🚀 مدل Qwen علی‌بابا رکوردها را شکست!

✅مدل متن‌باز Qwen که توسط تیم هوش مصنوعی علی‌بابا توسعه داده شده، توانسته در جدیدترین نسخه‌ خود تحت عنوان Qwen2 و مدل تخصصی Qwen3-Coder, در بسیاری از بنچمارک‌های استدلال، تحلیل زبانی و برنامه‌نویسی از رقبای مطرح جهانی مثل DeepSeek-V3، Claude Sonnet و حتی GPT-4.1 پیشی بگیرد! 💥

📊 نکات برجسته مدل جدید Qwen:
✅ معماری Mixture-of-Experts (MoE):
مدل از مجموعاً 480 میلیارد پارامتر تشکیل شده، اما تنها 35 میلیارد پارامتر فعال در هر بار پیش‌بینی استفاده می‌شود؛ این یعنی قدرت بالا در کنار بهره‌وری محاسباتی! ⚙️

✅ توانایی پردازش متن بسیار طولانی:
مدل به‌صورت بومی از کانتکست 256K توکن پشتیبانی می‌کند و تا 1 میلیون توکن نیز مقیاس‌پذیر است! برای مقالات، کد، یا تحلیل‌های مالی بسیار کاربردی است. 📚📈

✅ پرفورمنس بی‌نظیر در برنامه‌نویسی:
مدل Qwen3-Coder در بسیاری از بنچمارک‌های تخصصی برنامه‌نویسی از مدل‌هایی مانند CodeGemma، DeepSeekCoder و حتی GPT-4 Code Interpreter عملکرد بهتری داشته است. 👨🏻‍💻

✅ قابلیت Open Source و قابل استفاده برای همه:
این مدل به‌صورت رایگان در HuggingFace قابل دانلود است و از طریق OpenRouter نیز برای استفاده ابری با هزینه‌ای کمتر از GPT و Claude در دسترس است.

📌 کاربردها:
🔹 اتوماسیون سازمانی (Business Automation)
🔹 تحلیل پیشرفته داده‌های متنی و جدولی
🔹 برنامه‌نویسی، دیباگ و تولید کد
🔹 ساخت Agentها و ابزارهای پژوهشی سفارشی

📣 تحلیل:
ورود چین به عرصه رقابت LLMها با چنین قدرت و دقتی، نشان‌دهنده‌ی آغاز دور جدیدی از رقابت جهانی در حوزه هوش مصنوعی است.
با در دسترس بودن Qwen به صورت open-source، محققان، برنامه‌نویسان و شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌های پرقدرت بدون نیاز به هزینه‌های بالا استفاده کنند.

📎 منبع رسمی:
🔗 Reuters - Alibaba claims its new AI model outperforms DeepSeek-V3

#هوش_مصنوعی #LLM #Qwen #علی‌بابا #مدل_متن_باز #OpenSource #AI_China #GPT4 #DeepSeek #OpenAI

🆔 @rss_ai_ir

⚡️ مدل جدید Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct معرفی شد!

نسخه‌ای قدرتمند و بهینه‌شده از خانواده Qwen3-Coder برای تولید هوشمندانه کد:

🔹 دقت بالا در تولید کد + سرعت رعدآسا
🔹 حافظه کانتکست: 256K (و تا 1M با تکنیک YaRN)
🔹 ترکیب آموزش اولیه و پس‌آموزش
🔹 ۳۰.۵ میلیارد پارامتر (با ۳.۳ میلیارد پارامتر فعال)
🔹 مدل Mixture of Experts با ۱۲۸ متخصص (فقط ۸ فعال در هر مرحله → کارایی بیشتر)
🔹 بهینه‌شده برای زبان‌های Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code و...
🔹 پشتیبانی از فراخوانی توابع (function calling) و اجرای Agentها

🔐 لایسنس: Apache 2.0 (کاملاً متن‌باز)

---

🎯 نسخه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگان، پروژه‌های LLM و کاربردهای برنامه‌نویسی حرفه‌ای.

📥 لینک‌ها:
💬 گفت‌وگو با مدل: [chat.qwen.ai](https://chat.qwen.ai)
🤗 HuggingFace: (https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
🔧 سورس کد: (https://github.com/QwenLM/qwen-code)
🌐 ModelScope: (https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)

📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Qwen #opensource #LLM #کدژنراتور #AI

🤖 دستیار هوشمند دسکتاپ با قدرت AI: Neural Agent

یک پروژه متن‌باز فوق‌العاده که کنترل کامل سیستم شما را به یک عامل هوشمند می‌سپارد!

✨ امکانات برجسته:
🔹 جستجوی فایل‌ها، وب‌گردی، پر کردن فرم‌ها، ارسال ایمیل و ده‌ها وظیفه‌ی دیگر
🔹 پشتیبانی از مدل‌های قدرتمند مانند Claude، GPT-4، Azure OpenAI و Bedrock
🔹 رابط کاربری مینیمال و یک نوار فرمان ساده برای اجرای سریع دستورات
🔹 نصب آسان با API کاربردی و راهنمای گام‌به‌گام

📦 در حین کدنویسی، طراحی یا تفکر، کارهای روتین را به عامل هوشمند بسپارید.

📥 دریافت از گیت‌هاب:
👉 [github.com/withneural/neuralagent](github)

📡 @rss_ai_ir
\#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #NeuralAgent #کامپیوتر #دستیار_دیجیتال #opensource

🔍 ۵۰۰ پروژه عامل‌محور هوش مصنوعی در GitHub!
اگه دنبال پروژه‌های واقعی، عملیاتی و آینده‌محور در زمینه Agent AI هستی، این گنج رو از دست نده 👇
📦 GitHub:
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
📌 چی داخلشه؟
✅ بیش از ۵۰۰ پروژه‌ متن‌باز هوش مصنوعی در صنایع مختلف (پزشکی، مالی، آموزش، فروش و...)
✅ بر پایه‌ی فریم‌ورک‌هایی مثل CrewAI، AutoGen، LangGraph و Agno
✅ طبقه‌بندی‌شده، با لینک مستقیم به کد، توضیحات کامل و به‌روز
✅ مناسب برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران، مدرسان و حتی سرمایه‌گذاران AI
📊 فقط یه لیست نیست — یه نقشه راه برای آینده‌ی عامل‌های هوشمند!
🧠 اگه می‌خوای بفهمی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ چجوری در صنعت استفاده میشه، این پروژه‌ها نقطه شروع فوق‌العاده‌ای هستن.

📡 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #AI_agents #GitHub #هوش_عامل‌محور #پروژه_AI #OpenSource #AI2025

🚀 عرضه عمومی مدل‌های فشرده Hunyuan از سوی Tencent!
@rss_ai_ir

📣 شرکت Tencent چهار مدل سبک‌وزن از خانواده Hunyuan LLM را به‌صورت متن‌باز منتشر کرد:
🔹 Hunyuan-0.5B
🔹 Hunyuan-1.8B
🔹 Hunyuan-4B
🔹 Hunyuan-7B

📱 این مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های کم‌مصرف طراحی شده‌اند:
🖥 کامپیوترهای شخصی | 📱 تلفن‌های هوشمند | 🚗 خودروها | 🏠 خانه‌های هوشمند | 🎮 کارت‌های GPU مصرفی


---

💡 ویژگی‌های برجسته: ✅ پشتیبانی از حالت‌های fast/slow thinking (پاسخ‌های سریع یا تحلیلی)
✅ کانتکست طولانی تا ۲۵۶ هزار توکن!
✅ توانایی‌های عامل‌محور پیشرفته (مانند reasoning، برنامه‌ریزی، tool use)
✅ عملکرد قوی در تست‌های زبان، منطق و ریاضی
✅ پشتیبانی از زیرساخت‌های حرفه‌ای مانند SGLang، vLLM و TensorRT-LLM


---

📦 لینک‌ها برای دانلود و تست مدل‌ها:

🧠 GitHub:

Hunyuan-0.5B

Hunyuan-1.8B

Hunyuan-4B

Hunyuan-7B


🤗 Hugging Face:

Hunyuan-0.5B-Instruct

Hunyuan-1.8B-Instruct

Hunyuan-4B-Instruct

Hunyuan-7B-Instruct


📎 اطلاعات بیشتر:
🔗 https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list


---

#Tencent #Hunyuan #هوش_مصنوعی #مدل_زبان #opensource #LLM #AI

🔒 شتاب چشم‌گیر در متن‌باز شدن مدل‌های هوش مصنوعی

در ادامه موج متن‌بازسازی مدل‌های بزرگ، ایلان ماسک تأیید کرد که نسخه‌ی Grok 2 هفته آینده به‌صورت رسمی متن‌باز (Open-Source) خواهد شد.

🧠 البته این تصمیم کمی دیر گرفته شده، چرا که در حال حاضر Grok 4 نیز معرفی شده است. اما انتظار می‌رود تا پایان سال، نسخه‌ی Grok 3 نیز از سوی xAI به‌صورت متن‌باز منتشر شود.

📌 این اقدام می‌تواند نقشی کلیدی در رقابت با مدل‌هایی مثل GPT-OSS، LLaMA، و Claude در حوزه ابزارهای مستقل و قابل اجرا روی سخت‌افزارهای محلی (on-device) ایفا کند.

#Grok #xAI #OpenSource #هوش_مصنوعی #AI
@rss_ai_ir 🔧

🤖 ایجنت جدید گوگل با نام MLE-STAR، دنیای مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را متحول کرده است
@rss_ai_ir

⛓️ بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی دستی، این سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار مدل بسازد، آموزش دهد، تست کند و بهینه‌سازی انجام دهد. عملکرد آن در رقابت‌های واقعی پلتفرم Kaggle بی‌سابقه بوده است.

📈 ترکیب MLE-STAR با Gemini-2.5-Pro توانسته در ۶۳٪ رقابت‌ها مدال بگیرد و در بیش از ۸۰٪ موارد، عملکردی بالاتر از میانه رقبا داشته باشد. این نتایج نسبت به روش‌هایی مانند GPT-4o یا نسخه‌های دیگر به‌مراتب بهتر بوده‌اند.

🔍 مدل‌های جدید مانند EfficientNet یا ViT به‌صورت خودکار از طریق جست‌وجوی وب انتخاب می‌شوند؛ دیگر خبری از استفاده از مدل‌های قدیمی و ایستا نیست.

🛡 سه ماژول ایمنی درون‌ساخت برای جلوگیری از اشتباهات رایج مانند نشت داده، خطاهای کدنویسی یا توهمات مدل تعبیه شده‌اند تا نتیجه‌ای پایدار، دقیق و ایمن حاصل شود.

🧠 تمرکز این ایجنت به‌جای آزمون‌و‌خطای کور، روی انتخاب‌های هوشمند، ترکیب مدل‌ها و اصلاح دقیق کدهاست. این یعنی هوش مصنوعی در حال نوشتن هوش مصنوعی است.

🛠 دسترسی کامل به کد این سیستم از طریق ابزار ADK برای توسعه‌دهندگان فراهم شده و به‌صورت متن‌باز قابل استفاده است.

#هوش_مصنوعی #گوگل #MLESTAR #AutoML #AIagents #یادگیری_ماشین #خودکارسازی #AI4Industry #Kaggle #MachineLearning #OpenSource #مهندسی_هوش_مصنوعی #گوگل_جمینی
@rss_ai_ir