Не только лишь Mistral
Что первое приходит вам в голову, когда вы слышите фразу «европейские LLM»? Опытный читатель наверняка вспомнит про французскую Mistral и... в целом, на этом всё.
А как же Германия — ведущая экономика ЕС, Польша и ещё 20+ других стран? Давайте посмотрим, что происходит с ИИ в западной части европейского континента.
Германия
Удивительно, но на 2026 год у Германии нет ни одной популярной общедоступной ИИ-модели с чат-интерфейсом.
При этом довольно активно развиваются корпоративные модели, чат-боты и агенты.
SAP. У самой известной ERP-системы SAP долгое время не было встроенных ИИ-помощников. В 2023 году SAP представила встроенного ИИ-ассистента Joule.
Правда, Joule всегда работал как надстройка над чужими LLM — OpenAI, Gemini, Meta Llama и Mistral.
12 мая этого года на конференции SAP Sapphire компания объявила, что упорядочивает этот зоопарк. Теперь основной reasoning (думающей)-моделью Joule становится Claude. Интеграция с остальными популярными моделями теперь построена на стандартных MCP-коннекторах от Anthropic и также охватывает 224 специализированных агента и 51 отраслевого ассистента в SAP Business AI Platform.
Deutsche Telekom. Крупнейший в Германии телекоммуникационный оператор использует ИИ-модель, действительно обученную с нуля, — Teuken-7B.
Фишка модели — тренировка сразу на всех 24 официальных языках ЕС.
Deutsche Telekom вывела её на коммерческий рынок как часть корпоративного продукта Business GPT — это B2B-инструмент для чат-ботов и суммаризации документов. Публичного чата, к сожалению, нет. Зато можно сравнить с ГигаЧатом от Сбера:
SteuerGPT.
SteuerGPT от Buhl — крайне популярная и бесплатная функция в WISO Steuer (Steuer — нем., налог), главном немецком налоговом ПО для частных лиц, работает в немецких/европейских дата-центрах с соблюдением всех норм ЕС.
В WISO Steuer не раскрывают, какая именно языковая модель используется в SteuerGPT. Судя по опубликованному описанию архитектуры, базовая LLM предоставляется внешним поставщиком. При этом RAG-архитектура, поиск по налоговой базе знаний и прикладной слой обработки запросов разработаны немецкой компанией Taxy.io GmbH.
В целом по этим примерам понятно, что у Германии разработка своих больших языковых моделей идёт, мягко говоря, не очень хорошо.
С чем это связано? Опустим очевидные причины вроде нехватки крупных дата-центров и неразвитого рынка венчурных инвестиций — это проблема большинства стран, кроме США и Китая. У Германии есть специфические проблемы.
Первая — жёсткий контроль за авторскими правами.
Любая хорошо обученная немецкая LLM, вышедшая на открытый рынок Германии, практически неизбежно столкнётся с валом исков от издательств.
Вторая проблема, вытекающая из первой, — недостаточное количество немецкоязычных данных со свободной лицензией. Исследователи проекта German Commons прямо отмечают дефицит крупных, открыто лицензированных немецких текстовых наборов. Они собрали около 154 млрд немецкоязычных токенов, но даже это значительно меньше многотриллионных массивов, используемых крупными международными моделями.
Польша
В отличие от Германии, у Польши есть своя модель с публичным чатом — Bielik (по-польски — орлан-белохвост). Разрабатывает её фонд SpeakLeash вместе с Академическим вычислительным центром Cyfronet AGH, на государственной суперкомпьютерной инфраструктуре PLGrid.
С нуля модель, впрочем, тоже не обучали: в основе — архитектура Mistral 7B v0.2 (привет французам!), доращенная до 11 миллиардов параметров.
Модель открытая — веса лежат на Hugging Face, лицензия разрешает коммерческое использование.
И, что редкость для национальных моделей ЕС, у семейства моделей Bielik высокая и измеримая популярность: 2,8 млн обращений к моделям по информации от CEO компании и 400 тыс.+ обращений за последний месяц по данным Hugging Face:
Вывести Белека за пределы узкого сообщества разработчиков помогла интеграция в популярный массовый продукт.
С декабря 2025 года Bielik встроен прямо в приложение InPost — крупнейшего польского логистического оператора с 15+ млн пользователей.
Чат называется «Nakarm Bielika» («покорми белохвостого орлана») и представляет собой бесплатный чат прямо во вкладке приложения. Таким образом пользователи могут бесплатно общаться с моделью прямо в приложении, а их диалоги используются для дальнейшего совершенствования её польского языкового и культурного контекста.
Почему такое обогащение невероятно важно - см. чуть ниже в разделе про ложку дегтя.
Интересно, что эта версия получила эксклюзивную функцию — доступ в интернет в реальном времени, которой нет даже в основном chat.bielik.ai:
Для интереса сравним польского Белека по параметрам с ГигаЧат:
И, конечно, немного дёгтя в этой радужной картине польского успеха
Как и большинство ИИ-моделей, построенных на национальных языках ЕС, Bielik сталкивается с недостатком данных для обучения. На сайте SpeakLeash опубликован дашборд, который в реальном времени показывает, что пока собрано около 3 ТБ данных на польском языке. Если ооооочень грубо прикинуть, то это около 1 трлн токенов сырых данных. По сравнению с ~20 трлн токенов для ГигаЧата — капля в море:
Заключение
Изначально хотелось охватить больше стран, но статья и так получилась довольно большая. Если будет интерес со стороны читателей — будет и вторая часть.
Пока, в качестве итога, могжно сказать, что Франция вытягивает весь Евросоюз из глубин рейтинга ИИ-моделей — по обоим бенчмаркам MMLU (14 000 вопросов из разных областей знания, 4 варианта ответа на каждый) и MMLU-Pro (усложнённая версия), Мистраль уверенно входит в ТОП-10 ИИ-моделей, уступая только американским и китайским моделям. По сравнению с российскими ИИ Мистраль идёт «нос к носу» — различия несущественные и могут объясняться различием дат и методологий тестирования:
