HalaGPT Ps
📈 Telegram kanali HalaGPT Ps analitikasi
HalaGPT Ps (@fanuonai) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 11 166 obunachidan iborat bo'lib, Boshqa toifasida -o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 166 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -545 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.50% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“HelpDesk: support@halagpt.ps”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 29 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Boshqa toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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
