שיתוף | מה חדש בבינה מלאכותית - מתעדכן

[בין אדם לחבירו]

סיכום חדשות בינה מלאכותית – 24 השעות האחרונות

תאריך: 8 בנובמבר 2026

1. OpenAI סוגרת גיוס של 11 מיליארד דולר בשווי 1.25 טריליון

OpenAI השלימה את החלק הראשון של סבב גיוס חדש: כ-11 מיליארד דולר לפי שווי של 1.25 טריליון דולר. הסבב כולו עשוי להגיע לכ-20 מיליארד, פחות מהיעד הקודם של 30 מיליארד.

2. Anthropic רוכשת גנרטורים בשווי 3.4 מיליארד דולר

Anthropic סיכמה על רכישת התחייבויות ל-1.7 ג'יגה-וואט של גנרטורים מונעי גז של קטרפילר, דרך חברת OnePWR מטקסס, בעסקה של כ-3.4 מיליארד דולר. זה הרכישה הגדולה ביותר הידועה של ציוד ייצור חשמל על ידי מעבדת AI.

3. דוח METR: מודלים של Anthropic מתקדמים פי שניים מהר יותר

ארגון הבטיחות METR בדק במשך 11 שבועות את Anthropic ומצא שהמודלים שלה משתפרים בערך פי 1.9 מהר יותר מאשר לפני שנה – בערך שנתיים של התקדמות בשנה אחת. רוב ההאצה מיוחסת לשימוש של החברה ב-AI עצמה למחקר.

4. xAI / Grok Bot: תיקוני יעילות טוקנים בדרך

אילון מאסק הודיע שתיקונים לשיפור יעילות השימוש בטוקנים והתנהגות חכמה יותר של Grok Bot נמצאים בעבודה, לאחר תלונות שמשתמשים שורפים מכסות מהר מדי.

Spoiler

אין הרבה חדשות לאחרונה. מישהו בפורום מרגיש כמוני האטה בפיתוח AI ומודלים חדשים?

[יוסף מאיר וייס]

שמעו משהו מעניין שפורסם עכשיו: ראש המטה הלאומי ל-AI במשרד ראש הממשלה, ארז אסקל, הציג את התוכנית הלאומית של ישראל והזהיר שתוך כמה שנים התשתיות יפעלו על בינה מלאכותית, ומי שישלוט בה "יחזיק במתג של מדינות".

מעבר לאמירה הזו, היעדים שהוצגו שם פשוט חסרי תקדים ברמה הלאומית:

• יעדי חומרה ואנרגיה מטורפים: תוכנית להצטיידות ב-100 אלף מעבדי GPU והקמת תשתית אנרגיה ייעודית של 2 גיגה-ואט.
• ריבונות מלאה: פיתוח מודל בסיס לאומי עצמאי כדי לא להיות תלויים במדינות או חברות זרות, לצד מחשב קוונטי ישראלי.
• פתרונות לשטח כבר בשנה הקרובה: הוקם מכון לאומי חדש (NIIA) שהמטרה שלו היא לא תיאורטית, אלא ליישם פתרונות בשטח בלו״ז קצר. היעד הוא שכבר בתוך שנה ייכנסו לשימוש בקנה מידה לאומי מערכות לפתרון בעיות יומיומיות, ובהן עומסי התנועה בכביש 6, עומסים במערכת הבריאות והוראת מתמטיקה.

נראה שישראל סוף סוף מתייחסת לכוח מחשוב ולמודלים כאל תשתית ביטחונית וקריטית בדיוק כמו חשמל ומים.

[חמור חמורותיים]

fable 5.2 מופיע אצלי

[בנימין מחשבים]

@חמור-חמורותיים תודה על השיתוף

@כולם שימו לב!

פייבל 5.2 מופיע בקלוד קוד והוא זמין בתוכנית פרו!

לשבוע בלבד, רוצו לנצל...

[יוסף מאיר וייס]

בהמשך לפוסטים לעיל, מדדי ביצועים של Fable 5.2. וואו (מספר שורות כמו עיצוב חלבונים וסייבר הם של Mythos 5.2 שגם הוא הושק כעת, בפייבל לעומת זאת יש מסנני בטיחות בנושאים הללו והרמה יורדת)

מקור https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2

[חובבן מקצועי]

@יוסף-מאיר-וייס וכפי שהוא מופיע בArtificial Analysis

שדרוג משמעותי בעיני מהסיבה שהם חוזרים להוביל אחרי הובלה של כשבועיים מצד גוגל.. (וגם כי הם רשמו עלייה של 6 נקודות ביחס למודל הקודם שלהם)

[יוסף מאיר וייס]

היום צפוי להיות בשורות טובות בצד של גוגל,
או שחרור של Gemini 4 Carbon (ג'ימני 4 קרבון) למשתמשים, או הכרזה על דגם חדש של ג'ימני 4 (הלוואי פלאש מהיר וחסכוני)

עריכה 16:12: מופיע כבר הבאנר ב Google AI Studio

17:48 : המודל זמין לבחירה

כרגע זמין רק למנויי אולטרה. אין צפי לשינוי

עריכה יום ד' 12:34 : צפוי היום עדכון נוסף אצל גוגל, הלוואי פלאש 4 , בסוף זה יצא https://mitmachim.top/post/1285227

יום ה': גם היום צפוי השקה של גוגל אולי סוף סוף פלאש 4

Spoiler

אל תכנסו לקישור כי הוא יכול להקפיא לכם את הדפדפן (קרה לי ולעוד כמה, תכנסו אליו באדג' וכו'
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/

[בינארי חכם]

נמצא גם באתר...

יש לי פרו ולשימוש צריך לשדרג למנוי של 80 דולר לחודש (אולטרה?)

[א.מ.ד.]

Alibaba • Qwen4-Max Preview

חברת Alibaba פותחת היום גישה מוקדמת ל-Qwen4-Max, מודל הדגל הראשון בדור החדש של Qwen4. המודל זמין כעת בענן לתקופת ניסיון מוגבלת, עם דגש על יכולות תכנות, חשיבה מורכבת, הבנה מולטימודלית והפעלת סוכנים.

מדובר בחשיפה ראשונה של הדור החדש, ולא בהשקה המלאה של סדרת Qwen4.

עיקרי החידושים:

• חלון הקשר של מיליון טוקנים: תמיכה בקלט ארוך במיוחד, לצד אפשרות ליצירת עד 393,216 טוקנים בתשובה אחת, כולל טוקני החשיבה.
• יכולות מולטימודליות: הבנה של טקסט, תמונות ווידאו, כולל ניתוח מסמכים, צילומי מסך וסרטונים, עם תמיכה בקלט וידאו באורך של עד שעתיים.
• תכנות וסוכנים: המודל מיועד למשימות פיתוח מורכבות, בניית ממשקים, עבודה משרדית והפעלת כלים, עם תמיכה ב-Function Calling, חיפוש ברשת ופלט JSON מובנה.
• שלוש רמות חשיבה: תמיכה ב-Reasoning ברמות Low, Medium ו-XHigh, המאפשרות להתאים את עומק החשיבה למשימה. ברירת המחדל היא XHigh.
• תאימות למערכות קיימות: תמיכה בממשקי OpenAI Chat Completions, Responses ו-Anthropic Messages, המאפשרת שילוב בכלים ובסוכנים קיימים.

מדדים ומפרט:
בשלב זה טרם פורסמו מדדי ביצועים רשמיים או עצמאיים, ולכן עדיין לא ידוע כיצד המודל משתווה ל-GPT-6, ל-Claude Opus 5.5 ול-Gemini 4 Carbon.
אשתדל להעלות בעז"ה מדדים לכשיתפרסמו.

גם מספר הפרמטרים והארכיטקטורה המלאה טרם נחשפו.

זמינות:
המודל זמין החל מהיום דרך Qwen Chat, וכן באמצעות מנוי Token Plan של Alibaba Cloud, עם גישה מוקדמת גם ב-Qoder, ב-QwenWork וב-QwenStudio.

הגישה דרך ה-API מוגבלת למנויי Token Plan, ללא אפשרות לתשלום רגיל לפי טוקנים.

תקופת התצוגה המקדימה תסתיים ב-25 בנובמבר, ולאחריה גרסת Preview זו תוצא משימוש. טרם פורסם מועד ההשקה המלאה.

המודל סגור בשלב זה, ללא משקלים להורדה.

קישורים:

• תיעוד רשמי ומפרט:
  https://docs.qwencloud.com/developer-guides/getting-started/latest-model
• הכרזת השחרור ורשימת המודלים:
  https://docs.qwencloud.com/changelog/models
• התנסות במודל דרך Qwen Chat:
  https://chat.qwen.ai/

[א.מ.ד.]

דיווחים על Gemini Hydrogen - מודל מהיר וחסכוני שנמצא בבדיקות פנימיות ב־Google, ככל הנראה המחליף של סדרת פלאש בסולם השמות החדש של גוגל.

לפי דיווח של Business Insider שפורסם היום, עובדי Google קיבלו גישה למודל ניסיוני בשם הקוד Hydrogen באמצעות Jetski, סביבת הפיתוח הפנימית של החברה. הדיווח מבוסס על הודעה פנימית ועל עדות עובד שהתנסה במודל.

[א.מ.ד.]

Google • Gemini Decision 1

גוגל משחררת את Gemini Decision 1, מודל מולטימודלי חדש המתמחה בקבלת החלטות מהירה, ללא יצירת טקסט.

כמודל החלטה, בניגוד למודלי שפה רגילים, המודל אינו מייצר תשובה טוקן אחר טוקן, אלא מחשב הסתברויות ומחזיר החלטות מובנות מתוך רשימת אפשרויות במעבר חישוב יחיד. הוא מיועד בעיקר לסוכני AI, לסיווג מידע ולמערכות הזקוקות לקבלת החלטות רבות במהירות ובעלות נמוכה.

עיקרי החידושים:

• שלושה סוגי החלטות: שאלות כן/לא, בחירה בין 2 ל-255 אפשרויות, ומתן ציונים לפי קריטריונים מוגדרים. כל החלטה מלווה בהסתברויות וברמת ביטחון.
• עד 1,000 שאלות בבקשה: אפשר לבדוק מאות תנאים שונים על אותו קלט במעבר חישוב יחיד, במקום לשלוח בקשות נפרדות למודל שפה.
• תמיכה מולטימודלית: עיבוד טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ו-PDF, עם חלון הקשר של עד 256K טוקנים.
• מהירות גבוהה במיוחד: זמן חישוב חציוני של 50-100 אלפיות השנייה, וזמן תגובה כולל של 150-250 אלפיות השנייה. המהירות נשארת כמעט קבועה גם בהגדלת מספר השאלות.
• שימוש בסוכני AI: בחירת כלים, ניתוב בקשות למודלים מתאימים, בדיקות בטיחות, דירוג תוצאות והערכת מידע, ללא צורך במודל שפה גדול בכל שלב.

מדדים:
לפי הבדיקות שפרסמה גוגל, המודל מוביל בסדרת מבחנים הכוללת ניתוב סוכנים, חשיבה, דירוג והבנה מולטימודלית, ומציג גם את שגיאת כיול ההסתברויות הנמוכה ביותר מבין המודלים שנבדקו.

במבחנים המשותפים הוא זול כמעט פי 5 מ-Gemini 3.5 Flash-Lite, תוך שמירה על ביצועים גבוהים יותר במשימות קבלת החלטות.

זמינות ומחירים:
המודל זמין כבר כעת באמצעות Gemini Decisions API ב-Google AI Studio, תחת המזהה "gemini-decision-1".

המחיר הוא 0.10 דולר למיליון טוקני קלט, ללא חיוב על טוקני פלט. הקלט המשותף מחויב פעם אחת גם כאשר בודקים עליו מאות שאלות. קיימת גם מכסה חינמית להתנסות.

קישורים:

• הודעת השחרור הרשמית והמדדים:
  https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-decisions-api/

[צבי 0]

@א.מ.ד. כתב:

דיווחים על Gemini Hydrogen - מודל מהיר וחסכוני שנמצא בבדיקות פנימיות ב־Google, ככל הנראה המחליף של סדרת פלאש בסולם השמות החדש של גוגל.

לפי דיווח של Business Insider שפורסם היום, עובדי Google קיבלו גישה למודל ניסיוני בשם הקוד Hydrogen באמצעות Jetski, סביבת הפיתוח הפנימית של החברה. הדיווח מבוסס על הודעה פנימית ועל עדות עובד שהתנסה במודל.

התעדכן אצלי

[יענקיH]

1.50 דולר למיליון טוקנים של קלט ו-7.50 דולר למיליון טוקנים של פלט
200 טוקונים לשנייה בממוצע

Spoiler

אגב למשתמשי פרו בגוגל ניתן לקבל אחרי טעינה חד פעמית של 5 דולר 10 בכל חודש מתנה וככה קיבלתם גישה לקברון

מדדים:

[א.מ.ד.]

סיכום:

Google • Gemini 4 Hydrogen

גוגל משחררת את Gemini 4 Hydrogen, המודל המהיר והחסכוני החדש בסדרת Gemini 4, המחליף את מודלי Flash הקודמים ומיועד בעיקר לתכנות, הפעלת סוכנים ומשימות יומיומיות.

המודל מבוסס על Gemini 4 Carbon, אך עבר התאמות למהירות וליעילות. באופן מפתיע, הוא אף עוקף את Gemini 4 Argon בחלק ממדדי הביצועים, תוך זמן תגובה נמוך משמעותית.

עיקרי החידושים:

• מהירות ויעילות: השלמת משימות במהירות גבוהה פי 2.5 מ-Gemini 3.8 Flash, תוך הפחתה של 12%-23% בכמות טוקני החשיבה והפלט.
• ארבע רמות חשיבה: תמיכה ב-Low, Medium, High ו-XHigh, המאפשרות להתאים את עומק החשיבה, המהירות והעלות למורכבות המשימה.
• יכולות תכנות וסוכנים: שיפור ניכר בעבודה עם בסיסי קוד, תיקון תקלות, הפעלת כלים והתמודדות עם כישלונות במהלך ביצוע משימות. לפי גוגל, שיעור הטענות השגויות בתשובות נמוך ביותר מפי 5 לעומת הדור הקודם.
• שיתוף פעולה בין מודלים: מערכת Orchestrator החדשה ב-Google Antigravity מאפשרת ל-Carbon לתכנן ולפקח על משימות מורכבות, בעוד Hydrogen מבצע את עבודת התכנות והבדיקות. השילוב מפחית את צריכת המכסה ב-24% ומשלים משימות במהירות גבוהה ב-19% בממוצע.
• יכולות מולטימודליות: תמיכה בטקסט, תמונות, אודיו ווידאו, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים ועד 64K טוקני פלט בתגובה רגילה.

מדדים:
המודל הגיע לציון 51 במדד Artificial Analysis Intelligence Index v5 ברמת High, ולציון 54 ברמת XHigh, לעומת 50 של Gemini 4 Argon:

במדדים נוספים:

• Terminal-Bench 4.1: ציון 57%, לעומת 18.2% בלבד ב-Gemini 3.8 Flash.
• Agents' Last Exam v1.1: ציון 71.6%.
• Vals Tax Agent Bench: ציון 52.3%, במקום הראשון במדד.
• Vals Legal Research: ציון 55.8%, בתיקו על המקום הראשון.

המודל מציג שיפור משמעותי לעומת Flash הקודם, אך עדיין נופל מ-Carbon וממודלי הדגל המובילים בחלק מהמשימות המורכבות.

זמינות ומחירים:
המודל זמין החל מהיום, 12 בנובמבר, באפליקציית Gemini, בחיפוש Google וב-Google AI Studio, כולל למשתמשים חינמיים. הוא משולב גם ב-Android Studio וב-Gemini API, ולמנויי Google AI Pro ו-Ultra גם ב-Google Antigravity ובמוצרים נוספים.

מחיר ה-API הוא 1.50 דולר למיליון טוקני קלט ו-7.50 דולר למיליון טוקני פלט, עם תמחור אחיד לאורך חלון ההקשר של מיליון טוקנים.

קישורים:

• הודעת ההשקה הרשמית והמדדים:
  https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/
• כרטיס המודל הרשמי:
  https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen/

[א.מ.ד.]

מצב Orchestrator ב-Google Antigravity
Google מציגה מנגנון שמחליף דינמית בין Gemini 4 Hydrogen ל-Gemini 4 Carbon במהלך אותה משימה. Carbon יכול לתכנן ולנהל את העבודה, בעוד Hydrogen מבצע קידוד, בדיקות ואימותים במהירות ובעלות נמוכה יותר.

[א.מ.ד.]

IBM • Granite LLMON 3B, 8B

חברת IBM משחררת שתי גרסאות ניסיוניות של Granite 4.1, בגדלים 3B ו-8B, שאומנו באמצעות שיטת LLMON החדשה, במטרה להתמודד עם אחת מבעיות האבטחה המרכזיות של מודלי שפה - מתקפות Prompt Injection.

החידוש אינו בארכיטקטורת המודל, אלא בשיטת אימון המלמדת אותו להבחין בין הוראות שיש לבצע לבין נתונים שיש להתייחס אליהם כמידע בלבד, גם כשמופיעות בתוכם הוראות זדוניות.

עיקרי החידושים:

• LLMON: פורמט מובנה חדש יחסית, המפריד במפורש בין הוראות, נתונים והקשרים שונים, באמצעות תגיות מיוחדות ומזהים ייחודיים. כך המודל לומד לבצע רק הוראות המשויכות למקור המתאים.
• עמידות בפני Prompt Injection: שיפור משמעותי בהתמודדות עם הוראות זדוניות המוסתרות במסמכים, בתוצאות חיפוש ובפלט של כלים חיצוניים, בעיה נפוצה במיוחד בסוכני AI.
• אימון ייעודי: שתי הגרסאות אומנו על מאגר של 4.6 מיליארד טוקנים, הכולל שיחות, RAG והפעלת כלים, באמצעות SFT ולאחריו Reinforcement Learning.
• שמירה על יכולות כלליות: לפי IBM, השיפור באבטחה הושג ללא פגיעה משמעותית ביכולות החשיבה, הידע והפעלת הכלים של המודלים המקוריים.
• ללא שינוי ארכיטקטוני: השיטה אינה דורשת ארכיטקטורת מודל חדשה, ולכן עשויה להתאים גם למשפחות מודלים נוספות.

מדדים:
בבדיקות שפרסמה IBM, שיעורי ההצלחה של מתקפות Prompt Injection עקיפות ירדו מ-53%-100% במודלים שנבדקו ל-0.02%-5.6% בלבד לאחר האימון בשיטת LLMON.

במדד OPI, המודלים החדשים הצליחו להתגונן מפני 47% יותר מתקפות בהשוואה למודל הדגל המסחרי הטוב ביותר שנבדק, ומפני 95% יותר מתקפות בהשוואה למודל הפתוח המוביל בהשוואה.

במדדי היכולות הכלליות, גרסת 3B שמרה על ציון 66.7, בעוד גרסת 8B ירדה מעט מ-74.2 ל-72.8.

חשוב לציין שהבדיקות מתמקדות במתקפות עקיפות בתנאים מוגדרים, ואינן מוכיחות חסינות מוחלטת מפני Prompt Injection.

זמינות:
שתי הגרסאות, Granite 4.1 3B LLMON Preview ו-Granite 4.1 8B LLMON Preview, פורסמו כמודלי ניסוי פתוחים, לצד כלי פיתוח ודוגמאות לשימוש בפורמט החדש.

בשלב זה מדובר בגרסאות מחקריות המיועדות לניסויים ולהערכה, ולא במודלים המומלצים עדיין לפריסה בייצור.

קישורים:

• מאמר ההשקה וההסברים הטכניים:
  https://huggingface.co/blog/ibm-granite/llmon-an-llm-native-markup-language-now-in-granite
• המחקר המלא:
  https://arxiv.org/abs/2610.38120
• אוסף המודלים של IBM ב-Hugging Face:
  https://huggingface.co/ibm-granite