پرش به محتوای اصلی
آخرین اخبار
۲ وایر پاداش مطالعه

شاهکار فشرده‌سازی: مدل ۲۷ میلیاردی سالوکی در ۸ گیگابایت جا شد و نسخه اصلی را شکست داد!

انتشار:۱۸ مهر ۱۴۰۵(۱ ساعت پیش)
۲ دقیقه زمان مطالعه
۰ دیدگاه

مجموعه پژوهشی کانوی ریسرچ با فشرده‌سازی شگفت‌انگیز مدل ۲۷ میلیاردی Qwen، مدل سبک Underdog Saluki را با حجم ۷.۸۹ گیگابایت منتشر کرد. این مدل نه‌تنها به‌راحتی روی سیستم‌های معمولی و خانگی اجرا می‌شود، بلکه در سناریوهای کار با ابزار‌ها حتی نسخه اصلی و ۵۴ گیگابایتی را هم شکست داده است. این دستاورد مسیر تازه‌ای برای توسعه ایجنت‌های هوشمند محلی بدون نیاز به سخت‌افزارهای گران‌قیمت باز می‌کند.

شاهکار فشرده‌سازی: مدل ۲۷ میلیاردی سالوکی در ۸ گیگابایت جا شد و نسخه اصلی را شکست داد!

در یک نگاه (نکات کلیدی خبر)

خلاصه مهم‌ترین نکات و تحولات این گزارش برای مطالعه سریع

  • فشرده‌سازی سنگین بدون افت کارایی: مدل Underdog Saluki یک نسخه ۲ بیتی و ۷.۸۹ گیگابایتی از مدل ۲۷ میلیاردی Qwen3.8 است که بدون نیاز به تغییر در llama.cpp و روی سیستم‌های معمولی خانگی اجرا می‌شود.
  • برتری نسخه فشرده بر مدل اصلی: در بنچمارک اختصاصی فراخوانی ابزار‌ها (Underdog Bench)، این مدل موفق شد ۸۸ تسک از ۱۲۰ تسک را حل کند؛ درحالی‌که مدل اصلی و ۵۴ گیگابایتی تنها ۸۴ تسک را حل کرده بود!
  • افت در ریاضیات، درخشش در ابزار‌ها: با وجود کاهش دقت در مسائل پیچیده ریاضی و کدنویسی، این مدل در اجرای دستورات و فراخوانی هم‌زمان ابزار‌ها عملکردی فراتر از انتظار به نمایش گذاشته است.

سالوکی یک مدل ۲۷ میلیاردی را در ۷.۸۹ گیگابایت جا داد؛ بدون افت قدرت کار با ابزار‌ها!

مجموعه تحقیقاتی کانوی ریسرچ (Conway Research) به‌تازگی مدل Underdog Saluki را منتشر کرده است؛ یک نسخه فشرده‌شده و ۲ بیتی در قالب GGUF از مدل قدرتمند Qwen3.8-27B. این مدل ۷.۸۹ گیگابایتی مستقیماً روی نسخه استاندارد و دست‌نخورده ابزار llama.cpp اجرا می‌شود و طبق آزمایش‌های انجام‌شده توسط تیم سازنده، در تسک‌های فراخوانی ابزار‌ها (Tool Calling) حتی بهتر از نسخه غول‌پیکر و ۵۴ گیگابایتی پایه عمل می‌کند! جالب است بدانید صفحه این مدل در هاگینگ فیس تا زمان نگارش این گزارش، بیش از ۱۵ هزار بار دانلود شده است.

هدف اصلی از این انتشار، جان بخشیدن به ایجنت‌های محلی روی سیستم‌ها و سخت‌افزارهای معمولی خانگی است. معمولاً فشرده‌سازی‌های سنگین و تهاجمی به دقت توکن‌ها ضربه می‌زنند و زنجیره نام توابع، آرگومان‌های فرمت JSON و فراخوانی‌های هم‌زمان را به هم می‌ریزند. اما سالوکی با استفاده از داده‌های کالیبراسیون بسیار دقیق طراحی شده تا با وجود کاهش شدید حجم رم و فضای ذخیره‌سازی، این رفتار حیاتی ایجنت‌ها را کاملاً دست‌نخورده و سالم حفظ کند.

استفاده از ابزار‌ها عالی عمل می‌کند، اما ریاضیات کمی عقب‌نشینی کرده است

تیم کانوی برای بررسی عیار سالوکی، آن را در بنچمارک Underdog Bench آزمایش کرده است؛ مجموعه‌ای ثابت شامل ۱۲۰ تسک که زیرمجموعه‌ای از لیدربورد معتبر BFCL v4 به حساب می‌آید. نتیجه شگفت‌انگیز بود: سالوکی توانست ۸۸ تسک را با موفقیت پشت سر بگذارد، درحالی‌که نسخه اصلی و ۵۴ گیگابایتی Qwen3.8-27B فقط ۸۴ تسک را حل کرده بود! گزارش‌های کانوی نشان می‌دهد سالوکی در میان ۹ بنچمارک مختلف، توانسته ۹۶ درصد از عملکرد میانگین مدل والد خود را حفظ کند.

بنچمارک
سالوکی ۲ بیتی
مدل اصلی (فول‌سایز)
اختلاف
Underdog Bench
۸۸ از ۱۲۰
۸۴ از ۱۲۰
+۴ تسک
فراخوانی هم‌زمان ابزار‌ها (Parallel tool calls)
۴۲
۳۵
+۷ امتیاز
IFEval prompt-loose
۹۳.۵
۹۱.۵
+۲.۰ امتیاز
IFBench prompt-loose
۷۲.۷
۷۱.۰
+۱.۷ امتیاز
SWE-bench Verified (۵۰ مسئله)
۳۰ حل‌شده
۳۳ حل‌شده
-۳ مسئله
MBPP+
۷۸.۰
۸۳.۹
-۵.۹ امتیاز
AIME 2025 avg@4
۷۹.۲
۹۶.۷
-۱۷.۵ امتیاز
AIME 2026 avg@4
۸۰.۰
۹۴.۶
-۱۴.۶ امتیاز

در گزارش این انتشار، عملکرد سالوکی با مدل ۵.۹۵ گیگابایتی Bonsai 2 نیز مقایسه شده است؛ مدلی که تنها ۷۰ تسک از ۱۲۰ تسک ابزاری را پاس می‌کند. در واقع سالوکی با مصرف تنها ۱.۹۴ گیگابایت فضای بیشتر، ۱۸ تسک اضافه را با موفقیت حل می‌کند و برتری محسوسی نشان می‌دهد.

نگاهی دقیق به نتایج بنچمارک‌ها نشان می‌دهد که بیش‌ترین افت دقت مدل، در بخش ریاضیات رقابتی و تولید کد رخ داده است. با این حال، توانایی مدل در دنبال کردن دستورات (Instruction following) بسیار نزدیک به نسخه اصلی باقی مانده و نمرات مربوط به فراخوانی ابزار‌ها حتی ارتقا یافته است. البته باید در نظر داشت که امتیازات رسمی نسخه‌های پایه و نتایج این آزمون ممکن است از تنظیمات نمونه‌برداری یا نرم‌افزارهای متفاوتی استفاده کرده باشند؛ بنابراین بهتر است در تحلیل تفاوت‌های جزئی کمی محتاط بود.

دیدگاه ها و گفتگوی تخصصی

نظرات خود را با جامعه مخاطبان وایر ای آی در میان بگذارید

۰ دیدگاه

هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است

اولین نفری باشید که دیدگاه، تحلیل یا دیدگاه خود را درباره این موضوع با دیگران به اشتراک می گذارد.

مطالب مرتبط و پیشنهادی

ماراتن شرکت‌ها برای شکار پردازنده‌های انویدیا؛ غول‌های فناوری چطور به چیپ‌های کمیاب هوش مصنوعی می‌رسند؟
آخرین اخبار

ماراتن شرکت‌ها برای شکار پردازنده‌های انویدیا؛ غول‌های فناوری چطور به چیپ‌های کمیاب هوش مصنوعی می‌رسند؟

با نزدیک شدن ارزش بازار انویدیا به ۶ تریلیون دلار و ثبت رکورد تاریخی تقاضا برای تراشه‌های هوش مصنوعی، تأمین توان پردازشی به بزرگ‌ترین دغدغه شرکت‌ها تبدیل شده است. از غول‌های ابری سنتی و نئوکلادهای نوظهور گرفته تا اجاره سخت‌افزار از اسپیس‌ایکس و ساخت دیتاسنترهای اختصاصی، کسب‌وکارها مسیرهای متفاوتی را برای زنده ماندن در این رقابت نفس‌گیر در پیش گرفته‌اند.

۸ دقیقه مطالعه
۰
۱۸ مهر
ربات‌های انسان‌نما واقعاً چه‌کاره‌اند؟ کالبدشکافی بازاری ۵ تریلیون دلاری که دنیای کار را تکان می‌دهد
آخرین اخبار

ربات‌های انسان‌نما واقعاً چه‌کاره‌اند؟ کالبدشکافی بازاری ۵ تریلیون دلاری که دنیای کار را تکان می‌دهد

صنعت ربات‌های انسان‌نما با ورود مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری سنگین غول‌هایی مثل تسلا و بوستون داینامیکس به سرعت در حال اوج‌گیری است. اما این ماشین‌های ده‌ها هزار دلاری واقعاً چقدر برای کار در کارخانه‌ها و خانه‌ها آماده‌اند؟ در این گزارش جامع، به کالبدشکافی وضعیت واقعی ربات‌های انسان‌نما، شرکت‌های پیشتاز و چالش‌های جدی آن‌ها پرداخته‌ایم.

۱۳ دقیقه مطالعه
۰
۱۸ مهر
۵ سهم طلایی هوش مصنوعی در وال‌استریت؛ کدام غول‌های فناوری ارزش سرمایه‌گذاری دارند؟
آخرین اخبار

۵ سهم طلایی هوش مصنوعی در وال‌استریت؛ کدام غول‌های فناوری ارزش سرمایه‌گذاری دارند؟

با گذشت چهار سال از آغاز تب‌وتاب هوش مصنوعی در بازارهای مالی، دوران وعده‌های توخالی به سر آمده و وال‌استریت حالا فقط تشنه سود عملیاتی واقعی است. در این بررسی موشکافانه، ۵ شرکت پیشتاز از جمله انویدیا، مایکروسافت و تی‌اس‌ام‌سی که تقاضای هوش مصنوعی را به درآمد پایدار تبدیل کرده‌اند، به همراه ریسک‌ها و فرصت‌های سرمایه‌گذاری تحلیل شده‌اند.

۱۰ دقیقه مطالعه
۰
۱۸ مهر