«Яндекс» представил генеративную ИИ-модель Sona — единую платформу для создания рекомендаций, которая подбирает варианты для пользователя и сразу ранжирует их. Модель заменяет собой целый набор алгоритмов, не требует ручного отбора признаков и уже показывает убедительные практические результаты.

Традиционные рекомендательные системы состоят из множества алгоритмов, которые последовательно отбирают подходящие варианты, выбирают из них лучшие и выстраивают в нужном порядке. Sona упрощает эту схему: она анализирует поведение пользователя и сразу предлагает то, что ему подойдёт, без необходимости выбирать признаки вручную.

Первым продуктом, где развернули Sona, стала система музыкальных рекомендаций в умных колонках с «Алисой». За неделю новая модель увеличила время прослушивания рекомендованных композиций на 6,3%, число просьб повторить трек выросло почти на 18%, а аудитория активных слушателей — на 4,5%, что в 2,4 раза активнее предыдущего обновления.

Это развитие линии, начатой в 2025 году с рекомендательной системой ARGUS на архитектуре трансформера, и продолженной в 2026 году архитектурой Gryphon, объединившей несколько этапов подбора рекомендаций. Sona движется в том же направлении, консолидируя процессы в одной модели.

В 2025 году команда «Яндекса» также открыла один из крупнейших в мире наборов данных Yambda для развития рекомендательных систем; проект использовали учёные Kuaishou и Meta. Модель Sona получила положительные отзывы от исследователей ByteDance, отвечающих за рекомендательную систему TikTok.