שיתוף | מה חדש בבינה מלאכותית - מתעדכן
-
Qwen (Alibaba) · Qwen Image 2.1 Turbo
Qwen משחררת את Qwen Image 2.1 Turbo, נקודת בקרה מהירה של Qwen Image 2.1 שמייצרת ועורכת תמונות ב-8 שלבים להסרת רעשים במקום 40 שלבים המוגדרים כברירת מחדל במודל הבסיס. היא שומרת על אותה ארכיטקטורת יצירה חזותית של 7B, ודוגמאות ה-Turbo של Qwen מכסות פורטרטים, פוסטרים, פריסות ממשק משתמש, תמונות שקופות וקומפוזיציה של עד ארבע תמונות. המשקלים עלו ב-Hugging Face וב-ModelScope, והמודל זמין גם ב-API הרשמי. Qwen לא פרסמה השוואת מהירות או איכות עם המודל הבסיסי, לכן יש לבדוק את ההנחיות שלכם בשניהם לפני המעבר.
קישור למודל ב-HF:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo -
-
דיווחים על מודל חדש של Google בשם Gemini 4 Carbon, החזק יותר מ-Argon
אתמול פורסם ב-Business Insider דיווח חדש, המבוסס לדבריו על מסמכים פנימיים, צילומי מסך ושיחות עם עובדים, על פיו Google בוחנת גרסה פנימית בשם Carbon - חזק יותר מ-Argon, שהגיעה בימים האחרונים לפלטפורמת הקידוד הפנימית שלה, Jetski.
לפי הכתבה, Google בדקה כמה גרסאות פנימיות תחת שמות הקוד Argon, Barium ו־Carbon.
אחד העובדים תיאר את Carbon כמודל שמרגיש דומה ל־Claude Opus 5.5 במשימות קוד, אך הסתייג ואמר שנדרשות בדיקות נוספות.
הדיווח גם מציין שלא ברור אם Carbon יהפוך למודל ציבורי נפרד, לעדכון של Argon או יישאר checkpoint פנימי.הדיווח ב-Business Insider:
https://www.businessinsider.com/google-employees-test-new-gemini-4-model-argon-barium-carbon-2026-10מפתח אפליקציות אנדרואיד ויישומי ומודלי AI
-
-
Meta • Muse Wonder ו-Muse Wonder Full
מטא משחררת שני מודלי דגל חדשים מסדרת Muse שלה: Muse Wonder ו-Muse Wonder Full, המהווים קפיצת מדרגה משמעותית ביכולות המודלים של החברה ומציבים אותה מחדש בתחרות מול מודלי הדגל של OpenAI ואנת'רופיק.
המודלים פותחו במעבדת Meta Superintelligence Labs, תוך התמקדות בסוכני AI המסוגלים לבצע משימות מורכבות ומתמשכות, ולפעול באופן עצמאי בסביבות עבודה אמיתיות.
עיקרי החידושים:
- Active Memory: יכולת לשמר מידע חשוב משיחות קודמות, לשלוף אותו בהקשר המתאים ולהשתמש בו להמשך ביצוע משימות.
- Active Focus: שיפור משמעותי ביכולת להתמיד במשימות ארוכות, להתמודד עם תקלות ומכשולים, לנסות פתרונות חלופיים ולהתקדם עד להשלמת המשימה.
- יכולות תכנות: ביצועים ברמה של מודלי הדגל המובילים, עם דגש על פרויקטים מורכבים הדורשים עבודה ממושכת על בסיסי קוד, בדיקות ותיקונים.
- משימות מקצועיות: יכולות מתקדמות בתחומי המשפטים, הפיננסים והבריאות, ובביצוע תהליכי עבודה באמצעות כלים ויישומים חיצוניים.
- תמיכה מולטימודלית: קליטת טקסט, תמונות, וידאו ואודיו, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים.
מדדים:
זמינות:
Muse Wonder זמין כעת דרך Meta Model API ו-Muse Code, ואילו Muse Wonder Full זמין למנויי Muse Code. בהמשך ישולבו יכולותיו גם בסוכן Muse של החברה.
בשלב זה המודלים סגורים, והמשקלים אינם זמינים להורדה מקומית.
קישורים:
- הודעת השחרור הרשמית:
https://research.meta.ai/blog/muse-wonder - כרטיס המודל והמדדים המלאים:
https://research.meta.ai/static/muse-wonder-model-card
-
@יואב-כהן להרחבה https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
בקצרה: זמין כעת באפליקציית ג'ימני למנויי פרו (לי עדיין לא, אמור להיות בקרוב) בג'ימני סטודיו ובאנטיגרויטי זמין כעת רק למנויי אולטרה
-
13 באוקטובר 2026
הכירו את Gemini 4 Argon: המודל המתקדם ביותר שלנו למשימות מורכבות
מה: החל מהיום, Gemini 4 Argon מושק ברחבי העולם עבור מנויי Google AI Pro ו-Ultra באפליקציית Gemini. מודל 4 Argon הוא המודל המתקדם והחדיש ביותר שלנו, שנועד לטפל במשימות המורכבות ביותר שלכם – מההתחלה ועד הסוף. בין אם אתם מנתחים דוח פיננסי מורכב, יוצרים מצגת ממקורות מידע מפוזרים או בונים מודל תלת-ממד אינטראקטיבי, Argon מביא יכולות בינה מלאכותית מתקדמות לתהליך העבודה היומיומי שלכם, והופך את הרעיונות שלכם לתוצרים מעשיים.למה: אנו שואפים להפוך את Gemini לעוזר הבינה המלאכותית המועיל ביותר עבור כולם. הודות לביצועים המתקדמים של Gemini 4 Argon, תוכלו כעת להפוך את הרעיונות השאפתניים ביותר שלכם לפרויקטים ממשיים.
כתבו קוד, צרו אבות-טיפוס ובנו פרויקטים בעזרת Google Antigravity באפליקציית Gemini ל-macOS
מה: הכלי Google Antigravity משולב כעת בתוך אפליקציית Gemini ל-macOS, כך שתוכלו לעבור בקלות מסיעור מוחות בצ'אט לכתיבת אפליקציות, בניית חוויות אינטרנטיות ויצירת אבות-טיפוס לרעיונות. הפעילו סוכן כתיבת קוד (coding agent) ב-Antigravity, אשרו את התוכנית שלו וחזרו מיד לצ'אט ב-Gemini. הסוכן בונה ובודק את הקוד ברקע, ומתריע בפניכם ברגע שהתוצר מוכן לבדיקה.כדי להתחיל, לחצו על Antigravity בחלק העליון של אפליקציית Gemini ב-Mac שלכם. השירות זמין באנגלית עבור חשבונות Google אישיים וחשבונות עבודה מתאימים (לגילאי 18 ומעלה) בכל האזורים שבהם Antigravity נתמך.
הורידו את אפליקציית Gemini ל-macOS בכתובת gemini.google/desktop.
למה: אנו רוצים לעזור לכם להפוך רעיונות שאפתניים לקוד עובד ולאבות-טיפוס במהירות רבה יותר, ישירות במקום שבו אתם כבר עובדים ב-Mac. השילוב של Antigravity בתוך אפליקציית Gemini מעניק לכם שותף לכתיבת קוד הפועל כסוכן עצמאי (agentic partner) – הוא מתכנן, בונה ומאמת קוד מורכב, ובכך מקל עליכם להוציא את הפרויקטים שלכם לפועל.
דרך קלה יותר להתאים אישית את אופן הפעולה של Gemini עבורכם, וחיבורים נוספים לאפליקציות
מה: פתחו את התפריט השמאלי ולחצו על "התאמה אישית" (Customize) כדי לקבוע כיצד Gemini מגיב ומתחבר לכלי העבודה היומיומיים שלכם – והכל במקום אחד. תוכלו לגלות אפליקציות ולהוסיף יכולות, כך ש-Gemini יוכל לטפל במשימות החוזרות והשגרתיות ביותר שלכם, כמו כתיבה בסגנון האישי שלכם או הקפדה על כללי העיצוב והפורמט המועדפים עליכם. באפשרותך לחבר יותר מ-40 אפליקציות או שירותים כדי לבצע משימות בתוך שיחה אחת. בין אם מדובר בהזמנת מצרכים דרך Instacart, הזמנת שולחן ב-OpenTable או עריכת תמונות באמצעות Adobe – אתה מחליט אילו אפליקציות לחבר ויכול לנהל את ההגדרות שלך בכל עת.הסיבה: אנו רוצים ש-Gemini יפעל בדרך שמתאימה לך. על ידי ריכוז האפליקציות המועדפות עליך והיכולות המותאמות אישית בשיחה אחת, Gemini עוזר לך להימנע ממעבר מתמיד בין הקשרים שונים ומאפשר לך להספיק יותר – מהר ובקלות רבה יותר.
האפשרות להתאמה אישית מושקת בהדרגה ברחבי העולם – בגרסאות האינטרנט, המובייל ואפליקציית שולחן העבודה של Gemini ל-Windows ול-macOS – עבור כל רמות המשתמשים. רוב האפליקציות הניתנות לחיבור זמינות באנגלית בארה"ב, כאשר אפליקציות נבחרות זמינות גם באזורים נוספים דוברי אנגלית, בברזיל ובהודו.
-
Meta • Muse Wonder ו-Muse Wonder Full
מטא משחררת שני מודלי דגל חדשים מסדרת Muse שלה: Muse Wonder ו-Muse Wonder Full, המהווים קפיצת מדרגה משמעותית ביכולות המודלים של החברה ומציבים אותה מחדש בתחרות מול מודלי הדגל של OpenAI ואנת'רופיק.
המודלים פותחו במעבדת Meta Superintelligence Labs, תוך התמקדות בסוכני AI המסוגלים לבצע משימות מורכבות ומתמשכות, ולפעול באופן עצמאי בסביבות עבודה אמיתיות.
עיקרי החידושים:
- Active Memory: יכולת לשמר מידע חשוב משיחות קודמות, לשלוף אותו בהקשר המתאים ולהשתמש בו להמשך ביצוע משימות.
- Active Focus: שיפור משמעותי ביכולת להתמיד במשימות ארוכות, להתמודד עם תקלות ומכשולים, לנסות פתרונות חלופיים ולהתקדם עד להשלמת המשימה.
- יכולות תכנות: ביצועים ברמה של מודלי הדגל המובילים, עם דגש על פרויקטים מורכבים הדורשים עבודה ממושכת על בסיסי קוד, בדיקות ותיקונים.
- משימות מקצועיות: יכולות מתקדמות בתחומי המשפטים, הפיננסים והבריאות, ובביצוע תהליכי עבודה באמצעות כלים ויישומים חיצוניים.
- תמיכה מולטימודלית: קליטת טקסט, תמונות, וידאו ואודיו, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים.
מדדים:
זמינות:
Muse Wonder זמין כעת דרך Meta Model API ו-Muse Code, ואילו Muse Wonder Full זמין למנויי Muse Code. בהמשך ישולבו יכולותיו גם בסוכן Muse של החברה.
בשלב זה המודלים סגורים, והמשקלים אינם זמינים להורדה מקומית.
קישורים:
- הודעת השחרור הרשמית:
https://research.meta.ai/blog/muse-wonder - כרטיס המודל והמדדים המלאים:
https://research.meta.ai/static/muse-wonder-model-card
-
פוסט זה נמחק!
-
Liquid AI • LFM2.5-24B-A2B
חברת Liquid AI משחררת את LFM2.5-24B-A2B, מודל MoE חדש עם 24 מיליארד פרמטרים, מתוכם כ-2 מיליארד פעילים בכל טוקן. זהו המודל הגדול ביותר בסדרת LFM2.5, והוא פותח במיוחד להרצה מקומית מהירה ולמשימות סוכניות מורכבות.
למרות גודלו, המודל מציג ביצועים תחרותיים מול מודלים גדולים ממנו, בהם Qwen3.6-35B-A3B, תוך צריכת זיכרון נמוכה יותר ומהירות גבוהה במיוחד.
עיקרי החידושים:
- ארכיטקטורה יעילה: שילוב של שכבות Convolution ו-Attention בארכיטקטורת MoE, עם 64 מומחים ו-4 מומחים פעילים בכל שכבת MoE. המבנה מאפשר מהירות גבוהה תוך שמירה על יכולות של מודל גדול.
- יכולות סוכן משופרות: המודל אומן במיוחד להפעלת כלים, מעקב אחר הוראות וביצוע משימות מרובות שלבים, כולל אימון RL בסביבות סוכנים אמיתיות כמו OpenClaw, Hermes Agent ו-OpenCode.
- חשיבה מובנית: בניגוד לדור הקודם, LFM 2, המודל החדש הוא מודל Reasoning שמבצע חשיבה מפורשת לפני מתן התשובה הסופית.
- חלון הקשר מורחב: הגדלה מ-32K ל-131K טוקנים, והרחבת אוצר הטוקנים מ-65K ל-128K לשיפור התמיכה בשפות שונות.
- אימון נרחב: היקף ה-Pre-training הוגדל מ-17 טריליון ל-33 טריליון טוקנים, לצד שלבי אימון נוספים שהתמקדו בתכנות, מתמטיקה, חשיבה ושימוש בכלים.
- מהירות הרצה: על פי בדיקות החברה, המודל מהיר עד פי 1.7 ממודלי MoE מקבילים, עם 184 טוקנים לשנייה על Apple M5 Max ו-114 טוקנים לשנייה על AMD Ryzen AI Max+ 395.
מדדים:
על פי המדדים שפרסמה החברה, המודל מוביל או משתווה למתחריו בחמישה מתוך שמונה מדדי סוכנים והפעלת כלים.ב-LiveClaw השיג ציון 48.09 לעומת 38.19 של Qwen3.6-35B-A3B, וב-AutomationBench השיג 27.69 לעומת 8.72. גם במדדי מעקב אחר הוראות הוא מציג יתרון, אם כי במדדי ידע ותכנות כמו GPQA Diamond ו-SWE-Bench Verified המודלים הגדולים עדיין מובילים.
מדדים:
זמינות:
המודל משוחרר במשקלים פתוחים, לצד גרסת Base המיועדת לאימון והתאמה אישית. הוא זמין כבר כעת להרצה מקומית באמצעות llama.cpp, וכן ב-MLX, vLLM, SGLang ו-ONNX.בנוסף, המודל זמין דרך ה-API של Liquid AI במחיר של 0.10 דולר למיליון טוקני קלט ודולר אחד למיליון טוקני פלט.
קישורים:
- הודעת השחרור הרשמית:
https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-24b-a2b - כרטיס המודל ב-Hugging Face:
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B - גרסת GGUF רשמית:
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUF - התנסות במודל:
https://playground.liquid.ai
שלום! נראה שהשיחה הזו מעניינת אותך, אבל עדיין אין לך חשבון.
נמאס לכם לגלול בין אותם הפוסטים בכל ביקור? כשנרשמים לחשבון, תמיד תחזרו בדיוק למקום שבו הייתם קודם, ותוכלו לבחור לקבל התראות על תגובות חדשות (בין אם במייל, ובין אם בהתראת פוש). תוכלו גם לשמור סימניות ולפרגן ב-upvote לפוסטים כדי להביע הערכה לחברי קהילה אחרים.
בעזרת התרומה שלך, הפוסט הזה יכול להיות אפילו טוב יותר 💗
הרשמה התחברות { const baseUrl = "https://www.google.co.il/search?q=site:mitmachim.top"; const m = location.pathname.match(/^\/(topic|category)\/(\d+)/); const type = m ? m[1] : null; const id = m ? m[2] : null; let searchInput; function search(path = "") { const query = searchInput.value.trim(); if (query) { window.open(`${baseUrl}${path}%20${encodeURIComponent(query)}`, "_blank"); } } let buttons = {}; buttons.searchAll = { id: "bb-search-all", label: `חיפוש ${type ? "בכל הפורום" : ""}`, className: type ? "btn-secondary" : "btn-primary", callback: () => search(), }; if (type === "topic") { buttons.searchTopic = { label: "חיפוש בנושא זה", className: "btn-primary", callback: () => search(`/topic/${id}`), }; } else if (type === "category") { buttons.searchCategory = { label: "חיפוש בקטגוריה זו", className: "btn-primary", callback: () => search(`/category/${id}`), }; } buttons.cancel = { label: "ביטול", className: "btn-default", "data-bs-dismiss": "modal" }; const dialog = bootbox.dialog({ title: '<div style="text-align:center;"><img src="/assets/uploads/files/1625950269825-mt-google.png" width="400" alt="חיפוש בגוגל"></div>', message: '<input id="bb-inp" class="bootbox-input bootbox-input-text form-control" placeholder="הקלידו כדי לחפש בגוגל" autocomplete="off"/>', buttons, backdrop: true, show: true, onEscape: true }); dialog.on("shown.bs.modal", function () { searchInput = document.getElementById("bb-inp"); if (searchInput) { searchInput.focus(); searchInput.addEventListener("keydown", function (e) { if (e.key === "Enter") { e.preventDefault(); const query = this.value.trim(); if (query) { search(); dialog.modal("hide"); } } else if (e.key === "Escape") { e.preventDefault(); dialog.modal("hide"); } }); } const searchAllButton = document.getElementById("bb-search-all"); if (searchAllButton) { searchAllButton.title = "לחצו על אנטר כדי לחפש"; } }); })(); void 0;){kind=link}