This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 مقایسه GLM 5.2 و Opus 4.8
برای مقایسه عملکرد و هزینه GLM 5.2 و Opus 4.8، از هر دو مدل با یک پرامپت یکسان خواسته شد تا یک بازی Backrooms را در قالب HTML تولید کنند.
#گزارش #GLM
برای مقایسه عملکرد و هزینه GLM 5.2 و Opus 4.8، از هر دو مدل با یک پرامپت یکسان خواسته شد تا یک بازی Backrooms را در قالب HTML تولید کنند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#گزارش #GLM
⚡ دسترسی رایگان به GLM 5.2
🚀 سرویس GLM 5.2 اکنون در پلتفرم TokenRouter در دسترس است. شما می‌توانید تا تاریخ ۲۵ جولای از سطح کاربری رایگان (Free tier) برای تست این مدل قدرتمند استفاده کنید.
📊 علاوه بر نسخه رایگان، نسخه Regular این سرویس نیز با ۶۰ درصد تخفیف عرضه شده است. این نسخه با دسترسی به Full Context (پشتیبانی کامل از پنجره متنی) و قابلیت Stable Fallback (جایگزینی پایدار در صورت بروز خطا) ارائه می‌شود.
🔗 وب‌سایت TokenRouter
#محصول #GLM
🚀 سرویس GLM 5.2 اکنون در پلتفرم TokenRouter در دسترس است. شما می‌توانید تا تاریخ ۲۵ جولای از سطح کاربری رایگان (Free tier) برای تست این مدل قدرتمند استفاده کنید.
📊 علاوه بر نسخه رایگان، نسخه Regular این سرویس نیز با ۶۰ درصد تخفیف عرضه شده است. این نسخه با دسترسی به Full Context (پشتیبانی کامل از پنجره متنی) و قابلیت Stable Fallback (جایگزینی پایدار در صورت بروز خطا) ارائه می‌شود.
🔗 وب‌سایت TokenRouter
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#محصول #GLM
🚀 پیشرفت چین در خودکفایی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
🔬 شرکت چینی Z.ai (که پیش‌تر با نام Zhipu AI شناخته می‌شد) موفق به راه‌اندازی یک مرکز داده عظیم با توان ۱ گیگاوات شده است. نکته حائز اهمیت این پروژه، عدم استفاده از حتی یک تراشه شرکت Nvidia در این مرکز است.
⚡ این زیرساخت که هم‌اکنون بخشی از آن عملیاتی شده، برای توسعه و آموزش مدل‌های پیشرفته خانواده GLM به کار گرفته می‌شود. علاوه بر این مرکز، شرکت مذکور چندین کلاستر پردازشی مجزا را مدیریت می‌کند که هر کدام شامل بیش از ۱۰ هزار تراشه بومی است.
📊 این تحول نشان می‌دهد چین در حال ایجاد یک پلتفرم محاسباتی جایگزین برای کاهش وابستگی به شتاب‌دهنده‌های آمریکایی است. هرچند هنوز اثبات نشده که عملکرد و اکوسیستم نرم‌افزاری تراشه‌های داخلی با محصولات انویدیا برابری می‌کند، اما این اقدام گامی استراتژیک در مسیر استقلال تکنولوژیک محسوب می‌شود.
🔗 گزارش بلومبرگ
#Z_ai #GLM_models
🔬 شرکت چینی Z.ai (که پیش‌تر با نام Zhipu AI شناخته می‌شد) موفق به راه‌اندازی یک مرکز داده عظیم با توان ۱ گیگاوات شده است. نکته حائز اهمیت این پروژه، عدم استفاده از حتی یک تراشه شرکت Nvidia در این مرکز است.
⚡ این زیرساخت که هم‌اکنون بخشی از آن عملیاتی شده، برای توسعه و آموزش مدل‌های پیشرفته خانواده GLM به کار گرفته می‌شود. علاوه بر این مرکز، شرکت مذکور چندین کلاستر پردازشی مجزا را مدیریت می‌کند که هر کدام شامل بیش از ۱۰ هزار تراشه بومی است.
📊 این تحول نشان می‌دهد چین در حال ایجاد یک پلتفرم محاسباتی جایگزین برای کاهش وابستگی به شتاب‌دهنده‌های آمریکایی است. هرچند هنوز اثبات نشده که عملکرد و اکوسیستم نرم‌افزاری تراشه‌های داخلی با محصولات انویدیا برابری می‌کند، اما این اقدام گامی استراتژیک در مسیر استقلال تکنولوژیک محسوب می‌شود.
🔗 گزارش بلومبرگ
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Z_ai #GLM_models
❤1
🚀 معرفی مدل GLM-5.3-Flash؛ بهره‌وری بالا در پردازش متن و تصویر
مدل جدید GLM-5.3-Flash به عنوان اولین مدل ناتیومولتی‌مودال در سری GLM-5 عرضه شد. این مدل با معماری بهینه‌شده، برای مدیریت متن‌های بسیار طولانی و هزینه‌های عملیاتی پایین طراحی شده است.
از مهم‌ترین ویژگی‌های این مدل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
* استفاده از معماری هیبریدی (Sparse و Linear Attention) برای افزایش سرعت و کاهش محاسبات.
* پشتیبانی از کانتکست تا سقف ۱ میلیون توکن.
* کاهش ۴.۴۴ برابری حافظه KV-cache.
* قابلیت پردازش مستقیم تصاویر و تعامل با واسط‌های کاربری (GUI).
* کارایی بالا در برنامه‌نویسی، کارهای اداری، تحقیقاتی و تحلیل اسناد.
در زمینه هزینه‌ها، این مدل با مدل‌های پیشرو بازار مقایسه شده است. قیمت ورودی آن ۰.۱۵ دلار و قیمت خروجی ۰.۵ دلار تعیین شده که در حال حاضر با تخفیف ۵۰ درصدی ارائه می‌شود. جزئیات فنی و مستندات کامل را می‌توانید در Model ID: glm-5.3-flash مشاهده کنید.
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
#GLM_5 #Sparse_Attention
مدل جدید GLM-5.3-Flash به عنوان اولین مدل ناتیومولتی‌مودال در سری GLM-5 عرضه شد. این مدل با معماری بهینه‌شده، برای مدیریت متن‌های بسیار طولانی و هزینه‌های عملیاتی پایین طراحی شده است.
از مهم‌ترین ویژگی‌های این مدل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
* استفاده از معماری هیبریدی (Sparse و Linear Attention) برای افزایش سرعت و کاهش محاسبات.
* پشتیبانی از کانتکست تا سقف ۱ میلیون توکن.
* کاهش ۴.۴۴ برابری حافظه KV-cache.
* قابلیت پردازش مستقیم تصاویر و تعامل با واسط‌های کاربری (GUI).
* کارایی بالا در برنامه‌نویسی، کارهای اداری، تحقیقاتی و تحلیل اسناد.
در زمینه هزینه‌ها، این مدل با مدل‌های پیشرو بازار مقایسه شده است. قیمت ورودی آن ۰.۱۵ دلار و قیمت خروجی ۰.۵ دلار تعیین شده که در حال حاضر با تخفیف ۵۰ درصدی ارائه می‌شود. جزئیات فنی و مستندات کامل را می‌توانید در Model ID: glm-5.3-flash مشاهده کنید.
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GLM_5 #Sparse_Attention
❤1
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🚀 معرفی مدل GLM-5.3-Flash؛ بهره‌وری بالا در پردازش متن و تصویر مدل جدید GLM-5.3-Flash به عنوان اولین مدل ناتیومولتی‌مودال در سری GLM-5 عرضه شد. این مدل با معماری بهینه‌شده، برای مدیریت متن‌های بسیار طولانی و هزینه‌های عملیاتی پایین طراحی شده است. از مهم‌ترین…
🚀 درخشش مدل جدید GLM در دنیای کدنویسی
مدل جدید
نکته قابل توجه درباره این مدل، بازدهی بالای آن در مقایسه با مدل
• مدل
• مدل
این مدل با قیمت‌گذاری رقابتی ۰.۱۵ تا ۰.۵ دلار به ازای هر میلیون توکن، تعادل جدیدی در عملکرد و هزینه ایجاد کرده است. امتیازهای فعلی بر اساس سیستم
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
#GLM_5 #AutoEval
مدل جدید
GLM-5.3-Flash با ورود به عرصه رقابت، توانسته است رتبه پنجم در Code Arena بخش WebDev را کسب کند و به عنوان دومین مدل متن‌باز قدرتمند خود را مطرح کند.نکته قابل توجه درباره این مدل، بازدهی بالای آن در مقایسه با مدل
GLM-5.3-Max است:• مدل
Flash با ۳۲۰ میلیارد پارامتر کل (۱۸ میلیارد پارامتر فعال) به امتیاز ۱۶۳۴ رسیده است.• مدل
Max با ۷۵۳ میلیارد پارامتر کل (۴۰ میلیارد پارامتر فعال) رتبه هشتم را در اختیار دارد.این مدل با قیمت‌گذاری رقابتی ۰.۱۵ تا ۰.۵ دلار به ازای هر میلیون توکن، تعادل جدیدی در عملکرد و هزینه ایجاد کرده است. امتیازهای فعلی بر اساس سیستم
AutoEval (مبتنی بر مدل‌های پاداش آموزش‌دیده با داده‌های ترجیحی انسانی) محاسبه شده و با افزایش رای‌های انسانی در وب‌سایت Arena، دقت این بنچمارک دقیق‌تر خواهد شد.📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GLM_5 #AutoEval
🚀 انتشار مدل قدرتمند GLM-5.3 با وزن‌های باز
کمپانی Z.ai سرانجام وزن‌های مدل هوشمند خود، GLM-5.3، را به صورت عمومی منتشر کرد. این مدل که به طور اختصاصی برای کاربردهای تخصصی در زمینه کدنویسی، سیستم‌های عاملی (Agentic) و امنیت سایبری بهینه‌سازی شده است، اکنون در دسترس جامعه توسعه‌دهندگان قرار دارد. جزئیات معماری، قابلیت‌ها و محدودیت‌های فنی در بررسی فنی مدل با دقت بیشتری مرور شده است.
برخلاف مدل‌هایی که تنها از طریق API قابل دسترسی هستند، انتشار وزن‌های این مدل به شما اجازه می‌دهد تا آن را به صورت محلی (Local) اجرا کرده و برای پروژه‌های خاص خود شخصی‌سازی کنید.
مهم‌ترین منابع برای شروع کار با این مدل:
- دریافت وزن‌های مدل از Hugging Face
- مطالعه جزئیات فنی در وبلاگ Z.ai
- استفاده از راهنمای بهینه‌سازی برای آموزش مدل
- دسترسی به نسخه GGUF برای اجرای سبک‌تر
این اتفاق فرصتی عالی برای پژوهشگران فراهم می‌کند تا ساختار داخلی مدل را بررسی کرده و آن را در خط لوله‌های خود یکپارچه کنند.
#GLM_5_3 #Agentic_coding
کمپانی Z.ai سرانجام وزن‌های مدل هوشمند خود، GLM-5.3، را به صورت عمومی منتشر کرد. این مدل که به طور اختصاصی برای کاربردهای تخصصی در زمینه کدنویسی، سیستم‌های عاملی (Agentic) و امنیت سایبری بهینه‌سازی شده است، اکنون در دسترس جامعه توسعه‌دهندگان قرار دارد. جزئیات معماری، قابلیت‌ها و محدودیت‌های فنی در بررسی فنی مدل با دقت بیشتری مرور شده است.
برخلاف مدل‌هایی که تنها از طریق API قابل دسترسی هستند، انتشار وزن‌های این مدل به شما اجازه می‌دهد تا آن را به صورت محلی (Local) اجرا کرده و برای پروژه‌های خاص خود شخصی‌سازی کنید.
مهم‌ترین منابع برای شروع کار با این مدل:
- دریافت وزن‌های مدل از Hugging Face
- مطالعه جزئیات فنی در وبلاگ Z.ai
- استفاده از راهنمای بهینه‌سازی برای آموزش مدل
- دسترسی به نسخه GGUF برای اجرای سبک‌تر
این اتفاق فرصتی عالی برای پژوهشگران فراهم می‌کند تا ساختار داخلی مدل را بررسی کرده و آن را در خط لوله‌های خود یکپارچه کنند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GLM_5_3 #Agentic_coding
🚀 درخشش مدل GLM-5.3-Flash در دنیای مدل‌های عامل‌محور
مدل جدید GLM-5.3-Flash به تازگی به Agent Arena اضافه شده و استانداردهای جدیدی را در کارایی مدل‌های هوش مصنوعی ثبت کرده است. این مدل با میانگین هزینه بسیار پایین ۰.۱۲ دلار برای هر تسک و بهبود ۴.۶ درصدی در عملکرد کلی، جایگاه خود را در مرز پارتو تثبیت کرده است. برای ارزیابی دقیق‌تر مشخصات، تحلیل معماری و قابلیت‌ها جزئیات فنی بیشتری ارائه می‌کند.
برخی از مهم‌ترین نکات پیرامون این دستاورد:
- کسب رتبه ۴ در میان مدل‌های متن‌باز و جایگاه ۱۹ در رتبه‌بندی کلی.
- عملکرد خیره‌کننده در شاخص Confirmed Success با ۱۵.۳ درصد بهبود نسبت به رقبا.
- برتری عملکردی نسبت به نسخه GLM-5.3 (Max) در تست‌های دنیای واقعی.
این مدل اکنون جایگاهی میان DeepSeek V4 و GPT-5.6 Luna پیدا کرده است که نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیر مدل‌های بهینه‌سازی شده در اجرای تسک‌های عامل‌محور است. بررسی دقیق‌تر این عملکرد بر اساس داده‌های حاصل از ۹ هزار نشست واقعی به دست آمده است.
#GLM_5_3_Flash #Agent_Arena
مدل جدید GLM-5.3-Flash به تازگی به Agent Arena اضافه شده و استانداردهای جدیدی را در کارایی مدل‌های هوش مصنوعی ثبت کرده است. این مدل با میانگین هزینه بسیار پایین ۰.۱۲ دلار برای هر تسک و بهبود ۴.۶ درصدی در عملکرد کلی، جایگاه خود را در مرز پارتو تثبیت کرده است. برای ارزیابی دقیق‌تر مشخصات، تحلیل معماری و قابلیت‌ها جزئیات فنی بیشتری ارائه می‌کند.
برخی از مهم‌ترین نکات پیرامون این دستاورد:
- کسب رتبه ۴ در میان مدل‌های متن‌باز و جایگاه ۱۹ در رتبه‌بندی کلی.
- عملکرد خیره‌کننده در شاخص Confirmed Success با ۱۵.۳ درصد بهبود نسبت به رقبا.
- برتری عملکردی نسبت به نسخه GLM-5.3 (Max) در تست‌های دنیای واقعی.
این مدل اکنون جایگاهی میان DeepSeek V4 و GPT-5.6 Luna پیدا کرده است که نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیر مدل‌های بهینه‌سازی شده در اجرای تسک‌های عامل‌محور است. بررسی دقیق‌تر این عملکرد بر اساس داده‌های حاصل از ۹ هزار نشست واقعی به دست آمده است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GLM_5_3_Flash #Agent_Arena