Moonshot AI Unity, Unreal va Blenderda agentlar bilan oʻyin yaratish uchun K3.1 yechimini taqdim etdi

ByteDance tomonidan yaratilgan sunʼiy intellekt agenti ilovasi Doubao Work 29-oktabr kuni biznes mijozlar uchun uchinchi tomon modellariga kirishni taqdim etib, funksionallikni kengaytirishini eʼlon qildi. Integratsiyalashgan modellarining birinchi guruhiga Moonshot AI ning Kimi K3.1 Pro, Zhipu ning GLM-5.3 va DeepSeek-V4.1-Flash kiradi. Ushbu modellar endi ByteDance ning oʻz modellarining yonida ilova roʻyxatida koʻrsatiladi.

Bu yangilanish jamoalar va korxona tarif rejalariga tegishli va avtomatik ravishda faollashtiriladi. Kompaniyalar har bir model ishlab chiquvchidan alohida huquq sotib olish yoki alohida ariza berishga majbur emas. Resurs sarfi tashkilotning allaqachon Doubao Work da mavjud boʻlgan AI kreditlaridan yechiladi.

Modellarga kirishni boshqarish

Administratorlar qaysi foydalanuvchilar qaysi modeldan foydalanishi mumkinligini nazorat qilish imkoniyatiga ega boʻladi. Ular bu kirishni alohida aʼzolarga, departamentlarga, guruhlarga yoki butun kompaniyaga berishi mumkin. Bundan tashqari, administratorlar bitta provayderning barcha modellarini bir vaqtda yoqishi yoki bitta aniq modeldan foydalanishni sozlashlari mumkin.

Bu qadam Doubao Work ning pozitsiyasini oʻzgartiradi. Avval ilova asosan ByteDance ning Doubao modellarini fayllar, brauzerlar va ish stoli ilovalari bilan ishlashga qodir agent ichida namoyish qilish uchun xizmat qilardi. Korxonalarga vazifalarni raqobatchi xitoy modellariga yoʻnaltirish imkonini berish orqali asosiy mahsulot uning ostidagi model emas, balki agentning oʻzi boʻlib qoladi. Bu shuningdek, jamoalarga vazifa turiga qarab model tanlash imkonini beradi, masalan, muhandislik ishlari uchun kodlashga yoʻnaltirilgan modeldan va uzun hujjatlar bilan ishlash uchun boshqa modeldan foydalanish mumkin.

Bu harakat xitoy kompyuter agentlari mahsulotlari orasidagi kengroq tendensiyaga mos keladi. Ushbu hafta Xiaomi oʻz MiMo Desktopiga DeepSeek, GLM, Kimi va Qwen modellarini qoʻshdi, shuningdek, bir qator boshqa agent vositalari ham shunga oʻxshash qadamlar qoʻydi. Korporativ darajadagi xaridorlar uchun bitta hisob va bir nechta model ishlab chiquvchilari uchun birlashtirilgan ruxsatlar tizimi xarid jarayonini sezilarli darajada soddalashtiradi, chunki avval bu turli ishlab chiqaruvchilarning yechimlarini solishtirish talab qilinardi.

Doubao Work doimiy ravishda oʻz funksiyalar toʻplamini boyitib boradi. Soʻnggi haftalarda kompyuterning yozilgan harakatlarini qayta ishlatiladigan koʻnikmalar shaklida saqlash, chat tarixi, koʻnikmalar va xotirani boshqa AI vositalaridan bitta bosqichda import qilish, shuningdek, cheksiz ijodiy maydon qoʻshildi. Ilova Macʼda parallel agentlar va grafik interfeysni mahalliy boshqarishni ham qoʻllab-quvvatlaydi.

ByteDance yana qanday uchinchi tomon modellarining kelishini aniqlamadi, hozirgi tarkibni platformaga qoʻshilgan modellar birinchi guruhidir deb taʼriflab berdi.

Hoorakhsh Studios studiyasida Ashkan Raggozar nazorat qilayotgan va yaratayotgan «Shahname» animatsion serialining ishlab chiqarilishi boshlandi. Serialni yaratishda 2D animatsiya va sunʼiy intellekt usullaridan foydalaniladi.

Toʻliq metrajli «Oxirgi fiksiya» animatsion filmi va «Shahname» syujetlariga asoslangan yetti grafik roman nashr etilgandan soʻng, Ashkan Raggozar yana Ferdowsi epikasi bilan qayta murojaat qildi, deb xabar berdi ILNA agentligi.

Serial Ferdowsi «Shahname»dagi barcha hikoyalarni boshidan oxirigacha moslashtirish rejalashtirilgan va uning chiqishi hamda tarqatilishi taxminan oʻn yil davomida bir vaqtda amalga oshiriladi.

«Shahname» animatsion seriali fors va ingliz tillarida ishlab chiqariladi, bu xalqaro streaming platformalarining qiziqishlarini hisobga oladi. Har bir mavsum 8–12 epizoddan iborat boʻladi va bir epizodning davomiyligi 15–20 daqiqa deb baholanmoqda.

«Birinchi qirol» nomli birinchi mavsum Kiyumar hukmronligini tasvirlaydi, bu Evestda ham, «Shahname»da ham tilga olingan Oʻzbekiston mifologik tarixining afsonaviy figurasidir. «Shahname» Hoorakhsh Studio studiyasining birinchi yirik mustaqil animatsion serialidir. Studiyaning portfoliosi ikkita toʻliq metrajli animatsion film, 11 dan ortiq qisqa animatsiyalar, 10 dan ortiq musiqa kliplari, 11 ta grafik roman nashri va beshta video oʻyin ishlab chiqishni oʻz ichiga oladi.

«Shahname» (Qirollarning kitobi) — bu fors shoiri Ferdowsi tomonidan taxminan milodiy 977 va 1010 yillari oʻrtasida yozilgan keng qamrovli epik sheʼriy asardir. Bu Katta Iron davlatining milliy epikasi hisoblanadi. Taxminan 50 000 distih (ikkita qator)dan iborat boʻlgan «Shahname» dunyodagi eng uzun epik asarlar roʻyxatiga kiradi va bitta muallif tomonidan yaratilgan eng uzun epikdir. U asosan Ironning mifologik, ammo qisman tarixiy oʻtmishini, dunyoning yaratilishidan tortib yeddinchi asrda musulmon bosqinigacha tasvirlaydi.

Bu milliy epik Iron, Afgʻoniston, Oʻzbekiston, Tojikiston shuningdek, Armaniya, Dagʻistan, Gruziya, Turkiya, Turkmaniston va Oʻzbekiston kabi fors madaniyati taʼsiridagi mintaqalarda nishonlanadi. Ferdowsi «Shahname»ni toʻliq yakunlash uchun 33 yil sarflagan. Ushbu asar fors madaniyati va tili uchun katta ahamiyatga ega boʻlib, adabiy durdona va Iron etn-milliy madaniy oʻziga xosligini belgilovchi ish sifatida qaraladi. Ferdowsi (940–1025) fors adabiyotining eng taʼsirchan shaxslaridan biri va adabiyot tarixi katta buyuk shaxslaridan biri sifatida eʼzozlanadi.

Infinigence AI kompaniyasi Three-Body Universe bilan hamkorlikda Lyu Tsixinning «Uch tanalar» franşizasi ishlab chiquvchisi tomonidan Pekinda 2026-yil 25-oktabrda oʻtkazilgan «Uch tanalar kuni» tadbirida personaj agentini taqdim etdi. Ushbu agentning xitoycha nomi kitoblardagi Sofon konsepsiyasiga mos keladi va u kitoblardagi mini-koinot administratori rolini bajaradi.

Taqdimot Infinigence bosh ijrochi Xia Lixue va Three-Body Universe bosh ijrochi Zhao Jilong tomonidan QbitAI va Zhidx xabarlari boʻyicha oʻtkazildi. QbitAI maqolasi shuni koʻrsatadiki, maʼlumotlar oʻzi Infinigence tomonidan taqdim etilgan.

Qiziqarli jihati bunday agentni yaratish va uni boshqarish jarayonidir. U Infinigence ning AgentWorks platformasida ishlaydi. Asosiy material guruhlangan bilim bazalariga yuklanadi, ular avtomatik ravishda tahlil qilinadi, qismlarga ajratiladi (chunked) va embeddinglarga aylantiriladi. Personajning shaxsiyati bitta uzun koʻrsatma orqali emas, balki koʻp darajali tuzilgan soʻrovlar orqali belgilab beriladi.

Infini Memory deb nomlangan xotira moduli agentga sessiyalar orasidagi faktlarni saqlash imkonini beradi, bu esa ziddiyatli yoki parchalanib ketgan xotiralarning paydo boʻlishining oldini oladi. Javoblar bir nechta agentlar ishtirok etadigan sikldan oʻtadi: avvalo javob hosil qilinadi, keyin u baholanadi va faqat muvaffaqiyatsiz qismlar qayta ishlashdan oʻtadi. Shaxsiyatni yaratish va bilimlarni izlash vaqtni tejash uchun parallel ravishda amalga oshiriladi, va alohida sharhlovchi agent har bir javobni xarakterdan chetga chiqish va romanlar sozlamasiga mos kelmaslikka qarshi tekshiradi.

Sinov uchun Infinigence manba matn bilan natijalarni avtomatik solishtiruvchi, trassirovka asosidagi baholash tizimini yaratdi, shu bilan birga Three-Body Universe kontent jamoasi olingan maʼlumotlarni qoʻlda tekshiradi.

Infinigence infratuzilmasining xizmat koʻrsatishdagi yutuqlari

Xizmat koʻrsatish sohasida Infinigence infratuzilmasi muhim rol oʻynaydi. Odatda, katta modellar natijasi ikki bosqichga boʻlinadi: soʻrovni oʻqib turuvchi oldindan qayta ishlash (prefill) bosqichi va javobni shakllantiruvchi dekodlash (decode) bosqichi. Infinigence ning oʻziga xos heterogen klasteraro arxitekturasi, PDD deb nomlangan, bu ikki bosqichli zanjirni uch bosqichli dezagregatsiya qilingan tuzilishga ajratadi, bu esa alohida klasterlarga tarqatiladi va P-RLD-MD sifatida belgilanadi.

Agentlar trafiklari koʻpincha bir xil soʻrov prefikslarini qayta ishlatgani sababli, dekodlash tomoni RadixCache prefiks keshini qoʻllaydi. Bu umumiy kontekst, masalan, shaxsiyat, har bir murojaatda uzatilmayotganligi va qayta hisoblanmayotganligini taʼminlaydi. Kompaniya bu maʼlumotlar hajmi KV ni klasterlar orasida oʻn barobar kamaytiradi, bu oddiy Ethernetdan foydalanishga imkon beradi, birinchi tokengacha boʻlgan vaqtni 51,5% ga va token uchun narxni 37,5% ga kamaytiradi deb daʼvo qiladi.

Uzoq muddatli, doimiy shaxsiyatga ega va koʻp doimiy foydalanuvchilarga ega chat-personajlari uchun asosan umumiy prefikslardan tejash xarajatlarning asosiy qismini tashkil etadi.