---
title: "YandexGPT (language model) (KO)"
source: "https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "YandexGPT_(language_model)_(KO)"
language: "ko"
categories:
  - "Category:Korean"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8521
wiki_created_at: 2026-09-07T01:18:35Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:18:35Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:25:50Z
---

# YandexGPT (language model) (KO)

**YandexGPT (Yet another GPT)** — Yandex가 개발하여 2023년 5월에 처음 공개한 대형 언어 모델(LLM) 패밀리입니다.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-rbc-may17-1)</sup> YandexGPT 네트워크는 내장 어시스턴트 Алиса(알리사), 검색 및 기타 서비스에 사용되며, Yandex Cloud 플랫폼의 공개 API를 통해서도 이용할 수 있습니다.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-cloud-api-2)</sup>

**YaLM‑100B** (2022) — 1,000억 개의 파라미터를 갖춘 오픈 소스 선행 연구 모델로, "개념 증명"의 역할을 했습니다. 그러나 YandexGPT는 상업적 활용을 위해 별도로 개발되었습니다.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-github-yalm-3)</sup>

## 릴리스 역사

| 날짜             | 릴리스                    | 주요 특징                                                                                                                                                        |
|------------------|---------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 2022년 6월       | YaLM‑100B                 | 파라미터 1,000억 개, 데이터 1.7 TB; Apache 2.0.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-github-yalm-3)</sup>     |
| 2023년 5월 17일  | YandexGPT 1.0             | 알리사(Алиса)에 통합.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-rbc-may17-1)</sup>                                 |
| 2023년 9월 7일   | YandexGPT 2               | 내부 테스트 기준 품질 +67%.<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-rbc-sep8-4)</sup>                            |
| 2024년 3월 28일  | YandexGPT 3 Pro / Lite    | 새로운 기업용 API 라인업.<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-rbc-mar28-5)</sup>                             |
| 2024년 10월 24일 | YandexGPT 4 Pro / Lite    | 컨텍스트 32,000 token; 숨겨진 추론(chain‑of‑thought).<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-habr-gpt4-6)</sup> |
| 2025년 2월 25일  | YandexGPT 5 Pro           | 64%의 과제에서 GPT‑4o와 동등한 성능.<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-adindex-5pro-7)</sup>               |
| 2025년 3월 31일  | YandexGPT 5 Lite Instruct | 80억 파라미터 모델 공개 공개; Llama 형식.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-hf-5lite-8)</sup>              |

주요 버전

## 아키텍처 및 학습

- 기본 아키텍처: 러시아어에 최적화된 transformer.
- YandexGPT 5 Lite: Llama 호환; pre-training ≈ 15조 token, 이후 fine-tuning ≈ 3,200억 token.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-hf-5lite-8)</sup>

### 컨텍스트 및 제한 사항

- 아키텍처상 컨텍스트 한도 — 32,000 token (버전 4/5).<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-habr-gpt4-6)</sup>
- 공개 API는 단일 요청(prompt + completion)을 7,400 token으로 제한합니다.<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-langchain-7400-9)</sup>
- **응답** 최대 크기 — "Quotas and limits" 섹션에 따라 2,000 token.<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-cloud-limits-10)</sup>

## 현재 모델 (2025년 6월)

| 모델             | 파라미터 | 컨텍스트 | 라이선스                | 비고                                                                                                                                              |
|------------------|----------|----------|-------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| YandexGPT 5 Pro  | 미공개   | 32,000   | 독점                    | API 및 알리사 Pro를 통해 접근 가능.<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-adindex-5pro-7)</sup> |
| YandexGPT 5 Lite | 80억     | 32,000   | Yandex GPT‑Lite License | 공개; Llama 호환.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-hf-5lite-8)</sup>                       |
| YaLM‑100B        | 1,000억  | 2,048    | Apache 2.0              | 원본 프로젝트.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-github-yalm-3)</sup>                       |

## Benchmark

- 내부 테스트: 5 Pro는 64%의 과제에서 GPT‑4o와 동등한 성능을 달성했으며, 4 Pro 대비 67% 초과.<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-adindex-5pro-7)</sup>
- ru‑LLM Arena: YandexGPT는 러시아어 모델 중 ELO 레이팅 1위를 유지하고 있습니다.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-llmarena-11)</sup>

## Fine‑tuning

5 Lite에 대해 LoRA 방법이 공식 지원되며, 실행 예시는 model card에 게시되어 있습니다.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-hf-5lite-8)</sup>

## API 모드

- 동기식 — 빠른 응답 (Lite).
- 비동기식 — 리소스 집약적 작업 (Pro).<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-cloud-api-2)</sup>

## 멀티모달리티

YandexGPT 패밀리는 텍스트 전용으로 유지됩니다. 멀티모달 서비스("Neuro", "YandexArt", "Yandex Vision")는 별도로 개발되고 있습니다.<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_note-habr-gpt4-6)</sup>

## 외부 링크

- Yandex Cloud의 YandexGPT — 서비스 페이지
- Hugging Face의 YandexGPT‑5 Lite 가중치
- GitHub의 YaLM‑100B 저장소

## 참고 문헌

- 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.

## 각주

1.  <span id="cite_note-rbc-may17-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-rbc-may17_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-rbc-may17_1-1)</sup> «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». *РБК*. <a href="https://www.rbc.ru/technology_and_media/17/05/2023/6464aa4e9a79473a1f0464c1" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-cloud-api-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-cloud-api_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-cloud-api_2-1)</sup> «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». *Yandex Cloud Docs*. <a href="https://cloud.yandex.com/en/docs/yandexgpt/quickstart" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-github-yalm-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-github-yalm_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-github-yalm_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-github-yalm_3-2)</sup> «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». *GitHub*. <a href="https://github.com/yandex/YaLM-100B" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-rbc-sep8-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-rbc-sep8_4-0) «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». *РБК*. <a href="https://www.rbc.ru/technology_and_media/08/09/2023/64f9ff099a79472ad0e24715" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-rbc-mar28-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-rbc-mar28_5-0) «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». *РБК*. <a href="https://www.rbc.ru/rbcfreenews/660563e29a794766b508c1f9" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-habr-gpt4-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-habr-gpt4_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-habr-gpt4_6-1)</sup> <sup>[6.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-habr-gpt4_6-2)</sup> «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/852968/" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-adindex-5pro-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-adindex-5pro_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-adindex-5pro_7-1)</sup> <sup>[7.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-adindex-5pro_7-2)</sup> «“Яндекс” внедрил YandexGPT 5 Pro в чат с “Алисой Про”». *AdIndex*. <a href="https://adindex.ru/news/digital/2025/02/25/331154.phtml" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-hf-5lite-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-hf-5lite_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-hf-5lite_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-hf-5lite_8-2)</sup> <sup>[8.3](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-hf-5lite_8-3)</sup> «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». *Hugging Face*. <a href="https://huggingface.co/yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-langchain-7400-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-langchain-7400_9-0) «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». *LangChain Docs*. <a href="https://python.langchain.com/api_reference/community/chat_models/langchain_community.chat_models.yandex.ChatYandexGPT.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-cloud-limits-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-cloud-limits_10-0) «Yandex Cloud service quotas and limits → Foundation Models». *Yandex Cloud Docs*. <a href="https://cloud.yandex.com/en/docs/overview/concepts/quotas-limits" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-llmarena-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/YandexGPT_(language_model)_(KO)#cite_ref-llmarena_11-0) «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». *GitHub*. <a href="https://github.com/llmarena/llmarena" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>