Компания «Яндекс» объявила о выпуске генеративной модели Sona, которую позиционируют как единую платформу для формирования и ранжирования рекомендаций. По заявлению, новая система способна заменить целый набор традиционных алгоритмов и не требует вручную подбора признаков, при этом демонстрируя заявленные практические результаты.

С момента развёртывания в системе умных колонок с голосовым помощником «Алиса» Sona демонстрирует изменённые показатели взаимодействия пользователей: время прослушивания рекомендованных треков выросло на 6,3%, число запросов «повтори» — почти на 18%, а аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5%. При этом в сравнении с прошлым обновлением активность пользователей в новом варианте оказалась в 2,4 раза выше. Эти данные отражают влияние архитектур Gryphon, применённых в 2026 году, на объединение стадий подбора рекомендаций в рамках единой модели.

По словам компании, Sona продолжает развитие линии архитектур ARGUS (2025 год) и Gryphon (2026 год), которые ранее предлагали интеграцию различных этапов подбора рекомендаций внутри одной системы. Такой подход якобы позволял обойти необходимость настройки отдельных признаков и прямо влиять на качество выдачи в реальном времени.

В дополнение к коммерческим заявлениям о эффективности, в открытом доступе в 2025 году Яндекс разместил крупный набор данных Yambda для изучения рекомендаций. Сообщается, что этот ресурс использовали исследователи из Kuaishou и Meta, а по отношению к Sona учёные из ByteDance выразили положительные оценки. Эти сведения подчёркивают рамки сотрудничества и интерес к применению новой модели в индустрии.