هندسة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية في نُقطة
ما تحت السطح. هو ما يصنع الفرق.
وكلاء، ونماذج متعددة، وبنية استدلال نشغّلها بأنفسنا.
الذكاء الاصطناعي والوكلاء
- نماذج لغوية كبيرة
- Agentic AI
- أنظمة متعددة الوكلاء
- RAG
- سياق طويل
- موظفون أذكياء
- استدعاء الأدوات
- MCP
- وكلاء المتصفح
- وكلاء استخدام الكمبيوتر
- الذكاء الصوتي
- البحث الدلالي
معمارية متعددة النماذج
لا نرتبط بنموذج واحد. نختار النموذج المناسب لكل مهمة ولكل عميل.
- Mibyan 4.1
- OpenAI
- DeepSeek
- Qwen
- Kimi
- Gemma
- نماذج مفتوحة المصدر
بنية الذكاء الاصطناعي
- vLLM
- RunPod
- OpenRouter
- استدلال GPU
- H100
- L40S
- RTX PRO 6000
- FP8
- NVFP4
- تكميم النماذج
- تشغيل النماذج
- استدلال عالي التزامن
- APIs متوافقة مع OpenAI
~111–157توكن/ثانية
في تجارب داخلية على نماذج وإعدادات محددة. ليست قيمة عامة لكل النماذج.
خيارات التشغيل
- سحابة نُقطةذكاء اصطناعي مُدار بالكامل من نُقطة.
- سحابة خاصةداخل بيئة العميل السحابية.
- داخل المنشأةعلى البنية التحتية للعميل.
- واجهة برمجيةابنِ منتجاتك فوق مِبيان.
- نموذجك الخاصاختر المزوّد أو النموذج المناسب لك.
منصّة مِبيان
واجهة برمجية متوافقة مع OpenAI: غيّر عنوان الخادم، واحتفظ بكودك.
# OpenAI-compatible
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url=MIBYAN_BASE_URL, api_key=MIBYAN_API_KEY)
client.chat.completions.create(model="mibyan-4.1", messages=[...])