nVision Digital AI בינה מלאכותית, טכנולוגיה חידושים, vibe coding ומה שבינהם

חברים / חברות זו תזכורת שמחר יש לכל מי שקנס מנוי ל codex גם איפוס יזום בבנק (בלי קשר לסיכוי שטיבו יאפס בכל מקרה ….) לא לשכוח לנצל ואם הקשבתם לי ונרשמתם להאקתון של מטא קיבלתם אפשרות לקחת 150 דולר של api שלהם - רק שאתם צריכים להירשם עכשיו ולא לחכות. חבל. יש מגבלה של זמן.

אמל״ק : חברת Liquid AI השיקה את LFM3, משפחה של שישה מודלי AI קטנים שמסוגלים להפעיל סוכנים, להבין תמונות, וידאו וקול ולבצע משימות מורכבות גם על חומרה מקומית. למרות גודלם, החברה מציגה ביצועים שמתחרים במודלים גדולים מהם פי כמה, עם אפשרות ל־fine-tuning באמצעות GPU יחיד. המשמעות היא שלא כל סוכן AI חייב מודל ענק בענן. לפעמים מודל מקומי קטן, מהיר ומותאם למשימה יכול להיות פתרון יעיל ומשתלם יותר. אבל השקעתי, אז אני מקווה שתקראו יותר :) כל בן אדם שני בערך שתדברו איתו היום על AI יגיד לכם שהוא מפעיל סוכן. פעם אלו היו בעיקר כל מיני אנשים שניסו למכור לכם משהו עם הסיסמה ״אני מפעיל צי של סוכנים שעובדים בשבילי מסביב לשעון״. אחר כך פרץ לחיינו OpenClaw, בהמשך Hermes, ולאחרונה התחילו לצוץ גם סוכנים אישיים כמו Instinct, Muse ו־Grok Bot של xAI, לצד Dot של OpenAI ו־Duet של Anthropic. וזה עוד בלי לדבר על כל אותם סוכנים ״רגילים״ שרצים על המחשב או באינטרנט ומבצעים משימות פרטניות ומתמחות. חלקם כותבים קוד, אחרים מנהלים מיילים, חוקרים נושאים, עובדים מול מערכות עסקיות או מפעילים אוטומציות. אבל עצרתם פעם לחשוב מה בעצם מפעיל את כל הסוכנים האלה? בסופו של דבר, מאחורי כל סוכן כזה עומד מודל AI. ופה מתחילה שאלה מעניינת. האם כדאי להפעיל את הסוכן באמצעות מודל קנייני בענן, לשלם על השימוש בו ולהיות תלויים בספק חיצוני, או שאפשר בכלל להריץ מודל מקומי על המחשב שלנו? מודלים מקומיים הם משהו שלרוב גורם לאנשים להתרחק. צריך מחשב חזק, המודלים תופסים הרבה זיכרון, ההתקנה נראית מסובכת, לא תמיד ברור איך מפעילים אותם ומה בכלל אפשר לעשות איתם. וגם אם כבר הצלחנו להתקין אחד, האם הוא באמת יהיה מספיק טוב כדי לבצע את המשימות שאנחנו צריכים? ורגע, לא עדיף כבר להשתמש ב־Opus 5.5 ולסגור עניין? אז אתמול, ב־27 באוקטובר, חברת Liquid AI הכריזה על משהו שמנסה לתת תשובה אחרת לשאלה הזאת. החברה הציגה את LFM3, הדור השלישי של משפחת מודלי הבינה המלאכותית שלה, עם ארכיטקטורה חדשה שנקראת tri-hybrid. ומה שמעניין כאן הוא שבזמן שרוב תשומת הלב הולכת למודלים ענקיים עם עשרות ומאות מיליארדי פרמטרים, החברה מתמקדת דווקא במודלים קטנים, יעילים וניתנים להתאמה, שאפשר להריץ על חומרה מקומית. החברה השיקה משפחה של שישה מודלים, כולם מבוססים על אותו מודל יסו… Read in full →

וכשמפעילים עשרות או מאות סוכנים, ההבדל בעלויות ובמשאבים הנדרשים יכול להיות משמעותי מאוד, מי שעוקב אחרי פה יודע שאני אומר את זה המון... אבל ההשקה הזאת לא עוסקת רק בטקסט ובסוכנים. החברה הציגה גם את LFM3-VL-2B, מודל ראייה עם כ־1.9 מיליארד פרמטרים, שמסוגל לנתח תמונות, להבין סרטונים, לזהות אובייקטים, לפרש יחסים מרחביים ולפתור בעיות שדורשות הבנה חזותית. לפי הנתונים שפרסמה החברה, המודל השיג ציון ממוצע של 71.4 על פני 62 מבחני ראייה, תוצאה זהה לזו של Gemma 4 12B, למרות שהוא קטן ממנו בערך פי שישה. החברה גם פיתחה עבורו מקודד ראייה חדש שצורך, לטענתה, רק כשליש מהחישוב של SigLIP2. בתחום האודיו החברה הציגה את LFM3-Audio-2B, מודל שמסוגל לקבל הוראות בדיבור, להבין צלילים ואירועים בהקלטות, להפעיל כלים ולהחזיר תשובות בטקסט או בדיבור. אחד הדברים המעניינים בו הוא שהמודל יכול להתחיל לעבד את קלט המיקרופון בזמן שהמשתמש עדיין מדבר, במקום לחכות לסיום המשפט ורק אז להתחיל לעבוד. במבחן פנימי של החברה להפעלת כלים באמצעות דיבור, הוא השיג ציון של 58.5 לעומת 44.3 של Qwen2.5-Omni-3B. בנוסף, החברה הציגה את LiquidCodec, טכנולוגיה חדשה שמאפשרת להמיר טוקנים לדיבור במהירות גבוהה מאוד גם באמצעות ליבת CPU אחת. ויש גם את LFM3-Omni-2B, שמיועד למשימות המשלבות כמה סוגי מידע במקביל. תחשבו למשל על סוכן שמסתכל על סרטון, שומע את מה שנאמר בו ומבין את הקשר בין השניים. או על משתמש שמצלם משהו, נותן הוראה קולית והסוכן צריך להבין גם מה מופיע בתמונה וגם מה המשתמש רוצה לעשות. לפי החברה, המודל הגיע לציון 70.1 במבחן Daily-Omni, לעומת 61.3 של Qwen2.5-Omni-7B, למרות שהוא קטן ממנו משמעותית. אבל מבחינתי, אחד הדברים הכי מעניינים בהשקה הוא דווקא האפשרות להתאים את המודלים למשימות ספציפיות. החברה טוענת שכל אחד מששת המודלים ניתן לכוונון עדין, או fine-tuning, באמצעות GPU יחיד. כלומר, במקום להשתמש במודל כללי ולצפות ממנו להבין כל תחום בעולם, אפשר לקחת מודל קטן, לאמן אותו על נתונים שרלוונטיים לתחום מסוים ולהתאים אותו למשימה שאנחנו באמת צריכים לבצע. אם אימון מודלים מעניין אתכם, אפשר לדבר גם על זה. והם גם הציגו דוגמה שממחישה את הרעיון הזה בצורה טובה. החברה לקחה את מודל הראייה שלה ואימנה אותו על כ־3,000 תמונות של טורבינות רוח, במטרה לל… Read in full →

המטרה הייתה למצוא איזון בין איכות התשובות, מהירות העיבוד וצריכת הזיכרון בפועל, ולא רק לנסות להשיג את הציון הגבוה ביותר במבחן ביצועים כלשהו. כמובן, צריך גם להכניס את כל הנתונים האלה לפרופורציה. רוב התוצאות שהזכרתי מגיעות מהחברה עצמה, וחלק מהמבחנים פנימיים. יהיה מעניין לראות איך המודלים מתפקדים בבדיקות עצמאיות ובמשימות אמיתיות לאורך זמן. חשוב גם לזכור שמודל קטן לא בהכרח מתאים לכל משימה, ולא תמיד הפעלה מקומית תהיה זולה או נוחה יותר משימוש ב־API. זה תלוי בחומרה שכבר יש לכם, בהיקף השימוש, ברמת האמינות הנדרשת ובזמן שאתם מוכנים להשקיע בהתקנה ובתחזוקה. אבל אני חושב שהנקודה החשובה כאן היא לא אם LFM3 ניצח את Qwen או את Gemma בבנצ’מרק כזה או אחר. הנקודה היא שאנחנו מתקדמים לעולם שבו לא כל פעולה של סוכן AI חייבת לעבור דרך מודל קנייני גדול. ככל שהמודלים המקומיים נעשים יעילים יותר, אפשר להתחיל לחשוב על מערכות שמשלבות כמה מודלים בהתאם לסוג המשימה. מודל קטן יוכל לבצע פעולות שגרתיות, מודל אחר יטפל בתמונות או במסמכים, ומודל גדול בענן ייכנס לתמונה כשצריך יכולות חשיבה מורכבות יותר. וזה גם לא חייב להיות פתרון של הכול או כלום. אפשר להשתמש ב־Claude Opus למשימות מורכבות ובמקביל להפעיל מודל מקומי קטן שמטפל באלפי פעולות פשוטות יחסית. אפשר גם להתאים מודל קטן לנתונים של העסק, להריץ אותו על תשתית פרטית ולצמצם את כמות המידע שצריך לשלוח לשירותים חיצוניים. במקרים המתאימים, השילוב הזה יכול להיות מעניין הרבה יותר מאשר להפעיל את כל המערכת באמצעות מודל אחד. והחלק הנחמד הוא שהמודלים כבר זמינים להורדה. החברה פרסמה את המשקולות שלהם ומציעה תמיכה בכלים מוכרים כמו Ollama, llama.cpp, LM Studio, MLX, Unsloth ו־vLLM. בנוסף, שותפות כמו NVIDIA, AMD, Qualcomm, Intel ו־Arm מעורבות באקוסיסטם של ההשקה, כך שהמטרה היא לאפשר הפעלה על מגוון רחב של סוגי חומרה. אז נחזור לשאלה שהתחלנו איתה. האם כל סוכן AI שאנחנו מפעילים באמת צריך מודל ענק שרץ בענן? אני חושב שהתשובה היא לא, אבל זה גם לא אומר שמחר בבוקר כולנו נזרוק את המנויים שלנו ונעבור למודלים מקומיים. מה שכן, ככל שיותר אנשים ועסקים יתחילו להפעיל סוכנים, השאלות על עלויות, מהירות, פרטיות ושליטה במידע יהפכו לחשובות הרבה יותר. בסופו של דבר, אולי השאלה הנכונה היא בכלל לא … Read in full →

כולם אוהבים סוכנים ודיברנו על זה כמה הודעות למעלה, אבל כרגע, הבון טון הם סוכנים שעוזרים לכם לנהל את החיים ואת העסק וכשאנשים שהם טכנופובים משתמשים בהם בסביבה שלי אני יודע שזה מתחיל לתפוס. אז... בתזכורת שהמלך הבלתי מעורער של הסוכנים כרגע, הוא instinct. אני עובד איתו המון. נכון, אין לי מושג איזה מודל זה, אבל מלבדוק אתרים של קניות כדי לוודא אם משהו נכנס למלאי יצירת pdfים עם הסברים מפורטים למשפחה, יצירת סרטונים, תפעול הדואל שלי, תזכורות, ניהול לידים, עבודה על google ads או meta ads, בניית אתרים, ניהול שרתים ועוד וכל זה בחינם לגמרי? אחלה מוצר. יש כמובן צורך לזכור, שהמוצר תמיד יכול להפסיק להיות חינם אבל כמות הדברים שהוא עושה היא באמת מרשימה. אם נתקעתם בלי הזמנה, תשלחו לי הודעה ונשמח לחבר אתכם. מספר 2 הוא דווקא muse , יושב אצלכם בוואטסאפ או באפליקציה במחשב, או בדפדפן ועושה אחלה עבודה החסרון היחידי שלו, הonbording קצת קשוח, כי כרגע, כדי להרשם צריך גם לחבר vpn , גם להכניס מייל שלא קשור לפייסבוק שלכם, וגם לאמת עם כרטיס אשראי (דולר אחד שחוזר) אבל לגמרי שווה, ומכסות שבועיות נדיבות שהופכות אותו כרגע לחינם מזכיר שהוראות מדויקות לאיך עושים מיוז בישראל אפשר למצוא בוואטסאפ פה https://whatsapp.com/channel/0029VbCHVCg35fLtV95tJD2W/605 או בטלגרם פה https://t.me/nvison/1224 לבחירתכם, ואם אתם רוצים תוספת של 1 ביליון טוקנים למכסות שלכם תכניסו בקוד את 4MC60H מספר 3, dot, שמתאפשר רק כאשר אתם מגיעים למנוי של 100 דולר לchatgpt. מכל הסוכנים הוא הכי חזק, כי הוא עובד על astra מודל הדגל של openai. הוא עובד בתוך codex אז יש לו כמה יתרונות : הוא יכול להפעיל את המחשב האישי שלכם!!!! (רק שאז הוא מפעיל את codex מה שמוריד לכם מהמכסה) אבל זה מעולה למקרה ששכחתם משהו על המחשב ותסכימו שהוא יציץ שם, הוא יכול להפעיל (כמו כולם) מחשב משלו, אבל הפעם אתם יכולים לראות את המחשב שלו (באינסטינקט וmuse לא מצאתי דרך לראות את המחשב שלהם) הוא לא עובד בוואטסאפ, אבל לפני כמה ימים הוסיפו לו אפשרות לעבוד עם rcs, או במילים אחרות בהודעות טקסט או אפליקציות שמבוססות על sms החסרון הגדול, שלעומת אינטינקט החינמי, ומיוז שהוא כמעט חינמי, אתם צריכים לשלם פה 100 דולר לחודש אבל אם גם ככה כיוונתם למנוי כזה, זה אחלה בונוס. מספר 4,… Read in full →