения. При этом важно отметить, что модель H800, хотя и не относится к передовому классу ускорителей Nvidia, остаётся мощным инструментом, способным справляться с ресурсоёмкими задачами обучения ИИ. Благодаря собственной оптимизированной стратегии Ant Group удалось сократить расходы на обучение ИИ-модели объёмом в 1 трлн токенов с 6,35 млн юаней ($880 000) до 5,1 млн юаней ($707 000). В данном контексте токены — это минимальные единицы текста, на которых обучаются LLM, чтобы впоследствии генерировать осмысленные ответы на запросы пользователей.

В компании заявили о намерении внедрить свои новые языковые модели — Ling-Plus и Ling-Lite — в решения, ориентированные на промышленное применение, включая здравоохранение и финансовую сферу. Ant Group уже приобрела китайскую платформу Haodf.com, специализирующуюся на медицинских онлайн-сервисах, чтобы расширить возможности своей ИИ-инфраструктуры в области здравоохранения. Кроме того, компания развивает мобильное приложение Zhixiaobao, позиционируемое как ИИ-ассистент для повседневной жизни, а также Maxiaocai — сервис на основе ИИ, предоставляющий финансовые рекомендации.

В опубликованной научной работе подчёркивается, что модель Ling-Lite показала лучшие результаты в одном из ключевых англоязычных тестов по сравнению с одной из версий Llama компании Meta✴✴. При этом обе модели — Ling-Lite и Ling-Plus — превзошли аналоги DeepSeek в бенчмарках на китайском языке. Ling-Lite содержит 16,8 млрд параметров — это настраиваемые элементы модели, определяющие её поведение при генерации текста. Модель Ling-Plus насчитывает 290 млрд параметров и по масштабности относится к категории больших языковых систем. Обе модели были представлены сообществу разработчиков в виде решений с открытым исходным кодом. По оценке MIT Technology Review, GPT-4.5 компании OpenAI содержит около 1,8 трлн параметров, а DeepSeek-R1 — 671 млрд.

Архитектура Mixture of Experts, использованная в Ling-моделях, предполагает активацию отдельных подсетей внутри модели в зависимости от типа задачи, тем самым обеспечивая оптимальное распределение вычислительных ресурсов. Эта система напоминает команду специалистов, в которой каждый элемент ИИ-модели отвечает за строго определённую, узкоспециализированную функцию. Однако в процессе обучения возникли сложности: как сообщается в научной статье, даже незначительные изменения в аппаратной конфигурации или в структуре модели приводили к резкому росту числа ошибок. Такая нестабильность делает процесс обучения чувствительным к параметрам окружения и требует дополнительной адаптации на каждом этапе.