در روزهای جنگ که دسترسی به سرویس‌های مطرح هوش مصنوعی محدود شده، از نزدیک دیدم که چطور یک‌دفعه تعداد زیادی پلتفرم داخلی با عنوان جایگزین ChatGPT مطرح و پررنگ شدن.

بر اساس تجربه‌ای که در این مدت داشتم، به نظرم قبل از استفاده از این سرویس‌ها بهتره با دقت بیشتری تصمیم بگیریم.

بخش قابل توجهی از این سرویس‌ها در واقع مدل اختصاصی قدرتمندی توسعه ندادن؛ یا از مدل‌های متن‌باز استفاده می‌کنن، یا صرفاً روی API مدل‌های دیگه یک رابط کاربری ساخته‌ان.

این موضوع ذاتاً ایراد نیست؛ در سطح جهانی هم خیلی از سرویس‌ها همین مدل رو دارن. اما چیزی که در عمل دیده می‌شه اینه که بعضی از این پلتفرم‌ها با ادبیاتی معرفی می‌شن که انگار از نظر کیفیت در حد مدل‌هایی مثل ChatGPT، Claude یا Gemini هستن، در حالی که تجربه واقعی معمولاً فاصله قابل توجهی رو نشون می‌ده.

اگر فقط برای یک بازه کوتاه و در شرایط جنگی و محدودیت دسترسی دنبال جایگزین هستید، از تجربه من استفاده از مدل‌های متن‌باز رایگان مثل DeepSeek یا گزینه‌های شناخته‌شده‌ی مشابه، انتخاب منطقی‌تریه.

قبل از اینکه برای هر سرویسی هزینه پرداخت کنید، این چند سؤال رو از خودتون بپرسید:

• دقیقاً از چه مدلی استفاده می‌کنه؟

• آیا مدل اختصاصیه یا فقط یک API روی مدل‌های دیگه‌ست؟

• کیفیت خروجی واقعاً با ادعاهاش هم‌خوانی داره؟

• هزینه‌ای که می‌دید، ارزش چیزی که دریافت می‌کنید رو داره؟

به نظرم این روزها بیشتر از هر زمان دیگه‌ای، شفافیت مهمه. اینکه یک سرویس داخلی باشه یا خارجی، به‌خودی‌خود مزیت یا ایراد نیست؛ چیزی که اهمیت داره اینه که کاربر دقیقاً بدونه از چه چیزی استفاده می‌کنه و بابت چی پول می‌ده.

#AI
#ChatGPT
#DeepSeek
#LLM
#ArtificialIntelligence

یه چیزی که توی دنیای AI خیلی واضح شده اینه که هیچ شرکتی قیمت‌ها رو فقط از روی محبت کم نمی‌کنه.

وقتی یه مدل مثل Luna 5.6 حدود ۵ برابر ارزون‌تر می‌شه، معمولاً چند تا دلیل پشتشه.

ممکنه بهینه‌سازی سرورها، بهتر شدن GPU Kernelها و کاهش هزینه پردازش تاثیر داشته باشه.

ولی یه عامل مهم دیگه هم هست:

رقابت.

وقتی مدل‌هایی مثل DeepSeek V4 Flash با هزینه خیلی کمتر وارد بازار می‌شن و کیفیتشون به مدل‌های بزرگ نزدیک می‌شه، شرکت‌های بزرگ هم مجبور می‌شن قیمت‌ها رو تغییر بدن.

این چیز بدی نیست؛ اتفاقاً همین رقابت باعث می‌شه ما به مدل‌های بهتر و ارزان‌تر دسترسی داشته باشیم.

به نظرم یکی از بزرگ‌ترین برنده‌های این جنگ، کاربرها هستن.

چون چند سال پیش استفاده از مدل‌های قدرتمند AI برای خیلی‌ها هزینه بالایی داشت، ولی الان هر ماه گزینه‌های بیشتری با قیمت کمتر وارد بازار می‌شن.

در نهایت هیچ شرکتی «دوست» ما نیست؛ شرکت‌ها دنبال بازار و سود خودشون هستن.

ولی رقابت بینشون باعث می‌شه تکنولوژی سریع‌تر رشد کنه و هزینه استفاده از AI پایین‌تر بیاد.

#هوش_مصنوعی
#AI
#LLM
#DeepSeek
#OpenAI
#MachineLearning

چرا DeepSeek روی سرور سریع و ارزونه، ولی لوکال سخت اجرا می‌شه؟ 🤔

شاید این سؤال برای خیلی‌ها پیش اومده باشه:

چرا مدلی مثل DeepSeek وقتی روی سرورهای بزرگ اجرا می‌شه، می‌تونه به هزاران کاربر سرویس بده، ولی وقتی بخوایم همون مدل رو روی سیستم خودمون اجرا کنیم، ممکنه خیلی کند یا حتی غیرممکن باشه؟

جوابش فقط به قدرت مدل برنمی‌گرده؛ بیشتر به نحوه اجرای مدل مربوطه.

یکی از مهم‌ترین مفاهیم اینجا Batching هست.

یعنی چی؟

یعنی سرورها منتظر می‌مونن چند درخواست جمع بشه و بعد همه رو با هم به GPU بدن.

شاید اولش عجیب به نظر بیاد؛ چون فکر می‌کنیم هرچی سریع‌تر یک درخواست رو پردازش کنیم بهتره.

اما GPUها اینطوری کار نمی‌کنن.

این GPU ها وقتی حجم زیادی از محاسبات رو یکجا دریافت کنن، خیلی بهتر و بهینه‌تر کار می‌کنن.

پس به جای اینکه ۱۰۰ درخواست رو جدا جدا پردازش کنه، اون‌ها رو کنار هم قرار می‌ده و یک پردازش بزرگ انجام می‌ده.

نتیجه؟

هزینه کمتر و تعداد کاربر بیشتر.

اما یک هزینه هم داره:

کمی تأخیر بیشتر برای کاربر.


اینجا یک تعادل مهم وجود داره:

اگر بخوایم جواب خیلی سریع برسد، باید درخواست‌ها جداگانه پردازش بشن.

ولی اگر بخوایم میلیون‌ها درخواست رو با هزینه کمتر مدیریت کنیم، باید اون‌ها رو دسته‌بندی کنیم.

یعنی:

سرعت پاسخ بیشتر = هزینه بالاتر

پردازش بیشتر با هزینه کمتر = کمی تأخیر بیشتر


یک دلیل دیگه هم معماری بعضی مدل‌های جدید مثل DeepSeek-V3 هست.

مدل‌هایی مثل Mixture of Experts به جای اینکه همیشه کل مدل رو فعال کنن، فقط بخش‌هایی از مدل رو برای هر درخواست استفاده می‌کنن.

این باعث می‌شه مدل بزرگ‌تر و قوی‌تر بشه، اما برای اینکه GPUها درست استفاده بشن، معمولاً به حجم درخواست بالاتری نیاز داره.

یعنی وقتی هزاران نفر همزمان از مدل استفاده می‌کنن، این معماری فوق‌العاده عمل می‌کنه.

ولی روی سیستم شخصی که فقط یک یا چند درخواست داره، اون بازدهی رو نمی‌بینیم.

یک مثال ساده:

فرض کنین یک کارخانه بزرگ دارین.

اگر روزی فقط یک سفارش داشته باشین، خیلی از دستگاه‌ها بیکار می‌مونن.

ولی اگر هزاران سفارش همزمان داشته باشین، همه بخش‌ها فعال می‌شن و هزینه تولید هر محصول پایین‌تر میاد.

سرورهای بزرگ LLM هم تقریباً همین داستان رو دارن.
پس وقتی می‌بینیم یک مدل مثل DeepSeek روی سرویس‌های ابری خیلی سریع و ارزونه، پشت این موضوع فقط خود مدل نیست.

پشتش کلی مهندسی وجود داره:

مدیریت GPU 
تقسیم مدل بین چندین کارت گرافیک 
بتچینگ 
بهینه‌سازی مصرف منابع

دنیای هوش مصنوعی فقط ساخت مدل‌های بزرگ‌تر نیست.

بخش مهم رقابت اینه که چطور این مدل‌ها رو سریع‌تر، ارزان‌تر و در مقیاس بزرگ اجرا کنیم.

#هوش_مصنوعی
#LLM
#DeepSeek

انویدیا یک API رایگان برای مدل‌های هوش مصنوعی ارائه داده! 🤖

انویدیا یک API رایگان در اختیار توسعه‌دهنده‌ها قرار داده که می‌تونی با مدل‌هایی مثل:

🔹 DeepSeek V4
🔹 MiniMax M3
🔹 GLM 5.2
🔹 Gemma 4

کار کنی.

برای تست و توسعه خیلی کاربردیه، مخصوصاً وقتی می‌خوای قبل از پرداخت هزینه ببینی یک مدل چطور عمل می‌کنه یا چند مدل مختلف رو با هم مقایسه کنی.

نکته جالب اینه که برای استفاده از این API نیازی به وارد کردن اطلاعات کارت بانکی نیست.

البته من هم امتحانش کردم؛ برای استفاده مستقیم داخل ابزارهایی مثل OpenCode، به نظرم همیشه گزینه ایده‌آلی نیست.

چرا؟

چون این APIها به دلیل رایگان بودن معمولاً سرعت پایین‌تری دارن و بعضی وقت‌ها ممکنه وارد صف انتظار بشی.

بهتره بهش به چشم یک محیط آزمایشی نگاه کنی:

قبل از اینکه برای یک API پولی هزینه کنی، مدل‌ها رو تست کن، رفتارشان رو مقایسه کن و ببین کدام مدل برای پروژه‌ات مناسب‌تره.

لینک : nvidia


#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#مدل_زبانی
#توسعه_نرم_افزار
#یادگیری_ماشین

#AI
#LLM
#NVIDIA
#DeepSeek
#Gemma
#MachineLearning
#AIEngineering
#OpenSource

می‌خوام چند تا تجربه و نظر شخصی رو بعد از کار کردن با دیپ‌سیک هارنس به اشتراک بذارم.

نه از دید یک برنامه‌نویس، صرفا از دید یک کاربر معمولی.

به نظرم دیپ‌سیک هارنس پتانسیل خیلی خوبی داره، ولی برای اینکه بتونه کاربران بیشتری جذب کنه، چند تا نکته در تجربه کاربریش نیاز به بهبود داره.

۱. روش راه‌اندازی خیلی فنی و برنامه‌نویسی‌محوره. برای برنامه‌نویس‌ها مشکلی نیست، ولی کاربر معمولی احتمالاً حتی محیط نود جی‌اس هم نداره و راه‌اندازی براش سخته.

۲. سرعتش واقعاً فوق‌العاده بالاست و این یکی از نقاط قوت اصلیشه.

۳. بخش فکر کردن به‌خاطر سرعت خیلی بالای مدل فلش، متن‌ها رو بیش از حد سریع نمایش می‌ده. بهتره متن‌ها کمی دسته‌بندی و با تأخیر خیلی کم نمایش داده بشن و در کنارش از انیمیشن‌های نرم استفاده بشه تا تجربه کاربری بهتر بشه.

۴. پنل چندتبّه‌ای سمت راست کدکس واقعاً کاربردیه و با سیستم افزونه فعلی دی‌اس‌اچ خیلی خوب جور درمیاد. مثلاً وقتی یک پاورپوینت می‌سازم، برای دیدنش باید یک پنجره جدید باز کنم و مدام بین پنجره‌ها جابه‌جا بشم. خیلی بهتره پیش‌نمایش همون‌جا در پنل کناری نمایش داده بشه.

۵. مسیر اجرا و گزارش نشست برای کاربران معمولی ارزش زیادی نداره و لازم نیست این‌قدر در معرض دید باشه.

۶. اینکه الان می‌تونه خروجی‌ها رو لیست کنه خیلی خوبه، ولی بهتره کاربر بتونه مستقیماً خروجی رو باز کنه و تغییرات رو هم ببینه. افزونه‌های مرتبط هم بهتره از قبل آماده باشن تا کاربر مجبور نباشه دوباره تنظیمشون کنه.

۷. امیدوارم پشتیبانی از چندرسانه‌ای هرچه زودتر اضافه بشه. چندرسانه‌ای بودن هم بخشی از مسیر رسیدن به هوش عمومی مصنوعیه.

۸. فلسفه اینکه همه‌چیز یک افزونه باشه واقعاً خوبه، ولی تجربه کاربری برای کاربران معمولی هم به همون اندازه مهمه.
توسعه‌دهنده‌ها زمانی حاضر میشن برای افزونه‌ها وقت بذارن که Agent Harness شما از قبل تعداد زیادی کاربر معمولی داشته باشه. وگرنه وقتی هیجان اولیه از بین بره، خیلی از توسعه‌دهنده‌ها هم ادامه نمی‌دن و سیستم خلوت میشه.

افزونه‌ها و تجربه کاربری اصلاً با هم تضادی ندارن. اصل ماجرا اینه که تنظیمات اولیه باید آماده و درست باشه.

کاربر باید بتونه از همون اولین اجرا بدون کلی تنظیمات وارد بشه، راحت ازش استفاده کنه و بعداً اگر علاقه داشت، کم‌کم سراغ افزونه‌ها و شخصی‌سازی بره.

راستی، کیفیت پاورپوینتی که دیپ‌سیک هارنس برای من ساخت واقعاً خوب بود.


#deepseek

۱۰۰ میلیون توکن رایگان برای کار با چند مدل هوش مصنوعی!

به نظرم چیزی که این سرویس رو جالب می‌کنه، فقط تعداد توکن‌ها نیست؛ بلکه دسترسی به API مدل‌هاست که می‌تونه برای آزمایش و ساخت پروژه‌های هوش مصنوعی کاربرد داشته باشه.

طبق اطلاعات منتشرشده، سایت Dahl Inference امکان دریافت سهمیه توکن برای مدل‌های GLM 5.3، DeepSeek V4 و MiniMax M2.7 رو فراهم کرده.

روش دریافت هم ساده اعلام شده:

- وارد سایت می‌شین و با انتخاب یک نام کاربری حساب می‌سازین.
- از بخش "API Keys & Balance" توکن خودتون رو دریافت می‌کنین.
- روی "ALLOCATE" می‌زنین و مقدار سهمیه رو روی "MAX" قرار می‌دین.

البته قبل از استفاده در پروژه‌های جدی، بهتره محدودیت‌های سرویس، شرایط استفاده و نحوه نگهداری اطلاعات ارسالی به API رو بررسی کنین. رایگان بودن سرویس به‌تنهایی تضمین‌کننده پایداری یا امنیتش نیست.

🔗 سایت:
Dahl Inference

پ.ن. اگه این سهمیه واقعاً قابل استفاده باشه، فرصت خوبیه برای آزمایش مدل‌ها و ساخت نمونه‌های اولیه بدون پرداخت هزینه API؛ ولی بهتره قبل از سپردن اطلاعات حساس یا استفاده در محیط عملیاتی، سرویس رو بررسی کنین.

#Ai
#llm
#deepseek
#glm