МТС выходит на потребительский рынок ИИ-технологий
Дочерняя структура, МТС Web Services, усовершенствовала свою платформу больших языковых моделей MWS GPT, а также систему обнаружения дипфейков, рассматривая их как сервисы, применимые не только для бизнеса, но и для обычных пользователей. Таким образом, МТС, прежде зарабатывавшая на ИИ исключительно в корпоративном секторе, готовится вступить в конкуренцию за внимание клиентов с такими гигантами, как «Яндекс» и «Сбер». Аналитики полагают, что компании будет непросто добиться успеха, и наиболее целесообразным для МТС будет интеграция ИИ-сервисов в существующую экосистему продуктов.
Бизнес оценил возможности
Обновление таких продуктов МТС Web Services, как платформа MWS GPT и детектор дипфейков, указывает на стремление компании выйти на B2C-рынок в 2026 году (ранее компания ориентировалась на B2B), сообщил Forbes источник в IT-индустрии. «Оба продукта потенциально интересны не только компаниям, но и широкой аудитории», — отметил он. По его словам, вывод таких сервисов на потребительский рынок может занять от трех до шести месяцев. Павел Воронин, генеральный директор МТС Web Services (MWS; объединяет ключевые IT-активы МТС), подтвердил планы компании в этом направлении.
Согласно информации, полученной Forbes, обновления коснулись следующих продуктов. С 28 ноября на платформе MWS GPT впервые в России будут доступны китайские сверхбольшие языковые модели Qwen и Kimi с количеством параметров от 235 млрд до 1 трлн, сообщили в MWS. Компании смогут воспользоваться моделями Qwen3-235B (235 млрд параметров), Kimi K2 (1 трлн параметров) и GLM-4.6 (357 млрд параметров).
В ближайшее время на платформу добавят и другие модели аналогичного класса. Их можно применять в различных отраслях, от анализа документации до создания программного кода и подготовки отчетов. Сверхбольшие модели эффективны в задачах, требующих высокой точности анализа и качественных решений, таких как юридическая экспертиза, финансовые вычисления, техническая поддержка, работа с документами и разработка программного обеспечения.
Что касается детектора дипфейков, то эта система с точностью более 98% определяет контент, сгенерированный современными ИИ-моделями, такими как Veo 3 (Google) и Sora 2 (OpenAI), которые способны создавать и редактировать видео на основе текстового описания.
Для обнаружения дипфейков используется комплексный подход, включающий анализ аудио- и видеодорожек. В части аудио используется специализированная модель, которая сначала обучается на записях человеческой речи, чтобы понимать естественные звуковые паттерны, а затем дообучается на синтетических записях, выявляя характерные признаки сгенерированного голоса, -
Точность распознавания по аудиодорожке составляет 84% для видео, созданных моделью Veo 3, и 93% для роликов Sora 2. При анализе изображения точность достигает 93,9% для Veo 3 и 93,6% для Sora 2. Комплексный анализ, когда детектор оценивает одновременно аудио- и видеодорожки, обеспечивает точность распознавания более 98%. Ранее компания заявляла о планах интеграции новой версии детектора дипфейков, в которую MWS инвестировала 150 млн рублей, с мессенджерами и государственными ресурсами, а также о возможности экспорта.