Salesforce выпустила свою первую reasoning модель ИИ: бизнес-задачи без OpenAI и Claude

Salesforce на конференции Dreamforce представила Koa, свою первую reasoning модель ИИ, созданную совместно с Nvidia на базе открытой модели Nemotron и заточенную под задачи продаж, маркетинга и клиентской поддержки.

Что умеет Koa и чем отличается от ChatGPT?

До появления Koa платформа Agentforce (система Salesforce, где клиенты собирают ИИ-агентов для рутинных задач вроде ответов в службе поддержки или планирования встреч) отправляла сложные многошаговые запросы во внешние модели: Claude от Anthropic или ChatGPT от OpenAI. Теперь у Salesforce есть собственная рассуждающая модель, то есть модель, которая умеет выстраивать цепочку шагов для решения задачи, а не просто генерировать текст.

Вот что заявлено:

• Открытые веса (open weights, когда «внутренности» модели доступны для проверки и доработки) вместо закрытых фронтирных моделей (самых мощных и дорогих, вроде GPT или Claude).
• Заточка под рабочие задачи: продажи, маркетинг, клиентская поддержка. Не решение олимпиадных математических задач, а закрытие сделки или разговор с недовольным клиентом.
• Клиентские данные не использовались при обучении. Salesforce и Nvidia создали синтетические данные, имитирующие реальные сценарии: от разгневанного звонка в поддержку до переговоров менеджера по продажам. Это значит, что модель не может «утечь» чужую информацию.
• Экономия токенов (токен, это единица текста, за которую платит бизнес при каждом запросе к модели). По словам Кари Энн Бриски, вице-президента Nvidia по генеративному ИИ для бизнеса, архитектура Nemotron изначально спроектирована для экономного инференса (инференс, сам процесс, когда модель обрабатывает запрос и выдаёт ответ).
• Маршрутизация через «шлюз»: система Agentforce сама решает, какую модель подключить к конкретному запросу. Для простых задач подойдёт лёгкая модель, для сложных рассуждений подключается Koa, а для чего-то ещё можно по-прежнему вызвать Claude или ChatGPT.
• Соблюдение политик безопасности клиента, встроенных в инфраструктуру Salesforce.

Почему Salesforce строила на Nemotron, а не на Qwen?

Джайеш Говиндараджан, исполнительный вице-президент Salesforce AI, объяснил выбор прямо:

Мы всегда хотели обучить собственную модель корпоративного класса, но не было подходящей базы. Пока не появился Nemotron, не существовало суверенной американской предобученной модели, которая была бы доступна, соответствовала бы уровню лучших и имела бы прозрачную историю данных. Мы понятия не имеем, на чём обучается Qwen. : Джайеш Говиндараджан, EVP Salesforce AI, в интервью TechCrunch

Qwen, популярная открытая модель от Alibaba, и вопрос «на чём она обучена» актуален не только для американских корпораций. Для любого бизнеса, который работает с клиентскими данными, непрозрачность обучающих данных (training data) означает юридические и репутационные риски.

Salesforce при этом не отказывается от партнёрства с Anthropic и OpenAI. Параллельно с Koa компания анонсировала проект ClaudeForce: клиенты могут использовать Claude как интерфейс, а данные остаются внутри инфраструктуры Salesforce.

Как попробовать?

1. Если ваша компания уже пользуется Salesforce Agentforce, следите за обновлениями платформы: Koa будет доступна как альтернативный вариант модели внутри того же интерфейса.
2. Если вы не клиент Salesforce, но хотите поэкспериментировать с базовой моделью, Nemotron от Nvidia доступен с открытыми весами. Искать стоит на build.nvidia.com и в репозиториях Hugging Face.
3. Для понимания самого принципа reasoning моделей ИИ попробуйте бесплатные рассуждающие модели: DeepSeek-R1 или Qwen3 (обе с открытыми весами, обе доступны в России).

Сравнение с тем, что доступно в России

Koa для российского рынка напрямую недоступна, Salesforce ушла из России. Но сам подход, когда вместо дорогой универсальной модели берётся специализированная, обученная на синтетических данных под конкретные бизнес-процессы, воспроизводим. YandexGPT и GigaChat можно дообучить (fine-tuning, обучение модели на ваших примерах под узкую задачу) под задачи поддержки или продаж, пусть и без «коробочной» CRM-интеграции.

Что это значит для вас?

Автору на Дзене. Reasoning модели ИИ, это не абстракция из Кремниевой долины. Koa показывает тренд: модели становятся дешевле и точнее, когда заточены под конкретную задачу. Если вы используете ChatGPT для генерации идей или редактуры, попробуйте бесплатные рассуждающие модели (DeepSeek-R1, Qwen3) для сложных многоходовых промптов, разницу в качестве заметите сразу.

Маркетологу и менеджеру по продажам. Экономия на токенах, это не техническая мелочь. Когда ИИ-агент обрабатывает тысячи клиентских обращений в день, разница в стоимости токена между универсальной и специализированной моделью превращается в заметную строку бюджета.

Предпринимателю в РФ. Salesforce в России недоступен, но паттерн Koa применим: взять открытую модель (Nemotron, Qwen, DeepSeek), дообучить на синтетических данных, имитирующих ваши бизнес-процессы, и встроить в CRM или helpdesk. Данные остаются у вас, стоимость ниже, чем подписка на фронтирную модель.

Частые вопросы

Koa заменит ChatGPT и Claude внутри Salesforce?

Нет. Salesforce прямо заявила, что не отказывается от Anthropic и OpenAI. Koa станет ещё одним вариантом в системе маршрутизации Agentforce: для одних задач будет вызываться Koa, для других по-прежнему Claude или ChatGPT. Выбор делает «шлюз» автоматически, исходя из типа запроса.

Можно ли использовать Koa в России?

Саму Koa нельзя: она привязана к экосистеме Salesforce, которая ушла с российского рынка. Но базовая модель Nemotron от Nvidia доступна с открытыми весами, и на её основе можно строить собственные специализированные решения. Для типовых задач поддержки и продаж на русском языке ближайшие альтернативы: дообученные YandexGPT, GigaChat или открытые модели Qwen и DeepSeek.

Что значит «синтетические данные» и безопасно ли это?

Синтетические данные, это искусственно созданные примеры, имитирующие реальные ситуации: звонки клиентов, переписки менеджеров, сценарии продаж. Настоящие данные клиентов Salesforce при обучении Koa не использовались. Для бизнеса это плюс: модель не может случайно «вспомнить» и выдать чужую конфиденциальную информацию.