Hooshgate Models Center

مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

این بخش playground یا inference UI نیست. اینجا برای browse، مقایسه، انتخاب مسیر local/API/self-host و رسیدن به guideهای درست ساخته شده است. در بازسازی فعلی، فقط مرز curated و قابل‌اتکا روی surface عمومی مانده است.

مرجع و directoryopen-source / open-weightproprietary / API-firstsetup / integration / deployment

مرز عمومی فعلی

بازسازی با فهرست curated

در این فاز فقط صفحه‌هایی روی /fa/models دیده می‌شوند که برای reference، selection یا guide عملی ارزش روشن دارند.

کل صفحه‌های visible

۸۶

خانواده و مدل

۳۳

guide و tooling

۵۳

متن‌باز

۳۰

وزن‌باز

۲۳

صفحه‌های proprietary

۳۳

اگر دنبال عمق هستید، از guideها شروع کنید. family pageها بیشتر برای فهم fit، trade-off و shortlist هستند؛ setup و deployment عمیق معمولاً روی pageهای dedicated باز می‌شوند.

Browse سریع

۴ صفحه در مرز عمومی فعلی

مرکز مدل‌ها فعلاً فقط روی curated boundary اجرا می‌شود تا surface تمیز، قابل‌جست‌وجو و مرجع‌گونه بماند.

Mistral ecosystem

خانواده‌های پایه LLM

برای انتخاب بین GPT، Claude، Gemini، Llama، Qwen و Mistral از اینجا شروع کنید.

۱۴ صفحه

کدنویسی و workflow توسعه

مدل‌ها و guideهایی برای code assistant، repo workflow و انتخاب coding stack.

۴۱ صفحه

Embedding، RAG و reranking

برای retrieval stack، document AI و search quality مسیرهای مرتبط را اینجا ببینید.

۴۶ صفحه

تصویر، ویدئو و صوت

مدل‌های media و voice را کنار هم ببینید و بعد بین API و self-host تصمیم بگیرید.

۳۷ صفحه

اکوسیستم و serving

برای Ollama، vLLM، TGI، Hugging Face و runtimeهای محلی و production.

۱۸ صفحه

نصب، integration و deployment

اگر دنبال جواب اجرایی هستید، به‌جای family pages از guideها شروع کنید.

۳۱ صفحه

عمق M4B

عمق را از نوع guide وارد کنید

برای این فاز، landing نقش hub دارد نه card dump. از laneهای curated وارد setup، comparison، deployment، implementation، local/self-host و API-first شوید.

ورود از مسیر task

اگر use-case را می‌دانید، از task شروع کنید و بعد vendor یا runtime را باریک کنید.

ورود از مسیر ecosystem

اگر stack را می‌دانید، از Hugging Face، Ollama، vLLM یا runtimeهای محلی وارد شوید.

نقطه‌های شروع خوب

چند صفحه برای شروع سریع

اگر هنوز مطمئن نیستید از کجا شروع کنید، یکی از این صفحه‌های مرجع یا guide را باز کنید.

خانواده مدل

خانواده GPT

اگر تیم شما به مدل API-first با ابزار، structured outputs و اکوسیستم بالغ نیاز دارد، GPT معمولاً نقطه شروع استاندارد است.

راهنمای نصب

مدل هاي local روي macOS

اگر قرار است local AI را روي مک جدي و قابل تکرار جلو ببريد، اين صفحه تفاوت Ollama، MLX و LM Studio را از نگاه hardware fit، developer workflow و مسير migration روشن مي کند.

مقایسه تصمیم‌یار

مقايسه مدل هاي proprietary و open-weight

اين comparison براي تصميم ايدئولوژيک نوشته نشده است؛ براي وقتي است که بايد بين quality آماده، time-to-market و enterprise support از يک سو، و data control، local/self-host و flexibility از سوي ديگر انتخاب عملي کنيد.

مقایسه تصمیم‌یار

مقايسه stackهاي serving و inference

وقتي open model انتخاب شده، سؤال بعدي فقط «کجا deploy کنيم؟» نيست؛ سؤال اين است که vLLM، TGI، endpoint managed يا cloud serving براي latency، throughput، ownership و migration path شما کدام trade-off را مي سازند.

مقایسه تصمیم‌یار

مقایسه خانواده‌های هوش مصنوعی ویدئو

این راهنما برای انتخاب عملی بین text-to-video، image-to-video، video editing و video understanding است؛ با این نگاه که ویدئو هنوز گران، کند، policy-heavy و وابسته به workflow انسانی است.

راهنمای استقرار

راه اندازي self-host براي LLM در production

اين guide براي لحظه اي است که self-host از demo و benchmark عبور مي کند و بايد به سرويس پايدار، monitorable و rollbackable تبديل شود؛ با owner روشن براي GPU، gateway، observability و incident response.

راهنمای استقرار

استقرار realtime voice stack در production

این guide برای لحظه‌ای است که voice agent از demo عبور می‌کند و باید با latency بودجه‌بندی‌شده، barge-in، streaming، fallback، observability و policy ضبط صدا وارد production شود.

راهنمای پیاده‌سازی

GitHub Copilot Coding Agent

GitHub Copilot Coding Agent برای تیم‌هایی مهم است که می‌خواهند issue-to-PR automation را داخل همان workflow گیت‌هاب خودشان جلو ببرند، با review و policyهای سازمانی نزدیک به محل کار اصلی تیم.

راهنمای پیاده‌سازی

پیاده‌سازی voice stack و voice agent

voice product فقط STT یا TTS نیست. این guide نشان می‌دهد برای ساخت voice agent باید latency زنجیره‌ای، barge-in، fallback و انتخاب بین managed voice stack و local/self-host را چطور ببینید.

Mistral AIخانواده مدلوزن‌باز

Pixtral

Pixtral برای تیم‌هایی مناسب است که vision + text را با امکان self-host می‌خواهند و نمی‌خواهند برای OCR، سندخوانی و VLM صرفاً به APIهای بسته متکی بمانند.

چندوجهیچت و دستیارتحلیل سند

کجا به کار می‌آید؟

document AI، تحلیل تصویر و PDF، بازرسی کیفیت محتوای تصویری و workflowهای چندوجهی که باید روی زیرساخت خودتان هم قابل اجرا باشند.

مسیر شروع

API یا self-host

پوشش صفحه

۵ کامل / ۵ خلاصه

راه‌اندازی

API • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Linux • Container / Docker

نکته‌ی مهم: کیفیت Pixtral در ورودی‌های تصویری ساخت‌یافته خوب است، اما برای سناریوهای فوق‌حساس باید latency، VRAM و دقت extraction را با دیتای خودتان benchmark کنید.

ورود به صفحه مرجع
Mistral AIخانواده مدلاختصاصی

Mistral OCR

Mistral OCR برای تیم‌هایی مهم است که OCR و document extraction را به‌عنوان یک API production-ready می‌خواهند و نمی‌خواهند از صفر pipeline بینایی و parsing بسازند.

چندوجهیتحلیل سندچت و دستیار

کجا به کار می‌آید؟

استخراج متن و ساختار از PDF، workflowهای سندمحور، backofficeهای فرم‌محور و archiveهای سازمانی.

مسیر شروع

API-first document path

پوشش صفحه

۵ کامل / ۴ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: اگر residency داده، self-host یا pipeline کاملاً تحت‌کنترل لازم دارید، باید گزینه‌های باز و self-host را هم کنار این API benchmark کنید.

ورود به صفحه مرجع
Hooshgate Referenceمقایسه تصمیم‌یاروزن‌باز

مقايسه مدل هاي proprietary و open-weight

اين comparison براي تصميم ايدئولوژيک نوشته نشده است؛ براي وقتي است که بايد بين quality آماده، time-to-market و enterprise support از يک سو، و data control، local/self-host و flexibility از سوي ديگر انتخاب عملي کنيد.

متن و چتچندوجهیچت و دستیاراستدلال و تحلیل

کجا به کار می‌آید؟

CTO، tech lead و product/infra teamهايي که بايد baseline مدل را براي محصول، coding workflow يا assistant سازماني انتخاب کنند.

مسیر شروع

decision layer بين API و open infra

پوشش صفحه

۴ کامل / ۱ خلاصه

راه‌اندازی

API • محیط محلی

محیط

Linux • Cloud managed

نکته‌ی مهم: هيچ کدام ذاتا برنده مطلق نيستند؛ proprietary و open فقط وقتي معنا دارند که task، budget، data boundary و ops ownership را کنار هم ببينيد.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceمقایسه تصمیم‌یاروزن‌باز

مقایسه مدل‌های کدنویسی

این comparison guide برای تیم‌هایی است که بین GPT، Qwen Coder، DeepSeek Coder، Codestral و code modelهای مشابه گیر کرده‌اند و می‌خواهند trade-off عملی را ببینند.

متن و چتکدنویسیworkflow عامل‌محور

کجا به کار می‌آید؟

انتخاب coding assistant، تعیین build-vs-buy، و تصمیم بین API proprietary و self-host code modelها.

مسیر شروع

API یا self-host

پوشش صفحه

۴ کامل / ۱ خلاصه

راه‌اندازی

API • محیط محلی

محیط

macOS

نکته‌ی مهم: هیچ coding model بدون benchmark روی repo شما انتخاب نمی‌شود؛ leaderboard و demo کافی نیست.

ورود به راهنما