📣مدل DeepSeek-V3.1 منتشر شد؛ سریع‌تر، ارزان‌تر و عامل‌محور

💬 «یک مدل چینی که می‌خواهد با غول‌هایی مثل GPT-5 رقابت کند، اما با هزینه‌ای به‌مراتب کمتر!»

📌 بالاخره DeepSeek نسخه‌ی V3.1 را منتشر کرد؛ مدلی هیبریدی با دو حالت سریع (Non-Think) و عمیق (Think)، مخصوص پروژه‌های عامل‌محور (Agentic).

✔️ عملکرد نزدیک به مدل‌های بزرگی مثل GPT-5 در کدنویسی، حل مسئله و استفاده از ابزارها
✔️ سرعت پردازش بالاتر نسبت به نسخه‌های قبلی
✔️ انتشار اوپن‌ویت برای توسعه‌دهندگان در Hugging Face

💰 قیمت API از ۵ سپتامبر ۲۰۲۵ تغییر می‌کند:

ورودی (Cache Hit): ۰.۰۷ $

ورودی (Cache Miss): ۰.۵۶ $

خروجی: ۱.۶۸ $
⬅️ چندین برابر ارزان‌تر از GPT-5 یا Claude Opus


چرا مهمه؟

ترکیب کارایی بالا + هزینه‌ی پایین = گزینه‌ای جذاب برای استارتاپ‌ها و توسعه‌دهندگان

قابلیت‌های عامل‌محور باعث می‌شود در وظایف پیچیده (مثل جست‌وجو یا اجرای چندمرحله‌ای) بهتر عمل کند


💬 به‌نظرتون DeepSeek می‌تونه جدی‌ترین رقیب GPT-5 باشه؟

🆔 @AliQuote7

#DeepSeek #هوش_مصنوعی #GPT5 #LLM #AI

منبع:
🔗 Reuters

📣 آمازون: آینده فقط LLM نیست، عامل‌های هوشمند در راه‌اند!

هوش مصنوعیِ واقعی یعنی سیستمی که خودش در شبیه‌ساز تمرین کنه و یاد بگیره کارهای چندمرحله‌ای واقعی رو انجام بده

📌 آمازون اعلام کرد تمرکز خودش رو از صرفاً مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فراتر برده و حالا روی عامل‌های هوشمند (AI Agents) کار می‌کنه. این عامل‌ها در شبیه‌سازها آموزش می‌بینند تا بتونن وظایف پیچیده‌ی دنیای واقعی مثل CAD، ERP و حتی مدیریت پرونده‌های پزشکی رو انجام بدن.

✔️ حرکت از «چت‌بات» به سمت ابزارهای خودکار و قابل‌اعتماد در کسب‌وکار
✔️ توانایی انجام کارهای چندمرحله‌ای به‌جای فقط تولید متن
✔️ تمرکز ویژه بر کاربردهای Enterprise و واقعی


❗️این تغییر رویکرد نشون می‌ده آینده‌ی AI در دنیای عامل‌های هوشمند رقم می‌خوره سیستم‌هایی که مثل یک همکار واقعی می‌تونن پروژه‌های پیچیده رو پیش ببرن، نه صرفاً یک دستیار متنی.


🆔 @AliQuote7

#هوش_مصنوعی #Amazon #AGI #AIagents #LLM

🔗 منبع: The Verge

📣 مدل GPT-5؛ ارزان‌تر، اما همیشه بهتر نیست!

💬 «هزینه پایین خوبه، اما وقتی کد دقیق نمی‌نویسه چی؟»

📌 طبق گزارش Wired، مدل GPT-5 اگرچه در مصرف هزینه بسیار به‌صرفه‌تر از رقباست، اما در بخش‌هایی مثل تولید کدهای پیچیده از Claude عقب می‌مونه.

✔️ به‌صرفه‌تر از مدل‌های رقیب در اجرا
✔️ دقت پایین‌تر در کدنویسی پیشرفته: تنها ۲۷٪ موفقیت در مقابل ۵۱٪ برای Claude
✔️ انتخاب بین GPT-5 و Claude به نیاز شما بستگی داره: هزینه پایین‌تر یا کیفیت بالاتر؟

❗️برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها، این مقایسه روشن می‌کنه که انتخاب مدل فقط به قیمت نیست—گاهی کیفیت خروجی مهم‌تر از صرفه‌جویی مالیه.

💬 شما ترجیح می‌دین برای پروژه‌هاتون مدل ارزان‌تر داشته باشین یا مدل دقیق‌تر؟

🆔 @AliQuote7

#GPT5 #Claude #هوش_مصنوعی #کدنویسی #AI

🔗 منبع: Wired

📣 مدل عامل‌محور کدنویسی grok‑code‑fast‑1 از xAI معرفی شد!

💬 «عامل کدنویسی سریع، سبک و اقتصادی؛ xAI این بار دست پر اومده.»

📌 استارتاپ ایلان ماسک xAI، مدل جدیدی به‌نام grok‑code‑fast‑1 معرفی کرده — مدلی طراحی‌شده برای انجام خودکار و سریع کارهای کدنویسی. این مدل فعلاً به‌صورت رایگان و محدود در اختیار شرکای منتخب مانند GitHub Copilot، Windsurf و سایر ابزارها قرار گرفته است.

✔️ عامل هوشمند کدنویس: توانایی اجرای ابزارهایی چون grep، terminal و ویرایش فایل در محیط‌های توسعه
✔️ عملکرد سریع و بهینه با قیمت بسیار مناسب طراحی‌شده برای گردش کدنویسی روزمره
✔️ ورود قدرتمند xAI به حوزه ابزارهای عامل‌محور خودران برای توسعه‌دهندگان

این گام نشان می‌دهد که آینده‌ی توسعه‌ی نرم‌افزار در گروی عامل‌هایی است که هم سرعت بالا و هم هزینه پایین را ترکیب می‌کنند ابزارهایی که می‌تونن جایگزین دستیارهای معمولی کدنویسی شوند.

💬علی کوت: ما برنامه نویسا کم کم باید دنبال شغل جدید بگردیم 😂 من دارم به آشپزی فکر میکنم که حالا حالا ها توسط AI جایگزین نمیشه 😬

🆔 @AliQuote7

📣 آیندهٔ خرید آنلاین با عامل‌های هوشمند (AI Shoppers)!

💬 «دیگه خیلی وقت‌ها شما سرچ نمی‌کنید، عامل‌های هوشمند به جای شما سرچ و خرید می‌کنن!»

📌 طبق گزارشی از Financial Times، عامل‌های خرید هوشمند (AI Agents) به‌سرعت در حال تغییر تجربه خرید آنلاین هستند. این عامل‌ها می‌تونن محصولات رو مقایسه کنن، بهترین گزینه رو انتخاب کنن و حتی خرید رو تکمیل کنن، بدون این‌که کاربر خودش کلیکی انجام بده.

✔️ جست‌وجوها بدون کلیک: در بسیاری از موارد، کاربر اصلاً وارد سایت فروشگاه نمی‌شه؛ عامل همه‌چیز رو مدیریت می‌کنه.
✔️ چالش جدید برای برندها و فروشگاه‌ها: محتوا و محصولات باید برای «دید AI» بهینه بشن، نه فقط برای کاربر انسانی.
✔️ تحول در SEO و تبلیغات: قواعد سنتی دیده‌شدن در گوگل تغییر می‌کنه، برنده کسیه که عامل‌ها محتوای اون برند رو ترجیح بدن.

💬 علی کوت: این یعنی آیندهٔ e-commerce فقط به UX یا سئو وابسته نیست، بلکه به تعامل با عامل‌های هوشمند بستگی داره و این یعنی صفحات وب شما باید به جای seo friendly باید AI friendly باشه! 🤔

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: Financial Times

📢 ویدیوی جدید منتشر شد:
https://youtu.be/EPbWifsuEjM

📣 هوش مصنوعی مافیا بازی میکنه! 😂

💬 «وقتی AI فقط جواب نمی‌ده، بلکه ذهن بازیکن‌ها رو هم می‌خونه!»

📌 در یک پژوهش جدید، مدل‌های مختلف هوش مصنوعی با بازی گرگ‌ومیش (Werewolf / Mafia) مورد آزمایش قرار گرفتند جایی که موفقیت نه فقط به استدلال منطقی، بلکه به مدل‌سازی روانی بازیکنان دیگر و تصمیم‌گیری در بستر تیمی بستگی دارد.

✔️ بازی تیمی = آزمون عمیق روانی: AI باید تشخیص بده چه کسی دروغ می‌گوید، چه کسی متحد است و چه زمانی باید تاکتیک عوض کند.

✔️ فراتر از گفتگو: این بنچمارک نشان می‌دهد AI در حال رسیدن به توانایی‌هایی است که به تعاملات انسانی بسیار نزدیک است.

✔️ مسیر جدید مولتی‌ایجنت: از پاسخ‌گویی ساده به نقش‌آفرینی در تعاملات پیچیده.

❗️این نوع آزمون‌ها می‌تونن پایه‌گذار نسل بعدی هوش مصنوعی باشند: عامل‌هایی که درک اجتماعی، مذاکره و همکاری واقعی دارند ویژگی‌هایی حیاتی برای آینده‌ی AI در دنیای واقعی.

💬 علی کوت: به‌نظرتون اگر AI بتونه توی مافیا قانع‌کننده بازی کنه، می‌تونه در مذاکرات واقعی هم موفق باشه؟

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: blockchain.news

📣 مدل‌های متن‌باز چینی به میدان رقابت جهانی نزدیک شدند!

📌 طبق گزارش‌های اخیر، مدل‌های متن‌باز چینی مثل Qwen (Alibaba) و DeepSeek حالا در بسیاری از بنچمارک‌ها عملکردی نزدیک به مدل‌های اختصاصی و بسته مثل GPT-4/5 (OpenAI) و Claude (Anthropic) دارند.

✔️ مدل های Qwen و DeepSeek در وظایف کدنویسی و درک زبان، فاصله را با غول‌های غربی به‌طور محسوسی کاهش داده‌اند.
✔️ برتری متن‌باز: توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌ها را آزادانه روی سخت‌افزار خود اجرا یا سفارشی کنند چیزی که در GPT-5 و Claude امکان‌پذیر نیست.
✔️ هنوز جای رشد هست: در بعضی بنچمارک‌های reasoning و دقت کدنویسی، مدل‌های اختصاصی مثل Claude Opus همچنان جلوترند، اما اختلاف به‌مراتب کمتر از گذشته است.

❗️این همگرایی یعنی توسعه‌دهندگان سراسر دنیا به‌جای وابستگی به چند شرکت بزرگ، می‌تونن از مدل‌های متن‌باز قدرتمند برای پروژه‌های خود استفاده کنن تحولی بزرگ در آزادی و رقابت سالم در عرصه هوش مصنوعی.

💬 علی کوت: حتما سری به openrouter.com بزنید اونجا میتونید خیلی از این مدل ها رو رایگان تست کنید!

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: The Manila Times

📢 ویدیوی جدید منتشر شد:
https://youtu.be/uCVuPU7_Bf8

چطور یک پشتیبان ۲۴ ساعته برای فروشگاه‌تون بسازید؟ (فقط با n8n +AI) بدون کدنویسی!!
فایل ورکفلو

📣 متا AI معرفی کرد: DeepConf با دقت نزدیک به ۹۹.۹٪ در بنچ‌مارک AIME 2025!


📌 شرکت Meta AI همراه با محققان دانشگاه UCSD روش جدیدی به نام Deep Think with Confidence (DeepConf) را ارائه کرده‌اند. این روش با استفاده از مدل‌های متن‌باز + سامانه‌ی فیلترینگ مبتنی بر اعتماد (confidence) موفق شده‌ است تا در AIME 2025 دقتی حدود ۹۹.۹٪ کسب کند و در عین حال مصرف توکن‌ها را تا ۸۵٪ کمتر کند.

✔️ بدون نیاز به آموزش مجدد یا تنظیمات سخت؛ فقط با تکیه بر سیگنال اعتماد در زمان استدلال
✔️ ترکیبی از دقت بالا و کارایی منابع؛ یعنی مدل‌هایی که هم دقیق‌اند و هم هزینه‌ محاسباتی‌شون پایین‌تر شده

💬 علی کوت: این نشون می‌ده که پیشرفت هوش مصنوعی فقط در پارامتر نیست، بلکه در روش فکر کردن مدل هم هست. این نوع مدل ها برای کاربردهایی که دقت بالا و سرعت/هزینه کم مهمه (آموزش، کنترل کیفیت، سیستم‌های حقوقی و …) عالیه. به خصوص که از مدل متن باز هم میشه استفاده کرد.

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع:
MarkTechPost

📣 خودآموزی عامل‌های هوشمند؛ بدون نیاز به Fine-Tuning!

📌 پژوهشی جدید از UCL و Huawei Lab قابلیتی به نام Memento معرفی کرده‌اند؛ چارچوبی که به عامل‌های مبتنی بر LLM اجازه می‌دهد به‌طور پیوسته و پویا از تجربه‌شان بیاموزند بدون اینکه پارامترهای پایه‌ی مدل تغییر کنند

✔️ این agentها یک حافظه ساختاریافته دارند ("case bank") که تجربه‌های گذشته را ذخیره می‌کند و در مواجهه با مسائل جدید، از مشابهت‌ها برای راهنمایی تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

✔️ آزمون‌ها نشان می‌دهند Memento در تسک‌های چندمرحله‌ای، پژوهش در وب، برنامه‌ریزی بلندمدت و دنبال‌کردن ابزار عملکرد بهتری نسبت به روش‌های معمول دارد؛ حتی نزدیک به مدل‌های معروف مثل GPT-5 در برخی بنچ‌مارک‌ها.

✔️ هزینه کمتر و زمان اجرای سریع‌تر: دیگه نیاز نیست مدل اصلی دوباره اموزش داده بشه یا پیچیده تنظیم بشه.

💬 علی کوت: دیگه الان فقط بزرگی مدل و افزایش پارامتر ها دلیل باهوش تر بودن مدل نیست. نحوه تفکر مدل و پردازش ورودی و خروجی داره کم کم نقش پررنگ تری ایفا میکنه و این باعث میشه مدل های کوچیک تر و به ویژه اوپن سورس ها به اندازه مدل های معروف کارایی داشته باشند
🔗 منبع: VB

📣 مدل K2 Think از امارات متحده عربی به عنوان "سریع ترین مدل هوش مصنوعی منبع باز جهان" وارد می شود!

💬 «با ۳۲B پارامتر و روش‌های آموزش هوشمندانه، عملکردی نزدیک به مدل‌های بزرگ‌تر»

📌 موسسه مدل های بنیادی در دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن زاید (MBZUAI) و استارتاپ G42 AI که هر دو در امارات متحده عربی مستقر هستند، مدل متن‌‌بازی به نام K2 Think ساخته‌اند که:
✔️ در ریاضیات، برنامه‌نویسی و استدلال نزدیکی به مدل‌های بزرگ‌تری مثل DeepSeek و OpenAI داره

✔️ از تکنیک‌هایی مثل fine-tuning زنجیره‌ی تفکر + RL با پاداش قابل‌اعتنا + برنامه ریزی عاملی استفاده کرده

✔️ روی سخت‌افزار مخصوص Cerebras اجرا میشه، برای سرعت و کارایی بیشتر

💬 علی کوت: همانطور که توی پست قبل گفتم این ثابت می‌کنه که می‌شه با هوشمندی بیشتر نه صرفاً بزرگ‌تر بودن، مدل‌هایی ساخت که هم دقیق‌اند هم مقرون‌به‌صرفه‌اند.


🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: VB

📣 مدل «Grok 4 Fast» از xAI آمد؛ سریع‌تر، ارزان‌تر با پنجره‌ی توکن عظیم!

💬 «وقتی مدل بتونه با نصف فکر قبلی پاسخ بده، هزینه‌ها کم میشه و گفتگوها طولانی‌تر معنا پیدا می‌کنند.»


شرکت xAI مدل جدیدی به نام Grok 4 Fast رونمایی کرده است.

پنجره زمینه (context window) تقریباً ۲ میلیون توکن دارد، یعنی می‌تواند متن‌ها، کدها یا گفتگوهای بسیار طولانی را در یک‌جا حفظ کند.

در مقایسه با Grok 4 عادی، استفاده از توکن‌های «تفکری» یا همان thinking tokens حدود ۴۰٪ کمتر است.

هزینه پردازش برای رسیدن به همان عملکرد در بنچمارک‌ها به‌شدت کاهش یافته—تا ۹۸٪ کمتر نسبت به Grok 4.


حافظهٔ بزرگ‌تر به معنی ذخیره‌سازی بهتر اطلاعات قبلی؛ مکالمات طولانی‌تر، کدهایی در پروژه‌های بزرگ‌تر، تحلیل مستندات بلند… همه راحت‌تر انجام میشه.

معماری متحد reasoning و non-reasoning؛ یعنی همان مدل بتونه هم وقتی نیاز هست عمیق فکر کنه و هم وقتی پاسخ سریع کافی است.

⚙️ علی کوت: خبر خوب اینه که این مدل در openrouter به صورت رایگان عرضه شده و بسیار برای استفاده رایگان در n8n مناسبه. از tool هم پشتیبانی میکنه! 😉

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: MQL.AI

📣 گزارش بسیار مهم Anthropic: هوش مصنوعی در حال تشدید شکاف طبقاتی و حذف مشاغل؟

💬 «وقتی AI فقط برای قشر ثروتمند کار می‌کند!»

📌 در گزارش Anthropic Economic Index (سپتامبر ۲۰۲۵) بیان شده که سریع‌ترین پذیرش هوش مصنوعی همواره در کشورهای پردرآمد و شرکت‌هایی با زیرساخت قوی رخ می‌دهد و سهم استفاده اتوماتیک از AI ( واگذاری کامل کارها به AI) به ۷۷٪ رسیده است.


⚠️ تمرکز مزایا: کشورها و شرکت‌هایی که زودتر به AI دسترسی پیدا می‌کنند، ثروت و کارایی بیشتری کسب می‌کنند در حالی که دیگران عقب می‌مانند.

⚠️ حذف مشاغل متوسط و تکراری: زمانی که کارهای روزمره و اداری و بخش زیادی از کار کدنویسی یا تحلیل داده توسط AI انجام شود، هزاران نفر بی‌کار می‌شوند.

⚠️ دوگانه شدن نیروی کار: افراد مجهز به مهارت‌های پیشرفته یا امکان تعامل با AI درآمد می‌برند؛ بقیه کارهایشان ارزشش افت می‌کند.

⚠️ افزایش فاصله بین مناطق و کشورها: کشورهای فقیرتر ممکن است اساساً از چرخه اقتصادی AI حذف شوند.

❗️علی کوت: امیدوارم OpenAI هم گزارش مشابهی بده تا ببینیم پرطرفدارترین AI چه تغییراتی داره توی جوامع ایجاد میکنه!

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: Anthropic

📣 گزارش بسیار مهم Anthropic: هوش مصنوعی در حال تشدید شکاف طبقاتی و حذف مشاغل؟

📢 ویدیوی جدید منتشر شد:
https://youtu.be/cBGBRNkZx4M

ربات نویسنده قسمت 2: کتاب‌نویسی حرفه‌ای بدون هزینه! DeepSeek + n8n + خروجی Word به همراه منابع!
فایل ورکفلوی n8n

📣 دیپ‌سیک 3.2: مدل اوپن‌سورس چینی که می‌گویند در حد GPT-5 است!

💬 «وقتی یک استارتاپ چینی چیزی در سطح GPT-5 را رایگان می‌دهد!»

📌 طبق گزارش وب‌سایت TechRadar (دسامبر ۲۰۲۵)، استارتاپ چینی DeepSeek دو مدل جدید به نام‌های DeepSeek-V3.2 و DeepSeek-V3.2-Speciale منتشر کرده که در تست‌های استدلال، ریاضی و کدنویسی در حد یا حتی بالاتر از مدل‌هایی مثل GPT-5 و Gemini 3 Pro ظاهر شده‌اند و مهم‌تر از همه این‌که با لایسنس آزاد MIT و کاملاً رایگان در اختیار همه قرار گرفته‌اند.

⚠️ مدل رده‌بالای DeepSeek-V3.2-Speciale در آزمون‌های سطح المپیادهای ریاضی، نمره‌ای نزدیک به ۹۹٪ گرفته و در دیباگ کد هم نتایجی در حد مدل‌های آمریکایی ثبت کرده است.

⚠️ این مدل‌ها از تکنیک DeepSeek Sparse Attention (DSA) استفاده می‌کنند؛ یعنی به‌جای پردازش کور تمام متن، فقط روی بخش‌های مهم تمرکز می‌کنند. نتیجه:

📌 هزینه پردازش بسیار پایین‌تر

📌 امکان استفاده برای استارتاپ‌ها و تیم‌های کوچک، نه فقط غول‌های Big Tech

⚠️ با داشتن کانتکست ۱۲۸هزار توکنی و انتشار کاملاً اوپن‌سورس، این مدل‌ها می‌توانند برای توسعه‌دهنده‌های مستقل، کشورها و شرکت‌هایی که بودجه APIهای گران ندارند، به یک شانس واقعی برای ورود جدی به بازی AI تبدیل شوند.

⚠️ در عین حال، انتشار یک مدل بسیار قدرتمند از سوی یک شرکت چینی، بحث‌های جدیدی درباره امنیت داده، حریم خصوصی و رقابت ژئوپلیتیک در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده است؛ برخی رگولاتورها در اروپا و آمریکا نسبت به استفاده گسترده از این مدل‌ها محتاط شده‌اند.

❗️علی کوت: اگر DeepSeek واقعاً در حد ادعا باشد، ۲۰۲۶ سال جدی شدن رقابت «مدل‌های اوپن‌سورس ارزان چین» با «مدل‌های بسته و گران غرب» خواهد بود.

🆔 @AliQuote7

🔗 منبع: TechRadar