معمولا ما آخرهای هفته سرمون خلوت میشه و میتونیم پست بذاریم(بگذریم که روز هایی هم که پست نمیذاریم داریم مطلب جمع میکنیم و برنامه میچینیم که چکار کنیم!)
مثلا تصمیم گرفتیم که آموزش های هوش مصنوعی و ریاضی رو شروع کنیم، .ولی نه با کانال جداگانه و محتوای متنی!
تصمیم داریم ویدیوی آموزشی بسازیم و بذاریم و همونطور که حدس میزنید جمع آوری محتواها و تولید ویدیوها کار سختی هست!
واسه همین کمی طول میکشه تا اولین ویدیو رو تولید کنیم و قرار بدیم...
@ai_src
مثلا تصمیم گرفتیم که آموزش های هوش مصنوعی و ریاضی رو شروع کنیم، .ولی نه با کانال جداگانه و محتوای متنی!
تصمیم داریم ویدیوی آموزشی بسازیم و بذاریم و همونطور که حدس میزنید جمع آوری محتواها و تولید ویدیوها کار سختی هست!
واسه همین کمی طول میکشه تا اولین ویدیو رو تولید کنیم و قرار بدیم...
@ai_src
❤5
این هفته در حال تحقیق بودیم که به این وبلاگ پایینی برخوردیم:
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-gemma-4
یه وبلاک عالی از Maarten Grootendorst که توی اون Gemma 4 رو از صفر تا صد با کلی تصویر و نمودار توضیح داده. خودش میگه یکی از دلایل اصلی پیوستنش به Google DeepMind همین انتشار Gemma 4 بوده. توی این راهنما چهار تا مدل رو معرفی کرده: E2B و E4B که مدل های dense کوچیک هستن با پارامتر effective (موثر) ۲ و ۴ میلیارد، 31B که تنها مدل dense بزرگشون هست، و 26B A4B که همون مدل MoE هست با ۴ میلیارد پارامتر فعال.
که همونطور که میدونید همه مدل ها چند حالته هستن و هم متن هم تصویر رو میفهمن. و حتی مدل های کوچیکتر مثل e2b و e4b صدا رو هم پشتیبانی میکنن.
@ai_src
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-gemma-4
یه وبلاک عالی از Maarten Grootendorst که توی اون Gemma 4 رو از صفر تا صد با کلی تصویر و نمودار توضیح داده. خودش میگه یکی از دلایل اصلی پیوستنش به Google DeepMind همین انتشار Gemma 4 بوده. توی این راهنما چهار تا مدل رو معرفی کرده: E2B و E4B که مدل های dense کوچیک هستن با پارامتر effective (موثر) ۲ و ۴ میلیارد، 31B که تنها مدل dense بزرگشون هست، و 26B A4B که همون مدل MoE هست با ۴ میلیارد پارامتر فعال.
که همونطور که میدونید همه مدل ها چند حالته هستن و هم متن هم تصویر رو میفهمن. و حتی مدل های کوچیکتر مثل e2b و e4b صدا رو هم پشتیبانی میکنن.
@ai_src
👍2
Ai Resource
این هفته در حال تحقیق بودیم که به این وبلاگ پایینی برخوردیم: https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-gemma-4 یه وبلاک عالی از Maarten Grootendorst که توی اون Gemma 4 رو از صفر تا صد با کلی تصویر و نمودار توضیح داده. خودش میگه یکی از…
چیزی که این وبلاگ رو خاص میکنه اینه که خیلی visual و مرحله به مرحله پیش رفته. از معماری داخلی مدل ها گرفته تا تکنیک هایی مثل interleaving attention لایه های محلی و سراسری، ترفند K=V برای کاهش حافظه، p-RoPE برای مدیریت بهتر هندلینگ متن های طولانی، و حتی 2D RoPE برای پردازش تصاویر با ابعاد مختلف. اگه کسی بخواد بفهمه پشت پرده Gemma 4 چی میگذره این وبلاگ یه منبع فوق العاده ست. هم برای تازه کارا خوب توضیح داده هم برای حرفه ای ها جزئیات فنی کافی داره. حتما یه نگاه بندازید.
@ai_src
@ai_src
👍3
یک نمونه از طراحی های سه بعدی از مدل های Gemma4،بخشی از تلاش های چند روزه ما ...
این فقط یک نمونه هست و یکم مونده تا نهایی بشه
فقط سربسته میگم که مشغولیم🙏🏻
@ai_src
این فقط یک نمونه هست و یکم مونده تا نهایی بشه
فقط سربسته میگم که مشغولیم🙏🏻
@ai_src
❤6
شمارش معکوس واسه انتشار Kimi K3 شروع شده...
از لینک زیر میتونید ببینید و منتظرش باشید🔥:
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
@ai_src
از لینک زیر میتونید ببینید و منتظرش باشید🔥:
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
@ai_src
🔥4
Ai Resource
شمارش معکوس واسه انتشار Kimi K3 شروع شده... از لینک زیر میتونید ببینید و منتظرش باشید🔥: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 @ai_src
خب مدل Kimi K3 هم منتشر شد
این مدل که دارای ۲.۸ تریلیون(دو هزار و هشتصد میلیارد) پارامتر هست، دارای ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال هست و یک MoE محسوب میشه
جالبه بدونید در وزن Q8 این مدل حدود ۲.۸ ترابایت فضا اشغال میکنه(دقیق بخوایم بگیم میشه ۲۸۰۰/۱۰۲۴=۲.۷۳ ترابایت) و اگه Bonsai بخواد این مدل رو به 1bit ببره میشه حدود ۳۵۰ گیگ، با حدود ۱۳ گیگ پارامتر فعال که باید در حافظه یکپارچه لود بشن.
دلیل اینکه روی هاگینگ فیس در حجم ۱.۵ ترابایت و در حدود ۹۵ فایل ۱۶.۸ گیگی داره ارائه میشه واسه اینه که دارند نسخه ۴ بیتی/۸بیتی زیر روز ارئه میدن:
MXFP4 weights / MXFP8 activations
که کاملا طبیعیه، کی ۳ ترابایت مدل 8 بیتی رو دانلود میکنه! چه برسه به ۱۶ بیت که میشه ۶ ترابایت!
همونطور که گفتیم این مدل ۲.۸ تریلیون پارامتر داشت که اگه تقسیم بر ۸۹۶ expert داخلی بکنیم، میشه *تقریبا* هر اکسپرت ۳.۱۲۵ میلیون پارامتر و در کل ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال(لازم به ذکره این ۱۰۴ میلیارد و ۲.۸ تریلیون پارامتر، همه لزوما اکسپرت ها نیستن!)
خلاصه که، گنده تر از این نیستش
@ai_src
این مدل که دارای ۲.۸ تریلیون(دو هزار و هشتصد میلیارد) پارامتر هست، دارای ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال هست و یک MoE محسوب میشه
جالبه بدونید در وزن Q8 این مدل حدود ۲.۸ ترابایت فضا اشغال میکنه(دقیق بخوایم بگیم میشه ۲۸۰۰/۱۰۲۴=۲.۷۳ ترابایت) و اگه Bonsai بخواد این مدل رو به 1bit ببره میشه حدود ۳۵۰ گیگ، با حدود ۱۳ گیگ پارامتر فعال که باید در حافظه یکپارچه لود بشن.
دلیل اینکه روی هاگینگ فیس در حجم ۱.۵ ترابایت و در حدود ۹۵ فایل ۱۶.۸ گیگی داره ارائه میشه واسه اینه که دارند نسخه ۴ بیتی/۸بیتی زیر روز ارئه میدن:
MXFP4 weights / MXFP8 activations
که کاملا طبیعیه، کی ۳ ترابایت مدل 8 بیتی رو دانلود میکنه! چه برسه به ۱۶ بیت که میشه ۶ ترابایت!
همونطور که گفتیم این مدل ۲.۸ تریلیون پارامتر داشت که اگه تقسیم بر ۸۹۶ expert داخلی بکنیم، میشه *تقریبا* هر اکسپرت ۳.۱۲۵ میلیون پارامتر و در کل ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال(لازم به ذکره این ۱۰۴ میلیارد و ۲.۸ تریلیون پارامتر، همه لزوما اکسپرت ها نیستن!)
خلاصه که، گنده تر از این نیستش
@ai_src
👍9
مدل DeepSeek V4-Flash 0731 امروز به صورت رسمی وارد پابلیک بتا شد! این مدل همون معماری و سایز V4-Flash-preview رو داره، ولی فقط re-post-train شده(بیشتر آموزش دیده) و نتیجه‌اش روی benchmark های agentic واقعاً چشمگیره. مثلاً روی Terminal Bench 2.1 به 82.7 رسیده (در مقابل 61.8 نسخه preview)، روی Cybergym از 38.7 به 76.7 پریده، و روی DeepSWE که یه benchmark سخت کدنویسی هست از 7.3 به 54.4 رفته. اینا عددای خیلی جدی هستن که باید بهشون توجه کنید.
@ai_src
@ai_src
👍1
Ai Resource
مدل DeepSeek V4-Flash 0731 امروز به صورت رسمی وارد پابلیک بتا شد! این مدل همون معماری و سایز V4-Flash-preview رو داره، ولی فقط re-post-train شده(بیشتر آموزش دیده) و نتیجه‌اش روی benchmark های agentic واقعاً چشمگیره. مثلاً روی Terminal Bench 2.1 به 82.7 رسیده…
نکته جالب اینه که V4-Flash-0731 روی خیلی از این benchmark ها از V4-Pro-Preview هم جلوتره، در حالی که یه مدل Flash هست، نه Pro!
البته Opus-4.8 روی اکثر معیارها همچنان بالاتره، ولی مقایسه یه Flash model با Opus جای سوال داره چون تارگت و قیمتشون کاملاً متفاوته(قیمت Flash در مقابل Opus مثل یک به هفت هست!)
یه نگاه به Artificial Analysis هم نشون میده که V4-Flash-0731 روی Intelligence Index امتیاز 50 گرفته، که تقریباً هم سطح با Gemini 3.6 Flash و GLM-5.2 هست. این نشون میده که DeepSeek داره یه مدل Flash واقعاً خوبی ارائه میده، نه فقط یه نسخه ارزون بی‌کیفیت که فقط بلد باشه حرف بزنه...
ضمناً نیتیو از Responses API و Codex هم ساپورت میکنه. به گفته DeepSeek، آپدیت V4-Pro هم به زودی میاد.
در هاگینگ فیس هم unsloth وزن هاش رو منتشر کرده، و در کل باید بدونید این عددهایی که می‌ذارن آخر مدل های جدیدی که میاد، یعنی در اون تاریخ آپدیت شدند:
Deepseek V4 Flash 0731
یعنی در ۳۱ ام ماه ۷ ام(جولای) آپدیت شده.
در کل اینکه قراره جهش های تقریبا خوبی رو در بین مدل ها تا یک سال آینده شاهد باشیم، جهش های خیلی جدی(و امیدوارم این رو به پای هایپ و جو گیر بودن نذارید)
@ai_src
البته Opus-4.8 روی اکثر معیارها همچنان بالاتره، ولی مقایسه یه Flash model با Opus جای سوال داره چون تارگت و قیمتشون کاملاً متفاوته(قیمت Flash در مقابل Opus مثل یک به هفت هست!)
یه نگاه به Artificial Analysis هم نشون میده که V4-Flash-0731 روی Intelligence Index امتیاز 50 گرفته، که تقریباً هم سطح با Gemini 3.6 Flash و GLM-5.2 هست. این نشون میده که DeepSeek داره یه مدل Flash واقعاً خوبی ارائه میده، نه فقط یه نسخه ارزون بی‌کیفیت که فقط بلد باشه حرف بزنه...
ضمناً نیتیو از Responses API و Codex هم ساپورت میکنه. به گفته DeepSeek، آپدیت V4-Pro هم به زودی میاد.
در هاگینگ فیس هم unsloth وزن هاش رو منتشر کرده، و در کل باید بدونید این عددهایی که می‌ذارن آخر مدل های جدیدی که میاد، یعنی در اون تاریخ آپدیت شدند:
Deepseek V4 Flash 0731
یعنی در ۳۱ ام ماه ۷ ام(جولای) آپدیت شده.
در کل اینکه قراره جهش های تقریبا خوبی رو در بین مدل ها تا یک سال آینده شاهد باشیم، جهش های خیلی جدی(و امیدوارم این رو به پای هایپ و جو گیر بودن نذارید)
@ai_src
👍2
علی‌بابا چند روز پیش یه حرکت جالبی زد...
مدل Qwen3.8-Max یه مدل 2.4 تریلیون پارامتری با معماری Sparse MoE هست که فقط 95 میلیارد پارامترش روی هر توکن فعال میشه. اعلامش تو کنفرانس WAIC شانگهای بود، همزمان با Kimi K3 و DeepSeek V4-Flash بود ... که احتمالاً تصادفی نبوده!
اما داستان اصلی نه تعداد پارامترها، بلکه اون چیزیه که Alibaba تو بلاگ پستش نوشته:
این مدل، یه پروژه نرم‌افزاری واقعی رو در 16 روز از یه پوشه خالی تا production کامل کرده، بدون دخالت یک انسان!
چی بود؟ این بود: یه state machine درست کرد برای مدیریت issue ها، کد نوشت، تست زد، CI رو چک کرد و PR ها رو merge کرد. اسم پروژه oh-my-cli هست و کامل open-source شده روی GitHub.
علاوه بر این، روی طراحی چیپ( تراشه) هم کار کرده، یه accelerator کریپتو رو از 8298 گیت به 678 گیت کاهش داد با 500 پلاس چرخه بهینه‌سازی کامل خودکار(خودمم نفهمیدم چی نوشتم!).
در کنار Max، مدل 27B از 3.8 مثل qwen 3.6 هم قراره عرضه بشه و گفتند روی سیستم های 17 گیگ RAM/VRAM لوکال اجرا بشه( فکر نکنم با RAM بتونیم قابل استفاده اجراش کنیم)...
@ai_src
مدل Qwen3.8-Max یه مدل 2.4 تریلیون پارامتری با معماری Sparse MoE هست که فقط 95 میلیارد پارامترش روی هر توکن فعال میشه. اعلامش تو کنفرانس WAIC شانگهای بود، همزمان با Kimi K3 و DeepSeek V4-Flash بود ... که احتمالاً تصادفی نبوده!
اما داستان اصلی نه تعداد پارامترها، بلکه اون چیزیه که Alibaba تو بلاگ پستش نوشته:
این مدل، یه پروژه نرم‌افزاری واقعی رو در 16 روز از یه پوشه خالی تا production کامل کرده، بدون دخالت یک انسان!
چی بود؟ این بود: یه state machine درست کرد برای مدیریت issue ها، کد نوشت، تست زد، CI رو چک کرد و PR ها رو merge کرد. اسم پروژه oh-my-cli هست و کامل open-source شده روی GitHub.
علاوه بر این، روی طراحی چیپ( تراشه) هم کار کرده، یه accelerator کریپتو رو از 8298 گیت به 678 گیت کاهش داد با 500 پلاس چرخه بهینه‌سازی کامل خودکار(خودمم نفهمیدم چی نوشتم!).
در کنار Max، مدل 27B از 3.8 مثل qwen 3.6 هم قراره عرضه بشه و گفتند روی سیستم های 17 گیگ RAM/VRAM لوکال اجرا بشه( فکر نکنم با RAM بتونیم قابل استفاده اجراش کنیم)...
@ai_src
❤3
Ai Resource
علی‌بابا چند روز پیش یه حرکت جالبی زد... مدل Qwen3.8-Max یه مدل 2.4 تریلیون پارامتری با معماری Sparse MoE هست که فقط 95 میلیارد پارامترش روی هر توکن فعال میشه. اعلامش تو کنفرانس WAIC شانگهای بود، همزمان با Kimi K3 و DeepSeek V4-Flash بود ... که احتمالاً…
وزن های هر دو مدل قراره هفته آینده منتشر بشه که اگه Alibaba به قولش عمل کنه، اولین باره که یه مدل Max tier از Qwen به صورت open-weight میاد بیرون( فکر کنم از روی Kimi K3 کپی رفتند)
بنچمارک هاشون هم نشون میده که تو 7 دسته از Fable 5 و GPT-5.6 Sol جلوتره، هرچند اینا اعداد vendor-run هستن و هنوز تایید مستقل توسط کامیونیتی نشدن.
وبلاگش رو میتونید بخونید:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
@ai_src
بنچمارک هاشون هم نشون میده که تو 7 دسته از Fable 5 و GPT-5.6 Sol جلوتره، هرچند اینا اعداد vendor-run هستن و هنوز تایید مستقل توسط کامیونیتی نشدن.
وبلاگش رو میتونید بخونید:
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
@ai_src
qwen.ai
Qwen offers comprehensive functionality spanning chatbot, image and video understanding, image generation, document processing, web search integration, tool utilization, and artifacts.
❤2
و ی خبر داغ دیگه هم که اومده اینه که MiniMax مدل ویدیو ساز H3 رو open-source کرده
مثل پست هایی که تو r/StableDiffusion و بالا میبینید، مردم دارن باهاش کار میکنن و نتایج خوبی هم گرفتن.
مدل H3 یه سیستم omni-modal هست برای تولید ویدیو با صدای native stereo، تا رزولوشن 2K و مدت زمان تا 15 ثانیه.
معماریش هم جالبه: یه Omni-Transformer سی و سه میلیاردی داره که متن، تصویر، صدا و ویدیو رو باهم پردازش میکنه، و text encoder اش مستقیماً بر پایه Qwen3-VL-32B ساخته شده.
به جای super-resolution معمولی، برای رسیدن به 2K دوباره همون مدل پایه رو در حالت in-context اجرا میکنه که جزئیات خیلی بهتری میده.
یه نکته مهم برای کسایی که می‌خوان لوکال اجراش کنن اینه که H3 از ComfyUI پشتیبانی میکنه
یه چیزی هم که از تو پست Reddit دیدیم همین بود: یه نفر با MiniMax H3 در 20 استپ، هر کلیپ 5 ثانیه‌ای رو در حدود 3 دقیقه رندر میکنه (روی RTX 4080S)،
بعد باکمک مدل LTX 2.3 همون رو در ۲ دقیقه، دو برابر Upscale میکنه.
@ai_src
مثل پست هایی که تو r/StableDiffusion و بالا میبینید، مردم دارن باهاش کار میکنن و نتایج خوبی هم گرفتن.
مدل H3 یه سیستم omni-modal هست برای تولید ویدیو با صدای native stereo، تا رزولوشن 2K و مدت زمان تا 15 ثانیه.
معماریش هم جالبه: یه Omni-Transformer سی و سه میلیاردی داره که متن، تصویر، صدا و ویدیو رو باهم پردازش میکنه، و text encoder اش مستقیماً بر پایه Qwen3-VL-32B ساخته شده.
به جای super-resolution معمولی، برای رسیدن به 2K دوباره همون مدل پایه رو در حالت in-context اجرا میکنه که جزئیات خیلی بهتری میده.
یه نکته مهم برای کسایی که می‌خوان لوکال اجراش کنن اینه که H3 از ComfyUI پشتیبانی میکنه
یه چیزی هم که از تو پست Reddit دیدیم همین بود: یه نفر با MiniMax H3 در 20 استپ، هر کلیپ 5 ثانیه‌ای رو در حدود 3 دقیقه رندر میکنه (روی RTX 4080S)،
بعد باکمک مدل LTX 2.3 همون رو در ۲ دقیقه، دو برابر Upscale میکنه.
@ai_src
🔥5
Ai Resource
و ی خبر داغ دیگه هم که اومده اینه که MiniMax مدل ویدیو ساز H3 رو open-source کرده مثل پست هایی که تو r/StableDiffusion و بالا میبینید، مردم دارن باهاش کار میکنن و نتایج خوبی هم گرفتن. مدل H3 یه سیستم omni-modal هست برای تولید ویدیو با صدای native stereo،…
اگه از full precision weights استفاده کنید (که همین فیلم بالا دو مرد سر میز نشستن با دقت کامل تولید شده) کیفیت بالاتر هست.
صفحه رسمی مدل در هاگینگ فیس: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3
@ai_src
صفحه رسمی مدل در هاگینگ فیس: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3
@ai_src
huggingface.co
MiniMaxAI/MiniMax-H3 · Hugging Face
Image-Text-to-Video model with 33B parameters, built with MiniMax H3. Download, explore files and run it on Hugging Face.
🔥2
یه PR به llama.cpp زده شده و merge شده که پشتیبانی از Qwen3-TTS با voice cloning رو اضافه میکنه.
کاری که این مدل میکنه اینه که یه فایل صوتی مرجع (WAV یا MP3) برمیدارید،اون رو بهش میدید، و متن دلخواهتون رو با همون صدا تولید میکنه(اگه صدای کلون هم نمیخواید میتونید از نسخه مدل معمولی استفاده کنید).
مدل پایه اش Qwen3-TTS-12Hz-1.7B هست که به GGUF تبدیل شده و خیلی سبک هست.
ده تا زبان پشتیبانی میکنه که فارسی متأسفانه توش نیست، ولی انگلیسی، چینی، آلمانی، ایتالیایی، اسپانیایی، فرانسوی، پرتغالی، روسی، ژاپنی و کره‌ای هستن.
با یه دستور ساده میتونید استفاده کنید:
llama-tts -hf ggml-org/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base-GGUF \
-p "Hello world" \
--tts-lang en \
--tts-speaker-file speaker.mp3 \
--output out.wav
اگه واستون سوال شده که llama.cpp فقط واسه مدل های متنی بود، در اشتباهید؛ چون این ریپوی llama.cp واسه هرچیزی که به GGUF باشه میتونه پشتیبانی کنه، چون پشت صحنه ggml داره کار میکنه و کدهای اینفرنس GGUF بین مدل های GGUF مشترک هستند
لینک به PR :
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26254
@ai_src
کاری که این مدل میکنه اینه که یه فایل صوتی مرجع (WAV یا MP3) برمیدارید،اون رو بهش میدید، و متن دلخواهتون رو با همون صدا تولید میکنه(اگه صدای کلون هم نمیخواید میتونید از نسخه مدل معمولی استفاده کنید).
مدل پایه اش Qwen3-TTS-12Hz-1.7B هست که به GGUF تبدیل شده و خیلی سبک هست.
ده تا زبان پشتیبانی میکنه که فارسی متأسفانه توش نیست، ولی انگلیسی، چینی، آلمانی، ایتالیایی، اسپانیایی، فرانسوی، پرتغالی، روسی، ژاپنی و کره‌ای هستن.
با یه دستور ساده میتونید استفاده کنید:
llama-tts -hf ggml-org/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base-GGUF \
-p "Hello world" \
--tts-lang en \
--tts-speaker-file speaker.mp3 \
--output out.wav
اگه واستون سوال شده که llama.cpp فقط واسه مدل های متنی بود، در اشتباهید؛ چون این ریپوی llama.cp واسه هرچیزی که به GGUF باشه میتونه پشتیبانی کنه، چون پشت صحنه ggml داره کار میکنه و کدهای اینفرنس GGUF بین مدل های GGUF مشترک هستند
لینک به PR :
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26254
@ai_src
❤1👍1
میدونستید مدل DeepSeek V4 Flash قابلیت دیدن تصویر رو نداشت، ولی الان داره؟!
درست خوندید، توی نسخه اصلی DeepSeek V4 Flash نمیتونه تصویر ورودی بگیره و ببینه، ولی با این نسخه میتونه!
تیم webbrain-one یه ورژن جدید از DeepSeek V4 Flash رو روی HuggingFace منتشر کرده که قابلیت دیدن تصویر بهش اضافه شده. قبلاً این مدل فقط text میفهمید(همه api ها همه فقط متن می‌فهمیدند!)، ولی الان میتونید عکس، screenshot، layout و محیط های بصری رو بهش بدید و باهاش کار کنید.
دلیل اصلی این آپدیت هم browser agent ها هستند، چون agent هایی که قراره توی مرورگر کار کنند حتماً باید بتونند صفحه رو ببینند نه اینکه فقط متنش رو بخونند. طبق گفته تیم، بنچمارک های داخلیشون نشون میده این مدل از نظر price-performance نسبت به مدل های مشابه برتری داره.
مدل روی HuggingFace در دسترسه و تیم منتشرکننده فیدبک، نتایج بنچمارک و گزارش های دیپلوی رو به طور عمومی قبول میکنه.
صفحه مدل:
https://huggingface.co/webbrain-one/DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4
@ai_src
درست خوندید، توی نسخه اصلی DeepSeek V4 Flash نمیتونه تصویر ورودی بگیره و ببینه، ولی با این نسخه میتونه!
تیم webbrain-one یه ورژن جدید از DeepSeek V4 Flash رو روی HuggingFace منتشر کرده که قابلیت دیدن تصویر بهش اضافه شده. قبلاً این مدل فقط text میفهمید(همه api ها همه فقط متن می‌فهمیدند!)، ولی الان میتونید عکس، screenshot، layout و محیط های بصری رو بهش بدید و باهاش کار کنید.
دلیل اصلی این آپدیت هم browser agent ها هستند، چون agent هایی که قراره توی مرورگر کار کنند حتماً باید بتونند صفحه رو ببینند نه اینکه فقط متنش رو بخونند. طبق گفته تیم، بنچمارک های داخلیشون نشون میده این مدل از نظر price-performance نسبت به مدل های مشابه برتری داره.
مدل روی HuggingFace در دسترسه و تیم منتشرکننده فیدبک، نتایج بنچمارک و گزارش های دیپلوی رو به طور عمومی قبول میکنه.
صفحه مدل:
https://huggingface.co/webbrain-one/DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4
@ai_src
🔥3