МТС Web Services планирует расширить рынок и выйти с ИИ-сервисами к конечным пользователям.

**МТС Web Services нацелена на B2C-сегмент** Источник в IT-отрасли сообщил Forbes, что МТС Web Services проявляет интерес к сегменту B2C, хотя сейчас компания работает в B2B. Это подтверждается обновлением продуктов, таких как платформа больших языковых моделей MWS GPT и детектор дипфейков. По словам источника, эти продукты могут быть полезны не только для бизнеса, но и для конечных пользователей. Он также отметил, что вывод таких продуктов в B2C может занять от трёх месяцев до полугода. Генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин подтвердил, что компания рассматривает это направление. **Новые возможности продуктов МТС Web Services** С 28 ноября на платформе MWS GPT впервые в России станут доступны сверхбольшие китайские языковые модели Qwen и Kimi с размером параметров от 235 млрд до 1 трлн. Компании получат доступ к моделям Qwen3-235B (235 млрд параметров), Kimi K2 (1 трлн параметров) и GLM-4.6 (357 млрд параметров). В ближайшее время на платформу будут добавлены и другие модели сопоставимого класса. Их можно использовать в различных кросс-отраслевых сценариях: от анализа документации до генерации кода и подготовки отчётов. Сверхбольшие модели также подходят для задач, где критически важны точность анализа и качество принимаемых решений, таких как юридическая экспертиза, финансовые расчёты, техническая поддержка, работа с документами и разработка программного кода. **Детектор дипфейков от МТС Web Services** Детектор дипфейков от МТС Web Services с точностью более 98% распознаёт контент, созданный современными ИИ-моделями, такими как Veo 3 (Google) и Sora 2 (OpenAI). Для распознавания дипфейков применяется комбинированный подход — анализ аудио- и видеодорожки. В части звука используется специализированная модель: сначала она обучается на сырых записях человеческой речи, чтобы «понимать» естественные звуковые паттерны, а затем дообучается на синтетических записях, выявляя характерные признаки сгенерированного голоса. Точность распознавания по аудиодорожке составила 84% для видео, созданных моделью Veo 3, и 93% — для Sora 2. При анализе изображения точность достигла 93,9% для Veo 3 и 93,6% — для Sora 2. При комбинированном анализе, когда детектор одновременно оценивает аудио- и видеодорожки, точность распознавания превышает 98%. Ранее компания сообщала, что планирует интегрировать новую версию детектора дипфейков с мессенджерами и госресурсами, а также выводить его на экспорт. **Рост российского рынка ИИ** В MWS AI оценивают российский рынок искусственного интеллекта в 2025 году в 168 млрд рублей с прогнозом роста в 46% год к году. Только треть этой суммы (около 50 млрд рублей) приходится на программное обеспечение, остальное — на «железо». Вклад искусственного интеллекта в ВВП страны к 2030 году должен превысить 11 трлн рублей — такая цель поставлена в Национальной программе.