HalaGPT Ps
📈 Аналитический обзор Telegram-канала HalaGPT Ps
Канал HalaGPT Ps (@fanuonai) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 166 подписчиков, занимая место в категории Другое.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 166 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -545, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.50%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“HelpDesk: support@halagpt.ps”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Другое.
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
