--- title: "YandexGPT (language model) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "YandexGPT_(language_model)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 8518 wiki_created_at: 2026-09-07T01:18:33Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:18:33Z downloaded_at: 2026-09-07T23:25:49Z --- # YandexGPT (language model) (HU) **YandexGPT (Yet another GPT)** — a Yandex által fejlesztett és 2023 májusában először bemutatott nagy nyelvi modellek (LLM) családja.^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-rbc-may17-1)} A YandexGPT hálózatokat az Alisa beépített asszisztensben, a Keresőben és más szolgáltatásokban használják, emellett elérhetők a Yandex Cloud platform nyilvános API-ján keresztül is.^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-cloud-api-2)} **YaLM‑100B** (2022) — az előző, 100 milliárd paraméteres, nyílt forráskódú kutatási modell; „proof of concept"-ként szolgált, de a YandexGPT-t ettől függetlenül, kereskedelmi felhasználásra fejlesztették ki.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-github-yalm-3)} ## Kiadások története | Dátum | Kiadás | Főbb jellemzők | |------------------|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 2022\. jún. | YaLM‑100B | 100 B paraméter, 1,7 TB adat; Apache 2.0.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-github-yalm-3)} | | 2023\. máj. 17. | YandexGPT 1.0 | Integráció az „Alisa" asszisztensbe.^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-rbc-may17-1)} | | 2023\. szept. 7. | YandexGPT 2 | +67%-os minőségjavulás belső tesztek alapján.^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-rbc-sep8-4)} | | 2024\. márc. 28. | YandexGPT 3 Pro / Lite | Új vállalati API-termékcsalád.^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-rbc-mar28-5)} | | 2024\. okt. 24. | YandexGPT 4 Pro / Lite | 32 000 tokenes kontextus; rejtett láncolt gondolkodás (chain‑of‑thought).^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-habr-gpt4-6)} | | 2025\. febr. 25. | YandexGPT 5 Pro | Paritás a GPT‑4o-val a feladatok 64%-ában.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-adindex-5pro-7)} | | 2025\. márc. 31. | YandexGPT 5 Lite Instruct | 8 milliárdos paraméterű modell nyílt elérhetőséggel; Llama formátum.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-hf-5lite-8)} | Főbb verziók ## Architektúra és tanítás - Alaparchitektúra: az orosz nyelvre optimalizált transformer. - YandexGPT 5 Lite: Llama-kompatibilis; pre-training ≈ 15 billió token, ezt követő fine-tuning ≈ 320 milliárd.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-hf-5lite-8)} ### Kontextus és korlátok - Az architektúra kontextushatára — 32 000 token (4/5-ös verziók).^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-habr-gpt4-6)} - A nyilvános API egyetlen kérést (prompt + completion) 7 400 tokenre korlátoz.^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-langchain-7400-9)} - A \*\*válasz\*\* maximális mérete — 2 000 token a „Quotas and limits" szakasz szerint.^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-cloud-limits-10)} ## Jelenlegi modellek (2025. június) | Modell | Paraméterek | Kontextus | Licenc | Megjegyzések | |------------------|--------------|-----------|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | YandexGPT 5 Pro | n/a | 32 000 | zárt (proprietális) | Elérhető API-n és „Alisa Pro"-n keresztül.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-adindex-5pro-7)} | | YandexGPT 5 Lite | 8 milliárd | 32 000 | Yandex GPT‑Lite License | Nyílt; Llama-kompatibilis.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-hf-5lite-8)} | | YaLM‑100B | 100 milliárd | 2 048 | Apache 2.0 | Az eredeti projekt.^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-github-yalm-3)} | ## Benchmark - Teljesítménymérés - Belső tesztek: az 5 Pro a feladatok 64%-ában paritást ért el a GPT‑4o-val; a 4 Pro fölötti javulás — 67%.^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-adindex-5pro-7)} - ru‑LLM Arena: a YandexGPT az ELO-rangsor élén áll az orosz nyelvű modellek között.^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-llmarena-11)} ## Fine‑tuning Az 5 Lite esetén hivatalosan támogatott a LoRA módszer; egy futtatási példa megtalálható a model card oldalán.^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-hf-5lite-8)} ## API‑módok - Szinkron — gyors válaszok (Lite). - Aszinkron — erőforrás-igényes feladatok (Pro).^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-cloud-api-2)} ## Multimodalitás A YandexGPT-család szöveges modell marad; a multimodális szolgáltatások („Neuro", „YandexArt", „Yandex Vision") külön fejlődnek.^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_note-habr-gpt4-6)} ## Hivatkozások - YandexGPT a Yandex Cloud-ban — szolgáltatási oldal - YandexGPT‑5 Lite súlyok a Hugging Face-en - YaLM‑100B adattár a GitHub-on ## Irodalom - 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. ## Jegyzetek 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-rbc-may17_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-rbc-may17_1-1)} «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». *РБК*. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-cloud-api_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-cloud-api_2-1)} «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». *Yandex Cloud Docs*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-github-yalm_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-github-yalm_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-github-yalm_3-2)} «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». *GitHub*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-rbc-sep8_4-0) «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». *РБК*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-rbc-mar28_5-0) «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». *РБК*. [5] 6. ↑ ^{[6.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-habr-gpt4_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-habr-gpt4_6-1)} ^{[6.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-habr-gpt4_6-2)} «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». *Habr*. [6] 7. ↑ ^{[7.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-adindex-5pro_7-0)} ^{[7.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-adindex-5pro_7-1)} ^{[7.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#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_(language_model)_(HU)#cite_ref-hf-5lite_8-0)} ^{[8.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-hf-5lite_8-1)} ^{[8.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-hf-5lite_8-2)} ^{[8.3](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-hf-5lite_8-3)} «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». *Hugging Face*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#cite_ref-langchain-7400_9-0) «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». *LangChain Docs*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(HU)#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_(language_model)_(HU)#cite_ref-llmarena_11-0) «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». *GitHub*. [11]