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

۱۴ صفحه در مرز عمومی فعلی

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

تولید تصویر

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 Referenceمقایسه تصمیم‌یاروزن‌باز

مقایسه local، API و self-host

مهم‌ترین سؤال عملی بسیاری از تیم‌ها همین است: local run کنم، API بگیرم یا self-host شوم؟ این صفحه به‌جای پاسخ شعاری، trade-off تصمیم را شفاف می‌کند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های product، infra و enterprise که باید تصمیم deployment بگیرند و نمی‌خواهند تحت‌تأثیر hype یک مسیر اشتباه انتخاب کنند.

مسیر شروع

decision framework

پوشش صفحه

۴ کامل / ۱ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • API

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: هیچ مسیر «همیشه درست» وجود ندارد؛ تصمیم باید بر اساس latency target، داده، team maturity و economics workload گرفته شود.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای استقراراختصاصی

راهنمای deployment برای محصول و سازمان

deployment حرفه‌ای با «انتخاب مدل» تمام نمی‌شود. این guide از phaseهای rollout تا security، observability، guardrails و maintenance trade-off را برای محصول و سازمان جمع می‌کند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارworkflow عامل‌محور

کجا به کار می‌آید؟

tech leadها، infra leadها و product ownerهایی که باید یک AI feature را به‌شکل production-grade وارد سیستم واقعی کنند.

مسیر شروع

production operations

پوشش صفحه

۵ کامل / ۴ خلاصه

راه‌اندازی

API • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: بیشتر شکست‌های production نه از خود مدل، بلکه از فقدان rollout phase، logging، fallback و ownership عملیاتی می‌آید.

ورود به راهنما
Hugging Faceاکوسیستم / ابزارمتن‌باز

اکوسیستم Hugging Face

Hugging Face یک ابزار واحد نیست؛ لایه‌ای است که model discovery، artifact management، dataset handling، docs و deployment path بسیاری از تیم‌های open-weight را به هم وصل می‌کند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل‌ها را مقایسه، weightها را مدیریت، dataset و adapter را منتشر و از یک ecosystem منسجم برای open model workflow استفاده کنند.

مسیر شروع

ecosystem backbone

پوشش صفحه

۹ کامل / ۰ خلاصه

راه‌اندازی

API • محیط محلی

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: داشتن model card روی Hugging Face به معنی production-ready بودن مدل یا روشن‌بودن license آن نیست؛ governance و review هنوز بر عهده شماست.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceراهنمای یکپارچه‌سازیاختصاصی

راهنمای API-first برای مدل‌های proprietary

اگر نمی‌خواهید وارد serving شوید و زمان رسیدن به MVP برایتان حیاتی است، مسیر API-first هنوز سریع‌ترین راه حرفه‌ای است؛ به‌شرط اینکه cost، lock-in و governance را از ابتدا مهندسی کنید.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

محصولات agentic، document AI، multimodal appها و تیم‌هایی که زیرساخت inference را نمی‌خواهند خودشان نگه دارند.

مسیر شروع

API-managed path

پوشش صفحه

۵ کامل / ۴ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Linux • macOS

نکته‌ی مهم: ساده‌بودن integration اولیه باعث می‌شود بسیاری از تیم‌ها logging، budget، fallback و data boundary را دیرتر از حد لازم طراحی کنند.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceاکوسیستم / ابزارمتن‌باز

مرور اکوسیستم fine-tuning

همه مسائل با fine-tuning حل نمی‌شود. این صفحه کمک می‌کند بفهمید چه زمانی tuning واقعاً ارزش دارد، چه زمانی retrieval یا prompt بهتر است و کدام ecosystem برای LoRA یا full training مناسب‌تر است.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارکدنویسی

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که بعد از رسیدن به baseline خوب، به adaptation جدی فکر می‌کنند و نمی‌خواهند زودتر از موعد وارد training pipeline پرهزینه شوند.

مسیر شروع

adaptation decision guide

پوشش صفحه

۱۰ کامل / ۰ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: بزرگ‌ترین اشتباه، رفتن سراغ tuning قبل از داشتن eval set، failure taxonomy و baseline درست است.

ورود به راهنما
Hugging Faceاکوسیستم / ابزارمتن‌باز

Diffusers stack

Diffusers بهترین انتخاب برای تیم‌هایی است که می‌خواهند image/video generation را با pipelineهای سفارشی، LoRA، control و experimentation مهندسی کنند.

تولید تصویرویدئوتولید تصویرتولید ویدئو

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های تولید تصویر، پژوهش، pipelineهای visual generation، custom workflows و integration با adapterها و controlهای متنوع.

مسیر شروع

custom generation stack

پوشش صفحه

۹ کامل / ۰ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Linux

نکته‌ی مهم: اگر فقط یک API آماده برای image generation می‌خواهید، Diffusers برای شروع بیش از حد فنی است و runtime یا provider آماده می‌تواند مناسب‌تر باشد.

ورود به راهنما
Midjourneyخانواده مدلاختصاصی

Midjourney

Midjourney بیشتر برای تیم‌هایی مهم است که خروجی تصویری premium و workflow خلاقه سریع می‌خواهند، نه الزاماً یک API production-first یا graph کاملاً قابل‌کنترل.

تولید تصویرتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

creative exploration، concept art، storyboard سریع و تیم‌هایی که asset تصویری را با review انسانی جلو می‌برند.

مسیر شروع

managed creative workflow

پوشش صفحه

۵ کامل / ۴ خلاصه

راه‌اندازی

ابر مدیریت‌شده

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: برای product integration عمیق، automation سنگین یا pipeline سخت‌گیر enterprise باید محدودیت API، governance و reproducibility را از ابتدا بپذیرید.

ورود به صفحه مرجع
Hooshgate Referenceمقایسه تصمیم‌یاراختصاصی

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.

ویدئوچندوجهیتولید ویدئوتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که می‌خواهند ویدئو را به شکل کنترل‌شده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.

مسیر شروع

managed-first, open-weight experimental

پوشش صفحه

۴ کامل / ۱ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: اگر دنبال inference ارزان، self-host ساده یا تولید انبوه بدون review حقوقی و انسانی هستید، ویدئو معمولاً انتخاب اول خوبی نیست.

ورود به راهنما
Ideogramخانواده مدلاختصاصی

Ideogram

Ideogram برای تیم‌هایی مهم است که API text-to-image با کیفیت خوب، style presets و توانایی بهتر در text rendering می‌خواهند.

تولید تصویرتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

marketing visuals، image generation محصولی، character consistency و تیم‌هایی که می‌خواهند سریع‌تر از open stack وارد تولید تصویر شوند.

مسیر شروع

API-first

پوشش صفحه

۵ کامل / ۵ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Serverless • Cloud managed

نکته‌ی مهم: برای خروجی‌های برندمحور یا حقوقی حساس، review انسانی و policy مالکیت/استفاده را از ابتدا مشخص کنید.

ورود به صفحه مرجع
Hugging Faceراهنمای استقراراختصاصی

Inference Endpoints در Hugging Face

Hugging Face Inference Endpoints برای تیم‌هایی مهم است که می‌خواهند مدل‌های Hub را با burden کمتر وارد production کنند، اما هنوز انتخاب engine، model و cost را با دقت نگه دارند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارجست‌وجوی معنایی

کجا به کار می‌آید؟

deployment managed برای مدل‌های Hub، endpoint اختصاصی برای text یا embedding و تیم‌هایی که زمان setup infra داخلی ندارند.

مسیر شروع

managed production path

پوشش صفحه

۵ کامل / ۴ خلاصه

راه‌اندازی

ابر مدیریت‌شده

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: managed بودن به‌معنای حذف تصمیم‌های سخت نیست؛ هنوز باید engine، model، autoscaling، cost و observability را آگاهانه انتخاب کنید.

ورود به راهنما
Googleاکوسیستم / ابزاراختصاصی

اکوسیستم Vertex AI Model Garden

Vertex AI Model Garden برای تیم‌هایی مهم است که در Google Cloud هستند و می‌خواهند هم مدل‌های گوگل و هم بعضی model familyهای third-party را از یک cloud plane ببینند.

متن و چتچندوجهیچت و دستیارRAG و دانش سازمانی

کجا به کار می‌آید؟

Google Cloud-native teams، managed AI platform، teamهای data/ML که already روی Vertex و GCP workflow دارند.

مسیر شروع

managed cloud platform

پوشش صفحه

۹ کامل / ۰ خلاصه

راه‌اندازی

API • ابر مدیریت‌شده

محیط

Cloud managed

نکته‌ی مهم: Model Garden هم یک platform layer است؛ باید کیفیت هر family را جدا benchmark و governance آن را جدا طراحی کنید.

ورود به راهنما
Hooshgate Referenceمقایسه تصمیم‌یاراختصاصی

مقايسه خانواده هاي توليد تصوير

براي تصوير، سؤال واقعي اين نيست که «بهترين مدل» چيست؛ سؤال اين است که آيا شما exploratory creativity، typography و brand asset، API-first generation يا self-host diffusion control مي خواهيد.

تولید تصویرتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

تيم هاي طراحي، مارکتينگ، creative tooling و product teamهايي که بايد بين Midjourney، Ideogram، Stable Diffusion و stackهاي مشابه بر اساس workflow واقعي انتخاب کنند.

مسیر شروع

creative workflow selection

پوشش صفحه

۴ کامل / ۱ خلاصه

راه‌اندازی

API • محیط محلی

محیط

وابسته به stack انتخابی

نکته‌ی مهم: خروجي تصوير به prompt، review loop و tooling اطراف هم وابسته است؛ اين صفحه shortcut براي حذف design review يا human selection نيست.

ورود به راهنما
Stability AI ecosystemخانواده مدلمتن‌باز

Stable Diffusion

Stable Diffusion هنوز هم reference مهمی برای self-host، LoRA، style adaptation و freedom در generation تصویری است.

تولید تصویرتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند image generation را خودشان host و tune کنند یا pipeline خلاقه داخلی بسازند.

مسیر شروع

self-host قوی

پوشش صفحه

۵ کامل / ۵ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Linux • Windows

نکته‌ی مهم: آزادی بالا با burden بالای safety، storage و ops همراه است.

ورود به صفحه مرجع
NVIDIAخانواده مدلوزن‌باز

Sana

Sana برای تیم‌هایی مهم است که text-to-image باز با کیفیت بالا و مسیر self-host می‌خواهند و در stack تصویری باز فعال‌اند.

تولید تصویرتولید تصویر

کجا به کار می‌آید؟

text-to-image، experimentation تصویری، تولید محتوای خلاق و تیم‌هایی که diffusion باز را در کنار Stable Diffusion و FLUX می‌سنجند.

مسیر شروع

local / self-host

پوشش صفحه

۵ کامل / ۵ خلاصه

راه‌اندازی

محیط محلی • استقرار روی زیرساخت خودتان

محیط

Linux

نکته‌ی مهم: کیفیت نهایی text-to-image به prompt system، post-processing و سبک use-case وابسته است؛ فقط نام مدل را نبینید.

ورود به صفحه مرجع