Яндекс представил открытую языковую модель AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base, обученную с нуля и распространяемую по лицензии Apache 2.0. Архитектура модели основана на принципе MoE: при 80 миллиардах общих параметров в работе задействованы только 3 миллиарда активных параметров.
В тестах LiveCodeBench v5-6 модель набрала 50,5 балла, опередив DeepSeek-V4-Flash-Base с результатом 38,1 балла. На олимпиаде HMMT Feb 2026 показатель модели составил 96,9 балла. Новинка также превосходит предыдущую закрытую модель Яндекса Alice AI LLM 235B в 75% случаев.
Процесс обучения включал четыре стадии: основной претрейн на 17,5 триллиона токенов, расширение контекста до 256K и этап обучения рассуждениям. Для развития навыков reasoning использовался математический корпус MaRS объемом 27 миллиардов токенов, отобранный с конверсией 1 к 140 000.
Вместе с весами опубликован технический отчет и два русскоязычных бенчмарка: WikiWebFacts и HardMultiQA. Модель и сопутствующие материалы доступны для разработчиков на платформе Hugging Face. В тестах на фактологические знания модель лидирует в 8 из 10 категорий.
