Ещё в 2022 году разработчики, использующие искусственный интеллект, казались своего рода чудаками. Однако в 2025 году совместный отчёт DORA и Google Cloud показал, что сейчас 90% специалистов используют AI-помощников в повседневной работе.
Рынок предлагает множество платформ для разработчиков: ChatGPT, GitHub Copilot, Claude и многие другие. Однако в российских реалиях их использование усложняется необходимостью подключения к VPN, трудностями с оплатой сервисов и другими проволочками. Поэтому стоит обратить внимание на отечественные аналоги, в частности, GigaCode.
Меня зовут Андрей Вишняков, я основатель нейро-артели «Полезные цифры», эксперт по искусственному интеллекту и цифровому развитию. В этой статье я хочу поделиться собственным опытом и рассказать о преимуществах использования GigaCode по сравнению с зарубежными и отечественными аналогами.
Немного о GigaCode
GigaCode — это российский AI-помощник, цель которого: повысить производительность программистов и облегчить процесс написания однотипных фрагментов кода. В России его часто называют аналогом GitHub Copilot. Сервис поддерживает более 35 языков программирования.
Как и большинство аналогичных ИИ-ассистентов, GigaCode умеет:
генерировать код на основе фрагмента в режиме реального времени — он не только продолжает слова, но и выдаёт конструкции условий, циклов, функций;
отлаживать код и распознавать ошибки;
находить нужные элементы кода и генерировать готовые решения по заданным текстовым параметрам;
оптимизировать код и провести его рефакторинг;
сгенерировать код под конкретную задачу.
В то же время GigaCode — это узкоспециализированное решение для разработчиков. Он работает только с кодом, но такой подход отличается возможностью сконцентрировать ресурсы на решении конкретных инженерных задач. Создатели AI-помощника не хотят, чтобы он превратился в «универсальный разум» — на мой взгляд, это прагматичный и правильный подход.
Преимущества GigaCode: 4 ключевых аспекта
У GigaCode много перспектив для развития на российском рынке, к ним относятся:
Технологическая независимость. У GigaCode есть все шансы стать полноценным отечественным ассистентом для разработки. Российский бизнес вынужден работать на импортозамещение в условиях ограниченного доступа к зарубежным аналогам. На мой взгляд, GigaCode может стать важным элементом защищённого контура разработки для крупных корпораций и госсектора.
Работа с российскими особенностями. GigaCode может эффективнее работать с кодом, в котором нейминг и комментарии написаны на русском языке. Также модель может быть лучше дополнительно обучена на кодовой базе российских компаний. Она способна учитывать особенности местных проектов (например, отечественные СУБД, 1С, интеграция с Госуслугами и прочие).
Ценовая политика. Использование GigaCode выгодно для российских стартапов, малого бизнеса, образовательных учреждений и многих других организаций. Причины просты: тарифы для использования AI-ассистента установлены в рублях, и никаких валютных рисков для компаний и предпринимателей нет.
Поддержка legacy и нишевых технологий. Западные AI-модели не ориентированы на технологии, которыми активно пользуются в России. К таковым можно отнести, например, специфичные фреймворки (GOLEM, КомпоГраф, Tramvai и многие другие), 1С, Delphi. GigaCode может занять эту нишу.
Может ли GigaCode стать перспективным решением для российского рынка?
Отдельно хочется поразмышлять о том, чем GigaCode отличается от других ИИ-помощников.
Начнём со сравнения с GitHub Copilot. В отличие от зарубежного сервиса, уже сейчас GigaCode станет для разработчиков юридически безопасным и доступным решением. Он — стабильная, бесперебойная альтернатива, которая не зависит от иностранных политических решений. И здесь важно, чтобы качество российской модели было сопоставимо с зарубежными аналогами, чтобы переход на неё стал оправданным и безболезненным.
Если сравнивать GigaCode с другими иностранными решениями (например, ChatGPT или Claude), то он выигрывает в том, что остаётся доступным без VPN и потенциально лучше понимает локальный российский контекст. Но, конечно, модели ещё нужно доказать пользователям, что она превосходит своих «универсальных» собратьев в режиме работы с кодами.
А как GigaCode может победить российских конкурентов? На мой взгляд, его ключевая «фишка» — глубина работы с кодом, которая будет напоминать DeepSeek Coder или CodeGeeX. Иными словами, это будет не просто поверхностное автодополнение, а осмысленная обработка контекста, архитектуры и логики. Например, GigaCode не будет ограничиваться текущим файлом кода, а учтёт структуру проекта, API, комментарии, существующие зависимости.
ИИ-помощник не будет просто «оболочкой» для базовой LLM. Он будет самостоятельным интеллектуальным инструментом со своей архитектурой и специализированными функциями. GigaCode не будет направлять запросы LLM без предварительной обработки, как и не будет выдавать конечному пользователю ответ без пост-анализа полученных данных.
В случае, если он будет интегрирован в DevOps-цепочки (от планирования и трекинга до обратной связи и оптимизации) и популярные российские IDE, то у GigaCode есть много шансов обойти своих отечественных конкурентов.
О чём стоит задуматься создателям GigaCode?
GigaCode не должен стать просто клоном GitHub Copilot для российских реалий. Модель должна стать инструментом, которая закроет главные потребности отечественных разработчиков.
Создатели ИИ-помощника должны предусмотреть возможность его работы в условиях слабого интернета: например, предоставить способ локального развёртывания или перехода в офлайн-режим. Необходимо настроить глубокую интеграцию с российскими сервисами, среди которых: VK WorkSpace, Selectel, Яндекс Облако и другие. И, конечно, важно, чтобы у разработчиков были качественные обучающие материалы и документация на русском языке.
В заключение
У GigaCode есть все шансы занять устойчивую позицию на российском рынке, но для этого его создателям предстоит ещё немало работы. Нужно обеспечить стабильное качество генерации кода, сравнимое с мировыми аналогами, а также предлагать инструменты, актуальные для отечественных разработчиков. Открытость обратной связи от программистов позволит сделать из GigaCode не просто очередного AI-ассистента, а создать важную инфраструктуру для технологического суверенитета отрасли.
Комментарии (21)
kreatiffchik
29.12.2025 04:38
По цене обычной подписки chatgpt или claude - шансов у gigacode нет абсолютно..
Zara6502
29.12.2025 04:38я не программист, поэтому всех фишек-рюшек могу не понимать, но гигакод не работает с Visual Studio, только с Visual Code, можете подсказать в чем тогда смысл?
iMic
29.12.2025 04:38Смысл только, если использовать другие ИДЕ, хотя я бы не отказался даже от него в VS2022 (в Android Studio он работает вполне сносно), т.к. бесплатно Copilot хватает на неделю, да и то с VPN. В чём логика сбера, я понять не могу JetBrains значит мы поддерживаем, а Microsoft нет - в чём разница - официально вроде как обе от нас ушли. Да и community edition у обоих есть?!
slog2
29.12.2025 04:38Очевидно что не сможет. Причины в общем то те же почему Алиса не может ответить на вопрос - почему пинги до сайта ходят но сайт в браузере не открывается.
ValeriyPush
29.12.2025 04:38Врят-ли.
Они специалистов не нанимают, в предмете разбираются слабо.
При этом вакансии на 1-2 млн в месяц висят постоянно (да, такой дрим-тим! Но тебе - 300)
(https://habr.com/ru/articles/955666/comments/#comment_28951304)
(Автор коммента - разраб передовых мировых решений за 20 млрд руб, о которых вы регулярно читаете на habr)
Vitrion
29.12.2025 04:38Если похвалить российский ИИ, то можно нахватать кучу дизлайков. Пользуюсь GeminiPRO, когда нужно написать небольшой кусок кода или проверить на баги, рефакторинг. Однако, попробуйте спросить любой ИИ, какой расклад конкуренции в ИИ будет, если Россия и Китай объединит усилия по разработке и не будет отставания по дата-центрам от США. Ждём. Пока что местные ИИ лишь проклёвывают прошлогодний уровень, но при наличии топовых решений, даже отставание в год кажется существенным. Но это пока что. В момент "сингулярности" будет уже без разницы каким ИИ пользоваться, вопрос будет лишь в конфиденциальности.
kernelMriN
29.12.2025 04:38Вопрос зачем Китаю объединять что-то с Россией, если у них сейчас уже всё хорошо, а Россия может предложить только территорию для заселения и дешевый газ\нефть\уран, а ну ещё можно много электростанций на крайнем севере построить, чтобы там всё хорошо охлаждалось и датацентры пахали.
Vitrion
29.12.2025 04:38Gemini говорит, что в России "Сильнейшая школа математики и алгоритмистики. Российские программисты исторически доминируют в олимпиадах (ICPC, Codeforces)." Те же Дуровы. В Китае крупнейшие мировые дата-сеты. 1+1 и передовой ИИ появится быстрее в кооперации. Да и дружим как бы.
kernelMriN
29.12.2025 04:38Дуров один раз построил бизнес в рф и больше что-то не хочет здесь регистрироваться. Наверное потому что очень выгодно и никаких рисков нет. Я не спорю, что российские программисты красавчики, только олимпиадники не могут закрыть целый рынок. А Китай производит своих программистов их количество немного (ха-ха) побольше.
Тут не 1+1, а 1 + 0.1 и Китаю выгоды в этом никакой нет. "Дружим" мы пока бесплатный газ с нефтью, лес и электроэнергия поставляется через границу.
True_form
29.12.2025 04:38Странный комментарий из разряда пропаганды по телевизору. Спасибо, не надо.
Пока что ни Китай, ни Россия ничего объединять не собираются, а для построения серьезных вычислительных мощностей нужны инвестиции, которых в стране по очевидным причинам нет и не будет в ближайшие много лет. Зато, есть цензура, экономический коллапс и административный ресурс, с помощью которого можно запретить или настолько усложнить доступ к конкурентам, что всех загонят в умственно отсталый гагинаномегачат. И никакого развития ИИ в России не будет даже близко, ведь зачем, если нет конкуренции? И это тот путь, которым страна идёт. Китай же наоборот, драйвит экономику, субсидирует ИТ и тот же deepseek супер активно используют все крупные корпорации, включая Яшу.
Ах, да. Местные ИИ проклевывают не прошлогоднее, а года на 3-4 устаревшее дно. Да и сложно их в этом винить, с такой экономикой, кредитной ставкой и законами, меняющимися в худшую сторону несколько раз в секунду.
Vitrion
29.12.2025 04:38Куда не плюнь, мнение отличное от комментирующего = пропаганда. А почему бы и не любить свою страну и не верить в неё?) Пользуемся сейчас лучшими зарубежными ИИ, но если РФ разработка покажет сильное преимущество перед конкурентами, то будет эффект DeepSeek на старте. Там США-юзеры даже и не глянули, что Китай. Всем всё равно, главное лучший ИИ (желательно бесплатный) на сегодня заполучить.
kernelMriN
29.12.2025 04:38Люблю свою страну и желаю ей лучшего. Зашёл в генераторы сбера\яндеса погенерировал картинки, понял, что дерьмо и сравниться даже с бесплатными рандомными моделями из интернета они не могут. Какой смысл мне ими дальше пользоваться?
Если РФ разработка покажет преимущество то люди это увидят и останутся, а не будут идти в платную мижорню через платный впн лишь бы получить приличную генерацию, а не кашу.
iMic
29.12.2025 04:38Статья, конечно, оригинальная - ожидал какого-то сравнения, а в итоге "Если бы да ка бы,..."
zmiik
29.12.2025 04:38Что то 4 пункта преимуществ не имеют ни одного технического реально важного аспекта )))) главное что должна делать модель - писать код. Если она не может этого делать, а гига код не может даже близко, не важно какой язык она понимает и с каким Легаси работает
vl12
29.12.2025 04:38Пользуюсь с самого начала появления плагина GigaCode в IDE PyCharm. Мне очень нравится, ещё и потому что бесплатный, без vpn. Мне нужен качественный и бесплатный сервис без гемора с vpn; а не бренды ради брендов, дающие почти тоже что дают бесплатные сервисы.
Качество кода GigaCide на Python точно не хуже DeepSeek и других топовых китайцев (GLM, Qwen, Kimi). Ну и тут режим агента и простого указания файлов с кодом как контекста. В отличии от них понимает api либы bokeh для рисования графиков, которое изменилось пару лет назад (китайцы генерят нерабочий код с этой либой). Но подглючивает с либой polars (современный конкурент pandas), часто используя старое api.
Критика:
Постоянно льстит и лжёт, что даёт "полностью проверенный и рабочий код", что технически невозможно, нейронка не запускает интерпретатор для проверки. Когда я пишу "прекрати льстить и лгать", начинает писать жирным шрифтом в каждом ответе "только факты, кратко и по делу, без лжи и лести". Этим беся ещё больше. На дальнейшие запреты полностью прекращает комментировать, хотя его идеи были бы полезны. - Это дублирует поведение модели Qwen, те же слова и поведение(!). От той я отказался из-за чрезмерной лести и лжи, и устарелых данных (см. выше) даже в последних моделях.
Функция диалога прямо в коде - нерабочая глючная фигня.
В последней версии плагина отключили опцию "размышление". Я в нейронах её обязательно использую, без нее полно ошибок, которые долго исправлять. Пока не понял ухудшило ли это ответы.
В плагине для VS Code, сейчас не помню, редко пользуюсь, но вроде нет русского языка по-умолчанию в ответах.
WLMike
Если в счастье насильно загонять не будут, то никак шансов нет. Это абсолютно вторичный продукт от организации, у которой нет ресурсов конкурировать с передовыми решениями
Shaman_RSHU
Тут следует уточнить, что у них нет технических ресурсов и компетенции для того, чтобы конкурировать. А вот финансовые и организационый ресурс как раз есть, чтобы лоббировать загонять всех в их счастье.
proxy3d
Снёс gigacode в прошлом месяце, ставил год назад по-моему или больше. Пользы 0, ресурсы жрет прилично. Но не нашел, как нормально сделать его деинсталляцию. Пришлось просто удалять всю папку.
Пока Сбер не начнет серьезно вкладывать в нормальные R&D, так и будет всегда как АвтоВАЗ , брать готовое и улучшать. То что вижу на Хабре и в их списке исследований за год - к серьезному R&D не имеет отношения, скорее оптимизации и выводы из своих ошибок и результата обучения. При таком подходе они не отличаются от стартапа AAA из любой страны, где есть нормальный доступ к недорогому дообучению моделей на видеокартах.
Можно было бы сказать, что Сбер адаптирует по русский текст и поэтому лучше. Но и это не так. Ниже простой пример разницы между фундаментальным R&D и косметическим подходом Сбера. На примере токенизатора.
Это пример начала обучения на токенизаторе Сбера (Яндекс токенизатор даёт такой же результат) классической LLM на 1000 примерах. На выходе высокочастотный шум.
А это результат обучения LLM на тех же 1000 примерах, но специально разработанном токенизаторе.
Разница огромная. А все дело в R&D, реальных исследованиях, разработке математического аппарата, теории, поверка ее и так далее. И как результат получения нового вида токенизатора. То есть Сбер просто взял обычный BPE, вместо того, чтобы проводить реальные R&D. И для этого не нужно миллиарды $ или множество видеокарт.
Поэтому какой смысл от gigacode, если он не способен дать качественный скачек и проигрывает всем. Это аналог АвтоВАЗ, где взяли чужую доступную модель, немного украсили и выдали. Завтра крупные компании закроют opensource архитектуры, и Сбер будет 10 лет выпускать "ваз 2106" (на базе архитектуры deepseek или qwen).