Кодик кратко объясняет суть статьи
МТС через дочернюю компанию MWS планирует запустить продукты на основе ИИ для массового рынка в 2026 году. Платформа уже предлагает мощные языковые модели Qwen3-235B, Kimi K2 и GLM-4.6, применимые для анализа документов, программирования и финансов. Обновлён детектор дипфейков, способный с точностью свыше 98% распознавать искусственно созданные аудио- и видеоконтент, включая продукцию Veo 3 и Sora 2.
Читайте в Telegram
|
МТС планирует начать выпуск продуктов на базе искусственного интеллекта для B2C-сегмента в 2026 году. Об этом сообщает Forbes со ссылкой на источники и генерального директора МТС Web Services (MWS) Павла Воронина.
Дочерняя компания MWS обновила платформу больших языковых моделей и детектор дипфейков, которые теперь рассматриваются как сервисы не только для бизнеса, но и для физических лиц. Ожидается, что запуск потребительских продуктов состоится в 2026 году, причём вывод подобных решений на рынок может занять от трёх до шести месяцев.
Уже с 28 ноября на платформе MWS GPT станут доступны мощные китайские языковые модели Qwen3-235B и Kimi K2 с количеством параметров 235 млрд и 1 трлн соответственно. Компании дополнительно получат доступ к GLM-4.6 (357 млрд параметров).
Эти нейросети можно использовать для широкого спектра задач: от анализа документации и подготовки отчётов до генерации программного кода и сложных финансовых расчётов, где критически важна точность.
Особое внимание уделено безопасности контента. Обновлённый детектор дипфейков способен с точностью более 98% распознавать материалы, созданные передовыми генеративными моделями, такими как Veo 3 от Google и Sora 2 от OpenAI. Система анализирует контент комплексно, одновременно оценивая аудио- и видеодорожки.
Технология работает в несколько этапов: специализированная модель обучается на записях живой человеческой речи, а затем на синтетических данных, выявляя специфические признаки искусственного голоса.
Точность распознавания следующая:
- Veo 3 (аудио) — 84%.
- Veo 3 (видео) — 93,9%.
- Sora 2 (аудио) — 93%.
- Sora 2 (видео) — 93,6%.
При комбинированном анализе точность распознавания превышает 98%.
