GPT
הוספת כלי
M

Motif-3

קוד פתוח

Motif-Technologiesmit2026-08-07

  • transformers
  • safetensors
  • Motif
  • feature-extraction
  • motif

מודל ענק בארכיטקטורת מומחים שדורש חישוב של 13 מיליארד פרמטרים בלבד לטוקן. הוא מתאים למי שבונה סוכנים אוטומטיים לפקודות מערכת ורוצה דיוק גבוה בלי הזיות מיותרות.

  • 315Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 586 GBמשקל הקבצים
  • 5,927הורדות בחודש

מה זה

במקום להפעיל את כל 314 מיליארד הפרמטרים בכל מילה, הארכיטקטורה מנתבת כל טוקן לשמונה מתוך 384 מומחים ייעודיים. זה שומר על עלות חישוב נמוכה יחסית לגודל כזה, בזמן שההקשר העצום של 256 אלף טוקנים נשאר זמין לניתוח מסמכים שלמים וקוד מורכב.

במבחני הביצועים הוא בולט בעיקר במשימות מעשיות של סוכנים, עם ציון של 74.9 במבחן טרמינל לעומת מתחרים גדולים בהרבה כמו דגם 744 מיליארד של GLM שהגיע ל־61.8. במדד אומניסיינס הוא השיג 71.6 אחוז בדיוק נטול הזיות, מה שמראה על יכולת טובה לעצור ולהימנע מתשובה כשאין לו מידע מוצק במקום להמציא שטויות.

מתאים ל

  • אוטומציה בשרתי לינוקס

    תוצאה של 74.9 במבחן טרמינל מאפשרת לו לכתוב, לתקן ולהריץ סקריפטים מורכבים במערכות הפעלה.

  • סוכנים לשירות לקוחות בנקאי

    ציון 35.3 במבחן בנקאות עוקף את המתחרים ומאפשר ניהול תהליכי שירות מרובי שלבים ברגישות גבוהה.

  • ניתוח מסמכי ענק באנגלית

    חלון של 256 אלף טוקנים מאפשר להזין תיקי מסמכים מלאים בלי לאבד הקשר ובלי לגלוש להזיות.

איפה זה נופל

המודל חלש משמעותית במשימות של מדע וחישוב כבד. במבחן SciCode הוא הגיע ל־40.6 נקודות, הרחק מאחורי מודלים מתחרים שעוברים את ה־50, ובמבחן הפיזיקה CritPt קיבל ציון נמוך של 6.6. בנוסף, האימון התמקד באנגלית ובקוריאנית בלבד. אין שום תיעוד ליכולות שלו בעברית, כך שסביר להניח שהוא ידרוש בדיקה קפדנית אם אתם בונים ממשק בשפה המקומית.

שאלות
נפוצות

אפשר להריץ את המודל הזה על שרת מקומי רגיל עם כרטיס RTX בודד?

לא. המודל שוקל 586 גיגה בייט ומחייב שרת עם שמונה כרטיסי H200 או B200 בקוונטיזציה של FP8. קיימת גרסה מוקטנת של החברה בשם NVFP4, אך גם היא דורשת חומרה מקצועית ברמה גבוהה.

האם המודל תומך בעברית למערכות ייצור?

האימון הרשמי הוגדר מפורשות עבור אנגלית וקוריאנית, לצד קוד ומתמטיקה. אין עדות בכרטיס המודל לאימון ייעודי בעברית, ולכן לא מומלץ להסתמך עליו לפרויקט מקומי בלי לבצע בדיקות מקיפות תחילה.

איך מריצים

כדי להריץ אותו צריך חומרה ארגונית כבדה מאוד. המשקלים שוקלים 586 גיגה בייט, וההוראות הרשמיות דורשות שרת עם שמונה כרטיסי H200 או B200, תוך שימוש בקוונטיזציה של בלוק FP8 כדי להיכנס לזיכרון.

הריצה מתבצעת דרך פורק ייעודי של vLLM שכולל תמיכה במנגנון הפיענוח המובנה שלו. אם אין לכם גישה לחוות שרתים מקומית של חצי מיליון שקל ומעלה, עדיף בהחלט להתחבר אליו דרך שירות ענן או ממשק הרשת של החברה במקום לנסות להרים אותו על שרת בודד.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Motif-Technologies/Motif-3")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

169 קבצים במאגר, 586 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

המודל שוחרר תחת רישיון MIT מלא. מותר לעשות איתו הכל, כולל שילוב ישיר במוצרים מסחריים קנייניים, שינוי קוד והפצה מחדש בלי הגבלות על הכנסות. התנאי היחיד הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי, והיוצרים רק מבקשים קרדיט מנומס שאינו חובה משפטית.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗