Т-Банк выложил в опенсорс модель, которая ищет данные для ИИ-агентов на одной видеокарте вместо шестнадцати

Группа «Т-Технологии» выложила в открытый доступ T-Search — модель для агентного поиска по корпоративным документам и базам данных. Это первая подобная разработка на русском языке.

Обычные ИИ-агенты ищут информацию классическими поисковыми алгоритмами, а потом отдают результат языковой модели. T-Search работает иначе: это отдельный суб-агент, который сам проводит многошаговое исследование базы знаний и собирает для модели максимально полный и точный контекст.

По расчётам разработчиков, это снижает расходы на обработку одного запроса на 20–100% в зависимости от сценария. Модель можно развернуть локально — это удешевляет пиковые нагрузки без покупки новых видеокарт и заодно закрывает требования регуляторов по защите персональных данных.

T-Search построена на базе Qwen3.6-35B-A3B: в модели 35 млрд параметров, но одновременно работают только 3 млрд. Благодаря этому она умещается на одной видеокарте H100 вместо обычных шестнадцати. На типичной нагрузке модель работает до трёх раз быстрее и до пяти раз дешевле по токенам, чем открытые аналоги сопоставимого качества. На бенчмарках многошагового поиска T-Search обгоняет более крупные открытые модели. Если запускать несколько поисковых суб-агентов параллельно, качество поиска растёт ещё до 15%.

Разработка обошлась «Т-Технологиям» в 70 млн рублей, включая вычисления для обучения и зарплаты команды. Модель уже используется в собственных продуктах компании — агентах клиентского сервиса, RAG-платформе для документов, корпоративных копилотах и поисковых сервисах для бизнес-клиентов. В перспективе она заменит поисковый модуль ИИ-сотрудника поддержки Афанасия Иванова.

T-Search опубликована на Hugging Face по лицензии Apache 2.0 вместе с кодом для интеграции — скачать и адаптировать её может любая компания.

«Открытая публикация T-Search позволит компаниям быстрее внедрять подобные решения и адаптировать их под собственные задачи, а главное — делать внедрение ИИ-агентов и ИИ-сотрудников экономически эффективным за счёт компактной архитектуры, которая позволяет до двух раз сократить требования к вычислительным ресурсам без потери качества многошагового поиска», — сказал Дмитрий Ушанов, директор центра искусственного интеллекта «Т-Банка».

Технология рассчитана на компании с большим потоком внутренних запросов и жёсткими требованиями к безопасности: телеком, маркетплейсы, страховые и медицинские компании, логистику.