--- title: "YandexGPT (Sprachmodell)" source: "https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "YandexGPT_(Sprachmodell)" language: "de" categories: - "Category:German" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 8510 wiki_created_at: 2026-09-07T01:18:27Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:18:27Z downloaded_at: 2026-09-07T23:25:46Z --- # YandexGPT (Sprachmodell) **YandexGPT (Yet another GPT)** — eine Familie von großen Sprachmodellen, die von Yandex entwickelt und erstmals im Mai 2023 vorgestellt wurde.^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-rbc-may17-1)} Die YandexGPT-Modelle werden im integrierten Assistenten Alisa, in der Yandex-Suche und anderen Diensten eingesetzt und sind auch über die öffentliche API der Yandex Cloud-Plattform verfügbar.^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-cloud-api-2)} **YaLM‑100B** (2022) war ein früheres Forschungsmodell mit 100 Milliarden Parametern und Open Source. Es diente als „Proof of Concept“, aber YandexGPT wurde separat für die kommerzielle Anwendung entwickelt.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-github-yalm-3)} ## Veröffentlichungsgeschichte | Datum | Version | Wichtige Merkmale | |----------------|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Juni 2022 | YaLM‑100B | 100 Mrd. Parameter, 1,7 TB Daten; Apache 2.0.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-github-yalm-3)} | | 17\. Mai 2023 | YandexGPT 1.0 | Integration in „Alisa“.^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-rbc-may17-1)} | | 7\. Sep. 2023 | YandexGPT 2 | +67 % Qualitätssteigerung laut internen Tests.^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-rbc-sep8-4)} | | 28\. März 2024 | YandexGPT 3 Pro / Lite | Neue API-Produktlinie für Unternehmenskunden.^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-rbc-mar28-5)} | | 24\. Okt. 2024 | YandexGPT 4 Pro / Lite | Kontextfenster von 32.000 Tokens; verdecktes Schlussfolgern (Chain-of-Thought).^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-habr-gpt4-6)} | | 25\. Feb. 2025 | YandexGPT 5 Pro | Parität mit GPT-4o bei 64 % der Aufgaben.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-adindex-5pro-7)} | | 31\. März 2025 | YandexGPT 5 Lite Instruct | 8-Milliarden-Parameter-Modell als Open Source verfügbar; Llama-Format.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-hf-5lite-8)} | Hauptversionen ## Architektur und Training - Grundarchitektur: Transformer, optimiert für die russische Sprache. - YandexGPT 5 Lite: Llama-kompatibel; Pre-Training mit ≈ 15 Billionen Tokens, anschließendes Fine-Tuning mit ≈ 320 Milliarden Tokens.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-hf-5lite-8)} ### Kontext und Limits - Architektonisches Kontextlimit: 32.000 Tokens (Versionen 4/5).^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-habr-gpt4-6)} - Die öffentliche API beschränkt eine einzelne Anfrage (Prompt + Completion) auf 7.400 Tokens.^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-langchain-7400-9)} - Maximale Länge der \*\*Antwort\*\*: 2.000 Tokens gemäß dem Abschnitt „Quotas and limits“.^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-cloud-limits-10)} ## Aktuelle Modelle (Juni 2025) | Modell | Parameter | Kontext | Lizenz | Anmerkungen | |------------------|-----------|---------|-------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | YandexGPT 5 Pro | k\. A. | 32.000 | proprietär | Zugriff über API und „Alisa Pro“.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-adindex-5pro-7)} | | YandexGPT 5 Lite | 8 Mrd. | 32.000 | Yandex GPT‑Lite License | Open Source; Llama-kompatibel.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-hf-5lite-8)} | | YaLM‑100B | 100 Mrd. | 2.048 | Apache 2.0 | Ursprüngliches Projekt.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-github-yalm-3)} | ## Benchmarks - Interne Tests: 5 Pro erreichte Parität mit GPT-4o bei 64 % der Aufgaben; eine Leistungssteigerung von 67 % gegenüber 4 Pro.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-adindex-5pro-7)} - ru-LLM Arena: YandexGPT hält die Führungsposition nach Elo-Rating unter den russischsprachigen Modellen.^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-llmarena-11)} ## Fine-Tuning Für 5 Lite wird die LoRA-Methode offiziell unterstützt; ein Anwendungsbeispiel ist in der Model Card veröffentlicht.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-hf-5lite-8)} ## API-Modi - Synchron: für schnelle Antworten (Lite). - Asynchron: für ressourcenintensive Aufgaben (Pro).^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-cloud-api-2)} ## Multimodalität Die YandexGPT-Familie bleibt textbasiert; multimodale Dienste („Neuro“, „YandexArt“, „Yandex Vision“) werden separat entwickelt.^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_note-habr-gpt4-6)} ## Weblinks - YandexGPT in Yandex Cloud – Dienstseite - Gewichte für YandexGPT-5 Lite auf Hugging Face - YaLM-100B-Repository auf GitHub ## Literatur - Matkin, N. et al. (2024). *Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies*. arXiv:2407.19816. - Tsanda, A.; Bruches, E. (2024). *Russian-Language Multimodal Dataset for Automatic Summarization of Scientific Papers*. arXiv:2405.07886. - Goloburda, M. et al. (2025). *Qorǵau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts*. arXiv:2502.13640. - Togmanov, M. et al. (2025). *KazMMLU: Evaluating Language Models on Kazakh, Russian, and Regional Knowledge of Kazakhstan*. arXiv:2502.12829. - Noels, S. et al. (2025). *What Large Language Models Do Not Talk About: An Empirical Study of Moderation and Censorship Practices*. arXiv:2504.03803. ## Einzelnachweise 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-rbc-may17_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-rbc-may17_1-1)} «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». *РБК*. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-cloud-api_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-cloud-api_2-1)} «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». *Yandex Cloud Docs*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-github-yalm_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-github-yalm_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-github-yalm_3-2)} «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». *GitHub*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-rbc-sep8_4-0) «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». *РБК*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-rbc-mar28_5-0) «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». *РБК*. [5] 6. ↑ ^{[6.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-habr-gpt4_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-habr-gpt4_6-1)} ^{[6.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-habr-gpt4_6-2)} «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». *Habr*. [6] 7. ↑ ^{[7.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-adindex-5pro_7-0)} ^{[7.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-adindex-5pro_7-1)} ^{[7.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-adindex-5pro_7-2)} «“Яндекс” внедрил YandexGPT 5 Pro в чат с “Алисой Про”». *AdIndex*. [7] 8. ↑ ^{[8.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-hf-5lite_8-0)} ^{[8.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-hf-5lite_8-1)} ^{[8.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-hf-5lite_8-2)} ^{[8.3](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-hf-5lite_8-3)} «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». *Hugging Face*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-langchain-7400_9-0) «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». *LangChain Docs*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-cloud-limits_10-0) «Yandex Cloud service quotas and limits → Foundation Models». *Yandex Cloud Docs*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(Sprachmodell)#cite_ref-llmarena_11-0) «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». *GitHub*. [11]