مایکروسافت یه مدل ۴ میلیارد پارامتری برای کدنویسی داده که روی یه GPU معمولی اجرا میشه؛ تو پایتون خوب جواب داده ولی تو HTML و جاوااسکریپت کم آورده.
نسخهٔ ۲ هارنس دیپسیک با اپ مک و ویندوز اومده. تو یه تست واقعی، باگهای یه ماشینحساب درآمد رو درست پیدا کرد و گزارش HTML هم ساخت.
Perplexity یه مدل 27 میلیارد پارامتری منتشر کرده که فقط بین گزینهها انتخاب میکنه و تو میانگین 11 بنچمارک از Jev جلو زده.
Ai2 فریمورک آموزش مدلهاش رو بازنویسی کرده تا مدلهای MoE رو تا محدودهی تریلیون پارامتر ببره، بدون اینکه سرعت آموزش بیفته.
تیم Strands یه مدل ۲ میلیارد پارامتری متنباز داده که متن تولید نمیکنه و فقط بین چند گزینه انتخاب میکنه. سریع، روی سیستم خودت و با امتیاز اطمینان.
۳۰۹ میلیارد پارامتر، ولی فقط ۱۵.۵ میلیاردش سر هر توکن فعاله. با این حال برای اجرای محلی باید ۳۱۵ گیگابایت وزن رو روی چند تا کارت FP8 پخش کنی؛ لپتاپ جواب نمیده.
یه ترفند قدیمی ولی کماستفاده: وقتی از مدل بخوای فقط یک حرف جواب بده، احتمال توکنها بهت یه کلاسبندی عددی میده. نویسنده همین رو روی فریمهای وبکم امتحان کرده.
آموزش رسمی AWS نشون میده چطور میشه همون Elasticsearchی رو که از قبل داری به vector store یه سیستم RAG تبدیل کرد و با LangChain به مدلهای Bedrock وصلش کرد.
گوگل پشتیبانی از مدلهای محلی رو به SDK ایجنتیاش اضافه کرده؛ Gemma 4 26B روی GPU خودت اجرا میشه، بدون هزینهٔ API و بدون اینکه کدت از دستگاه بیرون بره.
بعد از ۲۷۵ انتشار، plotly.js به نسخهٔ ۴ رسید: یه نوع نمودار تازه برای میدان برداری، دو تنظیم جدید برای سنکی و پشتیبانی کامل از رشتههای رنگ مدرن CSS.
جرد پالمر سه مدل تصمیمگیر کوچیک روی Qwen3.5 منتشر کرده که API ـشون با TypeSafe یکیه؛ یعنی میشه همون SDK رسمی رو به سرور خودت وصل کنی.
یه فریمورک متنباز که با جیلبریک و تزریق پرامپت به جون چتبات و ایجنت خودت میافته تا قبل از مهاجم واقعی، نشت داده و سوگیری رو پیدا کنی.
یه توسعهدهنده مدلی به اسم Laya ساخته که بهجای تولید متن، فقط احتمالهای کالیبره روی اسکیمای ساختاریافته میده؛ زیر ۳۵ میلیثانیه جواب میده و کاملاً متنبازه.
به جای فرستادن هر تیکت به یه سرویس ابری، یه مدل چند میلیاردی رو لوکال بالا میآری که جوابهاش احتمال داره، نه فقط یه برچسب خشک.
یه مدل open-weight با لایسنس Apache-2.0 که فقط برای نوشتن ایمیل و پیام ساخته شده و میشه با vLLM یا Transformers روی سختافزار خودت اجراش کرد.
یه تیم از ByteDance Seed و دانشگاه Tsinghua الگوریتم، کد و دیتاست کامل آموزش مدلهای زبانی با یادگیری تقویتی رو متنباز کرده.
یه مدل ۸ تا ۲۹ مگابایتی که کنار اپ بستهبندی میشه، بدون سرور تابع درست رو صدا میزنه و خروجیش تضمینی JSON سالمه.
کاکتوس کامپیوت یه مدل تکفایلی ۸ تا ۲۹ مگابایتی ساخته که به جای چت کردن، روی خود گوشی تابع درست رو انتخاب میکنه و داده رو از متن خام بیرون میکشه.
یه برنامهنویس یه ماه وقت گذاشت تا از فایل GDS یه چیپ، مدارش رو بیرون بکشه، به Verilog برش گردونه و با z3 ورودی ۱۲۰ بیتی درست رو پیدا کنه.
یه مدل ۸ میلیاردی داره Doom بازی میکنه و هر ۱۹۰ میلیثانیه چند تصمیم میگیره. ولی بدون یه لایهی هدفگذاری، فقط ماشه رو میچسبه و بیهدف میچرخه.