GigaChat en 2026: análisis honesto – ¿vale la pena usarlo para el trabajo?
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GigaChat es el modelo de IA generativa de Sber, el mayor banco de Rusia, que en la última década se ha convertido en un grupo tecnológico. Está pensado desde cero para hablantes de ruso: entrenado con datos rusos, entiende bien el contexto cultural, la jerga y las realidades que hay detrás del idioma. Y dentro de Rusia funciona sin VPN, algo que allí importa, porque ChatGPT, Claude y Gemini no dan servicio oficial a usuarios rusos.
Para un manager en Rusia, eso significa un modelo que entiende las particularidades locales –desde la etiqueta empresarial hasta los matices de la legislación rusa– mejor que sus competidores extranjeros. Sber lanzó en 2025 GigaChat 2.0, una generación con funciones multimodales; en marzo de 2026, GigaChat Ultra con modo de razonamiento, y en el verano de 2026 GigaChat 3.5 Ultra pasó a encabezar la línea. De este último hablaremos sobre todo.
Actualización: GigaChat 3.5 Ultra y resultados del benchmark (julio de 2026)
Sber ha lanzado GigaChat 3.5 Ultra, un modelo MoE (mixture of experts) de 432 000 millones de parámetros. Los pesos están publicados en abierto en HuggingFace y GitVerse (una plataforma rusa de alojamiento de código) con licencia MIT. Es casi la mitad de grande que el anterior buque insignia, consume menos recursos y genera textos largos hasta 4 veces más rápido. La ventana de contexto es de 262 000 tokens, frente a los 128 000 de la línea 2.0.
El acceso es más sencillo que con los lanzamientos anteriores de Sber. Gratis, en el asistente GigaChat: chat web (giga.chat), aplicaciones móviles y bot de Telegram. Por API, a través de Cloud.ru Foundation Models, una plataforma cloud rusa: identificador cloudru/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B, contexto de 262 000 tokens, 1,07 $ por millón de tokens de entrada y 3,21 $ por millón de salida (96,22 ₽ y 288,6 ₽ en la propia plataforma). Cuando lo comprobamos, el modelo no estaba en la API propia de Sber (developers.sber.ru), así que la única vía de integración es Cloud.ru. Los dos prompts de esta página llaman exactamente a ese identificador: puedes probar el modelo aquí mismo, sin registrarte y sin claves.
Lo pusimos a prueba en el benchmark de MySummit. Así quedan todos los modelos GigaChat:
| Modelo | Coste por 1M de tokens | Posición en la clasificación |
|---|---|---|
| GigaChat 3.5 Ultra | 1,07 $ / 3,21 $ | El mejor de la línea, mitad inferior |
| GigaChat Ultra | 10 $ / 10 $ | En lo más bajo de la clasificación |
| GigaChat 2 Max | 7,22 $ / 7,22 $ | Último puesto |
En precio, 3.5 Ultra es más barato que los buques insignia occidentales: Claude Sonnet 4.6 cuesta 3 $ / 15 $ por millón de tokens. Los modelos chinos disponibles en Rusia, en cambio, son más baratos que GigaChat y quedan por encima en la clasificación.
Los jueces del benchmark lo recomiendan para correos a la dirección, actas de reuniones, análisis estratégico de alternativas y cualquier situación en la que se necesite acceso directo desde Rusia. No lo recomiendan para cálculos financieros, referencias a la legislación laboral ni tareas de gestión de equipos: ahí los errores son peligrosos.
Para comparar: Gemma 4 31B da resultados comparables por aproximadamente una octava parte del precio. DeepSeek V4 Flash es un orden de magnitud más barato y puntúa claramente más alto. La única ventaja real de GigaChat es el almacenamiento garantizado de los datos en Rusia.
Hay avances: de GigaChat 2 Max a 3.5 Ultra el salto en puntuación es claro. Pero los líderes (Claude Opus 4.6, MiMo v2.5 Pro de Xiaomi) siguen muy lejos.
Para el acceso completo a GigaChat (elección de modelo, todas las funciones) hace falta una cuenta SberID y un número de teléfono ruso. Las funciones básicas están disponibles sin registro en la web y a través de bots en Telegram y VK (la mayor red social rusa).
Pruébalo tú mismo: GigaChat vs DeepSeek vs Qwen
Antes de entrar en modelos y precios, lanza un prompt aquí mismo y compara tres modelos: GigaChat 3.5 Ultra (Sber, vía Cloud.ru), DeepSeek V4-Pro y Qwen3.8-Max (Alibaba). Los tres del widget son buques insignia actuales, incluido el modelo de Sber del que hablamos arriba.
Ejemplo 1. Comunicación interna: paso al trabajo híbrido
La tarea pone a prueba a la vez el dominio del idioma, el sentido de la etiqueta profesional y la capacidad de escribir como una persona y no como un comunicado. En la versión rusa de este artículo el prompt está en ruso, y ahí GigaChat juega en casa: vocabulario empresarial ruso y contexto cultural. En español juega fuera: su corpus es sobre todo ruso, y eso suele notarse en el tono y en los giros. DeepSeek y Qwen están aquí en terreno neutral. Más adelante hay un segundo prompt, analítico, en el que cambia el equilibrio de fuerzas.
Modelos GigaChat
GigaChat 3.5 Ultra (julio de 2026)
El buque insignia actual. Arquitectura MoE de 432 000 millones de parámetros, entrenamiento en FP8, aprendizaje por refuerzo en línea (online RL) y generación acelerada con MTP (predicción de varios tokens a la vez). Los pesos son abiertos –HuggingFace y GitVerse, licencia MIT–, así que se puede desplegar el modelo en la infraestructura propia.
En cuanto a arquitectura, 3.5 Ultra se basa en una tecnología de atención lineal desarrollada en Rusia: Sber la describe como acumular el contexto de forma gradual en lugar de releer el texto desde el principio. De ahí salen dos consecuencias prácticas: el modelo es casi la mitad de grande que el anterior buque insignia y consume menos recursos, y genera textos largos hasta 4 veces más rápido. La ventana de contexto es de 262 000 tokens, el doble que en la línea 2.0.
Según Sber, el desarrollo implicó unos 1500 experimentos, y los datos de entrenamiento se apoyan sobre todo en textos humanos filtrados.
Acceso: gratis en el asistente GigaChat (chat web, aplicaciones móviles, bot de Telegram) y por API a través de Cloud.ru Foundation Models: identificador cloudru/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B, 1,07 $ / 3,21 $ por millón de tokens. Cuando lo comprobamos, el modelo no estaba en la API cloud de Sber (developers.sber.ru).
En nuestro benchmark logra el mejor resultado de todos los modelos GigaChat, con un puesto en la mitad inferior de la clasificación general. Sorprende en análisis estratégico: es el mejor resultado entre los modelos rusos en esa categoría. Su categoría más débil es la gestión de equipos. En precio, es más barato que los buques insignia occidentales y más caro que los modelos chinos disponibles en Rusia, que quedan más arriba en la clasificación.
GigaChat Ultra (marzo de 2026)
En marzo de 2026, Sber presentó GigaChat Ultra, el buque insignia de aquella generación, con dos modos:
- GigaChat Ultra: modo estándar. Estructura bien las respuestas, con tablas y recomendaciones concretas, pero comete con frecuencia imprecisiones en los datos. El modelo muestra su cadena de razonamiento antes de responder. En nuestra prueba con 32 escenarios de gestión, el modo de razonamiento empeoró el resultado: ayudó en tareas con muchos factores (análisis de stakeholders, preparación de negociaciones), pero perjudicó allí donde hacen falta datos y cálculos exactos. El análisis detallado, con datos, está en un artículo aparte.
GigaChat Ultra está disponible gratis en giga.chat, en las aplicaciones móviles y a través del bot de Telegram. Cuando hicimos aquel análisis, la API aún no estaba disponible. Tras la salida de 3.5 Ultra, cayó a lo más bajo de la clasificación.
La línea GigaChat 2.0
La generación anterior, que Sber sigue ofreciendo a través de su propia API. Son estos modelos los que sostienen la mayoría de los casos corporativos y también nuestras propias cifras de gasto, más abajo.
- GigaChat 2 Lite: para tareas rápidas del día a día: responder preguntas, borradores de correos, resúmenes sencillos. Rápido y muy barato. Adecuado para chatbots y procesamiento masivo de solicitudes.
- GigaChat 2 Pro: equilibrio entre velocidad y calidad. Se defiende bien resumiendo, reescribiendo, editando textos y en tareas creativas (textos de marketing, contenido para redes sociales). Sigue mejor las instrucciones complejas.
- GigaChat 2 Max: el modelo potente para tareas profesionales complejas: análisis, documentos voluminosos (hasta 200 páginas de una vez), análisis de datos en profundidad. Ventana de contexto: 128 000 tokens.
Clasificación de los modelos GigaChat en nuestro benchmark
En nuestro benchmark probamos todos los modelos GigaChat disponibles con 80 tareas reales de gestión (47 modelos en la clasificación). Todos los modelos GigaChat están en la mitad inferior, aunque 3.5 Ultra ha recortado bastante distancia.
El perfil de 3.5 Ultra es irregular: algunas categorías al nivel de un buen modelo de mitad de tabla, otras al final de la lista. Desde el paso a Cloud.ru, el precio ha dejado de ser un argumento en contra: es inferior al de los buques insignia occidentales. La pregunta que queda es su puesto en la clasificación.
GigaChat Ultra: el antiguo buque insignia, ahora en lo más bajo de la clasificación. A 10 $ / 10 $ por millón de tokens, pierde frente a modelos que cuestan varias veces menos: Gemini Flash Lite (0,15 $/M) y Alice AI (0,8 $/M), el modelo de Yandex.
GigaChat Ultra Thinking, la variante con modo de razonamiento, obtuvo un resultado algo inferior al de Ultra estándar. Paradójicamente, la comunicación es una de sus peores categorías, mientras que en Ultra sin thinking es la mejor. Formación y desarrollo: muy flojo.
GigaChat 2 Max: último puesto. Alice AI cuesta 9 veces menos y lo supera claramente en puntuación.
La pericia regional es otra paradoja. En su «terreno» (legislación rusa, impuestos de Kazajistán), GigaChat Ultra Thinking fue señalado como fuente de posibles alucinaciones: confundió organismos kazajos e indicó tipos impositivos erróneos. El modelo chino Kimi K2.6 resuelve escenarios similares mucho mejor.
Claude Sonnet 4.6, por su parte, cuesta más que GigaChat 3.5 Ultra y puntúa claramente más alto. Donde la comparación realmente perjudica a GigaChat es allí donde hay modelos chinos disponibles: son más baratos y están mejor clasificados.
Funciones multimodales de GigaChat
La lista siguiente describe lo que hace el asistente GigaChat: chat web, aplicaciones móviles y bot de Telegram. La fuente no aclara qué funciones aporta el modelo 3.5 Ultra y cuáles se heredan de la línea 2.0. Lo que sí se sabe: 3.5 Ultra tiene un contexto de 262 000 tokens frente a 128 000 en la 2.0 y genera textos largos hasta 4 veces más rápido; en el trabajo con documentos voluminosos, ahí está la diferencia. El límite de 200 páginas por documento se indica para la versión 2 Max.
- Documentos: sube un informe, un contrato o una normativa interna (hasta 200 páginas en la versión Max) y haz preguntas sobre su contenido. El modelo encuentra la cláusula que buscas, hace un resumen o compara dos documentos.
- Audio: sube la grabación de una reunión o entrevista (hasta 1 hora); GigaChat la transcribe, extrae las ideas clave y redacta el acta. Sin convertirla antes a texto.
- Vídeo: envía un enlace a un vídeo; el modelo describe su contenido y responde a preguntas sobre él.
- Imágenes: genera ilustraciones a partir de una descripción (con Kandinsky, el modelo de imágenes de Sber integrado) y analiza imágenes subidas: gráficos, esquemas, fotos de documentos.
- Música: crea piezas de fondo de hasta 3 minutos para presentaciones o vídeos.
- Búsqueda en internet: encuentra información actualizada y enlaza a las fuentes, como Perplexity.
- Llamadas de voz: puedes llamar a GigaChat y hablar de una tarea en voz alta; el modelo responde en tiempo real, admite interrupciones y guarda la transcripción de la conversación.
- Investigación profunda (Deep Research): el modelo realiza por su cuenta un análisis en varias etapas sobre preguntas complejas, reúne información de varias fuentes y entrega una respuesta estructurada con las fuentes citadas.
- Modo de razonamiento (Reasoning): divide las tareas complejas en pasos y muestra su cadena de razonamiento, como lo haría un experto. Útil para comprobar la lógica de una respuesta.
- Legislación rusa: GigaChat se mueve mejor que sus competidores entre las leyes rusas, las normas GOST (los estándares técnicos nacionales de Rusia) y los textos normativos.
Estas funciones responden a casi todas las preguntas del tipo «qué sabe hacer la herramienta». La segunda pregunta es la precisión de la respuesta a una petición concreta. Según nuestro benchmark, el modelo maneja con soltura la correspondencia profesional y el formato de documentos, y se equivoca en los cálculos financieros y en las referencias a la legislación laboral. Dónde dará GigaChat un resultado fiable depende también de cómo formules la petición.
GigaChat entiende el ruso mejor que la competencia, pero la calidad de la respuesta depende del prompt. El módulo gratuito tiene 9 tareas que muestran la diferencia entre una buena petición y una mala.
Sin pago requerido • Notificación al lanzamiento
Elegir entre GigaChat, ChatGPT y DeepSeek es la mitad del trabajo. La otra mitad es aprender a obtener del modelo el resultado que necesitas. Módulo gratuito: 9 tareas de gestión con análisis de errores.
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Precios y coste de GigaChat
¿GigaChat es gratis o de pago?
El acceso básico es gratuito. La interfaz web en giga.chat funciona tras iniciar sesión con SberID, sin suscripción y sin límite de mensajes diarios. GigaChat también está disponible gratis en Telegram, VK y la mensajería MAX.
Para la API (automatización, integración en productos), Sber da 1 000 000 de tokens gratis al año, suficiente para varios meses de uso activo de una persona. Se trata de su propia API en developers.sber.ru, donde funcionan los modelos de la línea 2.0; cuando lo comprobamos, 3.5 Ultra no estaba allí. Está disponible a través de Cloud.ru Foundation Models a 1,07 $ / 3,21 $ por millón de tokens: acceso API normal, sin paquetes ni prepago.
Precios de la API de GigaChat (vigentes en 2026)
Sber actualizó sus tarifas en febrero de 2026. En Rusia los precios se fijan en rublos; como referencia, las tarifas de Cloud.ru de arriba sitúan 100 ₽ en torno a 1,11 $. Así se compara con sus competidores más cercanos, modelos que también funcionan desde Rusia sin VPN:
| Modelo | Coste por 1 millón de tokens | Nivel de calidad |
|---|---|---|
| GigaChat 3.5 Ultra (Cloud.ru) | 96,22 ₽ entrada / 288,6 ₽ salida | Mejor resultado de la línea |
| GigaChat 2 Lite | 65 ₽ | Peticiones sencillas, borradores |
| GigaChat 2 Pro | 500 ₽ | Textos y análisis de nivel medio |
| GigaChat 2 Max | 650 ₽ | Análisis complejos |
| DeepSeek V4 Flash | ~8 ₽ | Potente y muy barato (benchmark) |
| Qwen 3.6 Plus | ~30 ₽ | Parte alta de la clasificación |
| ChatGPT (GPT-4o) | ~750 ₽ | Grupo de cabeza |
| Claude Sonnet | ~900 ₽ | Grupo de cabeza |
DeepSeek V4 Flash sale unas 12 veces más barato en tokens de entrada y 18 veces en los de salida, con mejor resultado en el benchmark. Si el acceso sin VPN es tu criterio principal, DeepSeek, Qwen y MiMo funcionan directamente desde Rusia y cuestan menos.
Cuánto cuesta GigaChat en la práctica: nuestra experiencia
Usamos la API de GigaChat en la plataforma de formación MySummit.school: los alumnos lanzan prompts directamente desde los artículos y comparan las respuestas de distintos modelos. Estas son las cifras reales de febrero a mayo de 2026:
- 928 solicitudes a la API (sobre todo a GigaChat Max)
- 976 000 tokens consumidos (~1000 tokens por solicitud)
- 3450 ₽ gastados: dos paquetes de 3 millones de tokens (Max + Pro)
- De los 6 millones de tokens comprados, en la fecha de publicación se había usado menos de 1 millón; el resto se sigue consumiendo
Una solicitud media a GigaChat Max cuesta 0,68 ₽. Las mismas 928 solicitudes a través de DeepSeek habrían costado 24 ₽ en lugar de 634 ₽: más de un orden de magnitud de diferencia, y eso que DeepSeek obtiene resultados bastante mejores en nuestro benchmark.
La gran trampa es el modelo de paquetes. La API de GigaChat vende los tokens en paquetes de 3 millones, desde 1500–1950 ₽. Incluso con un uso intensivo a través de una plataforma de formación y cientos de solicitudes, solo hemos gastado el 16% del volumen comprado. En la competencia (DeepSeek, Qwen, OpenAI) se paga por uso: exactamente lo que consumes. Cloud.ru funciona igual para 3.5 Ultra: facturación por token, sin paquete obligatorio.
Aplicaciones prácticas para un manager
- Documentos e informes: resumir documentos largos, comparar versiones de contratos, preparar resúmenes para la dirección. GigaChat entiende el vocabulario empresarial ruso mejor que sus equivalentes extranjeros.
- Legislación y regulación: preguntas sobre leyes rusas, normas GOST y textos normativos. El modelo se entrenó con datos jurídicos rusos.
- Marketing y contenidos: textos para público ruso, publicaciones para redes sociales, materiales de marketing que captan la realidad y el tono locales.
- Reuniones: sube la grabación de una reunión (hasta 1 hora) y obtén la transcripción con las ideas clave y la lista de decisiones.
- Presentaciones: GigaChat puede generar una presentación a partir de una descripción en texto.
Si ya tienes GigaChat y quieres sacarle el máximo partido, consulta nuestro análisis aparte de las técnicas de prompt que aportan entre un 20 y un 30% más de calidad y de las trampas del modo de razonamiento: GigaChat para el trabajo: cómo sacar el máximo partido a lo que ya tienes.
Ejemplo 2. Contexto regulatorio ruso: cumplimiento y riesgos
El segundo prompt es analítico y pone a prueba el terreno donde GigaChat debería tener ventaja: el conocimiento de la normativa rusa, en concreto la ley federal 152-FZ de datos personales (a grandes rasgos, el equivalente ruso del RGPD), cuyo cumplimiento supervisa el regulador Roskomnadzor. Los mismos tres modelos que antes: GigaChat 3.5 Ultra vía Cloud.ru frente a DeepSeek V4-Pro y Qwen3.8-Max.
Fíjate en dos cosas: hasta qué punto el modelo conoce la terminología específicamente rusa (152-FZ, Roskomnadzor, consentimiento para el tratamiento) y hasta qué punto cumple todos los requisitos del prompt: 6–8 puntos, explicaciones, 2 puntos problemáticos. Esa es la diferencia entre una respuesta bonita y una herramienta de trabajo para un manager.
Limitaciones y comparación honesta
En nuestro benchmark, GigaChat 3.5 Ultra es el mejor resultado de la línea, pero se queda en la mitad inferior de la clasificación. La distancia con los líderes sigue siendo grande: Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro y MiMo v2.5 Pro están todos disponibles desde Rusia y son bastante más fuertes.
En la práctica, esto significa:
- Para análisis y razonamiento complejo: ChatGPT, Claude, Kimi y DeepSeek son bastante más fuertes
- Para textos en ruso, legislación y correspondencia profesional: GigaChat 3.5 Ultra es competitivo, aunque Alice AI LLM v3 de Yandex también mejora
- Para tareas multilingües: ChatGPT y Claude mantienen con más estabilidad el idioma de la respuesta con prompts que mezclan idiomas
- Modo de razonamiento (Thinking): empeora el resultado en cinco de ocho categorías de tareas. Análisis detallado con datos y referencias a investigaciones académicas
La ventana de contexto de la línea GigaChat 2.0 es de 128 000 tokens (comparable a GPT-4o y Claude Sonnet); la de 3.5 Ultra, de 262 000.
Además, el precio de la API de GigaChat sigue siendo alto frente a los modelos rusos y chinos. DeepSeek V4 Flash sale entre 12 y 18 veces más barato, con un resultado claramente superior en el benchmark.
Ventajas de GigaChat
- La mejor comprensión del ruso: entrenado con datos en ruso, entiende la jerga empresarial, el contexto cultural y las realidades locales
- Legislación rusa: se mueve entre leyes, normas GOST y textos normativos mejor que sus equivalentes extranjeros
- Todo en uno: texto, imágenes, audio, vídeo, música, presentaciones, búsqueda en internet
- Pesos abiertos de 3.5 Ultra: licencia MIT, se puede desplegar en la infraestructura propia sin depender de la disponibilidad de una API externa
- Accesibilidad: interfaz web gratuita, bot de Telegram, mensajería MAX; acceso por API a 3.5 Ultra vía Cloud.ru; en la API de Sber, un cupo anual de tokens gratis
- Ecosistema Sber: integrado en los cajeros de Sber y en los altavoces inteligentes SberBoom
- Datos en Rusia: almacenamiento de datos en territorio ruso, cumplimiento de la ley 152-FZ. Importante para empresas con requisitos de localización de datos
GigaChat a fondo: pros y contras según los datos
Después de este análisis publicamos tres estudios aparte: sobre el benchmark, sobre el modo de razonamiento y sobre el uso real. Esto es lo que se saca en limpio.
Dónde GigaChat es realmente fuerte:
- Perímetro cerrado. Es el único modelo ruso con despliegue on-premise completo: los datos no salen del perímetro de la empresa. Según Sber, el 65% de los contratos corporativos funcionan así. Para bancos, industria de defensa y sector público, eso zanja la elección. Los casos de SIBUR (petroquímica) y Severstal (siderurgia) están en la guía práctica.
- Formato según las normas GOST. Datos formales del documento, registro formal, correspondencia profesional: aquí GigaChat se sale del formato con menos frecuencia que los modelos extranjeros.
- Sensibilidad al prompt. Una petición bien construida aporta entre un 20 y un 30% más de calidad; las técnicas concretas se explican en la misma guía.
Dónde pierde:
- Análisis y precisión. Cuando Sber publicó 40 casos de negocio, los contrastamos con el benchmark de 29 modelos (primera oleada, mayo de 2026; ahora la clasificación tiene 47 modelos). El buque insignia Ultra quedó en el puesto 28, y el 2 Max público (en el que funcionan la mayoría de los casos), en el 29, el último. Los casos demuestran que la herramienta funciona, no que sea la mejor opción.
- Modo de razonamiento. Con Thinking activado, el resultado empeora en cinco de ocho categorías, sobre todo donde hacen falta cifras exactas. Para cálculos, mejor desactivarlo.
- Precio. La API de Sber sigue siendo cara entre los modelos rusos, mientras que DeepSeek y Qwen son más baratos y más fuertes en análisis.
Aquí el criterio práctico es uno solo. Si entre tus requisitos está almacenar los datos en Rusia o desplegar en un perímetro cerrado, GigaChat cumple y casi no tiene alternativas; entonces el puesto en la clasificación y el precio por token pasan a segundo plano. Si no tienes esos requisitos, estás comparando calidad por dinero, y ahí 3.5 Ultra pierde frente a modelos que están disponibles desde Rusia y cuestan menos.
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Enlaces útiles
Stanislav Belyaev
Engineering Leader en Microsoft18 anos liderando equipos de ingenieria. Fundador de mysummit.school. 700+ graduados en Yandex Practicum y Stratoplan.