YandexGPT Lite 5 отключают 15 ноября 2026: на что переходить

Время чтения: 10 минут

YandexGPT Lite 5 в Yandex AI Studio отключат 15 ноября 2026 года, до этой даты осталось 11 дней. Если твой код или сервис обращается к адресу yandexgpt-5-lite, после отключения запросы перестанут выполняться. Рекомендуемая замена из справки: DeepSeek V4.1 Flash или Qwen3.6 35B.

У тебя в проекте может стоять чат-бот поддержки, разбор писем или выгрузка описаний товаров, и всё это ходит в одну модель по одному адресу. 15 ноября этот адрес перестанет отвечать. Ошибку заметят клиенты, а не ты, если не сделать замену заранее.

Все факты ниже взяты из справки Yandex AI Studio: список моделей и объявление о прекращении поддержки. Сверка выполнена 4 ноября 2026. Общий обзор линейки Яндекса лежит в полном гайде по YandexGPT, а эта статья про одну модель и один срок. Все российские нейросети собраны в хабе российские нейросети.

Что именно отключают

В справке по моделям у YandexGPT Lite 5 стоит статус: «Модель объявлена устаревшей и будет отключена 15 ноября 2026 года». Её адрес в API: gpt://идентификатор_каталога/yandexgpt-5-lite. Окно контекста 32 768 токенов, доступны API генерации текста и OpenAI-совместимый API.

В объявлении сказано главное: до отключения модель остаётся доступной, после отключения запросы к ней перестанут выполняться. Даты самого объявления на странице нет, есть только дата отключения. Поэтому я называю срок, а не пишу «Яндекс сообщил такого-то числа».

В том же объявлении есть вторая модель с той же датой: DeepSeek V4 Flash (адрес deepseek-v4-flash). Если ты использовал её в AI Studio, правила те же, а замена названа одна, DeepSeek V4.1 Flash. Отдельная голосовая модель Speech Realtime этим объявлением не затронута.

Кого это касается, а кого нет

Это объявление про модель в платформе для разработчиков. Задето то, что вызывает её через API. Чат Алисы AI для обычных людей это другой продукт, и справка AI Studio про него ничего не говорит. Что будет с чатом, смотри в статье про Алису AI.

Последняя строка самая частая на практике. Владелец бизнеса не видит названия модели: бот просто работает. Задай вопрос подрядчику одним сообщением: «Какой адрес модели стоит в сервисе и что с ним будет 15 ноября?» Хороший ответ приходит за час, плохой означает, что до 15 ноября никто за это не отвечает.

Чем заменить: таблица моделей

Яндекс в объявлении называет две замены. DeepSeek V4.1 Flash рекомендована «для задач, где важны максимальные возможности модели», Qwen3.6 35B «для сценариев, где важна скорость ответа». Рядом в списке стоят собственные модели Яндекса со статусом «активна». Справка не называет их заменой Lite 5, но они доступны в той же платформе, поэтому в таблице они тоже есть.

Как выбрать, не угадывая. Если у тебя короткие шаблонные задачи (ответ по базе знаний, сортировка писем), начни с модели, на которой важна скорость: Qwen3.6 35B. Если задачи сложнее (длинные документы, рассуждение), начни с DeepSeek V4.1 Flash: окно у неё больше на порядок. Это порядок проверки, а не вывод о качестве: сравнительных тестов я не проводил, а справка их не даёт.

Если важно остаться внутри семейства Яндекса, проверь Alice AI LLM Flash и YandexGPT Pro 5.1 на своих запросах. Про особенности линейки читай в обзоре YandexGPT: полный гайд, а про бизнес-сценарии в статье Яндекс ИИ для бизнеса.

План до 15 ноября по дням

В справке 4 шага: выбрать модель и проверить API и окно, настроить клиент, заменить адрес везде, проверить качество и стоимость. Ниже тот же порядок, разложенный по датам. Даты в плане мои, это предложение, а не требование Яндекса.

1. До 6 ноября: инвентаризация. Найди все места, где встречается yandexgpt-5-lite: код, переменные окружения, сценарии в no-code, настройки подрядчика. Поиск по тексту проекта занимает минуты.
2. До 7 ноября: выбор кандидатов. Возьми 2 модели из таблицы выше. Проверь, что нужный тебе способ вызова у них есть: в таблице справки у всех стоит OpenAI-совместимый API.
3. До 9 ноября: переход на другой способ вызова. Если ты работал через API генерации текста, справка требует настроить OpenAI-совместимый клиент. Там прямо сказано: надо обновить способ вызова, а не только адрес модели. Не пытайся подставить новый адрес в старый запрос.
4. До 11 ноября: замена адреса. Замени адрес во всех запросах и сохранённых конфигурациях. Забытая копия настроек в старом сценарии это самая частая причина сбоя после дедлайна.
5. До 13 ноября: проверка на реальных запросах. Прогони 20-30 типичных запросов через обе модели, сравни формат ответа, работу инструментов, задержку и цену (методика ниже).
6. 14 ноября: переключение. Переведи рабочий сервис на выбранную модель, оставь вторую как запасную.
7. 15 ноября: контроль. Посмотри журнал ошибок. Если там остались обращения к yandexgpt-5-lite, их кто-то забыл.

Если ты ещё и запрашивал повышенные квоты, их надо запросить заново для новой модели. Это сказано в справке отдельным пунктом, и про него забывают.

Что будет с ценой

На странице тарифов Yandex AI Studio цены за 1000 токенов в синхронном режиме указаны в рублях с НДС. Отдельной строки «Lite 5» там нет, есть строка «YandexGPT Lite», поэтому ниже сравнение идёт от неё. Данные на 4 ноября 2026.

Условный расчёт без привязки к чьему-либо бизнесу. Допустим, сервис тратит 10 млн входных и 2 млн выходных токенов в месяц. Тогда по этим ценам выходит:

• YandexGPT Lite: 2 000 ₽ за вход и 400 ₽ за выход, всего 2 400 ₽;
• Qwen3.6 35B: 2 000 ₽ и 600 ₽, всего 2 600 ₽;
• DeepSeek V4.1 Flash: 3 000 ₽ и 1 000 ₽, всего 4 000 ₽;
• Alice AI LLM Flash: 1 000 ₽ и 400 ₽, всего 1 400 ₽;
• YandexGPT Pro 5.1: 8 000 ₽ и 1 600 ₽, всего 9 600 ₽.

Вывод простой. Переход на рекомендованные замены для такого объёма это разница в сотни или в 1-2 тысячи рублей в месяц, а не в десятки тысяч. Цена редко решает, а вот сломанный сервис после 15 ноября стоит дороже. Расчёт делай по своим токенам: счётчик есть в журнале обращений.

Дообученная Lite: ловушка

Это самый неприятный случай из объявления. Если ты дообучал YandexGPT Lite на своих данных, адрес модели выглядит как yandexgpt-lite/latest с суффиксом. По справке он сохраняется в каталоге до удаления YandexGPT Lite. Перенос дообучения автоматически не выполняется, а новое дообучение сейчас недоступно. Повторно дообучить модель для миграции нельзя.

Отдельное предупреждение из справки: не подставляй адрес адаптера на адрес другой базовой модели в расчёте, что дообучение «переедет». Оно не переедет. Что делать на практике:

1. Выпиши, чему именно училась модель: тон ответов, формат, терминология, правила.
2. Перенеси эти правила в системную инструкцию и примеры внутри запроса к новой модели.
3. Проверь на 20-30 запросах, насколько ответы совпали с прежними.
4. Сроки отключения дообученных моделей смотри в отдельном объявлении: справка о них говорит именно так.

Скачать и версия 8B: что это на самом деле

Слова «скачать» и «8B» к этой теме пришли из другого продукта. У Яндекса есть открытая модель YandexGPT-5-Lite-8B-instruct на Hugging Face: 8 миллиардов параметров, контекст 32 тысячи токенов, русский и английский языки. Название лицензии на странице: yandexgpt-5-lite-8b. Условия лицензии на странице модели не приведены, их нужно читать в файлах репозитория до использования в коммерческом проекте.

Важно не путать. Отключение 15 ноября касается модели в облачном API Yandex AI Studio. Что станет с открытыми весами, в объявлении не сказано, поэтому делать выводы нельзя. Если тебе нужна локальная модель без облака, смотри статью про запуск нейросети на своём компьютере: на странице модели авторы упоминают запуск через Transformers, vLLM, а версию GGUF через llama.cpp и ollama. Шаблон диалога у неё нестандартный, это нужно учесть при подключении.

Облачный вариант и локальный решают разные задачи. Облако удобно, пока есть доступ и бюджет. Локальная модель нужна, когда данные нельзя выносить наружу. Если в твоих запросах персональные данные клиентов, сначала реши вопрос с оператором данных и согласиями, а потом выбирай, где запускать модель.

Как проверить замену за вечер

Проверка нужна не «на глаз», а по одному и тому же набору. Собери его так:

1. Возьми 20-30 реальных запросов из журнала: простые, сложные, с ошибками в тексте, с длинными вложениями.
2. Прогони их через старую модель, пока она ещё работает, и сохрани ответы как эталон.
3. Прогони те же запросы через кандидата и сравни: формат ответа, длину, язык, ошибки.
4. Отдельно проверь запросы с вызовом инструментов и структурированным ответом: справка просит проверить совместимость параметров.
5. Запиши задержку и стоимость на каждый запрос.

Критерий готовности простой: из 20 запросов хотя бы 18 дают ответ, который ты готов отправить клиенту без правки. Порог 18 из 20 это моё правило, а не цифра Яндекса. Не прошёл порог, правь системную инструкцию, а не меняй модель на третью.

Для более широкого выбора моделей под бизнес-задачу полезен чек-лист выбора нейросети, а сравнение двух главных российских линеек есть в статье YandexGPT против GigaChat.