ღია კოდის (open-source) AI მოდელები ისეთი ენობრივი და სხვა მოდელებია, რომელთა წონები საჯაროდ არის ხელმისაწვდომი გადმოსატვირთად, მორგებისა და ადგილობრივად გაშვებისთვის. ეს გვერდი აერთიანებს სიახლეებს Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen და სხვა ღია მოდელების გამოშვებების, ლიცენზირებისა და შესაძლებლობების შესახებ — მათ შორის იმას, თუ რას ნიშნავს ეს დეველოპერებისა და კომპანიებისთვის, რომლებსაც საკუთარი ინფრასტრუქტურის კონტროლი სურთ.
Xiaomi-მ Apache 2.0 ლიცენზიით ღია კოდად გამოაქვეყნა Xiaomi-Robotics-1-ის კოდი და წონები — ხედვა-ენა-მოქმედების მოდელი, რომელიც კომპანიის თქმით რობოტული მანიპულაციის რამდენიმე ბენჩმარქში ლიდერობს.
ვრცლად →Mistral AI-მ ღია წონებით გამოაქვეყნა Shieldstral — 3-მილიარდპარამეტრიანი მოდელი, რომელიც ტექსტსა და სურათებს მომხმარებლის მიერ თავისუფალი ენით ჩამოყალიბებული წესების მიხედვით ამოწმებს, ხელახალი წვრთნის გარეშე.
ვრცლად →Thinking Machines Lab-ის მეორე ღია წონების მოდელი წინამორბედის აქტიური პარამეტრების მხოლოდ მეოთხედს იყენებს, თუმცა მსჯელობისა და კოდირების ტესტებში სჯობნის მას.
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 →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 →
FLUX არის Black Forest Labs-ის AI სურათებისა და ვიდეოს გენერაციის მოდელების ოჯახი, რომლის გამოყენებაც შესაძლებელია უფასო ბრაუზერული Playground-ით, ფასიანი API-ით ან ღია წონების მოდელების ჩამოტვირთვით. სტატიაში აგიხსნით, რა არის ის და როგორ გამოსცადოთ.
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 →
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 →Meta-ს ახლა ორი განსხვავებული AI მოდელების ოჯახი აქვს: ღია წონების Llama და ახალი დახურული Muse. აი, რით განსხვავდებიან და როგორ გამოვცადოთ ორივე.
ვრცლად →GLM არის ჩინური ლაბორატორია Zhipu AI-ის (Z.ai) ღია წონების AI მოდელების ოჯახი — უფასოდ გადმოსაწერი და თვითჰოსტინგისთვის ხელმისაწვდომი, რომელიც წამყვან ამერიკულ მოდელებს API-ის ფასის მეექვსედად ეჯიბრება.
ვრცლად →Z.ai-მ გამოუშვა GLM-5.2 — 744-მილიარდ-პარამეტრიანი ღია კოდის მოდელი, რომელიც GPT-5.5-ს ბევრ ტესტში ჯობნის და Claude Opus 4.8-ს მხოლოდ მცირე ზღვრით ჩამოუვარდება, ნვიდიას ჩიპების გარეშე.
ვრცლად →ჩინეთის ტექნოლოგიური კომპანია Meituan-მა გამოავლინა, რომ OpenRouter-ზე ანონიმური „Owl Alpha" სინამდვილეში მისი 1.6 ტრილიონ-პარამეტრიანი LongCat-2.0 იყო — სრულად ჩინური ჩიპებზე გაწვრთნილი და ახლა MIT ლიცენზიით უფასოდ ხელმისაწვდომი.
ვრცლად →Mistral-ის ახალი ღია კოდის მოდელი Lean 4-ში ფორმალურ ვერიფიკაციას ავტომატიზებს: miniF2F-ზე 100%, კომპლექსური თეორემების 87% ამოხსნილი, 5 უცნობი შეცდომა კოდბაზებში — ამოცანაზე $4-ად.
ვრცლად →