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

۱۰ صفحه در مرز عمومی فعلی

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

راهنمای نصب

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.

Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

راهنمای شروع local روی ویندوز، مک و لینوکس

اگر نمی‌دانید برای local AI از کجا شروع کنید، این صفحه مسیر ساده‌تر را برای Windows، macOS و Linux روشن می‌کند و می‌گوید چه زمانی سراغ Ollama، LM Studio یا llama.cpp بروید.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌ها و افرادی که می‌خواهند با حداقل friction اولین local run را انجام دهند و فرق بین desktop evaluation و local API را بفهمند.

مسیر شروع

desktop و workstation

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی

محیط

Windows • macOS

نکته‌ی مهم: local run همیشه بهترین انتخاب نیست؛ اگر هدف شما محصول چندکاربره یا SLAدار است، باید بعد از pilot تصمیم serving را دوباره بگیرید.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

راهنمای GGUF و بسته‌بندی local

GGUF برای local AI فقط یک فرمت فایل نیست؛ تصمیمی است درباره portability، quantization و trade-off کیفیت در برابر resource. این صفحه می‌گوید چه زمانی GGUF منطقی است و چه زمانی نه.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

local deployment، edge، laptop inference و تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را با footprint کوچک‌تر اجرا و جابه‌جا کنند.

مسیر شروع

portable local packaging

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • لبه / روی دستگاه

محیط

Edge / Device

نکته‌ی مهم: هر GGUF خوب نیست و هر quantization به‌صرفه هم لزوماً برای task شما مناسب نیست؛ باید quality را روی use-case واقعی بسنجید.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

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.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

Apple Silicon workstationها، تيم هاي developer يا knowledge worker که مي خواهند local pilot، coding workflow يا RAG سبک را بدون رفتن فوري به سرور Linux شروع کنند.

مسیر شروع

Apple Silicon local-first

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

macOS

نکته‌ی مهم: macOS نقطه شروع خوبي براي evaluation و workflow شخصي است، اما shared serving يا rollout چندکاربره را نبايد با production-ready بودن يکي گرفت؛ مخصوصا روي Intel Mac.

ورود به راهنما
Anthropicراهنمای نصباختصاصی

Claude Code

Claude Code در hub به‌عنوان setup-guide آمده چون ارزش اصلی آن برای تیم‌ها در نصب، permission model، repo boundary و روش استفاده درست از terminal agent است.

متن و چتکدنویسیworkflow عامل‌محور

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را از داخل ترمینال و روی repo واقعی تجربه کنند، با امکان چندفایلی و workflow مهندسی نزدیک به کار روزمره.

مسیر شروع

local CLI + remote model

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • API

محیط

وابسته به stack انتخابی

نکته‌ی مهم: اگر permission boundary، review discipline و task scoping شل باشد، terminal agent خیلی سریع از ابزار مفید به ریسک عملیاتی تبدیل می‌شود.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصباختصاصی

راه اندازي API-first براي مدل هاي تجاري

اين راهنما براي تيمي است که مي خواهد مدل تجاري را به شکل API-first وارد محصول يا backend کند، بدون اين که ساده بودن SDK او را از schema، cost guardrail، fallback و ownership عملي غافل کند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارworkflow عامل‌محور

کجا به کار می‌آید؟

MVP سريع، backendهاي product-first، appهاي agentic يا document-heavy و تيم هايي که مي خواهند قبل از self-host سراغ value عملي بروند.

مسیر شروع

delivery سريع با governance لازم

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Serverless • Cloud managed

نکته‌ی مهم: API-first burden serving را کم مي کند، اما cost، vendor dependency، retention policy و failure handling را از بين نمي برد.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

راهنمای self-host روی لینوکس

این guide برای تیمی است که واقعاً می‌خواهد روی Linux self-host کند: انتخاب بین vLLM، TGI، GGUF، container و incident path.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

stack self-host، private infra، rollout مدل‌های باز و تیم‌هایی که production serving را روی Linux جلو می‌برند.

مسیر شروع

Linux production-minded

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Linux • Container / Docker

نکته‌ی مهم: self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.

ورود به راهنما
Aider-AIراهنمای نصبمتن‌باز

Aider

Aider در hub به‌عنوان setup-guide آمده چون برای بسیاری از تیم‌ها یک entry practical و کم‌تشریفات به pair programming در ترمینال است؛ مخصوصاً وقتی می‌خواهند بین providerهای مختلف جابه‌جا شوند.

متن و چتکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

pair programming در ترمینال، patch-oriented coding، repoهای gitمحور و تیم‌هایی که open-source CLI با provider flexibility می‌خواهند.

مسیر شروع

local CLI با multi-provider path

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • API

محیط

وابسته به stack انتخابی

نکته‌ی مهم: بدون policy برای commit/review و بدون انتخاب درست مدل، Aider هم می‌تواند سریعاً به ابزار noisy تبدیل شود.

ورود به راهنما
Continueراهنمای نصبمتن‌باز

Continue.dev

Continue.dev برای تیم‌هایی مهم است که می‌خواهند coding assistant را در IDE و agent workflow خودشان با مدل‌های محلی یا remote ترکیب کنند و ownership بیشتری روی config و MCP داشته باشند.

متن و چتکدنویسیworkflow عامل‌محور

کجا به کار می‌آید؟

IDE-centric teams، local/offline coding flows، model switching و setupهایی که باید با MCP و configهای reusable کار کنند.

مسیر شروع

IDE + local/remote model mix

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • API

محیط

وابسته به stack انتخابی

نکته‌ی مهم: Continue فقط با نصب افزونه ارزش عملی نمی‌سازد؛ باید مدل، rule، tool و workflow repo را واقعاً تنظیم و محدود کنید.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

راهنمای Open WebUI + Ollama

این setup guide دقیقاً برای تیمی است که می‌خواهد سریع‌ترین مسیر usable برای local یا internal chat stack را با Ollama و Open WebUI ببندد.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارRAG و دانش سازمانی

کجا به کار می‌آید؟

pilot داخلی، chat portal تیمی، RAG سبک و تیم‌هایی که می‌خواهند بدون serving سنگین سریع به surface usable برسند.

مسیر شروع

local or single-node stack

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

macOS • Linux

نکته‌ی مهم: اگر concurrency بالا، audit سخت یا enterprise governance می‌خواهید، این stack را solution نهایی فرض نکنید.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای نصبمتن‌باز

مدل‌های local روی ویندوز

این setup guide دقیقاً برای کاربر ویندوز است: از local LLM روی لپ‌تاپ یا ورک‌استیشن شروع کنید، بدون اینکه pretend کنیم همه setupها یکسان هستند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

developer workstation ویندوز، pilot محلی، تست code assistant و تیم‌هایی که local AI را روی Windows/WSL می‌خواهند.

مسیر شروع

Windows / WSL local-first

پوشش صفحه

۵ کامل / ۲ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی

محیط

Windows

نکته‌ی مهم: Windows setup با Linux production یکی نیست؛ local success را با production parity اشتباه نگیرید.

ورود به راهنما