პროექტი შეჩერებულია: ახალი სტატიები და გამოშვებები აღარ გამოქვეყნდება. არქივი ხელმისაწვდომი რჩება.
ღია კოდის AI გულისხმობს მოდელებს, რომელთა წონებიც საჯაროდაა გამოქვეყნებული — ნებისმიერს შეუძლია მათი გაშვება, შესწავლა თუ მორგება API-ს გადასახადის გარეშე. აქ ვაშუქებთ ღია მოდელების გამოშვებებს, მათ შემქმნელ ლაბორატორიებსა და AI-ის ღიაობის ირგვლივ დებატებს.
Nvidia-მ გამოუშვა ღია, 30-მილიარდპარამეტრიანი AI აგენტის მოდელი Nemotron 3.5 Lightning და როუთინგის სისტემა NeMo Switchyard, რომელიც ამოცანის ხარჯს Opus 4.8-ის მარტო გამოყენებასთან შედარებით სამჯერ ამცირებს.
ვრცლად →xAI-ის ყოფილი ლიდერის, იგორ ბაბუშკინის დაარსებულმა River AI-მ $1.1 მილიარდი მოიზიდა — მიზანია, მომხმარებლებმა საკუთარი AI მოდელები თავად გაწვრთნონ და ფლობდნენ, დახურული სისტემების დაქირავების ნაცვლად.
ვრცლად →Y Combinator-მა გამოაქვეყნა QM — MIT ლიცენზიით გამოშვებული ხელსაწყო, რომლითაც კომპანია საკუთარ ბუღალტრულ, იურიდიულ და საინჟინრო გუნდებში AI აგენტებს მართავს — ახლა ნებისმიერ კომპანიას შეუძლია მისი თვითჰოსტინგი.
ვრცლად →DeepSeek-ის ოფიციალურმა V4-Flash-0731-მა კოდირებისა და აგენტულ ბენჩმარკებზე გადააჭარბა საკუთარ უფრო დიდ V4-Pro მოდელს, მიუხედავად იმისა, რომ თითოეულ ტოკენზე გაცილებით ნაკლები პარამეტრი აქვს აქტიური.
ვრცლად →LG AI Research-მა გამოუშვა K-EXAONE 2.0 — 750-მილიარდპარამეტრიანი ღია წონების AI მოდელი Apache 2.0 ლიცენზიით, რომელიც ჩინურ და ამერიკულ წამყვან AI ლაბორატორიებს ეჯიბრება.
ვრცლად →ტექნოლოგიური გიგანტები მუდმივად აყალიბებენ სახელდებულ AI კოალიციებს. აი, რას აკეთებენ სინამდვილეში ეს ნებაყოფლობითი ალიანსები, რით განსხვავდებიან რეგულაციისგან და რატომ აქვთ მნიშვნელობა.
ვრცლად →Anthropic-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა დარიო ამოდეიმ 27 ივლისის ბლოგპოსტში განაცხადა, რომ კომპანიას ღია წონების AI მოდელების აკრძალვა არასდროს მოუთხოვია — ის ჩიპების კონტროლსა და უსაფრთხოების სავალდებულო ტესტირებას მოითხოვს.
ვრცლად →Ant Group-ის Ling-3.0-Flash მხოლოდ 5.1 მილიარდი აქტიური პარამეტრით მსჯელობისა და კოდირების ბენჩმარქებზე რამდენჯერმე დიდ მოდელებს შეედრება, კომპანიის თქმით.
ვრცლად →პეკინში დაფუძნებულმა Moonshot AI-მ Kimi K3-ის სრული ღია წონები გამოაქვეყნა — 2.8-ტრილიონპარამეტრიანი მოდელი, რომელსაც კომპანია დღემდე გამოქვეყნებულ ყველაზე დიდ ღია მოდელად მოიხსენიებს.
ვრცლად →
Poolside სტარტაპია, რომელიც კოდის დასაწერად და გასასწორებლად გაწვრთნილ AI მოდელებს ქმნის და შემდეგ უფასოდ აქვეყნებს. აი, ვინ დგას მის უკან და როგორ მუშაობს მისი მოდელები.
ვრცლად →Poolside-ის ახალი 118-მილიარდპარამეტრიანი Laguna S 2.1 აგენტური კოდირების ბენჩმარქებში გაცილებით დიდ მოდელებს ეჯიბრება და ღია ლიცენზიით ვრცელდება.
ვრცლად →Nvidia-ს გენერალურმა დირექტორმა ჯენსენ ჰუანგმა პირველივე X-პოსტი ერთობლივი წერილის გასაცნობად გამოიყენა — მას უკვე 50 კომპანია, მათ შორის Google, Meta და OpenAI, ხელს აწერს და აშშ-ის ხელისუფლებას მოუწოდებს, არ შეზღუდოს ღია წონების AI მოდელები.
ვრცლად →APEC-ის 21 ქვეყნის მინისტრებმა, აშშ-ისა და ჩინეთის ჩათვლით, 23 ივლისს ჩენგდუში „ჩენგდუს დეკლარაცია" მიიღეს — ის მხარს უჭერს ღია კოდის AI-ს, გაძლიერებული უსაფრთხოების ზომებთან ერთად.
ვრცლად →
Mistral AI პარიზში დაფუძნებული ლაბორატორიაა, რომელიც ცდილობს გახდეს ევროპის პასუხი OpenAI-სა და Anthropic-ისთვის — ცნობილია ღია წონების მოდელებითა და „სუვერენული AI“-ის მიდგომით.
ვრცლად →
Hugging Face არის ღია პლატფორმა, სადაც AI ინდუსტრიის უმეტესობა აზიარებს, ჰოსტავს და ჩამოტვირთავს მოდელებს, მონაცემთა ნაკრებებსა და დემო-აპლიკაციებს — მას ხშირად მანქანური სწავლების „GitHub-საც" უწოდებენ.
ვრცლად →
Kimi K3 ჩინური სტარტაპის Moonshot AI-ის გიგანტური ღია წონების AI მოდელია. აი, რა არის ის, ვინ შექმნა და რატომ შეარყია მისმა გამოშვებამ Nvidia-სა და ჩიპის ინვესტორები.
ვრცლად →ჩინურმა Moonshot AI-მ გამოუშვა Kimi K3 — 2.8-ტრილიონპარამეტრიანი ღია მოდელი 1 მილიონ ტოკენამდე საკონტექსტო ფანჯრით, რომელსაც კომპანია მსოფლიოში პირველ ღია 3-ტრილიონიან-კლასის AI მოდელად მოიხსენიებს.
ვრცლად →PrismML-მა გამოუშვა Bonsai 27B — 27-მილიარდპარამეტრიანი ღია წონების მოდელი, შეკუმშული 4GB-მდე, რომელიც სმარტფონზეც მუშაობს და თითქმის მთლიან შესაძლებლობებს ინარჩუნებს.
ვრცლად →მირა მურატის სტარტაპმა გამოუშვა Inkling — 975 მილიარდპარამეტრიანი ღია წონების მოდელი, რომელიც შექმნილია არა რეიტინგებში გამარჯვებისთვის, არამედ დეველოპერების მიერ მორგებისთვის.
ვრცლად →
DeepSeek — ჩინური AI ლაბორატორიაა, რომლის იაფად გაწვრთნილმა, ღია წონების მოდელებმა Nvidia-ს აქციები ისტორიულად დასცა და ინდუსტრიის ხედვა AI-ხარჯებზე შეცვალა.
ვრცლად →ღია კოდის პლატფორმამ Ollama-მ, რომელიც დეველოპერებს AI მოდელების ლოკალურად გაშვების საშუალებას აძლევს, $65 მილიონი Series B რაუნდი მოიზიდა — მთლიანმა ინვესტიციამ $88 მილიონს მიაღწია, დეველოპერთა რაოდენობა კი თითქმის 9 მილიონს უახლოვდება.
ვრცლად →