Яндекс представил Sona — ИИ-модель, способную заменить алгоритмы рекомендаций

Яндекс представил Sona — генеративную модель, которая объединяет подбор и ранжирование рекомендаций, узнал «Код.ру».
Компания называет её первой моделью, способной заменить целый каскад алгоритмов без ручного подбора признаков и с доказанным эффектом в работающем сервисе.
Обычно рекомендательная система состоит из нескольких этапов: одни модели выбирают подходящие варианты из большого каталога, другие отсеивают лишнее, третьи определяют порядок выдачи. Каждый компонент приходится обучать и настраивать отдельно.
Sona выполняет эти задачи в одной модели. Она анализирует историю действий пользователя — например, прослушивания, пропуски и повторные обращения к контенту — и сразу формирует итоговые рекомендации. Более универсальные модели упрощают архитектуру рекомендательных систем и повышают качество рекомендаций, открывая возможности для их эффективного применения в различных сервисах.
В техническом отчёте исследователи уточняют, что во время теста Sona заменила в музыкальных рекомендациях десятки алгоритмов, а также модели предварительного отбора и ранжирования, использовавшие сотни признаков.
Эксперимент продолжался неделю на умных колонках с Алисой. В тестовой группе время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, число просьб повторить трек — почти на 18%, а аудитория активных слушателей — на 4,5%. Последний показатель оказался примерно в 2,4 раза выше прироста после предыдущего обновления рекомендательной системы.
Sona продолжает развитие технологий Argus и Gryphon, которые Яндекс внедрял в рекомендации в 2025–2026 годах. Годом ранее компания выпустила Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендаций, его уже использовали в Meta* и Kuaishou (OneRec).
*Meta признана экстремистской в РФ и запрещена