GigaChat tööl: kuidas Venemaa suveräänsest TI-st maksimum võtta
AI-модели в этой статье
GigaChat on Venemaa suurima panga Sberi keelemudel. Väljaspool Venemaad ei kasuta seda peaaegu keegi. Venemaal on see aga sageli ainus võimalus: pangad, riigiasutused, kaitsetööstus ja suured tööstuskontsernid käitavad seda oma serverites, sest Venemaa andmete lokaliseerimise nõuded ja sanktsioonid välistavad ChatGPT, Claude’i ja Gemini. Kui töötate koos Vene meeskonnaga, Venemaal tegutseva tütarettevõttega või sealse reguleeritud sektori kliendiga, on just see tööriist neil laual.
Juhend on kirjutatud nendele igapäevastele kasutajatele ja see on ka näha: näited on Vene lepingud, Vene seadused ja rublahinnad. Teistele lugejatele on see juhtumiuuring laiemast probleemist: kuidas saada korralikku tööd „suveräänselt“ või oma serveris käitatavalt mudelilt, mis jääb tipust maha, kui valiku tegid regulatsioonid, mitte kvaliteet.
Kui otsida venekeelsest internetist „GigaChat“, leiab kahte sorti sisu: Sberi partnerite reklaamarvustusi ja ChatGPT kasutajate üleolevaid kriitikaid. Kumbki ei aita, kui on vaja kohe prompt kirjutada ja saada dokumendist kasutatav mustand.
See on praktiline juhend. Mida teha, et GigaChat annaks 20–30% paremat tulemust. Mida vältida, et tulemus halvemaks ei läheks. Ja kus jookseb piir, millest edasi ükski prompt ei aita ja vaja on teist tööriista.
Kus GigaChat on omal kohal
Enne võtteid aus ülevaade tugevustest. On kolm valdkonda, kus GigaChat ei jää konkurentidele alla või on neist isegi parem.
Oma serveris käitamine: peamine eelis
GigaChat on ainus Venemaa keelemudel, mida saab täies mahus kliendi enda taristus (on-premise) käitada. Sberi andmetel on 65% GigaChat Enterprise’i ettevõttelepingutest ellu viidud on-premise või privaatpilves.
Naftakeemiakontsern SIBUR kasutab GigaChatti juba diagnostikaassistentides (insener kirjeldab seadme sümptomeid, süsteem pakub remondihüpoteese) ja hangete optimeerijas. Terasetootja Severstal on viinud tehisintellekti tuhande töötaja igapäevatöösse ja loonud kaheksa aastaga üle 60 lahenduse.
Pankadele, kaitsetööstusele ja riigi lepingupartneritele on see otsustav: andmed ei lahku perimeetrist, mudel vastab seadusele 152-FZ (Venemaa isikuandmete seadus) ja auditijälg vastab Venemaa Panga nõuetele. ChatGPT, Claude ja DeepSeek ei paku Venemaal midagi sarnast. Kui teie organisatsioon ei tohi saata päringuid välismaistesse pilvedesse, pole valikut ja see peatükk on teile.
Ametlik kirjavahetus
GigaChat on õpetatud Venemaa riigi- ja ettevõttedokumentide korpusel ning see paistab ametlikes tekstides välja: registreerimisnumbrid, viiteread, pöördumiste ametlikkuse tase, rekvisiitide paigutus Venemaa GOST-standardite järgi. ChatGPT ja DeepSeek eksivad nende elementidega sagedamini – ajavad rekvisiitide järjekorra sassi või libisevad ametlikus kirjas vabamasse tooni.
Märkus: see on tähelepanek praktikast, mitte süstemaatilise testimise tulemus. Meie võrdlustestis saab GigaChat nõrgad tulemused kategooriates „suhtlus“ ja „piirkondlik teadlikkus“, kuid võrdlustest mõõdab vastuste analüütilist kvaliteeti, mitte dokumentide vormistuse täpsust. Kui koostate ametlikke kirju Vene ametiasutustele, proovige GigaChatti ja võrrelge seda oma tavapärase tööriistaga konkreetse malli peal.
Juriidilised dokumendid: vorm jah, sisu kontrollige
- aastal edestas GigaChat Vene õigusaktide tuvastamisel selgelt ChatGPT 4. 2026. aastal see vahe kadus: DeepSeek V4 Flash jõudis järele ja kohati edestab GigaChatti konkreetsetele paragrahvidele viitamise täpsuses (üksikasjalikud testid allpool peatükis „Kus promptimine enam ei aita“). GigaChat vormistab juriidilisi dokumente endiselt paremini – rekvisiidid, registreerimisnumbrid, ametlik pöördumisstiil. Paragrahvide numbreid ja järelduste loogikat tasub aga üle kontrollida, ükskõik millist mudelit kasutate.
Kuidas GigaChatile prompte kirjutada: mis päriselt töötab
Kui tõstate ChatGPT prompte GigaChatti muutmata kujul, on tulemused halvemad, kui olla võiksid. Mudelid on õpetatud eri korpustel ja kalibreeritud erinevalt. Meie promptivõtete eksperiment 1717 käivitusel näitas: õige prompt parandab GigaChati vastuseid 20–30%.
Eraldi lõks on „lapitud“ promptid. Tüüpiline olukord: prompt töötas GigaChat Pro peal, lisasite märkuse „viita alati allikale“, siis veel ühe – „ära mõtle fakte välja“, siis veel – „vasta rangelt dokumendi põhjal“. Iga lapp lahendas konkreetse probleemi, kuid koos lähevad need vastuollu: mudel üritab korraga allikale viidata ja mitte midagi välja mõelda ning lõpuks kas mõtleb viite välja või keeldub vastamast. Kui Sber mudelit uuendab (ja GigaChati uuendatakse ette teatamata), hakkavad vanad ümbernurgalahendused segama. Enne uute juhiste lisamist kontrollige, et need ei dubleeriks olemasolevaid ega läheks nendega vastuollu.
Allpool on konkreetsed võtted, mis on andmetega läbi proovitud. Üks märkus enne: GigaChat on häälestatud eelkõige vene keelele ja kõik meie mõõtmised tehti venekeelsete promptidega. Allolevad tõlgitud promptid käivituvad samadel mudelitel, et saaksite ise võrrelda, kuid arvestage, et eesti keeles on GigaChat nõrgem kui vene keeles.
Käsud viisakate küsimuste asemel
GigaChat õppis Venemaa riigi- ja ettevõttedokumentidest, kus on tavaks käskiv stiil. Käskivas kõneviisis promptid annavad konkreetsemaid vastuseid.
See nõuanne on juurdunud vene keele grammatikas. Vene kasutaja kirjutaks loomulikult «Можно ли подготовить анализ…?» („Kas oleks võimalik koostada analüüs…?“). Paremini töötab versioon, mis kasutab lühikesi käskivaid vorme: «подготовь» („koosta“), «укажи» („too välja“), «сформируй» („moodusta“). Eesti keeles vastab sellele erinevus „Kas sa saaksid ehk…?“ ja „Koosta…“ vahel. Põhimõte kehtib enamiku mudelite puhul, kuid meie mõõdetud mõju puudutab vene keelt.
Proovige elava näitega – mõlemad promptid käivituvad samal GigaChatil, kuid esimene on kirjutatud nii, nagu ChatGPT-le tavaliselt kirjutatakse, teine on kohandatud:
Naiivne prompt annab GigaChatile ettekäände vastata „jah, saab“ ja anda üldülevaate, kus mainitakse isikuandmete kaitse üldmäärust (GDPR), mis Vene teenusele ei kohaldu. Struktureeritud prompt annab konkreetse tabeli seaduste numbrite ja meetmetega. Erinevus on ainult päringu sõnastuses.
Roll: olulisem kui ChatGPT-s
ChatGPT-s roll aitab, kuid prompti sisu kaalub sageli üles. GigaChatis mõjub organisatsiooniline kontekst tugevamalt.
Nõrk: „Kontrolli selle lepingu vastavust seadusele 44-FZ.“
Tugevam: „Avaliku sektori tellija peajuristina analüüsi lepingu projekti vastavust riigihangete seadusele 44-FZ. Tellija on riigieelarveline asutus, lepingu alghind on alla 3 miljoni rubla, hange tehakse ainsalt tarnijalt. Too välja punktid, mis vajavad parandamist, ja paku sõnastused.“
(44-FZ on Venemaa riigihangete föderaalseadus, ligikaudu meie riigihangete seaduse vaste.) Teine variant määrab õigusliku positsiooni, menetluse konteksti ja konkreetse tulemuse – GigaChat kasutab seda struktuuri paremini kui lühikest päringut.
Kolmeosaline struktuur keerukate ülesannete jaoks
Juriidiliste ja vastavuspäringute puhul töötab kolmest plokist koosnev valem: (1) roll ja eesmärk koos viidetega õigusaktidele, (2) konteksti piirangud, (3) nõutav väljundi vorm.
Näide: „[1] Venemaa tootmisettevõtte juristina tee tarnelepingu projekti õiguslik analüüs Venemaa Föderatsiooni tsiviilkoodeksi (peatükid 30 ja 25) ja vahekohtute praktika alusel. [2] Tarnija on FIE, ostja OÜ, lepingu summa 1,5 miljonit rubla, tarne kolmes etapis, ettemaks 50%. [3] Tulemus: riskide loetelu lepingu jaotiste kaupa, soovitatavad sõnastusmuudatused ja punktid, mis vastavad vahekohtute praktikale.“
See struktuur vähendab pealiskaudsete vastuste osakaalu – meie võrdlustesti järgi GigaChati peamist nõrkust.
Kui töötate API kaudu, lisage päringu parameetritesse peatusjada (stop) oma vormingu sulgeva sildiga – näiteks </vastus> või </tulemus>. Mudel lõpetab genereerimise täpselt õiges kohas, lisamata „järelsõnu“, mis parsimise sassi ajavad. See ei maksa midagi: prompt jääb samaks ja lisatokeneid ei kulu.
Küsige vastuargumente
Regulatiivsetes hallides tsoonides kipub GigaChat andma enesekindlaid, kuid mitte alati täpseid vastuseid. Töötav võte: enne lõppjäreldust küsige argumente mõlemalt poolt.
„Too välja kolm argumenti selle poolt, et see tegevus on litsentsikohustuslik, ja kolm vastu. Seejärel anna lõpphinnang ja ütle, millised faktid oleksid otsustavad.“
See sunnib mudelit enne seisukoha võtmist alternatiivseid tõlgendusi kaaluma ning hallutsinatsioone õigusküsimustes tuleb ette harvem.
Selle võtte taga on üldisem põhimõte: kui mudelit piirate, nimetage alati kompromissi mõlemad pooled.
Nõrk: „Vasta konkreetselt. Ära kasuta ebamääraseid sõnastusi. Toeta iga väidet viitega õigusaktile.“
Tugevam: „Vasta konkreetselt, kuid kui sa pole mõne viite täpsuses kindel, ütle seda otse. Ebatäpne viide seaduse paragrahvile on ohtlikum kui aus „vajab algallikast kontrollimist“.“
Esimene variant tõukab GigaChati enesekindlate, kuid kontrollimata väidete poole – mudel täidab iga punkti viitega, isegi kui „mäletab“ seda ebatäpselt. Teine annab mudelile ruumi käituda õigesti mõlemas suunas. Meie eksperiment kinnitas seda andmetega: agressiivne toon promptis surus GigaChati ebakindluse tunnistamise täielikult maha – mudel lõpetas reservatsioonide tegemise, kuid täpsemaks ei muutunud. Faktitäpsus langes hoopis 71%-lt 70%-le.
Kontekstipiir: 25 000 tokenit
GigaChat 2 Maxi kontekstiaken on 32 000 tokenit, konkurentidel 128 000 ja rohkem. Usaldusväärse tulemuse saamiseks hoidke päringud alla 25 000 tokeni – sellest ülespoole kvaliteet halveneb.
Üks võte on mõttekas ainult vene keeles, kus seaduste ametlikud pealkirjad on väga pikad. Kirjutage «ФЗ-44» („seadus 44-FZ“) täispika «Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ „О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд“» („5. aprilli 2013. aasta föderaalseadus nr 44-FZ kaupade, ehitustööde ja teenuste riigi ja omavalitsuste vajadusteks hankimise lepingusüsteemi kohta“) asemel. Pika dokumendi puhul kogunev tokenite sääst on märkimisväärne. Selle taga olev harjumus – lühikesed ja järjepidevad nimed sageli viidatavatele asjadele – tasub omaks võtta igas keeles.
Promptimisest üldisemalt lugege meie artiklitest prompti põhistruktuurist ja levinud müütidest (vene keeles).
Promptivõtted on miinimum, mis töötab ilma lisakuludeta. Et neid mõtestatult rakendada, peate aga teadma, millal GigaChat annab korraliku tulemuse ja millal eksib enesekindlalt nii, et te seda ei märka. Just seda piiri järgmisena päris ülesannetel kontrollimegi.
Selle artikli promptivõtted pigistavad GigaChatist välja 20–30% rohkem. Vastuse kontrollimise oskus on iga mudeli puhul sama – olgu see GigaChat, DeepSeek või Claude. Kursuse tasuta moodulis harjutate seda 9 juhtimisülesandel ja õpite eristama head tulemust hallutsinatsioonist.
Makset ei nõuta • Teavitus käivitumisel
Kus promptimine enam ei aita
Promptid korrastavad seda, mida mudel juba teab – nad ei loo teadmisi, mida kaaludes pole. Meie eksperiment „Make Weak Model Great Again“ näitas seda andmetega: kui GigaChat pole õppimise ajal vajalikku õigusakti „näinud“, ei pane ükski prompt stiilis „sa oled kogenud Vene tööõiguse jurist“ teda koodeksit õigesti tsiteerima.
Et näha, kus see piir jookseb, lasime GigaChati ja DeepSeek V4 Flashi läbi kahe päris ülesande. Käivitasime need vene keeles; allolevad eestikeelsed versioonid võimaldavad teil neid korrata.
Test 1: juhtimiskriis
Millele tähelepanu pöörata: API kaudu annab GigaChat struktureeritud, kuid üldise kava – kõik tegevused on määratud „projektijuhile“, mõõdikud on stiilis „positiivne tagasiside“ ja päevade kaupa prioriteete pole. DeepSeek V4 Flash eristab sümptomeid algpõhjustest, jaotab vastutuse konkreetsete rollide vahel ja hoiatab, mida teha ei tasu.
GigaChat Ultra veebiliideses annab märgatavalt parema tulemuse – jaotab rollid, lisab eNPS-i ja koosolekuprotokollid. Kuid Ultra on saadaval ainult veebis, mitte API kaudu. Ja arutlusrežiimis tegi Ultra faktivea: soovitas „korraldada teadmiste üleandmine lahkunud arendajatelt“, kuigi ülesande tingimustes lahkusid nad kuu aega tagasi konkurendi juurde. Miks arutlusrežiim kahjustab, sellest allpool.
Test 2: Venemaa õigusaktid (152-FZ)
152-FZ on Venemaa isikuandmete seadus, laias laastus GDPR-i kohalik vaste. Siin mängib GigaChat kodus.
See on ülesanne, kus GigaChat peaks olema oma pärusmaal. Kontrollige kolme asja: (1) milline mudel eristab õigesti eriliiki andmeid (art 10) ja biomeetriat (art 11), (2) milline märkab, et portaal väljub töösuhte raamidest ja seetõttu on Roskomnadzori ehk Venemaa andmekaitseregulaatori teavitamine kohustuslik, (3) milline ei aja artiklite numbreid segi.
Meie testides ajas API-mudeliga GigaChat segamini art 9 (nõusolek) ja art 10 (eriliiki andmed). DeepSeek V4 Flash nimetas kõik kohalduvad artiklid õigesti, eristas andmeliigid ja tõi välja trahvisummad Venemaa haldusõigusrikkumiste seadustiku järgi. GigaChat Ultra tavarežiimis sai paremini hakkama – nimetas õigesti art 10 ja art 11 –, kuid Ultra on saadaval ainult veebiliideses, mitte API kaudu.
Aus järeldus: GigaChati eelis juriidilistes ülesannetes oli 2025. aastal ChatGPT 4-ga võrreldes tõeline. 2026. aastal sulges DeepSeek V4 Flash selle vahe. GigaChat on endiselt parem dokumentide vormis (rekvisiidid, registreerimisnumbrid, ametlik stiil), kuid sisus – viidete täpsuses ja järelduste loogikas – vahet enam pole.
Arutlusrežiimi lõks
Eraldi hoiatus: ärge kasutage GigaChati arutlusrežiimi ülesannetes, mis nõuavad täpseid viiteid.
Kontrollisime sama juriidilist ülesannet GigaChat Ultral kahes režiimis. Tavarežiimis nimetas mudel õigesti art 10 ja art 11. Arutlusrežiimis viitas art 8-le (avalikult kättesaadavad allikad – ülesandega pole seost) ja jättis art 11 sootuks vahele. Arutluskäik tundus loogiline, kuid viis valede viideteni.
See kattub Wei jt uurimusega (Google Brain, 2022) ja meie MWMGA eksperimendi andmetega: väiksemate mudelite puhul tekitab arutluskäik (chain-of-thought) enesekindlaid, kuid valesid järeldusi. Mudel genereerib viis loogilise välimusega sammu ja jõuab vale järelduseni. Samal põhjusel ärge paluge GigaChatil „oma vastust parandada“ – uuringud (Zhang jt, ACL 2024) näitasid, et väikesed mudelid ei suuda oma vigu märgata ja kriitika asemel sõnastavad sama vastuse lihtsalt ümber.
Praktiline reegel: andke õige struktuur ette juba esimeses päringus (ülaltoodud kolmeosaline valem). Ärge itereerige ega lülitage arutlusrežiimi sisse – paremaks see ei lähe.
Need testid näitavad üht konkreetset asja: hea ja halva tulemuse vahe ei peitu mudeli valikus, vaid oskuses vastust kontrollida. GigaChat nimetas art 10 asemel art 9 ja kui te ei tea, et eriliiki andmed on art 10-s, peate vea tõeks. Just seda kursus õpetabki: eristama usaldusväärset vastust enesekindlast hallutsinatsioonist.
GigaChat ajas segi art 9 ja art 10. Kas teie oleksite märganud? Kursuse tasuta moodulis on 9 ülesannet, kus õpite TI vastuseid päris juhtimisolukordades kontrollima.
Makset ei nõuta • Teavitus käivitumisel
Millal teise tööriista peale minna
Meie MWMGA eksperiment näitas: ülesandele õige mudeli valimine annab suurema võidu kui sobimatu mudeli promptide lihvimine. Truudus tööriistale on kallis harjumus.
Isegi kui GigaChat on teie põhitööriist, on ülesandeid, mis tasub mujale suunata:
| Ülesanne | Kas GigaChat saab hakkama? | Alternatiiv |
|---|---|---|
| Ametlik kirjavahetus Vene standardite järgi | Proovige – meie kogemuse põhjal vormilt parem | Võrrelge DeepSeekiga oma malli peal |
| Juriidilise dokumendi mustand | Vorm jah, sisu kontrollige | DeepSeek V4 Flash viidete ristkontrolliks |
| Analüüs, planeerimine, keerukas arutlus | Nõrk – võrdlustestis madalal | DeepSeek / Claude / ChatGPT |
| Pikad dokumendid (>25K tokenit) | Ei – kvaliteet halveneb | Claude / Gemini (kontekst 128K+) |
| Koodi genereerimine | Nõrk – 25–35% halvem | DeepSeek |
| Rahvusvahelised regulatsioonid | Ei – täpsus langeb 65%-ni | ChatGPT / Claude |
| Loomingulised ülesanded | Nõrk – uudsuses 40% madalam | ChatGPT |
DeepSeek V4 Flash töötab Venemaal ilma VPN-ita, maksab umbes 25 rubla miljoni tokeni eest ja edestab meie võrdlustestis GigaChatti selgelt. Ka Yandexi Alice AI on kõrgemal. Venemaa alternatiivide võrdlus on meie YandexGPT ülevaates ja tööriistade täielikus võrdluses.
Kui töötate suletud keskkonnas ja vahetada pole võimalik, pole see kohtuotsus, vaid töötingimused. Tõhus protsess näeb välja nii: panga jurist saab lepingu projekti, laseb selle kolmeosalise valemiga (roll + piirangud + vorm) läbi GigaChati ja saab struktureeritud analüüsi mustandi kolme minutiga tunni asemel. Seejärel kontrollib ta paragrahvide numbrid algallikast üle, mis võtab veel kümme minutit. Kokku: poolteist tundi võtnud ülesanne saab valmis veerand tunniga ja jurist teab täpselt, millised osad vastusest on usaldusväärsed ja millised vajavad käsitsi kontrolli.
Võtmeoskus on siin eristada vastuse usaldusväärset osa hallutsinatsioonist. Promptid korrastavad seda, mida mudel juba teab – nad ei loo teadmisi.
Mis see praktikas maksab
Aus pilt meie enda kasutusest: ostsime 6 miljoni tokeni paketi 3450 rubla eest. Kuu jooksul tegime umbes 900 päringut ja kasutasime tegelikult alla viiendiku paketist. Tokeni tegelik hind tuli nimihinnast 5,6 korda kõrgem.
Nii ettemakstud paketid töötavad: kui stabiilselt suurt mahtu pole, maksate üle. Alates 2026. aastast kanduvad kasutamata tokenid 90 päeva edasi, mis olukorda veidi leevendab.
Paketiti: Lite (~200 rubla miljoni tokeni eest) katab umbes 90% rutiinsetest ülesannetest – mustandid, kokkuvõtted, lihtsad kirjad. Pro (~800 rubla) on parim valik regulatiivseks tööks. Max (~650 rubla) on turundatud lipulaevana, kuid meie võrdlustestis sai see nõrga tulemuse – ülesannetes, kus GigaChat põhimõtteliselt tugev pole, pole Maxi eest mõtet üle maksta.
Võrdluseks: DeepSeek V4 Flash maksab 25 rubla miljoni tokeni eest ja annab oluliselt parema kvaliteedi. Lähemalt meie DeepSeeki ülevaates ja Venemaa juhtidele mõeldud TI-tööriistade võrdluses.
Kui kasutate GigaChatti veebiliidese, mitte API kaudu, maksab GigaChat Plusi tellimus 399 rubla kuus ja sisaldab ligipääsu Ultrale. Enamiku selle artikli ülesannete jaoks piisab sellest. API ettemakstud pakett tasub end ära prognoositava suure mahu korral – näiteks kümneliikmeline õigusosakond, mis analüüsib iga päev lepinguid. Juhuslikuks kasutuseks pole paketi eest ette maksmine mõistlik.
Meelespea: GigaChatiga töötamise reeglid
Tehke:
- Kirjutage käskivas kõneviisis: vene keeles «подготовь», «укажи», «сформируй» („koosta“, „too välja“, „moodusta“)
- Andke roll koos kontekstiga: „Avaliku sektori tellija peajuristina…“
- Kasutage kolmeosalist valemit: roll + piirangud + vorm
- Nõudke vastuse vormis tabeleid ja struktuuri
- Küsige enne järeldust poolt- ja vastuargumente
- Nimetage kompromissi mõlemad pooled: mitte ainult „vasta konkreetselt“, vaid ka „kui sa pole kindel, ütle otse“
- Hoidke päring alla 25 000 tokeni
- Kontrollige enne uute juhiste lisamist, et promptis poleks vastuolulisi juhiseid
Ärge tehke:
- Ärge lülitage arutlusrežiimi sisse ülesannetes, kus on vaja õigusaktidele viidata
- Ärge paluge mudelil oma vastust „parandada“ või sellest „nõrku kohti leida“
- Ärge usaldage paragrahvide numbreid kontrollimata
- Ärge kasutage GigaChatti üle 25K tokeni pikkuste dokumentide jaoks
- Ärge makske analüüsi- ja planeerimisülesannetes Maxi eest üle
- Ärge survestage mudelit agressiivse tooniga – see muutub enesekindlamaks, mitte täpsemaks
Kontrollige üle alati, kui GigaChat nimetab konkreetseid paragrahve, arve või fakte. Mudel kõlab sama enesekindlalt nii õige kui vale vastuse puhul.
Prompt on kirjutatud. Kas vastus on õige?
TI-ga töötamise põhioskus on tulemuse kontrollimine. Kursuse põhimoodulis harjutate kriitilist mõtlemist koos TI-ga päris juhtimisülesannetel: kuidas eristada sügavat analüüsi pealiskaudsest, millal viiteid usaldada ja millal üle kontrollida. Alustage tasuta diagnostikamoodulist: 9 õppetundi, registreerimata.
Stanislav Belyaev
Engineering Leader Microsoftis18 aastat insenerimeeskondade juhtimist. mysummit.school asutaja. 700+ lopetajat Yandex Practicumis ja Stratoplanis.