GigaChat en 2026 : revue honnête – vaut-il le coup pour le travail ?
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GigaChat est le modèle d’IA générative de Sber, la première banque russe, devenue en dix ans un véritable groupe technologique. Il a été conçu dès le départ pour les russophones : entraîné sur des données russes, il maîtrise le contexte culturel, l’argot et les réalités qui se cachent derrière la langue. Et en Russie, il fonctionne sans VPN – un point qui compte là-bas, puisque ChatGPT, Claude et Gemini ne servent pas officiellement les utilisateurs russes.
Pour un manager en Russie, cela signifie un modèle qui comprend mieux que ses concurrents étrangers les spécificités locales – de l’étiquette des affaires aux subtilités du droit russe. Sber a lancé en 2025 GigaChat 2.0, une génération multimodale, puis en mars 2026 GigaChat Ultra avec un mode raisonnement ; à l’été 2026, GigaChat 3.5 Ultra a pris la tête de la gamme. C’est de lui qu’il sera surtout question ici.
Mise à jour : GigaChat 3.5 Ultra et résultats du benchmark (juillet 2026)
Sber a sorti GigaChat 3.5 Ultra, un modèle MoE (mixture of experts) de 432 milliards de paramètres. Les poids sont publiés en accès libre sur HuggingFace et GitVerse (une plateforme russe d’hébergement de code) sous licence MIT. Il est presque deux fois plus compact que l’ancien modèle phare, consomme moins de ressources et génère les textes longs jusqu’à 4 fois plus vite. Sa fenêtre de contexte atteint 262 000 tokens, contre 128 000 pour la gamme 2.0.
L’accès est plus simple que pour les précédentes sorties de Sber. Gratuitement, dans l’assistant GigaChat : chat web (giga.chat), applications mobiles, bot Telegram. Par API, via Cloud.ru Foundation Models, une plateforme cloud russe : identifiant cloudru/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B, contexte de 262 000 tokens, 1,07 $ par million de tokens en entrée et 3,21 $ en sortie (96,22 ₽ et 288,6 ₽ sur la plateforme). Au moment de notre vérification, le modèle n’est pas proposé dans l’API de Sber lui-même (developers.sber.ru) : Cloud.ru est donc la seule voie d’intégration. Les deux prompts de cette page appellent précisément cet identifiant, si bien que vous pouvez tester le modèle directement dans l’article, sans inscription ni clé.
Nous l’avons testé dans le benchmark MySummit. Voici la position de tous les modèles GigaChat :
| Modèle | Coût par million de tokens | Position au classement |
|---|---|---|
| GigaChat 3.5 Ultra | 1,07 $ / 3,21 $ | Meilleur de la gamme, moitié inférieure |
| GigaChat Ultra | 10 $ / 10 $ | Tout en bas du classement |
| GigaChat 2 Max | 7,22 $ / 7,22 $ | Dernière place |
Côté prix, 3.5 Ultra est moins cher que les modèles phares occidentaux : Claude Sonnet 4.6 coûte 3 $ / 15 $ par million de tokens. Les modèles chinois accessibles depuis la Russie, à l’inverse, coûtent moins cher que GigaChat et se classent plus haut.
Les juges du benchmark le recommandent pour les e-mails à la direction, les comptes rendus de réunion, l’analyse stratégique d’options et toutes les situations où il faut un accès direct depuis la Russie. En revanche, il est déconseillé pour les calculs financiers, les références au droit du travail et les questions de management d’équipe – les erreurs y sont dangereuses.
À titre de comparaison : Gemma 4 31B offre des résultats comparables pour environ huit fois moins cher. DeepSeek V4 Flash coûte dix fois moins et obtient des scores nettement supérieurs. Le seul véritable atout de GigaChat : le stockage garanti des données en Russie.
Les progrès sont réels : de GigaChat 2 Max à 3.5 Ultra, le bond en score est net. Mais les leaders (Claude Opus 4.6, MiMo v2.5 Pro de Xiaomi) restent loin devant.
L’accès complet à GigaChat (choix du modèle, toutes les fonctions) exige un compte SberID et un numéro de téléphone russe. Les fonctions de base sont accessibles sans inscription sur le site, ainsi que via des bots sur Telegram et VK (le premier réseau social russe).
Essayez vous-même : GigaChat vs DeepSeek vs Qwen
Avant d’entrer dans le détail des modèles et des tarifs, lancez un prompt ici même et comparez trois modèles : GigaChat 3.5 Ultra (Sber, via Cloud.ru), DeepSeek V4-Pro et Qwen3.8-Max (Alibaba). Les trois modèles du widget sont des modèles phares actuels, y compris celui de Sber présenté plus haut.
Exemple 1. Communication interne : passage au travail hybride
Cette tâche teste à la fois la maîtrise de la langue, le sens de l’étiquette professionnelle et la capacité à écrire comme un être humain plutôt qu’en langue de bois. Dans la version russe de cet article, le prompt est en russe, et GigaChat y joue à domicile : vocabulaire des affaires russe, contexte culturel. En français, il joue à l’extérieur – son corpus est avant tout russophone, et cela se sent souvent dans le ton et les tournures. DeepSeek et Qwen sont ici en terrain neutre. Plus loin dans l’article, un second prompt, analytique celui-là, où le rapport de force change.
Les modèles GigaChat
GigaChat 3.5 Ultra (juillet 2026)
Le modèle phare actuel. Architecture MoE de 432 milliards de paramètres, entraînement en FP8, apprentissage par renforcement en ligne (online RL), génération accélérée par MTP (prédiction multi-tokens). Les poids sont ouverts – HuggingFace et GitVerse, licence MIT –, ce qui permet de déployer le modèle sur sa propre infrastructure.
Sur le plan architectural, 3.5 Ultra repose sur une technologie d’attention linéaire développée en Russie : Sber la décrit comme une accumulation progressive du contexte, au lieu de relire le texte depuis le début. Deux conséquences pratiques en découlent : le modèle est presque deux fois plus compact que l’ancien phare et consomme moins de ressources, et il génère les textes longs jusqu’à 4 fois plus vite. La fenêtre de contexte atteint 262 000 tokens, le double de la gamme 2.0.
Selon Sber, le développement a demandé environ 1 500 expériences ; les données d’entraînement misent avant tout sur des textes humains filtrés.
Accès : gratuit dans l’assistant GigaChat (chat web, applications mobiles, bot Telegram) et par API via Cloud.ru Foundation Models – identifiant cloudru/ai-sage/GigaChat3.5-432B-A28B, 1,07 $ / 3,21 $ par million de tokens. Au moment de notre vérification, le modèle n’est pas disponible dans l’API cloud de Sber (developers.sber.ru).
Dans notre benchmark, c’est le meilleur résultat de tous les modèles GigaChat, avec une place dans la moitié inférieure du classement général. Il se montre étonnamment solide en analyse stratégique : meilleur résultat parmi les modèles russes dans cette catégorie. Sa catégorie la plus faible : le management d’équipe. Côté prix, il est moins cher que les phares occidentaux et plus cher que les modèles chinois accessibles depuis la Russie, qui se classent plus haut.
GigaChat Ultra (mars 2026)
En mars 2026, Sber a présenté GigaChat Ultra, le modèle phare de cette génération, avec deux modes :
- GigaChat Ultra – mode standard. Structure bien ses réponses, avec tableaux et recommandations concrètes, mais commet régulièrement des inexactitudes dans les données. Le modèle affiche sa chaîne de raisonnement avant de répondre. Dans notre test sur 32 scénarios managériaux, le mode raisonnement a dégradé le résultat : il a aidé sur les tâches à facteurs multiples (analyse des parties prenantes, préparation de négociations), mais a nui partout où il faut des données et des calculs exacts. L’analyse détaillée, chiffres à l’appui, se trouve dans un article dédié.
GigaChat Ultra est gratuit sur giga.chat, dans les applications mobiles et via le bot Telegram. Au moment de cette revue, l’API n’était pas encore disponible. Depuis la sortie de 3.5 Ultra, il est tombé tout en bas du classement.
La gamme GigaChat 2.0
La génération précédente, que Sber continue de servir via sa propre API. Ce sont ces modèles qui font tourner la plupart des cas d’usage en entreprise – et qui sont derrière nos propres chiffres de dépenses ci-dessous.
- GigaChat 2 Lite – pour les tâches rapides du quotidien : réponses aux questions, brouillons d’e-mails, résumés simples. Rapide et très bon marché. Adapté aux chatbots et au traitement de requêtes en masse.
- GigaChat 2 Pro – l’équilibre entre vitesse et qualité. À l’aise pour résumer, reformuler, réviser des textes et pour les tâches créatives (textes marketing, contenus pour les réseaux sociaux). Suit mieux les instructions complexes.
- GigaChat 2 Max – le modèle puissant pour les tâches professionnelles complexes : analyse, documents volumineux (jusqu’à 200 pages d’un coup), analyse approfondie de données. Fenêtre de contexte : 128 000 tokens.
Classement des modèles GigaChat dans notre benchmark
Dans notre benchmark, nous avons testé tous les modèles GigaChat disponibles sur 80 tâches managériales réelles (47 modèles au classement). Tous les modèles GigaChat se trouvent dans la moitié inférieure, même si 3.5 Ultra a nettement progressé.
Le profil de 3.5 Ultra est irrégulier : certaines catégories au niveau d’un bon milieu de tableau, d’autres en fin de liste. Depuis le passage à Cloud.ru, le prix n’est plus un argument contre lui – il est inférieur à celui des phares occidentaux. Reste la question de sa place au classement.
GigaChat Ultra – l’ancien modèle phare, désormais tout en bas du classement. À 10 $ / 10 $ par million de tokens, il s’incline face à des modèles plusieurs fois moins chers : Gemini Flash Lite (0,15 $/M) et Alice AI (0,8 $/M), le modèle de Yandex.
GigaChat Ultra Thinking – la variante avec mode raisonnement – obtient un résultat légèrement inférieur à celui d’Ultra standard. Paradoxe : la communication est l’une de ses pires catégories, alors que c’est la meilleure d’Ultra sans thinking. Formation et développement : très faible.
GigaChat 2 Max – dernière place. Alice AI coûte 9 fois moins cher et le devance nettement en score.
Autre paradoxe : l’expertise régionale. Sur son « terrain » (droit russe, fiscalité kazakhe), GigaChat Ultra Thinking a été signalé comme source d’hallucinations potentielles : il a confondu des administrations kazakhes et indiqué des taux d’imposition erronés. Le modèle chinois Kimi K2.6 s’en sort bien mieux sur des scénarios comparables.
Claude Sonnet 4.6, lui, coûte plus cher que GigaChat 3.5 Ultra et obtient un score nettement supérieur. La comparaison tourne vraiment au désavantage de GigaChat là où les modèles chinois sont disponibles : ils sont moins chers et mieux classés.
Les capacités multimodales de GigaChat
La liste ci-dessous décrit les fonctions de l’assistant GigaChat – chat web, applications mobiles et bot Telegram. La source ne précise pas lesquelles relèvent du modèle 3.5 Ultra et lesquelles sont héritées de la gamme 2.0. Ce que l’on sait avec certitude : 3.5 Ultra dispose d’un contexte de 262 000 tokens contre 128 000 pour la 2.0, et génère les textes longs jusqu’à 4 fois plus vite – sur les documents volumineux, c’est là que la différence se fait sentir. La limite de 200 pages par document est indiquée pour la version 2 Max.
- Documents – chargez un rapport, un contrat ou un règlement interne (jusqu’à 200 pages en version Max) et posez vos questions sur le contenu. Le modèle retrouve la clause voulue, rédige une synthèse ou compare deux documents.
- Audio – chargez l’enregistrement d’une réunion ou d’un entretien (jusqu’à 1 heure) ; GigaChat le transcrit, en dégage les points clés et rédige le compte rendu. Sans conversion préalable en texte.
- Vidéo – envoyez un lien vers une vidéo ; le modèle en décrit le contenu et répond aux questions.
- Images – génération d’illustrations à partir d’une description (via Kandinsky, le modèle d’images de Sber intégré) et analyse d’images chargées : graphiques, schémas, photos de documents.
- Musique – création de morceaux d’ambiance jusqu’à 3 minutes pour des présentations ou des vidéos.
- Recherche web – trouve des informations à jour et cite ses sources, à la manière de Perplexity.
- Appels vocaux – vous pouvez appeler GigaChat et discuter d’une tâche de vive voix : le modèle répond en temps réel, accepte d’être interrompu et conserve la transcription de l’échange.
- Recherche approfondie (Deep Research) – le modèle mène seul une analyse en plusieurs étapes sur une question complexe, croise plusieurs sources et rend une réponse structurée, sources à l’appui.
- Mode raisonnement (Reasoning) – découpe les tâches complexes en étapes et montre sa chaîne de raisonnement, comme le ferait un expert. Utile pour vérifier la logique d’une réponse.
- Droit russe – GigaChat s’y retrouve mieux que ses concurrents dans les lois russes, les normes GOST (les normes techniques nationales russes) et les textes réglementaires.
Ces fonctions répondent à la plupart des questions du type « que sait faire l’outil ». Reste la seconde question : la précision de la réponse à une demande donnée. D’après notre benchmark, le modèle tient bien la correspondance professionnelle et la mise en forme de documents, mais se trompe sur les calculs financiers et les références au droit du travail. La fiabilité du résultat dépend aussi de la façon dont vous formulez votre demande.
GigaChat comprend le russe mieux que ses concurrents – mais la qualité de la réponse dépend du prompt. Le module gratuit propose 9 tâches qui montrent la différence entre une bonne et une mauvaise requête.
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Choisir entre GigaChat, ChatGPT et DeepSeek, c'est la moitié du travail. L'autre moitié : apprendre à obtenir du modèle le résultat voulu. Module gratuit : 9 tâches managériales avec analyse des erreurs.
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Tarifs et coût de GigaChat
GigaChat : gratuit ou payant ?
L’accès de base est gratuit. L’interface web sur giga.chat fonctionne après connexion via SberID – sans abonnement ni plafond de messages par jour. GigaChat est aussi disponible gratuitement sur Telegram, VK et la messagerie MAX.
Pour l’API (automatisation, intégration dans des produits), Sber offre 1 000 000 de tokens gratuits par an – de quoi tenir plusieurs mois d’utilisation active pour une personne. Il s’agit de l’API propre à Sber (developers.sber.ru), qui sert les modèles de la gamme 2.0 ; au moment de notre vérification, 3.5 Ultra n’y figure pas. Il est accessible via Cloud.ru Foundation Models à 1,07 $ / 3,21 $ par million de tokens – un accès API classique, sans forfait ni prépaiement.
Tarifs de l’API GigaChat (en vigueur en 2026)
Sber a revu ses tarifs en février 2026. En Russie, les prix sont affichés en roubles ; pour se repérer, les tarifs Cloud.ru ci-dessus mettent 100 ₽ à environ 1,11 $. Voici la comparaison avec les concurrents les plus proches – des modèles eux aussi utilisables depuis la Russie sans VPN :
| Modèle | Coût par million de tokens | Niveau de qualité |
|---|---|---|
| GigaChat 3.5 Ultra (Cloud.ru) | 96,22 ₽ entrée / 288,6 ₽ sortie | Meilleur résultat de la gamme |
| GigaChat 2 Lite | 65 ₽ | Requêtes simples, brouillons |
| GigaChat 2 Pro | 500 ₽ | Textes et analyses de niveau intermédiaire |
| GigaChat 2 Max | 650 ₽ | Analyses complexes |
| DeepSeek V4 Flash | ~8 ₽ | Solide et très bon marché (benchmark) |
| Qwen 3.6 Plus | ~30 ₽ | Haut du classement |
| ChatGPT (GPT-4o) | ~750 ₽ | Groupe de tête |
| Claude Sonnet | ~900 ₽ | Groupe de tête |
DeepSeek V4 Flash revient environ 12 fois moins cher en tokens d’entrée et 18 fois moins cher en sortie, avec un meilleur score au benchmark. Si l’accès sans VPN est votre critère principal, DeepSeek, Qwen et MiMo fonctionnent directement depuis la Russie et coûtent moins cher.
Ce que coûte GigaChat en pratique : notre expérience
Nous utilisons l’API GigaChat sur la plateforme pédagogique MySummit.school : les étudiants lancent des prompts directement depuis les articles et comparent les réponses de différents modèles. Voici les chiffres réels de février à mai 2026 :
- 928 requêtes à l’API (surtout GigaChat Max)
- 976 000 tokens consommés (~1 000 tokens par requête)
- 3 450 ₽ dépensés – deux forfaits de 3 millions de tokens (Max + Pro)
- Sur les 6 millions de tokens achetés, moins de 1 million avait été utilisé à la date de publication – le reste continue d’être consommé
Une requête moyenne à GigaChat Max revient à 0,68 ₽. Les mêmes 928 requêtes via DeepSeek auraient coûté 24 ₽ au lieu de 634 ₽ – plus d’un ordre de grandeur d’écart, alors que DeepSeek obtient des résultats nettement supérieurs dans notre benchmark.
Le vrai piège, c’est le modèle par forfaits. L’API GigaChat vend les tokens par lots de 3 millions, à partir de 1 500–1 950 ₽. Même avec une utilisation soutenue via une plateforme pédagogique et des centaines de requêtes, nous n’avons consommé que 16 % du volume acheté. Chez les concurrents (DeepSeek, Qwen, OpenAI), on paie à l’usage – exactement ce qu’on consomme. Cloud.ru fonctionne de la même façon pour 3.5 Ultra : facturation au token, sans forfait obligatoire.
Applications concrètes pour un manager
- Documents et rapports – synthèse de documents longs, comparaison de versions de contrats, notes de synthèse pour la direction. GigaChat comprend le vocabulaire des affaires russe mieux que ses équivalents étrangers.
- Droit et réglementation – questions sur les lois russes, les normes GOST, les textes réglementaires. Le modèle a été entraîné sur des données juridiques russes.
- Marketing et contenu – textes pour un public russe, posts pour les réseaux sociaux, supports marketing qui saisissent les réalités et le ton locaux.
- Réunions – chargez l’enregistrement audio d’une réunion (jusqu’à 1 heure) et obtenez une transcription avec les points clés et la liste des décisions.
- Présentations – GigaChat peut générer une présentation à partir d’une description textuelle.
Si vous disposez déjà de GigaChat et voulez en tirer le maximum, consultez notre analyse dédiée aux techniques de prompt qui apportent 20 à 30 % de qualité en plus, ainsi qu’aux pièges du mode raisonnement : GigaChat au travail – comment tirer le meilleur de ce que vous avez.
Exemple 2. Contexte réglementaire russe : conformité et risques
Le second prompt est analytique. Il teste le domaine où GigaChat devrait avoir l’avantage : la connaissance de la réglementation russe – en l’occurrence la loi fédérale 152-FZ sur les données personnelles (l’équivalent russe, en gros, du RGPD), dont l’application est contrôlée par le régulateur Roskomnadzor. Même trio que plus haut : GigaChat 3.5 Ultra via Cloud.ru face à DeepSeek V4-Pro et Qwen3.8-Max.
Observez deux choses : à quel point le modèle connaît la terminologie proprement russe (152-FZ, Roskomnadzor, consentement au traitement) et à quel point il respecte toutes les contraintes du prompt – 6 à 8 points, des explications, 2 zones à risque. C’est toute la différence entre une belle réponse et un véritable outil de travail pour un manager.
Limites et comparaison honnête
Dans notre benchmark, GigaChat 3.5 Ultra obtient le meilleur résultat de la gamme, mais reste dans la moitié inférieure du classement. L’écart avec les leaders demeure important : Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro et MiMo v2.5 Pro sont tous accessibles depuis la Russie et nettement plus performants.
Concrètement :
- Pour l’analyse et le raisonnement complexe – ChatGPT, Claude, Kimi et DeepSeek sont nettement plus forts
- Pour les textes en russe, le droit et la correspondance professionnelle – GigaChat 3.5 Ultra est compétitif, même si Alice AI LLM v3 de Yandex progresse lui aussi
- Pour les tâches multilingues – ChatGPT et Claude gardent plus sûrement la langue de réponse avec des prompts mêlant plusieurs langues
- Le mode raisonnement (Thinking) – dégrade le résultat dans cinq catégories de tâches sur huit. Analyse détaillée avec données et références à des travaux académiques
La fenêtre de contexte de la gamme GigaChat 2.0 est de 128 000 tokens (comparable à GPT-4o et Claude Sonnet) ; celle de 3.5 Ultra, de 262 000.
Le prix de l’API GigaChat reste par ailleurs élevé face aux modèles russes et chinois. DeepSeek V4 Flash revient environ 12 à 18 fois moins cher, avec un score au benchmark nettement supérieur.
Les atouts de GigaChat
- La meilleure compréhension du russe – entraîné sur des données russophones, il saisit l’argot des affaires, le contexte culturel et les réalités locales
- Le droit russe – s’y retrouve dans les lois, les normes GOST et les textes réglementaires mieux que ses équivalents étrangers
- Tout-en-un – texte, images, audio, vidéo, musique, présentations, recherche web
- Poids ouverts pour 3.5 Ultra – licence MIT : on peut le déployer sur sa propre infrastructure et ne pas dépendre de la disponibilité d’une API externe
- Accessibilité – interface web gratuite, bot Telegram, messagerie MAX ; accès API à 3.5 Ultra via Cloud.ru ; chez Sber, un quota annuel de tokens gratuits
- Écosystème Sber – intégré aux distributeurs de billets de Sber et aux enceintes connectées SberBoom
- Données en Russie – stockage des données sur le territoire russe, conformité à la loi 152-FZ. Un point important pour les entreprises soumises à des obligations de localisation des données
GigaChat en profondeur : forces et faiblesses selon les données
Depuis cette revue, nous avons publié trois analyses distinctes – sur le benchmark, sur le mode raisonnement et sur l’usage réel. Voici ce qu’il faut en retenir.
Là où GigaChat est vraiment fort :
- Le périmètre fermé. C’est le seul modèle russe à proposer un véritable déploiement on-premise : les données ne quittent pas le périmètre de l’entreprise. Selon Sber, 65 % des contrats d’entreprise passent par cette formule. Pour les banques, l’industrie de défense et le secteur public, la question du choix ne se pose même plus. Les cas de SIBUR (pétrochimie) et de Severstal (sidérurgie) sont détaillés dans le guide pratique.
- La mise en forme selon les normes GOST. Mentions obligatoires, registre formel, correspondance d’affaires : ici, GigaChat sort moins souvent du format que les modèles étrangers.
- La réactivité au prompt. Une requête bien construite apporte 20 à 30 % de qualité en plus – les techniques concrètes sont détaillées dans le même guide.
Là où il perd :
- Analyse et précision. Quand Sber a publié 40 cas d’usage en entreprise, nous les avons confrontés à notre benchmark de 29 modèles (première vague, mai 2026 – le classement en compte aujourd’hui 47). Le phare Ultra est arrivé 28e, et le 2 Max public (sur lequel tourne la plupart des cas) 29e, bon dernier. Ces cas prouvent que l’outil fonctionne, pas qu’il est le meilleur choix.
- Le mode raisonnement. Activé, Thinking dégrade le résultat dans cinq catégories sur huit – surtout là où il faut des chiffres exacts. Mieux vaut le désactiver pour les calculs.
- Le prix. L’API de Sber reste chère parmi les modèles russes, alors que DeepSeek et Qwen sont moins chers et plus forts en analyse.
Au fond, un seul critère pratique compte ici. Si votre cahier des charges impose le stockage des données en Russie ou un déploiement en périmètre fermé, GigaChat répond au besoin et n’a presque pas d’alternative – le classement et le prix au token passent alors au second plan. Sans ces exigences, vous comparez la qualité au prix, et là, 3.5 Ultra perd face à des modèles accessibles depuis la Russie et moins chers.
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Stanislav Belyaev
Engineering Leader chez Microsoft18 ans a diriger des equipes d'ingenieurs. Fondateur de mysummit.school. 700+ diplomes chez Yandex Practicum et Stratoplan.