HalaGPT Ps
📈 Analytical overview of Telegram channel HalaGPT Ps
Channel HalaGPT Ps (@fanuonai) is an active participant. Currently, the community unites 11 151 subscribers, ranking in the Other category.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 151 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -545 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.50%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“HelpDesk: support@halagpt.ps”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Other category.
يدعم التفكير العميق ولكنه لا يُفعّله إلا عند الحاجة، أي أنه يتخذ قراراته الخاصة.🌐 نقاط القوة الرئيسية: 🔴مبرمج قوي 🔴غير خاضع للرقابة ⚙️ ¦ الحد الأدنى من المتطلبات: 🔴 استنادًا إلى إصدار gguf
Q4_K_M: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 1–3 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 11–15 GB
Q5_K_M: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 2.5–6 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 16–18 GB
Q8_0: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 9–18 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 21–26 GB⚠️ ملاحظات:
• تفترض هذه الأرقام سياقًا عمليًا بدقة 4K وتكاليف تشغيل عادية.
• إذا قمت برفع مستوى السياق بشكل كبير، فأضف عدة جيجابايت أخرى لذاكرة التخزين المؤقت للمفتاح والقيمة.
• عمليات التشغيل التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية فقط ممكنة، ولكنها أبطأ من الاستدلال باستخدام وحدة معالجة الرسومات.- يعمل على: llama.cpp - يعمل على: ollama
البنية التحتية الأصلية: Qwen 4B- اختبار النموذج عبر: Google Colab 📂 ¦ الرابط: HuggingFace DarkiT ✅ ¦ لا تنسَ الإعجاب بالمستودع المالكين الرسميين: DarkAI الترخيص: apache-2.0
يدعم التفكير العميق ولكنه لا يُفعّله إلا عند الحاجة، أي أنه يتخذ قراراته الخاصة.🌐 نقاط القوة الرئيسية: 🔴مبرمج قوي 🔴غير خاضع للرقابة ⚙️ ¦ الحد الأدنى من المتطلبات: 🔴 استنادًا إلى إصدار gguf
Q4_K_M: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 1–3 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 11–15 GB
Q5_K_M: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 2.5–6 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 16–18 GB
Q8_0: • ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM): 9–18 GB • ذاكرة الوصول العشوائي (للمعالج فقط): 21–26 GB⚠️ ملاحظات:
• تفترض هذه الأرقام سياقًا عمليًا بدقة 4K وتكاليف تشغيل عادية.
• إذا قمت برفع مستوى السياق بشكل كبير، فأضف عدة جيجابايت أخرى لذاكرة التخزين المؤقت للمفتاح والقيمة.
• عمليات التشغيل التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية فقط ممكنة، ولكنها أبطأ من الاستدلال باستخدام وحدة معالجة الرسومات.- يعمل على: llama.cpp - يعمل على: ollama
البنية التحتية الأصلية: Qwen 4B- اختبار النموذج عبر: Google Colab 📂 ¦ الرابط: HuggingFace DarkiT ✅ ¦ لا تنسَ الإعجاب بالمستودع المالكين الرسميين: DarkAI
يطلب الملف، ثم يطلب النص، ثم يقوم بما طلبته حتى يتمكن من تعديل الملف بالكامل، حتى لو كان مشروعًا برمجيًا كبيرًا، على سبيل المثال، ملف بايثون أو جافا سكريبت بحجم 1 ميجابايت، أو أي شيء آخر.الحد الأقصى لحجم الملف: 2 ميجابايت
