«Сбер» официально представил GigaCode 2.0 — масштабное обновление своего ИИ-ассистента для разработчиков. Инструмент переехал на новые специализированные кодовые модели и стал значительно умнее в работе с контекстом.

Что изменилось в версии 2.0

Главное техническое новшество — внедрение метода RAG (Retrieval Augmented Generation). Теперь LLM может обращаться к внешним базам данных и документации, что критически важно для вайбкодеров, работающих с кастомными фреймворками или закрытыми корпоративными библиотеками.

Основные цифры обновления:

• Скорость: Инструмент выдает до 40 подсказок в секунду, что в 4 раза быстрее предыдущей версии.
• Точность: На международном бенчмарке LiveCodeBench качество генерации кода выросло с 28% до 65%.
• Языки: Поддерживается более 35 языков программирования, включая стек Python, Java, JavaScript, Kotlin и C++.

Контекст для вайбкодеров

Для тех, кто привык к Cursor или Windsurf, GigaCode 2.0 интересен прежде всего своей доступностью и локализацией. Ассистент бесплатен для индивидуальных пользователей и доступен как SaaS-решение на платформе GitVerse.

Улучшенный учет контекста означает, что «галлюцинаций» при написании бойлерплейта или логики станет меньше. Если вы строите продукты на российском стеке, GigaCode может стать неплохой альтернативой западным аналогам, особенно учитывая наличие On-Premise версии для компаний, которым важна безопасность данных.

Статистика использования

Проект активно растет: с момента запуска в 2023 году плагин установили более 45 тысяч раз. По данным «Сбера», ежемесячно через ассистент проходит около 2 млн строк принятого кода. Сейчас инструментом пользуются 25 тысяч активных разработчиков и инженеров ежемесячно.

Для сообщества это сигнал, что локальные LLM-модели для кодинга начинают догонять глобальных лидеров по качеству ответов, сохраняя при этом высокую скорость работы.