Реестр ПО Машинное обучение и ИИ ML-платформы

Сайбокс

ИННОТЕХ  ·  Реестр ПО №14863
4,6 · 9 отзывов
Активно поддерживается
  • Искусственный интеллект
  • Госкомпании
  • ФОИВы
  • РОИВы
В реестре отечественного ПО
В сравнение Печать
Обзор Возможности 9 Заменяет 3 Тарифы 3 Версии 6 Отзывы 9 Закупки 5 Альтернативы 6 Купить
Рейтинг
4,6 / 5
9 отзывов
Кейсы
0 кейсов
Пока нет
Поставка
Не указана
Статус
Реестр ПО
№14863

О продукте

Кратко

«Сайбокс» (SciBox) - отечественная MLOps-платформа полного цикла, разработанная компанией Т1 Иннотех (ГК Иннотех, входит в ИТ-холдинг «Т1»). Включена в Реестр российского ПО (№ 14863). Платформа предоставляет единое рабочее окружение для всех этапов жизненного цикла ИИ-моделей - от подготовки данных до промышленной эксплуатации и мониторинга. Помимо классического ML, поддерживает генеративный ИИ, большие языковые модели (LLM), RAG-сценарии и конструктор ИИ-агентов.

Ключевые возможности

  • Data Workspace: JupyterLab/JupyterHub, Python, R, Label Studio для разметки данных, ETL/Airflow пайплайны
  • Model Registry: версионирование моделей и датасетов (lakeFS), управление артефактами, интеграция с Hugging Face
  • AutoML: автоматизированное обучение для табличных данных, изображений, текста и временных рядов без написания кода
  • Model Deployment: запуск inference-серверов (NVIDIA Triton), автомасштабирование по SLA, REST/gRPC API
  • Мониторинг: контроль качества прогнозов, детектирование деградации моделей, дашборды Grafana/Prometheus, учёт потребления GPU
  • GenAI / LLM модуль: корпоративный чат с RAG, no/low-code конструктор ИИ-агентов, библиотека промптов, поддержка OpenAI-совместимого API
  • MLflow: трекинг экспериментов, управление версиями
  • Безопасность: ролевая модель (пространства/проекты), изолированные среды, работа в замкнутом периметре без выхода в интернет

Какие проблемы решает

  • Сокращает Time-to-Market ML-моделей в 3 раза (кейс банка: с 180 до 60 дней)
  • Устраняет разрозненность инструментов в ML-командах - единое рабочее пространство для DS, MLOps и бизнеса
  • Снижает операционные затраты на ML-инфраструктуру до 50%
  • Обеспечивает импортозамещение зарубежных MLOps-платформ (кейс ВТБ: замена Oracle + OpenShift на PostgreSQL + Kubernetes + SciBox)
  • Позволяет параллельно вести до 200 ИИ-проектов на единой платформе (кейс госсектора)

Интеграции

Kubernetes, Apache Airflow, Apache Kafka, MLflow, Hugging Face, Label Studio, Nexus OSS, Keycloak, REST/GraphQL/gRPC API, OpenAI-совместимый интерфейс, интеграция с ERP/CRM/BI-инструментами и IoT-системами

Развёртывание

On-prem (в собственном ЦОД), Private Cloud (Т1 Облако, VK Cloud, Yandex Cloud), Hybrid. Также доступен как ПАК «Сайбокс.ПАК» - программно-аппаратный комплекс «из коробки» с российским серверным оборудованием (МЛТ-С). SaaS - пробный доступ с GPU H100 на 1 месяц.

Вендор

Т1 Иннотех (ГК Иннотех) входит в ИТ-холдинг «Т1» - одного из крупнейших российских ИТ-холдингов с выручкой 119,7 млрд руб. в 2024 году. Направление Т1 ИИ специализируется на разработке ИИ-платформ и решений для анализа данных. Продукт Сайбокс используется в банках (ВТБ, крупный безымянный банк), энергетике, промышленности и госсекторе.

Также известен как: SCIBOX

Возможности

Все 9
  • Искусственный интеллект
  • Госкомпании
  • ФОИВы
  • РОИВы
  • Муниципальные учреждения
  • Для крупных предприятий (1000+ сотрудников)
  • Для среднего бизнеса (100-1000 сотрудников)
  • Для малого бизнеса (до 100 сотрудников)
  • Машинное обучение
1 ₽
Тариф «Пробный облачный доступ»
Смотреть тарифы →

Отзывы клиентов

Все 9
4,6/5
★★★★★
9 отзывов
5 ★ 6
4 ★ 3
3 ★ 0
2 ★ 0
1 ★ 0

Оценки по критериям

Функциональность 4,7
Удобство использования 4,8
Цена/качество 4,7
Поддержка клиентов 4,8
Обучение и документация 4,7
Желание рекомендовать 4,7
Средние значения по всем опубликованным отзывам о продукте
Рейтинг уточняется: 9 отзывов. Пока отзывов меньше 16, оценка сглаживается. Как считается
★★★★★ 5.0 / 5
Мы видели, что бизнес уже созрел для масштабного применения ИИ, но присутствуют организационные и технические барьеры. Ключевой проблемой оказалась не сама разработка моделей, а подготовка инфраструкт...
Плюсы: Устраняет инфраструктурные барьеры, единое окно ответственности, развёртывание за месяц.
Сергей К. Заместитель руководителя направления Т1 ИИ ИТ-холдинг Т1 27 апреля 2026
★★★★★ 5.0 / 5
Наши студенты использовали платформу Сайбокс в хакатоне по машинному обучению. Она включает векторные базы данных, модульный RAG, конструкторы ИИ-агентов и средства автоматизированного машинного обуче...
Плюсы: Полноценные инструменты AutoML и RAG доступны даже для студентов, поддержка мероприятий и хакатонов.
Михаил К. Заведующий Кафедрой искусственного интеллекта Финансовый университет при Правительстве РФ 28 декабря 2025
★★★★★ 5.0 / 5
Наше решение — это не набор разрозненных компонентов, а протестированный и готовый к работе комплекс, который позволяет бизнесу получать современный функционал искусственного интеллекта «из коробки»:...
Плюсы: Готовность к работе «из коробки», подходит для объектов КИИ, широкая отраслевая применимость.
Дмитрий Х. Генеральный директор ИТ-холдинг «Т1» 13 ноября 2025

Похожие решения

Смотреть все

Рекомендуем рассмотреть

Вся категория

Cloud Machine Learning

Юридическое лицо скрыто
Сервис для разработки приложений на основе машинного обучения
Цена по запросу
★ 4,5 (1)
Подробнее →

Другие продукты в категории «ML-платформы»

Вся категория

ML Space

ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Платформа разработки и реализации ИИ-сервисов для бизнеса
Цена по запросу
★ 4,3 (1)
Подробнее →

SDP DataLab

СБЕРБАНК
Реестр ПО
SDP DataLab — ML-платформа в составе SberData Platform от СберТех для разработки, обучения и развёртывания мод...
★ 4,3 (1)
Подробнее →

Shiva AI

Юридическое лицо скрыто
Платформа машинного обучения для анализа инвестиций в недвижимость
Цена по запросу
★ 4,3 (1)
Подробнее →

MarkLab

Юридическое лицо скрыто
Платформа разметки данных
Цена по запросу
★ 4,3 (1)
Подробнее →

NeuroMark

НЕЙРОМЕД
Реестр ПО
NeuroMark — цифровая платформа для визуального программирования нейронных сетей глубокого обучения от компании...
★ 4,1 (1)
Подробнее →

Коротко о Сайбокс

Сколько стоит Сайбокс?

Цены опубликованы: от 1 ₽ (единоразово), тариф «Пробный облачный доступ». Точная стоимость зависит от числа пользователей и модулей.

Есть ли Сайбокс в реестре российского ПО?

Да, запись № 14863.

Можно ли установить Сайбокс на свои серверы?

Вендор не указал способ поставки – уточняйте у вендора.

Какие есть российские альтернативы Сайбокс?

В той же рубрике каталога: ML Space, SDP DataLab, NeuroMark – цифровая платформа для визуального программирования искусственных нейронных сетей глубокого обучения, Конвейер МegaMLOps и MLOps Platform.

Данные профиля обновлены 2 октября 2026.

Заменяет зарубежные программы

Иностранное решение Описание
Google Vertex AI
Google Cloud
 Подробнее →
DataRobot
DataRobot, Inc.
 Иностранный аналог. Используется в открытых источниках при сравнении в 2 категории(ях) маркетплейса. Подробнее →
MLflow
Databricks (OSS)
 Подробнее →

Цены и тарифы Сайбокс

ТарифЦенаПериодЧто входит
Корпоративная лицензия (On-prem)
Индивидуальное ценообразование
 По запросу Ежегодно Развёртывание в собственном ЦОД или приватном облаке заказчика. Включает полный функционал платформы: ML-разработка, AutoML, LLM/GenAI модуль, конструктор агент...
ПАК «Сайбокс.ПАК» (программно-аппаратный комплекс)
Индивидуальное ценообразование
 По запросу Разовый платёж Готовое решение «из коробки»: российский сервер МЛТ-С с GPU + предустановленная платформа Сайбокс. Доступны варианты покупки, аренды, лизинга или подписки. Конф...
Пробный облачный доступ
Индивидуальное ценообразование
 от 1 ₽ Разовый платёж Временный доступ к облачной версии платформы с возможностью использования GPU H100. Предназначен для тестирования и оценки перед приобретением корпоративной лиц...

Сверено 28.05.2026. Источник – сайт и открытые материалы вендора. Точную цену под ваш объём уточняйте в коммерческом предложении.

Запросить КП →

Кто закупает Сайбокс

Данные из реестров государственных и корпоративных закупок — за каждой строкой подписанный контракт. Итоги со знаком «+»: наша выгрузка охватывает не весь реестр.

5+ организаций
16+ закупок
2026-2026 период

Какие организации закупают

Муниципалитеты 4
Не определён 1

Из каких сфер

Госуправление 2
Прочие 1
Социальная сфера 1

По годам

202616

География

  • Московская обл4
  • Московская обл. г. Солнечногорск1

Закупки

ДатаОрганизацияТипРегион
27.08.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА ДОЛГОПРУДНЫЙ Муниципалитеты Московская обл
27.08.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА ДОЛГОПРУДНЫЙ Муниципалитеты Московская обл
25.08.2026 МКУ СЛУЖБА КЛАДБИЩ Муниципалитеты Московская обл
05.08.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА ДОЛГОПРУДНЫЙ Муниципалитеты Московская обл
08.07.2026 МКУ СЛУЖБА КЛАДБИЩ Муниципалитеты Московская обл
08.07.2026 МКУ СЛУЖБА КЛАДБИЩ Муниципалитеты Московская обл
03.06.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл
02.06.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ЛЕНИНСКОГО ГОРОДСКОГО ОКРУГА Муниципалитеты Московская обл
02.06.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ЛЕНИНСКОГО ГОРОДСКОГО ОКРУГА Муниципалитеты Московская обл
19.05.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл
24.03.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА СОЛНЕЧНОГОРСК Не определён Московская обл. г. Солнечн...
24.03.2026 АДМИНИСТРАЦИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА СОЛНЕЧНОГОРСК Не определён Московская обл. г. Солнечн...
23.03.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл
23.03.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл
16.03.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл
16.03.2026 МКУ УОДОМСУ Муниципалитеты Московская обл

Кто закупает по реестрам

Все закупки →

Какие организации закупают

Муниципалитеты 4
Не определён 1

Из каких сфер

Госуправление 2
Прочие 1
Социальная сфера 1

География

  • Московская обл4
  • Московская обл. г. Солнечногорск1

Отзывы клиентов

Оставить отзыв
4,6/5
★★★★★
9 отзывов
5 ★ 6
4 ★ 3
3 ★ 0
2 ★ 0
1 ★ 0

Оценки по критериям

Функциональность 4,7
Удобство использования 4,8
Цена/качество 4,7
Поддержка клиентов 4,8
Обучение и документация 4,7
Желание рекомендовать 4,7
Средние значения по всем опубликованным отзывам о продукте
Рейтинг уточняется: 9 отзывов. Пока отзывов меньше 16, оценка сглаживается. Как считается
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«Мы видели, что бизнес уже созрел для масштабного применения ИИ, но присутствуют организационные и технические барьеры. Ключевой проблемой оказалась не сама разработка моделей, а подготовка инфраструктуры: согласование спецификаций, поиск совместимого оборудования, настройка программного стека. Поэтому в Холдинге решили применить концепцию: поставлять не разрозненные компоненты, а готовый инженерный комплекс — Сайбокс.ПАК. Несколько компаний из финтех-сектора и промышленности уже тестируют решение.»
Плюсы: Устраняет инфраструктурные барьеры, единое окно ответственности, развёртывание за месяц.
Сергей К.  ·  Заместитель руководителя направления Т1 ИИ  ·  ИТ-холдинг Т1  · 
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«Наши студенты использовали платформу Сайбокс в хакатоне по машинному обучению. Она включает векторные базы данных, модульный RAG, конструкторы ИИ-агентов и средства автоматизированного машинного обучения. Платформа соединяет науку, образование, технологии и реальный бизнес и превращает вузы в полноценные центры прикладной подготовки кадров. Надеемся, что проведение технологических соревнований с использованием Сайбокс на нашей площадке станет регулярной традицией.»
Плюсы: Полноценные инструменты AutoML и RAG доступны даже для студентов, поддержка мероприятий и хакатонов.
Михаил К.  ·  Заведующий Кафедрой искусственного интеллекта  ·  Финансовый университет при Правительстве РФ  · 
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«Наше решение — это не набор разрозненных компонентов, а протестированный и готовый к работе комплекс, который позволяет бизнесу получать современный функционал искусственного интеллекта «из коробки»: от подготовки данных до обучения моделей и запуска ИИ-агентов. Серверная часть уже хорошо зарекомендовала себя в пилотных проектах в компаниях различных отраслей. Мы готовы масштабировать ИИ-фабрику как базовую платформу для цифровой трансформации объектов КИИ — от энергетики до транспорта.»
Плюсы: Готовность к работе «из коробки», подходит для объектов КИИ, широкая отраслевая применимость.
Дмитрий Х.  ·  Генеральный директор  ·  ИТ-холдинг «Т1»  · 
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«За счёт применения единой ИИ-фабрики «Сайбокс», ускоряющей разработку и внедрение ИИ-решений любого уровня сложности для нужд госсектора, можно в два раза оптимизировать расходы на ИИ и до 10 раз ускорить внедрение ИИ по сравнению со стандартизированными подходами. Возможность параллельно разрабатывать до 200 ИИ-проектов на одной платформе обеспечивает эффективную масштабируемость. В крупных федеральных ведомствах достигнуто снижение трудозатрат на обработку документов на 40%.»
Плюсы: Масштабируемость до 200 параллельных проектов, ускорение внедрения до 10 раз, снижение затрат в 2 раза.
Игорь Н.  ·  Советник руководителя направления Т1 ИИ  ·  ИТ-холдинг Т1  · 
★★★★☆ 4.3 / 5
Функциональность ★★★★☆ 4.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★☆ 4.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★☆ 4.0
Желание рекомендовать ★★★★☆ 4.0
В целом:
«Пользуюсь этим продуктом уже несколько лет и очень доволен.»
Кирилл Тихонов  · 
★★★★☆ 4.0 / 5
Функциональность ★★★★☆ 4.0
Удобство использования ★★★★☆ 4.0
Цена/качество ★★★★☆ 4.0
Поддержка клиентов ★★★★☆ 4.0
Обучение и документация ★★★★☆ 4.0
Желание рекомендовать ★★★★☆ 4.0
В целом:
«Пользуюсь этим продуктом уже несколько лет и очень доволен.»
Плюсы: Удобный личный кабинет, высокое удобство использования, хорошее обслуживание клиентов.
Минусы: Функциональность и ценность/стоимость можно улучшить.
Кирилл Т.  ·  Специалист по данным  · 
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«Сайбокс позволяет экспертам ИИ полностью сосредоточиться на решении прикладных задач компаний с помощью искусственного интеллекта за счёт сокращения времени на выполнение рутинных операций, а новичкам — создавать ИИ-модели и решения промышленного уровня на их основе, используя функции автоматизации шагов машинного обучения в платформе, а также — копилота, встроенного в среды разработки моделей, ускоряющего разработку кода, его читаемость и безопасность.»
Плюсы: Автоматизация MLOps-цикла, встроенный копилот для разработки кода, снижение порога входа для новичков.
Владимир М.  ·  Владелец продукта Сайбокс  ·  Т1 Иннотех  · 
★★★★☆ 4.0 / 5
Функциональность ★★★★☆ 4.0
Удобство использования ★★★★☆ 4.0
Цена/качество ★★★★☆ 4.0
Поддержка клиентов ★★★★☆ 4.0
Обучение и документация ★★★★☆ 4.0
Желание рекомендовать ★★★★☆ 4.0
В целом:
«Внедрено полностью импортонезависимое решение на базе Scibox — ML-платформы от Т1. Сложный интеграционный проект по импортозамещению с заменой Oracle на PostgreSQL и OpenShift на Kubernetes. Более 700 специалистов тратят меньше времени на вывод моделей в промышленный контур. Решение позволяет в два раза сократить временные затраты от гипотезы до промышленной реализации ML-сервиса.»
Плюсы: Полное импортозамещение, ускорение вывода ML-сервисов в 2 раза, масштаб 700+ специалистов.
Минусы: Высокая сложность реализации: большая команда, высокие требования ИБ потребовали разработки ПО практически с нуля.
Евгений Л.  ·  Автор описания проекта  ·  ПАО Банк ВТБ (кейс)  · 
★★★★★ 5.0 / 5
Функциональность ★★★★★ 5.0
Удобство использования ★★★★★ 5.0
Цена/качество ★★★★★ 5.0
Поддержка клиентов ★★★★★ 5.0
Обучение и документация ★★★★★ 5.0
Желание рекомендовать ★★★★★ 5.0
В целом:
«Проект строится на базе трёх платформ: платформы геоаналитики, платформы AutoML и MLOps-платформы SciBox. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность. Сервис ИИ масштабирован на всю Россию — оценка стоимости жилья для ипотечного кредитования. С помощью SciBox удалось в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.»
Плюсы: Масштабирование ИИ-решений на всю страну, синергия с другими платформами Т1, сокращение сроков бизнес-процессов.
Максим К.  ·  Руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент  ·  Банк ВТБ  · 

Вопросы вендору

Альтернативы Сайбокс: российские аналоги

⇆ПродуктЦенаОценкаРеестры
Сайбокс
ИННОТЕХ
этот продукт
 1 ₽ 4,7 · 9 Реестр ПО
ML Space
Облачные Технологии
 по запросу мало отзывов – Подробнее →
SDP DataLab
СБЕРБАНК
 по запросу мало отзывов Реестр ПО Подробнее →
NeuroMark
НЕЙРОМЕД
 по запросу мало отзывов Реестр ПО Подробнее →
Конвейер МegaMLOps
МЕГАФОН
 по запросу мало отзывов Реестр ПО Подробнее →
MLOps Platform
ДИ ВОТЕР
 по запросу нет оценок Реестр ПО Подробнее →
Rubbles MLOps Suite
РАБЛЗ
 по запросу нет оценок Реестр ПО Подробнее →
Отметьте галочкой 2–4 продукта Сравнить с первыми двумя →

Продукты той же рубрики других вендоров, в порядке каталога.

Возможности

Сквозные технологии 1
Искусственный интеллект
Размер и тип заказчика 7
Госкомпании
Для крупных предприятий (1000+ сотрудников)
Для малого бизнеса (до 100 сотрудников)
Для среднего бизнеса (100-1000 сотрудников)
Муниципальные учреждения
РОИВы
ФОИВы
Автоматизация и искусственный интеллект 1
Машинное обучение

Версии Сайбокс

Последняя версия – 4.0, 13 ноября 2025.

Версия Дата Изменения
4.0 13 ноября 2025 Запуск ПАК «ИИ-Фабрика Сайбокс» — программно-аппаратного комплекса на базе российского сервера МЛТ-С (Мультиллект). Добавлена поддержка альтернативных GPU-ускорителей (китайские производители). Расширен маркетплейс готовых ИИ-решений и шаблонов. Презентация на форуме «Цифровые решения».
3.5 1 августа 2025 Расширение функционала no/low-code конструктора ИИ-агентов. Добавлена библиотека промптов и предустановленных шаблонов агентов. Поддержка OpenAI-совместимого API интерфейса для интеграции с корпоративными приложениями. Кейс внедрения в госсекторе: ускорение разработки ИИ до 10 раз.
3.0 1 декабря 2024 Официальная публичная презентация платформы Сайбокс в декабре 2024 года. Добавлены модуль GenAI/LLM: корпоративный чат с RAG, поддержка нескольких open-source LLM, векторные базы данных. Представление на рынке как полноценной MLOps+GenAI-платформы.
2.5 1 октября 2024 Завершение проекта импортозамещения в ВТБ (октябрь 2024). Полная замена Oracle на PostgreSQL и OpenShift на Kubernetes для всей Лаборатории продвинутой аналитики. Внедрение AutoML-функционала для данных разных типов — таблиц, изображений, видео и временных рядов.
2.0 1 февраля 2024 Расширение платформы в рамках масштабирования проекта с ВТБ. Добавлены интеграция с Hugging Face (запуск предобученных моделей в 2 клика), фреймворки настройки гиперпараметров, поддержка распределённого обучения, улучшен репозиторий моделей с полным версионированием и контролем истории экспериментов.
1.0 1 мая 2023 Первоначальный запуск платформы Сайбокс в рамках проекта с ВТБ (май 2023). Базовый функционал: JupyterLab-среды, репозитории наборов данных и моделей, запуск inference-сервисов, управление вычислительными ресурсами Kubernetes. Включение в Реестр российского ПО (№ 14863).
Тарифы и цены

Запрос вендору

Вендор не разместил собственную форму покупки — оставьте запрос, мы передадим его напрямую.

Контакты вендора

Компания
ООО "ГК "ИННОТЕХ"
ОГРН
1227700086460
Сайт
скрыто
Email
скрыто
Телефон
скрыто
Адрес
125167, г Москва, р-н Аэропорт, Ленинградский пр-кт, д 36 стр 41, помещ 23
К странице вендора

Оставить заявку

Сайбокс
Реклама
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Контур Сегмент+
ОКТ 2026

Платформа для анализа и переактивации отключившихся клиентов. Сегментация базы, выявление риска оттока…

Открыть продукт
КЕЙС КВАРТАЛА
Искусственный интеллект в медицине
Министерство здравоохранения Чеченской Республики · Q4 2026

внедрение системы распознавания патологий на медицинских изображениях с помощью алгоритма глубинного обучения…

Открыть кейс
ТОП МАТЕРИАЛ
ИИ в промышленности
Аналитика · Q4 2026

Обзор применения искусственного интеллекта в промышленности по материалам деловой программы ЦИПР-2026…

Открыть отчёт