AI ამბების ყველა სტატია, რომელიც ეხება თემებს ღია კოდის AI მოდელები და ღია წონების AI — ორივე მიმართულება ერთ გვერდზე, განახლებადი ახალი მასალის გამოქვეყნებისთანავე.
19 სტატია
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 →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 →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 →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 →ღია წონების AI მოდელები პარამეტრებს საჯაროდ ავრცელებენ, ასე რომ ნებისმიერს შეუძლია მათი გადმოწერა, გაშვება ან მორგება — განსხვავებით GPT-4 ან Gemini-სგანი, რომლებიც მხოლოდ ფასიანი API-ის გავლით ხელმისაწვდომია. აი, რას ნიშნავს ეს განსხვავება პრაქტიკაში.
ვრცლად →Qwen (Tongyi Qianwen) არის Alibaba Cloud-ის AI მოდელების ოჯახი, რომელიც მოიცავს ტექსტს, კოდს, მხედველობასა და სხვა მოდალობებს — 2026 წლისთვის გახდა მსოფლიოში ყველაზე გადმოტვირთული ღია AI მოდელების სერია.
ვრცლად →Liquid AI-მ გამოუშვა LFM2.5-230M — 230 მილიონ-პარამეტრიანი ღია წვდომის მოდელი, რომელიც სმარტფონის პროცესორზე 213 ტოკენს ამუშავებს წამში და Raspberry Pi-ზე — 42-ს. ღრუბლოვანი სერვისი არ სჭირდება.
ვრცლად →Google DeepMind-ის ყოფილი მკვლევრების მიერ დაფუძნებულმა სტარტაპმა SpaceX-ის Colossus მონაცემთა ცენტრთან სამწლიანი, $6.3 მილიარდიანი კომპიუტინგ-ხელშეკრულება გააფორმა — ეს მას ფრონტალური ღია AI მოდელების შექმნის შესაძლებლობას მისცემს.
ვრცლად →