👀 ظاهراً شایعات مربوط به GLM 5.5 داره جدی‌تر میشه.

طبق اطلاعاتی که این چند روز منتشر شده، گفته میشه Z.ai ممکنه به جای عرضه GLM 5.3، مستقیماً سراغ GLM 5.5 بره و حتی اون رو رقیبی برای مدل‌های پرچمدار بازار معرفی کنه. همچنین صحبت از عرضه در ماه آگوست هم مطرح شده، اما هنوز هیچ‌کدوم از این موارد به‌صورت رسمی تأیید نشده.

اگر این شایعات درست باشن، با توجه به عملکرد خوب GLM 5.2، احتمالاً رقابت بین مدل‌های هوش مصنوعی باز هم داغ‌تر میشه.

فعلاً باید منتظر معرفی رسمی و بنچمارک‌های واقعی موند؛ چون تا این لحظه همه این اطلاعات در حد پایه و شایعه هستن، نه خبر قطعی. 🚀

#GLM
#ZAI
#LLM
#AI

🔥 این GLM 5.3  برای Coding واقعاً خوبه!

حدود ۳۰ دقیقه بعد از انتشارش تستش کردم و چیزی که بیشتر از همه توجهم رو جلب کرد، عملکردش در بررسی و ارزیابی کد بود.

نسبت به GLM 5.2، به نظرم:

🔹 مفاهیم رو دقیق‌تر متوجه می‌شه 
🔹 باگ‌ها رو بهتر پیدا می‌کنه 
🔹 کد رو بهتر بررسی و ارزیابی می‌کنه 
🔹 توی Reverse Engineering هم عملکرد جالبی داره

برای کسی که زیاد با کدنویسی و Debugging کار می‌کنه، ارزش تست کردن داره.

امتیاز من:

⭐️ 8/10

البته این فقط نتیجه تست اولیه‌ست و برای قضاوت جدی‌تر باید روی پروژه‌ها و سناریوهای مختلف امتحانش کرد.

#هوش_مصنوعی
#AI
#GLM

به نظرم خیلی‌ها هنوز GLM-5.3 رو جدی نگرفتن.

چیزی که بیشتر از همه توجهم رو جلب کرده، فقط عملکرد این مدل نیست؛ نسبت عملکرد به اندازه‌ی مدلشه.

این GLM با حدود ۷۴۳ میلیارد پارامتر، طبق این ادعا می‌تونه به عملکرد مدل‌هایی نزدیک بشه که چندین برابر بزرگ‌تر هستن.

اگر این نتایج در استفاده‌ی واقعی هم تکرار بشن، اتفاق مهمی محسوب می‌شه.

چون ماجرا فقط این نیست که یک مدل ارزون‌تر داریم.

بحث اینه که شاید داریم به نقطه‌ای می‌رسیم که معماری، داده، بهینه‌سازی و روش آموزش می‌تونن اهمیت بیشتری از صرفاً بزرگ‌تر کردن تعداد پارامترها داشته باشن.

برای من جذاب‌ترین بخش ماجرا همین نسبت بین هزینه و عملکرده.

اگر یک مدل کوچک‌تر بتونه بخش قابل‌توجهی از عملکرد مدل‌های بسیار بزرگ‌تر رو ارائه بده، اقتصاد اجرای مدل‌های هوش مصنوعی هم می‌تونه تغییر کنه.

به نظرم خیلی‌ها هنوز متوجه بزرگی این تغییر نشدن.

شاید رقابت آینده فقط بر سر «بزرگ‌ترین مدل» نباشه؛

بلکه بر سر «بهترین عملکرد با کمترین هزینه» باشه.

#هوش_مصنوعی
#مدل_زبانی
#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی_مولد
#مدل_متن_باز
#برنامه_نویسی

#AI
#LLM
#GLM
#MachineLearning
#GenerativeAI
#OpenSourceAI
#AIEngineering
#AIEconomics

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