الوسائط المتعددة الموحدة بلا VAE: SenseNova U1 و NEO-Unify، والتقديم في البنية المحلية
أطلقت SenseTime نموذج 日日新 SenseNova U1 برخصة Apache 2.0. تعتمد بنية NEO-Unify التي تلغي كلاً من المشفر البصري و VAE، وتعالج الفهم والتوليد والتحرير والتوليد ...
إدارة سير العمل المفتوح
Kimi K3: ماذا يعني فعلياً تشغيل نموذج مفتوح الأوزان بـ 2.8 تريليون معلمة
أطلقت Moonshot نموذج Kimi K3، أكبر نموذج مفتوح الأوزان في العالم حتى الآن. المثير ليس فقط تفوقه على أفضل النماذج المغلقة في اختبار برمجة الواجهات الأمامية، ب...
Qwen3.6-27B بدقة 4 بت: لماذا نزل تكميم NVFP4 إلى معمارية Hopper
نموذج Qwen3.6-27B-NVFP4 من NVIDIA يضغط نموذج استدلال بـ 27 مليار معامل ذا انتباه هجين إلى 4 بت، فيخفض الذاكرة بنحو 2.5 ضعف مع إبقاء فجوة المعايير ضمن نقطة وا...
تشكيلة Gemma 4 الكاملة: خمسة نماذج مفتوحة الأوزان برخصة Apache 2.0 ودليل التشغيل المحلي
أصدرت Google DeepMind نموذج Gemma 4 في أبريل 2026، وهو عائلة متعددة الوسائط مفتوحة الأوزان مكوّنة من خمسة نماذج تمتد من E2B إلى 31B. نشرح رخصة Apache 2.0، وس...
تشغيل Gemma 4 26B بتوازي 16 ضعفاً على جهاز DGX Spark واحد: مراجعة صريحة لتقنية NVFP4 والقيمة مقابل التكلفة
نموذج Gemma-4-26B-A4B-NVFP4 الذي أصدرته NVIDIA يعمل على جهاز DGX Spark واحد (128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة) بتوازي 16 ضعفاً، محققاً نحو 18 رمزاً في الثانية...
Kimi K2.6: تحليل بنية سرب الوكلاء لنموذج MoE بتريليون معامل و32B نشط و300 وكيل فرعي
يحتفظ Kimi K2.6 من Moonshot AI ببنية MoE تُنشّط 32B معاملًا فقط من أصل تريليون، محققًا تكلفة استدلال مماثلة لنماذج dense بحجم 32B مع دعم سياق 256K ومعالجة مت...
GLM-5.2: دليل خدمة النشر المحلي لنموذج MoE بحجم 753B وسياق مليون رمز ورخصة MIT
يعالج GLM-5.2 من Z.ai سياقًا بطول مليون رمز بتوفير 2.9x في FLOPs باستخدام DSA (الانتباه المتفرق الديناميكي). ترخيص MIT يتيح النشر المحلي بحرية، وتتوفر 29 نسخ...
FastContext-1.0-4B-SFT: نموذج وكيل فرعي بحجم 4 مليار معامل مخصص لاستكشاف مستودعات الشفرات في وكلاء البرمجة
FastContext-1.0-4B-SFT الصادر عن Microsoft هو نموذج وكيل فرعي مبني على Qwen3-4B ومخصص لاستكشاف مستودعات الشفرات. يستخدم ثلاثة أدوات فقط: READ وGLOB وGREP، وي...
DiffusionGemma 26B-A4B: تجربة Google في توليد 15 إلى 20 رمزاً دفعةً واحدة عبر الانتشار النصي المتقطع
أطلق Google DeepMind نموذج DiffusionGemma-26B-A4B-it، وهو نموذج متعدد الأوضاع مبني على بنية MoE، غير أنه يعتمد الانتشار المتقطع للنصوص بدلاً من التوليد التلق...