GPT
הוספת כלי
X

XYZ-Aquila-pro

קוד פתוח

XYZAILabapache-2.02026-07-22

  • transformers
  • safetensors
  • qwen3_5_moe
  • image-text-to-text
  • agentic-search

מודל פתוח מסיבי שמיועד מראש לסוכני חיפוש מורכבים ברשת. הוא משלב תהליכי חשיבה והפעלת כלים כדי לתכנן חקירה עמוקה, לאסוף מידע מכמה מקורות ולהתאושש מתקלות גלישה בזמן אמת.

  • 397Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 739 GBמשקל הקבצים
  • 598הורדות בחודש

מה זה

מדובר בהרחבה ייעודית על בסיס Qwen3.5-397B-A17B שעברה אימון ממוקד למשימות חיפוש ממושכות. המודל פועל בארכיטקטורת תערובת מומחים ומחזיק חלון הקשר של 262,144 טוקנים, מה שמאפשר לו לנתח כמויות חומר עצומות במהלך סשן עבודה יחיד.

במקום להסתפק בהשלמת טקסט, הוא מאומץ לפורמט חשיבה ושימוש בכלים תואם Qwen. במבחנים שנמדדו מול מודלים מתחרים מתחת ל־400 מיליארד פרמטרים, הוא מוביל בכל המדדים שנבדקו, כולל דיוק של 84.8% ב־BrowseComp ו־53.7% ב־LiveBrowseComp. בבדיקות רבות הוא עוקף אפילו מערכות סגורות כמו GPT-5.5 או Claude Opus 4.7, בעיקר בסריקה רחבה ובשאלות חיפוש עמוקות בסינית ובאנגלית.

מתאים ל

  • סוכן מחקר וסריקת רשת

    איסוף עובדות ממספר רב של אתרים ואימות מקורות עצמאי בזכות מנגנוני התאוששות מתקלות.

  • ניתוח מסמכים רחבי היקף

    עיבוד של חומר גולמי עצום ברצף אחד הודות לחלון הקשר של 256 אלף טוקנים.

  • פתרון בעיות קוד בחיפוש

    הרצת סקריפטים של פייתון כחלק מתהליך הבירור בעזרת תמיכה מובנית בקריאות כלים.

איפה זה נופל

המודל לבדו לא מבצע את החיפוש. היכולות שלו תלויות לחלוטין במעטפת חיצונית כמו AxisAgentic, שמספקת את הכלים בפועל עבור חיפוש, גירוד דפים והרצת פייתון. אם תריצו אותו בלי סביבת סוכן מתאימה, תקבלו רק טקסט שמתכנן פעולות בלי שום יכולת לממש אותן. בנוסף, המבחנים והאימונים מתמקדים באנגלית ובסינית, כך שביצועי חיפוש והבנה בעברית לא נבדקו וצפויים להיות מוגבלים בהרבה.

שאלות
נפוצות

האם המודל גולש בעצמו באינטרנט?

לא. המשקלים מכילים רק את יכולת התכנון והבנת הפלטים. כדי לגלוש בפועל צריך לחבר אותו למעטפת כמו AxisAgentic שמספקת כלי חיפוש ופייתון.

האם הוא מתאים לשרת בודד עם כרטיס יחיד?

ממש לא. הקבצים שוקלים 739 גיגה־בייט ודורשים לפחות שמונה מאיצים מקצועיים. למחשב בודד מומלץ לבדוק את גרסת המיני.

איך מריצים

כדי להריץ אותו עצמאית נדרש מערך חומרה כבד מאוד. משקלי המודל לבדם תופסים 739 גיגה־בייט, כך שבפועל צריך שרת עם לפחות שמונה מאיצים גרפיים חזקים כדי להעלות אותו עם SGLang בחלוקת Tensor Parallel של שמונה. אם אין לכם חוות שרתים ייעודית, עדיף להשתמש בגרסת המיני הקטנה יותר או לפנות ל־API חיצוני.

היוצרים ממליצים להשתמש בספריית SGLang בגרסה 0.5.14 ומעלה, ולהגדיר מפענחי חשיבה וכלים של qwen3. בעת ההרצה כדאי לזכור ששמירה על כל ההקשר הפתוח במלואו דורשת הקצאת זיכרון סטטי גבוהה מאוד.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="XYZAILab/XYZ-Aquila-pro")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

170 קבצים במאגר, 739 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט שוחרר תחת רישיון Apache 2.0 מלא. הרישיון מתיר שימוש מסחרי, שינוי קוד והפצה חופשית, בתנאי ששומרים על הודעות זכויות היוצרים ומצרפים עותק של הרישיון המקורי. אפשר לשלב אותו במוצרים פנימיים או מסחריים בלי תמלוגים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗