Перейти к содержимому
Логотип Toloka

Toloka

Toloka (Толока) — поставщик экспертных обучающих данных для AI-агентов и LLM: датасеты, оценка моделей и red-teaming под ключ. Работает с frontier-лабораториями и tech-компаниями.

toloka.ai

Основная информация

Основан
2014 г.
Страна
Нидерланды
Развёртывание
Cloud (managed service) / On-premise (опции хранения данных)
Поддержка
Выделенная команда проекта, Форма обратной связи
Стоимость
По запросу
Пробный период
Нет

Технические характеристики

Типы данных
Текст, изображения, аудио, видео
Модель сервиса
Managed service (под ключ)
Обучающие данные
SFT-демонстрации, RLHF/DPO-предпочтения, RL-задачи
Оценка и red-teaming
Human evaluation, red-teaming, авто-верифицируемые задачи
Бенчмарк
Toloka Arena — независимая оценка агентов (pass^5)
Контроль качества
50+ методов автоматического контроля
Антифрод
60+ методов уровня платформы
Инфраструктура
Microsoft Azure

Безопасность и compliance

Соответствие законам
GDPRCCPAHIPAA
Сертификации
SOC 2 Type IIISO/IEC 27001ISO/IEC 27701
Хранение данных
Гео-резервирование; опции private / on-premise

Обзор Toloka

Toloka (юрлицо Toloka AI BV) — международный поставщик экспертно подготовленных данных для обучения и оценки AI-моделей, LLM и автономных агентов. Компания основана в 2014 году (основатель и CEO — Ольга Мегорская) и выросла из краудсорсинговой платформы разметки в поставщика данных под ключ для frontier-лабораторий и крупных tech-компаний. Штаб-квартира — в Амстердаме (Нидерланды); офисы также в США, Израиле, Швейцарии и Сербии.

Что делает Toloka

Toloka работает в формате managed service и закрывает полный цикл подготовки данных:

  • Обучающие датасеты (SFT) — генерация демонстраций для supervised fine-tuning;
  • Предпочтения для RLHF/DPO — сбор человеческих предпочтений для обучения с подкреплением;
  • Оценка и RL — авто-верифицируемые задачи для evaluation и RL-обучения;
  • Human evaluation и red-teaming — кастомная оценка моделей и поиск уязвимостей;
  • Генерация окружений — контекстно-насыщенные симулированные среды для обучения и оценки агентов.

Данные готовятся для разных типов агентов — диалоговых, корпоративных ассистентов, deep-research, computer-use, кодовых copilot и OS-агентов — и для любого типа контента: текст, изображения, аудио, видео.

Экспертная сеть и качество

Данные производит сеть из 6000+ активных участников из 100+ стран, говорящих на 40+ языках; заявлено 90+ доменов экспертизы и 70%+ участников с учёными степенями. Контроль качества строится на собственной методологии: пост-верификация, динамические перекрытия, кросс-валидация и golden sets, плюс 50+ методов автоматического контроля качества и 60+ методов антифрода уровня платформы. Набор экспертов под проекты ведётся через отдельную платформу Mindrift.ai.

Toloka Arena — независимая оценка агентов

Toloka Arena — публичный лидерборд независимой оценки «агентного интеллекта»: модели тестируются на приватных, незагрязнённых задачах по методологии, вдохновлённой τ-bench (Sierra, 2024). Основная метрика — pass^5 (вероятность, что все 5 независимых прогонов задачи успешны). Наборы RL- и evaluation-данных, на которых построен лидерборд, доступны для лицензирования.

Инфраструктура и безопасность

Базовая инфраструктура — Microsoft Azure, с опциями приватного и on-premise хранения данных, гео-резервированием и планами обеспечения непрерывности бизнеса. Платформа сертифицирована по SOC 2 Type II, ISO/IEC 27001 и ISO/IEC 27701, соответствует GDPR, CCPA и HIPAA. Действует программа bug bounty; вопросы безопасности — на security@toloka.ai.

Клиенты и условия

По данным компании, среди клиентов — Anthropic, Amazon и Microsoft; раунд инвестиций в Toloka возглавил Джефф Безос (основатель Amazon). Публичных тарифов у Toloka нет — работа начинается с обращения к команде через форму «Talk to an expert».

Плюсы и минусы Toloka

+Преимущества

  • Клиенты — Anthropic, Amazon, Microsoft
  • Экспертная сеть: 6000+ участников из 100+ стран
  • 70%+ участников с учёными степенями
  • Сертификации SOC 2 Type II, ISO 27001 и ISO 27701
  • Соответствие GDPR, CCPA и HIPAA
  • 10+ лет опыта в подготовке данных для ML

Недостатки

  • Нет публичных тарифов — стоимость только по запросу
  • Формат managed service, без self-service доступа
  • Ориентация на enterprise и AI-лаборатории, не на частных пользователей
  • Открытый заработок для исполнителей вынесен в отдельный проект Mindrift.ai

Сценарии использования Toloka

1

Обучающие датасеты (SFT)

Генерация демонстраций для supervised fine-tuning моделей и агентов.

2

Предпочтения для RLHF/DPO

Сбор человеческих предпочтений для обучения с подкреплением и выравнивания моделей.

3

Оценка и red-teaming

Кастомная human-оценка, авто-верифицируемые задачи и поиск уязвимостей моделей.

4

Симулированные окружения

Контекстно-насыщенные среды для обучения и оценки автономных агентов.

5

Бенчмаркинг агентов (Toloka Arena)

Независимая оценка агентного интеллекта на приватных задачах в стиле τ-bench, метрика pass^5.

Доверие и масштаб

Раунд инвестиций в Toloka возглавил Джефф Безос (основатель Amazon). Toloka Arena — публичный лидерборд независимой оценки AI-агентов на приватных, незагрязнённых задачах.
Масштаб провайдера
6000+ активных участников из 100+ стран, 40+ языков
Известные клиенты
AnthropicAmazonMicrosoft
Кейсы
  • poolsideпомогли определить и измерить качество AI для разработчиков
Рыночный контекст
  • 📊90+ доменов экспертизы, 70%+ участников — с учёными степенями
  • 📊10+ лет опыта в подготовке данных для ML
  • 📊45% рост производительности с кастомными AI-решениями

Оценки пользователей

5
3 отзыва
5
3
4
0
3
0
2
0
1
0

Отзывы о Toloka

53 отзыва
Был ли полезен этот сервис?
Н
Нурислам15 июл. 2026 г.
+ Плюсы:
+
− Минусы:
Их нет
Удобство: 5/5Функционал: 5/5Поддержка: 1/5
С
Сергей7 июн. 2026 г.
+ Плюсы:
Понравилось лёгкая доступность и обучалка только в эти обучалки один пункт не понравился когда надо писать название магазинов а фотография не увеличивается достаточно мощно на смартфоне
− Минусы:
Не понравилось что фотографии в толоке не увеличивает достаточно мощно и не могу никак найти микрозадание которые стоят копейки
До толоки я пользовался изменением и генерации фото придумывал новых персоналов на фото делал из этих фото видео короткое не научился ещё достаточно четко склеивать эти видео переходы не получается пока а в Яндекс толоке думаю что под учусь
С
Сергей7 июн. 2026 г.
+ Плюсы:
Почти всё понравилось только не могу найти задание микро задания
− Минусы:
Никак не начну зарабатывать на микрозаданиях ищу микрозадания
Прошёл курс виртуального обучения в Яндекс толоке и мне сразу выкидывается на очень мощные задания а хотелось бы начать с микрозаданий которые стоит копейки

Поделитесь опытом использования

Помогите другим сделать правильный выбор — ваш отзыв будет полезен

Обновлено: 11 июля 2026 г.