Яндекс заменил в тесте цепочку алгоритмов рекомендаций одной моделью Sona

Яндекс представил Sona — модель, которая сама и подбирает варианты для рекомендаций, и расставляет их по порядку; на неделю ей доверили подбор музыки в умных колонках с Алисой.

Почему это важно: рекомендации в музыке, видео и магазинах обычно готовит конвейер из многих моделей, и каждую разработчики обучают и настраивают отдельно. Тест Яндекса показал, что одна модель может заменить весь конвейер, а люди при этом слушают подборки дольше.

Как это работает: прежняя система в колонках была многоступенчатой, Sona делает всё сама.

• Раньше больше 15 алгоритмов предлагали треки-кандидаты, а следующие ступени отбирали из них лучшие и выстраивали по порядку.
• Эти ступени опирались на сотни признаков — характеристик трека и слушателя, которые инженеры отбирают вручную, — в том числе на оценки крупной модели ARGUS.
• Sona смотрит не только на историю действий человека — что он слушал, что отклонял, к чему возвращался, — но и на то, где звучит музыка, например на умной колонке. Сами треки модель различает по звучанию, названию, исполнителям и тегам.
• По этой истории модель сама выдаёт следующий подходящий трек — так же, как языковая модель выдаёт следующее слово.

В цифрах: тест шёл семь дней в «Моей волне» на колонках — это поток треков Яндекс Музыки, который включается без выбора исполнителя, жанра или настроения. В тесте было две группы по 15% слушателей: одной музыку подбирала прежняя система, другой — Sona. По сравнению с прежней системой:

• Активных слушателей стало на 4,5% больше — в 2,4 раза больше, чем прибавило внедрение ARGUS.
• Время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%.
• Просьб повторить трек стало почти на 18% больше, а лайков — на 11,4%.

Детали: 34 автора выложили технический отчёт о Sona на arXiv¹ ещё 11 августа, а 1 октября Яндекс официально представил модель. Её делали инженеры Алисы, Яндекс Музыки и исследовательского подразделения компании.

Но: пока Sona проверили только в «Моей волне» на колонках, и треки она берёт из меньшей части каталога, чем прежняя система. Прежде чем переводить на модель всех слушателей, авторы хотят проверять её несколько месяцев.

Если шире: Яндекс называет Sona первой в мире моделью, которая заменяет весь конвейер, обходится без ручного подбора признаков и хорошо работает на практике. В самой статье авторы первенства не заявляют и ссылаются на прежние работы, где одна генеративная модель уже работала в настоящих сервисах. Так, китайская Kuaishou² в 2025 году описала OneRec — одну модель вместо этапов подбора и ранжирования — и проверила её на пользователях своего видеосервиса.

Sona продолжает работу, которую Яндекс ведёт не первый год: в 2025 году компания внедрила в свои сервисы рекомендательную систему ARGUS на трансформерах³, а в 2026-м — архитектуру Gryphon, которая объединила часть этапов подбора.