Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

Ollama Turbo: تشغيل نماذج اللغات المفتوحة المصدر بسرعة فائقة

2025-08-06

Ollama Turbo هي طريقة جديدة لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر باستخدام أجهزة ذات مستوى مراكز البيانات. العديد من النماذج الجديدة كبيرة جدًا بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات الشائعة أو تعمل ببطء شديد. يوفر Ollama Turbo حلاً للتنفيذ السريع، متوافقًا مع تطبيق Ollama وواجهة سطر الأوامر وواجهة برمجة التطبيقات. يدعم حاليًا في الإصدار التجريبي نماذج gpt-oss-20b و gpt-oss-120b. يعمل مع واجهة سطر الأوامر وواجهة برمجة التطبيقات ومكتبات JavaScript/Python الخاصة بـ Ollama. من المهم أن Ollama لا يسجل أو يحتفظ بأي استعلامات تتم في وضع Turbo. جميع الأجهزة موجودة في الولايات المتحدة. توجد حدود الاستخدام (الساعة واليوم) لإدارة السعة، مع أسعار بناءً على الاستخدام قريبًا.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي

Ollama تطلق تطبيق سطح مكتب لتسهيل التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة

2025-07-31

أطلقت Ollama تطبيقًا جديدًا لسطح المكتب لنظامي التشغيل macOS و Windows، مما يوفر طريقة أكثر تبسيطًا للتفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة. يدعم التطبيق سحب وإفلات الملفات (نص أو PDF)، مما يسهل معالجة المستندات. يمكن للمستخدمين أيضًا زيادة طول السياق في الإعدادات للملفات الأكبر حجمًا (يتطلب المزيد من الذاكرة). يدعم التطبيق إمكانية تعدد الوسائط، مما يسمح بإرسال الصور إلى النماذج المتوافقة مثل Gemma 3 من Google DeepMind، ويمكن معالجة ملفات التعليمات البرمجية لفهمها. كما تتوفر نسخة واجهة سطر الأوامر.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

التطوير

محرك Ollama متعدد الوسائط الجديد: الاستدلال المحلي لنماذج الرؤية

2025-05-16

أطلق Ollama محركًا جديدًا يدعم الاستدلال المحلي للنماذج متعددة الوسائط، بدءًا من نماذج الرؤية مثل Llama 4 Scout و Gemma 3. ويعالج هذا المحرك قيود مكتبة ggml للنماذج متعددة الوسائط، حيث يحسن من وحدة نمطية النموذج، والدقة، وإدارة الذاكرة من أجل استدلال موثوق وفعال مع الصور الكبيرة والهندسات المعمارية المعقدة (بما في ذلك نماذج Mixture-of-Experts). ويركز هذا على الدقة والموثوقية، ويمهد الطريق لدعم الميزات المستقبلية مثل الكلام، وتوليد الصور، والسياقات الأطول.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي الاستدلال المحلي

جيمّا من جوجل: عائلة من النماذج متعددة الوسائط خفيفة الوزن

2025-03-12

كشفت جوجل عن جيمّا، وهي عائلة خفيفة الوزن من النماذج متعددة الوسائط المبنية على تقنية جيميني. تُعالج نماذج جيمّا 3 النصوص والصور، وتتميز بنوافذ سياقية حجمها 128 كيلوبايت، وتدعم أكثر من 140 لغة. وهي متوفرة بأحجام معلمات تتراوح بين 1 مليار و27 مليار، وتتميز بأدائها الممتاز في مهام مثل الإجابة على الأسئلة، والتلخيص، والاستنتاج، بينما يسمح تصميمها المدمج بنشرها على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. تُظهر نتائج الاختبارات أداءً قويًا عبر العديد من المهام، خاصةً في القدرات متعددة اللغات والوسائط.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي نموذج خفيف الوزن

DeepSeek-R1: عائلة من نماذج الاستدلال التي تضاهي أداء OpenAI-o1

2025-01-21

أصدرت DeepSeek جيلها الأول من نماذج الاستدلال، DeepSeek-R1، والتي تُظهر أداءً مُقارِباً لأداء OpenAI-o1. تتضمن السلسلة نماذج تتراوح من 1.5 مليار إلى 70 مليار معلمة، قابلة للتشغيل بسهولة عبر Ollama. يتميز DeepSeek-R1 بأدائه المتميز في مهام الرياضيات والترميز ومهام الاستدلال، مما يجعله منافسًا قويًا في مجال الذكاء الاصطناعي.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي نموذج استدلال

مايكروسوفت تطلق نموذج في-4 اللغوي المفتوح المصدر: 14 مليار معلمة

2025-01-12

كشفت مايكروسوفت عن نموذجها اللغوي المفتوح المصدر الجديد، في-4، والذي يحتوي على 14 مليار معلمة. تم بناء في-4 باستخدام مزيج من البيانات الاصطناعية، ومواقع الويب العامة المصفاة، والكتب الأكاديمية، ومجموعات بيانات الأسئلة والأجوبة. وقد خضع في-4 لعملية تحسين وتوافق صارمة، تضمن اتباع التعليمات بدقة وقياسات أمان قوية. مع طول سياق 16 ألف رمز، تم تصميمه لأنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العامة (باللغة الإنجليزية بشكل أساسي) التي تتطلب بيئات محدودة الذاكرة/الحوسبة، وانخفاض زمن الوصول، وقدرات قوية في الاستدلال والمنطق. وتشدد مايكروسوفت على ضرورة أن يأخذ المطورون في الاعتبار قيود نماذج اللغات، وأن يخففوا من مشكلات الدقة والأمان والإنصاف، خاصة في السيناريوهات عالية الخطورة.

اقرأ المزيد

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي نموذج لغوي كبير