Дата публикации: 25.02.2026, 12:44 2026-02-25T12:44:19+05:00 KazLLM в последнее время стал одним из самых обсуждаемых технологических проектов страны. Его называют шагом к цифровому суверенитету Казахстана, но вместе с этим указывают на слабое качество ответов и ограниченный спрос. Что на самом деле происходит с казахстанской языковой моделью и справедлива ли критика? Об этом Digital Business поговорил с председателем Ассоциации по развитию искусственного интеллекта Qaz.AI Темирланом Зиятовым. По словам эксперта, модель находится на раннем этапе развития – и это напрямую влияет на качество работы. «Разработка находится на ранней стадии, поэтому у нее есть свои недостатки. Это нормальная практика для проектов из сферы ИИ», – говорит он. Одна из ключевых проблем – нехватка качественного контента на государственном языке. «Самая насущная проблема для разработчиков KazLLM – поиск качественного контента на государственном языке. Чтобы ее решить, необходимо создавать и публиковать больше материалов на казахском. В том числе, с привлечением сторонних авторов, чтобы быстрее дообучить модель», – пояснил Темирлан Зиятов. Именно объем и качество данных во многом определяют, насколько точно и глубоко языковая модель сможет отвечать на запросы. Также спикер ответил на вопрос, который звучит чаще всего: зачем разрабатывать собственную модель, если можно использовать уже готовые зарубежные решения. Темирлан Зиятов считает, что для бизнеса и государства задачи разные: «Для части задач – это приемлемо. Бизнес так и делает, используя лучшее здесь и сейчас. Но для государства нужен другой подход, который гарантирует независимость и безопасность при обработке важных данных». Эксперт уже протестировал функционал модели и выделяет как сильные, так и слабые стороны. К преимуществам он относит адаптацию к местному контексту. По его словам, система понимает культурный подтекст при вводе запроса. Среди минусов – качество генерации и пользовательский опыт: «Из минусов – низкое качество ответов и слабое визуальное оформление. Нужны понятные итерации и удобные шаблоны ответов». По его словам, важно воспринимать KazLLM не как универсального конкурента глобальным продуктам, а как специализированный инструмент. «Казахстанская языковая модель – точечный инструмент под конкретные национальные задачи. Считаю, что мы идем по правильному пути, потому что на большие задачи у нас не хватит ни человеческих, ни финансовых ресурсов», – пояснил спикер В публичной дискуссии KazLLM часто сравнивают с ChatGPT. Однако, по мнению эксперта, прямое сравнение не совсем корректно. Глобальные модели создаются при многомиллиардных инвестициях и огромных командах разработчиков. Казахстанская разработка решает более узкие задачи – с упором на язык, культурный контекст и национальные сервисы. Именно в этой нише, считает эксперт, проект и должен развиваться. Полное интервью доступно по ссылке.
From the original source:
DigitalBusiness.kz
Read full article at DigitalBusiness.kzThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
Title in RussianЭксперт объяснил, за что критикуют KazLLM и можно ли сравнивать ее с ChatGPT
Эксперт объяснил, за что критикуют KazLLM и можно ли сравнивать ее с ChatGPT DigitalBusiness.kz
AI Summary & Key Takeaways
- Эксперт объяснил, за что критикуют KazLLM и можно ли сравнивать ее с ChatGPT DigitalBusiness.kz

Related stories
Judge dismisses Sam Altman’s sister’s sexual abuse lawsuit
On Tuesday, US District Judge Zachary Bluestone dismissed the lawsuit Ann Altman filed last year alleging that her brother, OpenAI CEO Sam Altman, had sexually abused her throughout her childhood. As reported earlier by The Guardian, the judge wrote that over the last year, Ann…
Anthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
Hugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Stop paying for AI, run everything locally (here’s how)
Big labs are not going to talk about this but continual learning the idea of improving the models for your [music] own use cases for your own workflows. Big labs have no incentive of providing users with that [music] because they're training their models for the normal…



