Tencent

ذاكرة وكيل محمولة من تينسنت: معاينة Hy4 تضغط 1.5 تيرابايت إلى 214 غيغابايت

في معاينة Hunyuan Hy4 تنتقل ذاكرة الوكيل بين Claude Code وDeepSeek Harness وWorkBuddy؛ وانكمشت ذاكرة من 1.5 تيرابايت إلى 214 غيغابايت دون خسارة تذكر في القياسات، وتعمل على حاسوب محمول بمعالج 4090 واحد.

أعلن فريق الذكاء الاصطناعي في تينسنت معاينة Hunyuan Hy4 بتشديد غير مألوف: الذاكرة قبل النموذج. وبكلمات الفريق، تشحن معظم الفرق نموذجًا مفتوحًا وتعد المهمة منتهية؛ أما جديد Hy4 فهو ذاكرة وكيل تنتقل بين Claude Code وDeepSeek Harness وWorkBuddy. فبدل أن تقفل الذاكرة في قاعدة بيانات بائع واحد، تتحرك مع الوكيل.

والأرقام لافتة أيضًا: ذاكرة وكيل من 1.5 تيرابايت ضغطت إلى 214 غيغابايت دون تغير يذكر في القياسات، والحزمة تعمل على حاسوب محمول واحد بمعالج 4090 أو صندوق بأربع بطاقات A4000. وفي الشيفرة، صعدت معاينة Hy4 إلى المركز الخامس في ترتيب WebDev بمنصة Code Arena؛ وكان Hy3 في المركز 31 قبل شهرين. وللبيئات الافتراضية نصيب كذلك: يمكن إيقاف وكيل على آلة وإيقاظه على أخرى بحالته سليمة. وكل ذلك مفتوح المصدر.

السياق مألوف: غطينا أمس ContextPilot من تينسنت الذي يعلم النموذج إدارة السياق؛ وHy4 جبهة الذاكرة من الحرب نفسها. وبه يتجسد نقاش الاحتجاز في عصر الوكلاء: الوكيل الذي يحمل ذاكرته في جيبه ينتقل إلى أي حزام تشغيل يشاء، فيضطر ما يمسك الزبون إلى أن يكون الخدمة نفسها لا قاعدة البيانات.

Devamını oku

Liquid AI releases the largest LFM2.5 model, an open agent model for devices

Liquid AI has released LFM2.5-24B-A2B as an open model. It has 24 billion parameters in total but runs about 2.5 billion at each step. Trained for agents that use tools, the model generates 184 tokens per second on an Apple M5 Max, according to results shared by the company.

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

Liquid AI 开源 LFM2.5 最大模型，面向端侧智能体

Liquid AI 以开放模型形式发布了 LFM2.5-24B-A2B。该模型总参数 240 亿，每步约激活 25 亿。根据官方公布的结果，这款为使用工具的智能体训练的模型在 Apple M5 Max 上每秒可生成 184 个 token。

Liquid AI, cihazda çalışan ajan modeli LFM2.5'in en büyük sürümünü yayımladı

Liquid AI, toplam 24 milyar parametreli ama her adımda yaklaşık 2,5 milyarını çalıştıran LFM2.5-24B-A2B'yi açık model olarak yayımladı. Araç kullanan ajanlar için eğitilen model, şirketin paylaştığı sonuçlara göre Apple M5 Max'te saniyede 184 token üretiyor.