שיתוף | מה חדש בבינה מלאכותית - מתעדכן
-
-
Qwen (Alibaba) · Qwen3.6-27B
Qwen - חברת הבת של Alibaba משחררת את המודל Qwen3.6-27B, שדרוג משמעותי של המודל הקודם באותו הגודל - Qwen3.5-27B.
-
דגם צפוף של 27B שעולה על Qwen3.5-397B-A17B בכל מבחני הקידוד העיקריים, כולל SWE-bench Verified (77.2 לעומת 76.2), SWE-bench Pro (53.5 לעומת 50.9), ו-Terminal-Bench 2.0 (59.3 לעומת 52.5).
-
תומך בקלט רב-מודאלי (תמונות ווידאו) עם מצב חשיבה ואי-חשיבה במודל אחד.
-
אורך הקשר מורחב: 262 אלף טוקנים מקוריים, ניתן להרחבה עד מיליון טוקנים.
-
תכונות קידוד סוכני כוללות אפשרות preserve_thinking לשמירה על הקשר החשיבה לאורך תורות.
-
זמין להורדה במשקלים פתוחים ב-HuggingFace.
כפי הנראה, Qwen משחררת בכל שבוע עדכון לאחד מהמודלים של סדרה 3.5.
המודל החדש ששוחרר, הוא כרגע המודל המקומי הטוב ביותר שאפשר להריץ על חומרה צרכנית סבירה, ויכולות הקידוד שלו קרובות מאוד למודלי החזית הקנייניים.
-
-
גוגל הוציאה את Deep Research ואת Deep Research Max, שני סוכני SOTA המשתמשים ב-Gemini 3.1 Pro כדי ליצור דוחות מחקר מהאינטרנט, קבצים שהועלו או כל שרת Model Context Protocol, יחד עם תרשימים ואינפוגרפיקה.
הפרטים:
שני הסוכנים משתמשים ב-Gemini 3.1 Pro ופועלים על אותו מנוע מחקר בתוך NotebookLM, המחליף את הגרסה המקדימה של גוגל ל-Deep Research מדצמבר.
מבחני הייחוס של גוגל מראים קפיצות עבור Max בשליפה ובהיגיון משתי הגרסאות הקודמות וגם מול דגמים כמו Opus 4.6 ו-GPT 5.4.
משתמשים יכולים גם לשלב חיפוש באינטרנט פתוח עם שרתי MCP והעלאות קבצים, או לנתק גישה חיצונית לאינטרנט כדי לחפש רק בנתונים הפרטיים שלהם.
גוגל כבר עובדת עם חברות כמו PitchBook, S&P ו-FactSet כדי לבנות שרתי MCP שמעבירים נתונים פיננסיים ששולמו ישירות לזרימת העבודה של המחקר.
העבודה עתירת מחקר של אנליסטים, יועצים ועורכי דין הייתה מטרה ברורה לאוטומציה של בינה מלאכותית. המהלך של גוגל הופך את האיום הזה לקריאה ל-API במחיר שכל מפתח יכול לשלב במוצר. צפו לשותפויות נוספות שיבואו בעקבות כל תחום ומבין אילו חלקים מתהליך העבודה של המחקר שלו הפכו לאוטומטיים.
 { 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}