مدل Gemma 4 26B-A4B برای تسک‌های فارسی پتانسیل خیلی بالایی داره.
صرفاً «پشتیبانی از زبان‌های مختلف» دیگه برای محصول واقعی کافی نیست؛ ما مدلی می‌خوایم که کثیفیِ دیتای فارسی، نیم‌فاصله و تفاوت ظریف لحن رسمی و محاوره رو بفهمه.
معماری MoE این مدل (۲۶ میلیارد پارامتر کل در مقابل ۴ میلیارد فعال) همون نقطه تعادلیه که همیشه دنبالش بودیم: کیفیت مدل‌های بزرگ با latency و هزینه اینفرنس مدل‌های کوچک.

می‌شه با یه SFT درست و حسابی روی دیتای فارسی تمیز و رعایت ریزه‌کاری‌ها، یه سیستم RAG یا دستیار فارسی ساخت که واقعاً محیط بیزینس یا آکادمیک ما رو درک کنه.
فرصت اصلی اینجاست که به جای منتظر موندن برای مدل‌های جهانی، لایه فارسی رو خودمون روی این بیس‌های قوی و Open-weight بسازیم تا خروجی نهایی حس هوش مصنوعی مترجم رو به کاربر نده.

https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B

🛠 Join @LLMEngineers Community