Sora refugees, here's the migration map I wish I'd had: tools tested, cost-per-finished-shot math, what works for iteration.

zsky.ai/sora-refugee

ZSky's free tier is ad-supported, not credit-throttled — iterate as much as you need. Built by an award-winning photographer who got tired of the meter.

#AI #SoraRefugee #AIVideo #FreeAI

Free unlimited AI image + video generation, 1080p with synced audio.

The thing about credit-metered AI: it teaches you to ration creativity. Photographers shoot 200 frames. Designers mock 30 variants. Iteration is how creative work happens.

Built by an award-winning photographer who got tired of the meter.

🌐 zsky.ai
📦 github.com/zsky-ai
📝 zsky.ai/sora-refugee

#AI #GenerativeAI #SoraAlternative #FreeAI #AIvideo

Qwen 3.6 Plus just dropped and almost nobody is talking about how crazy this is.

It is free right now.

1M token context.

Strong reasoning.

Better coding.

Built for AI agents.

That means you can use it for things like:

Research agents

Content workflows

Front-end builds

Multi-step automations

The wild part is this is not some toy demo.

It is ...

https://x.com/JulianGoldieSEO/status/2039613810265251892

#qwen #longcontext #aiagents #openrouter #freeai

Julian Goldie SEO (@JulianGoldieSEO) on X

Qwen 3.6 Plus just dropped and almost nobody is talking about how crazy this is. It is free right now. 1M token context. Strong reasoning. Better coding. Built for AI agents. That means you can use it for things like: Research agents Content workflows Front-end builds

X (formerly Twitter)

إذا كنت تريد تشغيل Ollama + OpenClaw محليًا بلا حدود، فهناك بعض المتطلبات التقنية الأساسية لضمان أداء مقبول، خصوصًا لأن النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي تتطلب موارد كبيرة. إليك تفصيلها:

1️⃣ نظام التشغيل

  • Windows 10/11 (64-bit) أو
  • macOS 13+ (M1/M2 أفضل) أو
  • Linux 64-bit (Ubuntu أو توزيعات حديثة)

2️⃣ المعالج (CPU)

  • 8 نوى على الأقل (Intel i7/i9 أو AMD Ryzen 7/9)
  • المعالجات الحديثة تدعم AVX2/AVX512، ما يحسن أداء النماذج بشكل كبير.

3️⃣ بطاقة الرسوميات (GPU) — مهمة جدًا للنماذج الكبيرة

  • NVIDIA GPU مع CUDA (RTX 2060 أو أفضل) لتسريع الحسابات
  • VRAM: 6–12GB كحد أدنى، ويفضل 16GB+ للنماذج الأكبر
  • إذا لم يتوفر GPU، يمكن تشغيل النماذج على CPU فقط، لكن سيكون أبطأ بكثير.

4️⃣ الذاكرة العشوائية (RAM)

  • 16GB كحد أدنى
  • يُفضل 32GB+ إذا كنت تريد تشغيل نماذج كبيرة (>7B parameters) دون تباطؤ

5️⃣ مساحة التخزين

  • SSD سريع (NVMe أفضل)
  • مساحة: 50–100GB على الأقل للنماذج والبيانات المؤقتة
  • بعض النماذج الكبيرة (13B+) تتطلب 100–200GB

6️⃣ اتصال بالإنترنت

  • مطلوب فقط للتحميل الأولي للنماذج
  • بعد ذلك يمكن التشغيل بدون إنترنت بالكامل

7️⃣ ملاحظات إضافية

  • أجهزة Apple Silicon (M1/M2) جيدة جدًا لتشغيل النماذج الصغيرة والمتوسطة بكفاءة عالية
  • لتجربة سلسة، استخدم موديلات محلية خفيفة مثل Llama 2 7B أو Mistral 7B
  • النماذج الكبيرة جدًا (>13B parameters) تحتاج GPU قوي جدًا وذاكرة ≥24GB

#ذكاء_اصطناعي #AI #تعلم_آلي #MachineLearning #نماذج_محلية #LocalAI #Ollama #OpenClaw #مجاني #FreeAI #بدون_حدود #UnlimitedUsage #تقنية #Tech #حاسوب #Computer #gnutux #linux #foss