Команды, строящие российский AI в продакшне
Российские банки, телеком, ритейлеры и госсектор используют RU LLM, когда 152-ФЗ, data residency и предсказуемость стоимости в рублях важны так же, как качество модели.
Пилотные партнёры
Пилотные партнёрские отношения · раскрываются только с разрешения
Как российские команды запускаются на RU LLM
Три паттерна среди ранних клиентов — регулируемые отрасли, консолидация AI-вендоров и развёртывания под 152-ФЗ внутри периметра РФ.
Крупный российский банк перенёс customer-ops AI внутрь периметра за 6 недель
Заменили прямые контракты с OpenAI и Anthropic на RU LLM. Логи остались в РФ, маскирование PII прошло аудит комплаенса 152-ФЗ, per-request трекинг стоимости закрыл требования финансов.
- Моделей в проде
- 9
- Токенов в месяц
- 320M
- Цикл аудита
- −64%
Национальный оператор объединил 4 AI-вендора за одним SDK
Саппорт-чат, аналитика CDR, скоринг фрода и внутренний поиск были разбросаны по OpenAI, Mistral и двум self-hosted кластерам. Один эндпоинт RU LLM схлопнул поверхность интеграций и включил арбитраж провайдеров.
- Интеграций заменено
- 4 → 1
- Пул провайдеров
- 5 маршрутов
- Стоимость на интент
- −41%
Ведомство развернуло LLM-ассистента в РФ под требования 152-ФЗ
Data residency в России, регистрация оператора в реестре Роскомнадзора и self-hosted Llama 4 в российском ЦОДе позволили ведомству запустить внутреннего ассистента без трансграничного data-ревью.
- Регуляторных ревью
- 3
- Пользователей
- 2400
- Данные покидают РФ
- Никогда
«Нам был нужен AI, который регулятор одобрит без исключений. RU LLM дал нам это за недели, а не кварталы».
Присоединяйтесь к программе пилотных партнёров
Онбординг за 6 недель, прямой доступ к инженерам-основателям, цены зафиксированы на момент запуска. До Q3 2026 — только регулируемые отрасли.