# Aleph Alpha از بده‌بستان‌های طراحی مدل Kolibri می‌گوید

> این مطلب توضیح می‌دهد تعداد پارامترها، FLOPs و اندازه حافظه نهان چه اثری بر هزینه آموزش و سرعت اجرا در مدل‌های دارای وزن‌باز Kolibri دارند.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/fa/aleph-alpha-explains-trade-offs-in-kolibri-model-design

Aleph Alpha در 10 ژوئیه 2026 مطلبی مفصل منتشر کرد که نشان می‌دهد معماری مدل‌های زبانی Kolibri چگونه بر هزینه آموزش و هزینه استقرار آن‌ها اثر می‌گذارد. در این مطلب، فرمول‌های محاسبه پارامترهای کل و فعال، FLOPs به‌ازای هر توکن و اندازه KV-cache برای ذخیره بافت توضیح داده شده‌اند. یک ابزار تعاملی هم به کاربران امکان می‌دهد تنظیمات را تغییر دهند و Kolibri Origin، Kolibri و دیگر مدل‌های دارای وزن‌باز را با هم مقایسه کنند.

## حقایق

- مطلب در 07/10/2026 (2026-10-07) منتشر شد.
- مدل Kolibri در مجموع 78.1 B پارامتر دارد و با پنجره بافت 16 K، برای هر توکن 3.5 B FLOPs فعال دارد.

## چرا مهم است

توسعه‌دهندگان می‌توانند با این ابزار میان اندازه مدل و سرعت آن تعادل برقرار کنند و پیکربندی متناسب با بودجه سخت‌افزاری خود را انتخاب کنند.

## منابع و ارجاع‌ها

1. [Designing Kolibri: Architecture Trade-Offs from First Principles](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/designing-kolibri-architecture-trade-offs-from-first-principles/) – Aleph Alpha
2. [Specialized LLMs punch above their weight](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/specialized-llms-punch-above-their-weight/) – Aleph Alpha

آخرین به‌روزرسانی: 2026-10-08