მისტრალი 3: განაწილებული ხელოვნური ინტელექტის ღია მოდელების ახალი ტალღა

ფრანგული სტარტაპი მისტრალი AI მან ევროპაში ხელოვნური ინტელექტის შესახებ დებატების ცენტრში მოაქცია თავი... მისტრალი 3-ის გაშვებაღია მოდელების ახალი ოჯახი, რომელიც შექმნილია როგორც დიდ მონაცემთა ცენტრებში, ასევე ძალიან შეზღუდული რესურსების მქონე მოწყობილობებში სამუშაოდ. კომპანია მოდელის ზომისთვის ბრმა რბოლაში ჩართვისგან შორსაა, ის მხარს უჭერს განაწილებულ ინტელექტს, რომლის დანერგვაც შესაძლებელია საჭიროებისამებრ.: ღრუბელში, კიდეზე, ან თუნდაც ინტერნეტთან კავშირის გარეშე.

ეს სტრატეგია ათავსებს „მისტრალი“, როგორც ერთ-ერთი იმ მცირერიცხოვან ევროპულ ალტერნატივას, რომელსაც შეუძლია გაუძლოს ისეთ გიგანტებს, როგორიცაა OpenAI, Google ან Anthropicდა შეთავაზება ChatGPT-ის ალტერნატივებიმაგრამ სხვა პერსპექტივიდან: ღია წონის მოდელები ნებართვის ლიცენზიითკომპანიებისა და საჯარო ადმინისტრაციების საჭიროებებთან ადაპტირებადი და კონტინენტზე ევროპულ ენებსა და სუვერენულ განლაგებებზე ძლიერი ფოკუსირებით.

რა არის „მისტრალი 3“ და რატომ არის ის აქტუალური?

ოჯახი მისტრალი 3 ის შედგება ათი ღია წონის მოდელი გამოშვებულია Apache License 2.0-ის ქვეშეს საშუალებას იძლევა მისი კომერციული გამოყენების პრაქტიკულად ყოველგვარი შეზღუდვების გარეშე. ის მოიცავს Frontier-ის ტიპის ფლაგმანურ მოდელს. მისტრალი დიდი 3და კომპაქტური მოდელების ხაზი ბრენდის ქვეშ მინისტერიალი 3რომლებიც სამი სავარაუდო ზომით (14.000, 8.000 და 3.000 მილიონი პარამეტრით) და რამდენიმე ვარიანტით მოდის დავალების ტიპის მიხედვით.

მთავარი სიახლე ის არის, რომ დიდი მოდელი არ შემოიფარგლება მხოლოდ ტექსტით: Mistral Large 3 მულტიმოდალური და მრავალენოვანიამას შეუძლია ტექსტთან და სურათებთან მუშაობა ერთი და იგივე არქიტექტურის ფარგლებში და ევროპული ენების მძლავრ მხარდაჭერას სთავაზობს. სხვა მიდგომებისგან განსხვავებით, რომლებიც ცალ-ცალკე აერთიანებს ენობრივ და ხედვის მოდელებს, ეს მიდგომა ეყრდნობა ერთ ინტეგრირებულ სისტემას, რომელსაც შეუძლია დიდი ზომის დოკუმენტების ანალიზი, სურათების გაგება და რთული ამოცანების შესრულებისას მოწინავე ასისტენტის როლის შესრულება.

ამავდროულად, სერიალი მინისტერიალი 3 ის შექმნილია იმ სცენარებში სამუშაოდ, სადაც ღრუბელზე წვდომა შეზღუდულია ან საერთოდ არ არსებობს. ამ მოდელებს შეუძლიათ იმუშაონ მოწყობილობებზე, რომლებსაც აქვთ მხოლოდ... 4 GB მეხსიერება ან ერთ GPU-ზე, რაც მის გამოყენებას კარს უხსნის ლეპტოპები, მობილური ტელეფონები, რობოტები, დრონები ან ჩაშენებული სისტემები მუდმივ ინტერნეტ კავშირზე ან გარე პროვაიდერებზე დამოკიდებულების გარეშე.

ევროპული ეკოსისტემისთვის, სადაც საუბარია ციფრული სუვერენიტეტი და მონაცემთა კონტროლი ღია საფრენი მოდელისა და ადგილობრივად განლაგების მსუბუქი მოდელების ეს კომბინაცია ძალიან გავრცელებულია და განსაკუთრებით აქტუალურია როგორც კერძო კომპანიებისთვის, ასევე საჯარო ადმინისტრაციებისთვის, რომლებიც ეძებენ ალტერნატივებს აშშ-სა და ჩინეთის დიდი პლატფორმებისთვის.

არქიტექტურა, ექსპერტების ნაზავი და ტექნიკური მიდგომა

ტექნიკური გული მისტრალი დიდი 3 ეს არის არქიტექტურა, ექსპერტების ნაზავი (MoE), დიზაინი, რომელშიც მოდელი მას ჰყავს მრავალი შიდა „ექსპერტი“.მაგრამ მხოლოდ მათი ნაწილის გააქტიურება თითოეული ტოკენის დასამუშავებლადპრაქტიკაში, სისტემა უმკლავდება 41.000 მილიარდი აქტიური პარამეტრი სულ 675.000 millonesეს საშუალებას იძლევა, მაღალი მსჯელობის ტევადობა უფრო კონტროლირებად ენერგიასა და გამოთვლით მოხმარებასთან შერწყმული იყოს, ვიდრე ექვივალენტური მკვრივი მოდელი.

ეს არქიტექტურა, შერწყმული ა. კონტექსტური ფანჯარა 256.000-მდე ტოკენითეს საშუალებას აძლევს Mistral Large 3-ს დაამუშაოს ინფორმაციის ძალიან დიდი მოცულობა, როგორიცაა გრძელი კონტრაქტები, ტექნიკური დოკუმენტაცია ან კორპორატიული ცოდნის დიდი ბაზები. მოდელი ორიენტირებულია ისეთ გამოყენების შემთხვევებზე, როგორიცაა დოკუმენტების ანალიზი, პროგრამირების დახმარება, კონტენტის შექმნა, ხელოვნური ინტელექტის აგენტები და სამუშაო პროცესის ავტომატიზაცია.

პარალელურად, მოდელები მინისტერიალი 3 ისინი წარმოდგენილია სამ ძირითად ვარიანტში: ბაზა (ზოგადი წინასწარ მომზადებული მოდელი), დაავალეთ (ოპტიმიზებულია საუბრისა და ასისტენტის ამოცანებისთვის) და მსჯელობა (ლოგიკური მსჯელობისა და უფრო ღრმა ანალიზისთვის კორექტირებულია). ყველა ვერსია მხარს უჭერს ხედვა და ისინი ამუშავებენ ფართო კონტექსტებს — 128 ათასიდან 256 ათასამდე ტოკენს — და ამავდროულად ინარჩუნებენ თავსებადობას მრავალ ენასთან.

ძირითადი იდეა, როგორც თანადამფუძნებელმა და მთავარმა მეცნიერმა გიიომ ლემპლმა განმარტა, არის ის, რომ საწარმოთა გამოყენების შემთხვევების „90%-ზე მეტში“, პატარა, კარგად მორგებული მოდელიც საკმარისია. და, უფრო მეტიც, უფრო ეფექტური. ისეთი ტექნიკის მეშვეობით, როგორიცაა გამოყენება სინთეზური მონაცემები კონკრეტული ამოცანებისთვისკომპანია ამტკიცებს, რომ ამ მოდელებს შეუძლიათ მიუახლოვდნენ ან თუნდაც გადააჭარბონ უფრო დიდ, დახურულ ვარიანტებს ძალიან სპეციფიკურ აპლიკაციებში, ამავდროულად შეამცირონ ხარჯები, შეყოვნება და კონფიდენციალურობის რისკები.

ეს მთელი ეკოსისტემა ინტეგრირებულია კომპანიის პროდუქციის უფრო ფართო სპექტრთან: Mistral Agents APIკოდის შესრულების, ვებ ძიების ან სურათების გენერირების კონექტორებით, მაქსიმუმ მისტრალის კოდი პროგრამისტის დახმარებისთვის, მსჯელობის მოდელი ოსტატურად და პლატფორმა AI სტუდია აპლიკაციების განსათავსებლად, ანალიტიკის სამართავად და გამოყენების ჟურნალების შესანახად.

NVIDIA-სთან თანამშრომლობა და სუპერკომპიუტერებსა და Edge Computing-ში დანერგვა

გაშვების მთავარი მოვლენაა ალიანსი Mistral AI და NVIDIA, რაც Mistral 3-ს ამერიკული მწარმოებლის სუპერკომპიუტერული სისტემებისა და კიდის პლატფორმებისთვის დახვეწილად მორგებული მოდელების ოჯახად ასახელებს. მისტრალი დიდი 3ინფრასტრუქტურასთან ერთად, როგორიცაა NVIDIA GB200 NVL72, NVIDIA-ს მონაცემებით შესრულების გაუმჯობესება ათჯერამდე H200 GPU-ებზე დაფუძნებულ წინა თაობასთან შედარებით, მოწინავე პარალელიზმის, NVLink-ის საშუალებით გაზიარებული მეხსიერების და ოპტიმიზირებული რიცხვითი ფორმატების გამოყენებით, როგორიცაა NVFP4.

თანამშრომლობითი მუშაობა მაღალი კლასის აპარატურით არ შემოიფარგლება. სერია მინისტერიალი 3 ის ოპტიმიზირებულია სწრაფად გასაშვებად ისეთ გარემოში, როგორიცაა კომპიუტერები და ლეპტოპები RTX გრაფიკული პროცესორებით, Jetson მოწყობილობები და Edge პლატფორმებიადგილობრივი დასკვნების გაკეთების ხელშეწყობა სამრეწველო, რობოტიკულ ან სამომხმარებლო სცენარებში. პოპულარული ჩარჩოები, როგორიცაა Llama.cpp და Ollama ისინი ადაპტირებულია ამ მოდელების უპირატესობების გამოსაყენებლად, რაც ამარტივებს მათ განლაგებას დეველოპერებისა და IT გუნდებისთვის.

გარდა ამისა, ეკოსისტემასთან ინტეგრაცია NVIDIA NeMo —მათ შორის ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა Data Designer, Guardrails და Agent Toolkit— კომპანიებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ დახვეწა, უსაფრთხოების კონტროლი, აგენტის ორკესტრირება და მონაცემთა დიზაინი Mistral 3-ზე დაფუძნებული. ამავდროულად, ისეთი ინფერენციული ძრავები, როგორიცაა TensorRT-LLM, SGLang და vLLM ტოკენის ღირებულების შესამცირებლად და ენერგოეფექტურობის გასაუმჯობესებლად.

Mistral 3 მოდელები უკვე ხელმისაწვდომია მსხვილ საცალო მაღაზიებში ღრუბლოვანი პროვაიდერები და ღია საცავებიდა ისინი ასევე მოვლენ სახით NIM მიკროსერვისები NVIDIA-ს კატალოგში, რაც განსაკუთრებით საინტერესოა ევროპული კომპანიებისთვის, რომლებიც უკვე მუშაობენ ამ მწარმოებლის სტეკებზე და სურთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა განლაგებაზე უფრო დიდი კონტროლის მქონე.

ეს ჩარჩო საშუალებას აძლევს Mistral 3-ს იმუშაოს როგორც დიდ მონაცემთა ცენტრებში, ასევე კიდის ტიპის მოწყობილობებზე, რაც აძლიერებს მის ნარატივს. ჭეშმარიტად ყველგანმყოფი და გავრცელებული ხელოვნური ინტელექტი, ნაკლებად დამოკიდებული დისტანციურ მომსახურებაზე და უფრო მეტად ადაპტირებული თითოეული კლიენტის კონკრეტულ საჭიროებებზე.

მცირე მოდელები, ოფლაინ განლაგება და კიდეების გამოყენების შემთხვევები

მისტრალის დისკურსის ერთ-ერთი საყრდენი ის არის, რომ რეალურ სამყაროში არსებული აპლიკაციების უმეტესობა არ საჭიროებს შესაძლო უდიდეს მოდელს.მაგრამ ისეთი, რომელიც კარგად ერგება გამოყენების შემთხვევას და შეიძლება დაზუსტდეს კონკრეტული მონაცემებით. სწორედ აქ ერთვება საქმეში სერიის ცხრა მოდელი. მინისტერიალი 3მკვრივი, მაღალი ხარისხის და ხელმისაწვდომია სხვადასხვა ზომებსა და ვარიანტებში, ფასის, სიჩქარის ან სიმძლავრის მოთხოვნების შესაბამისად.

ეს მოდელები შექმნილია სამუშაოდ ერთი გრაფიკული პროცესორი ან თუნდაც მოკრძალებული აპარატურაეს საშუალებას იძლევა ლოკალურად განლაგდეს შიდა სერვერებზე, ლეპტოპებზე, სამრეწველო რობოტებზე ან დისტანციურ გარემოში მომუშავე მოწყობილობებზე. მგრძნობიარე ინფორმაციის დამმუშავებელი კომპანიებისთვის — მწარმოებლებიდან დაწყებული ფინანსური ინსტიტუტებითა თუ სამთავრობო უწყებებით დამთავრებული — ხელოვნური ინტელექტის საკუთარ ინფრასტრუქტურაში გამოყენების შესაძლებლობა, ღრუბელში მონაცემების გაგზავნის გარეშე, მნიშვნელოვან უპირატესობას წარმოადგენს.

კომპანია ისეთ მაგალითებს ასახელებს, როგორიცაა ქარხნული რობოტები, რომლებიც რეალურ დროში აანალიზებენ სენსორების მონაცემებს ინტერნეტთან კავშირის გარეშე, დრონები საგანგებო სიტუაციებისა და სამაშველო სამუშაოებისთვის, სრულად ფუნქციონალური ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებით აღჭურვილი მანქანები დაფარვის არმქონე ადგილებში. ან საგანმანათლებლო ინსტრუმენტები, რომლებიც სტუდენტებს ოფლაინ დახმარებას სთავაზობენ. მონაცემების მოწყობილობაზე პირდაპირ დამუშავებით, კონფიდენციალურობა და ინფორმაციის კონტროლი მომხმარებლების.

ლემპლი ამტკიცებს, რომ ხელმისაწვდომობა მისტრალის მისიის ცენტრალური ნაწილია: არსებობს მილიარდობით ადამიანი მობილური ტელეფონებით ან ლეპტოპებით, მაგრამ საიმედო ინტერნეტთან წვდომის გარეშერომელსაც შეუძლია ისარგებლოს ლოკალურად მუშაობის უნარის მქონე მოდელებით. ამ გზით, კომპანია ცდილობს გააქარწყლოს ის აზრი, რომ განვითარებული ხელოვნური ინტელექტი ყოველთვის უნდა იყოს დაკავშირებული კომპანიების მცირე ჯგუფის მიერ კონტროლირებულ დიდ მონაცემთა ცენტრებთან.

პარალელურად, „მისტრალმა“ დაიწყო საერთაშორისო პარტნიორებთან თანამშრომლობა იმ სფეროში, რომელიც ცნობილია როგორც ხელოვნური ინტელექტის ფიზიკანახსენებ თანამშრომლობებს შორისაა სინგაპურის HTX მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების სააგენტო რობოტების, კიბერუსაფრთხოებისა და ხანძარსაწინააღმდეგო სისტემებისთვის; და გერმანიის ჰელსინგი, რომელიც თავდაცვაზეა ორიენტირებული, დრონებისთვის ხედვის ენისა და მოქმედების მოდელებით; და ავტომობილების მწარმოებლები, რომლებიც ეძებენ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტები სალონში უფრო ეფექტური და კონტროლირებადი.

გავლენა ევროპაში: ციფრული სუვერენიტეტი და საჯარო-კერძო ეკოსისტემა

ტექნიკური ასპექტების მიღმა, „მისტრალი“ დებატებში საორიენტაციო ნიშნულად იქცა. ციფრული სუვერენიტეტი ევროპაშიმიუხედავად იმისა, რომ კომპანია საკუთარ თავს „ტრანსატლანტიკურ თანამშრომლობად“ განსაზღვრავს — გუნდებითა და მოდელების ტრენინგებით, რომლებიც ევროპასა და შეერთებულ შტატებს შორისაა გავრცელებული — მისი ერთგულება ევროპული ენების ძლიერი მხარდაჭერით ღია მოდელების შექმნის შესახებ კონტინენტზე საჯარო დაწესებულებებმა დადებითად მიიღეს.

კომპანიამ დახურა გარიგებები საფრანგეთის არმია, საფრანგეთის საჯარო დასაქმების სააგენტო, ლუქსემბურგის მთავრობა და სხვა ევროპული ორგანიზაციები დაინტერესებულია ხელოვნური ინტელექტის მკაცრი მარეგულირებელი ჩარჩოების დანერგვით და ევროკავშირის ფარგლებში მონაცემების კონტროლის შენარჩუნებით. პარალელურად, ევროკომისიამ წარმოადგინა ევროპული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გაძლიერების სტრატეგია რომლებიც აძლიერებენ ინდუსტრიულ კონკურენტუნარიანობას უსაფრთხოებისა და მდგრადობის შეწირვის გარეშე.

გეოპოლიტიკური კონტექსტი ასევე აიძულებს რეგიონს რეაგირებისკენ. აღიარებულია, რომ ევროპა შეერთებულ შტატებსა და ჩინეთს ჩამორჩა ახალი თაობის მოდელებისთვის რბოლაში, მაშინ როდესაც ისეთ ქვეყნებში, როგორიცაა ჩინეთი, ჩნდებიან ღია ალტერნატივები, როგორიცაა DeepSeek, Alibaba და Kimi და გარკვეულ ამოცანებში იწყებენ კონკურენციას ChatGPT-ის მსგავს გადაწყვეტილებებთან, Mistral ცდილობს ამ ხარვეზის ნაწილი შეავსოს ევროპული მარეგულირებელი მოთხოვნების შესაბამისი ღია, მრავალმხრივი მოდელებით.

ფინანსურად, სტარტაპმა დაახლოებით... 2.700 მილიონი და შეფასებები ახლოსაა 14.000 millonesეს მაჩვენებლები გაცილებით დაბალია, ვიდრე ისეთი გიგანტებისა, როგორიცაა OpenAI ან Anthropic, მაგრამ მნიშვნელოვანია ევროპული ეკოსისტემისთვის. ბიზნეს მოდელის დიდი ნაწილი, ღია წონების გარდა, შეთავაზებას მოიცავს: პერსონალიზაციის სერვისები, განლაგების ინსტრუმენტები და საწარმოს პროდუქტები როგორიცაა Mistral Agents API ან Le Chat suite კორპორატიული ინტეგრაციებით.

პოზიციონირება ნათელია: იყოს ღია და მოქნილი ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის მიმწოდებელი რაც ევროპულ (და სხვა რეგიონულ) კომპანიებს საშუალებას აძლევს, ინოვაციები განახორციელონ აშშ-ის პლატფორმებზე სრულად დამოკიდებულების გარეშე, ამავდროულად, გარკვეული კონტროლი შეინარჩუნონ მოდელების გაშვების ადგილსა და მეთოდზე და ხელი შეუწყონ ინტეგრაციას მათ სისტემებში უკვე დანერგილ ინსტრუმენტებთან.

დებატები რეალურ ღიაობასა და მოსალოდნელ გამოწვევებზე

მიუხედავად იმ ენთუზიაზმისა, რომელსაც „მისტრალ 3“ ტექნოლოგიური საზოგადოების ნაწილში იწვევს, არ არსებობს კრიტიკული ხმების დეფიციტი, რომლებიც ეჭვქვეშ აყენებენ... რამდენად შეიძლება ამ მოდელების რეალურად განხილვა? „ღია წყარო“კომპანიამ მიდგომა აირჩია ღია წონაის ავრცელებს წონებს გამოყენებისა და ადაპტაციისთვის, მაგრამ არა აუცილებლად ყველა დეტალს სასწავლო მონაცემებისა და შიდა პროცესების შესახებ, რომლებიც საჭიროა მოდელის ნულიდან რეპროდუცირებისთვის.

მკვლევარები, როგორიცაა ანდრეას ლისენფელდი, ევროპული ღია კოდის ხელოვნური ინტელექტის ინდექსის თანადამფუძნებელი, ისინი აღნიშნავენ, რომ ევროპაში ხელოვნური ინტელექტის მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი მხოლოდ მოდელებზე წვდომა არ არის.მაგრამ მასშტაბური ტრენინგის მონაცემებიამ პერსპექტივიდან, „მისტრალი 3“ ხელს უწყობს გამოყენებადი მოდელების დიაპაზონის გაუმჯობესებათუმცა, ეს სრულად არ წყვეტს ევროპული ეკოსისტემის ძირითად პრობლემას, რომელიც კვლავაც იბრძვის მაღალი ხარისხის მასიური მონაცემთა ნაკრებების გენერირებისა და გაზიარებისთვის.

თავად „მისტრალი“ აღიარებს, რომ მისი ღია გეგმარების მოდელები „ოდნავ ჩამორჩება“ უფრო მოწინავე დახურულ გადაწყვეტილებებს, თუმცა ის ამტკიცებს, რომ სხვაობა სწრაფად მცირდება. და რომ მთავარი საკითხია ხარჯებისა და სარგებლის თანაფარდობათუ ოდნავ ნაკლებად მძლავრი მოდელის დაბალ ფასად განთავსება, კონკრეტული ამოცანისთვის დახვეწა და მომხმარებელთან ახლოს გაშვება შესაძლებელია, ეს შეიძლება ბევრი კომპანიისთვის უფრო საინტერესო იყოს, ვიდრე ტოპ მოდელი რომელზეც წვდომა მხოლოდ დისტანციური API-ის საშუალებითაა შესაძლებელი.

მიუხედავად ამისა, გამოწვევები კვლავ რჩება: სასტიკი საერთაშორისო კონკურენცია ეს მოიცავს უსაფრთხოების, მიკვლევადობისა და მარეგულირებელი ნორმების დაცვის გარანტირების აუცილებლობას ისეთ კონტექსტში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ფინანსები და მმართველობა. ღიაობას, კონტროლსა და პასუხისმგებლობას შორის ბალანსი გააგრძელებს „მისტრალის“ და სხვა ევროპელი მოთამაშეების ხელმძღვანელობას მომდევნო წლებში.

დაწყების მისტრალი 3 ეს აძლიერებს იმ აზრს, რომ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი არ უნდა შემოიფარგლოს მხოლოდ გიგანტური, დახურული მოდელებით.და ევროპას — და ნებისმიერ ორგანიზაციას, რომელიც ტექნოლოგიურ სუვერენიტეტს აფასებს — სთავაზობს ღია ინსტრუმენტების პალიტრას, რომელიც აერთიანებს მულტიმოდალურ სასაზღვრო მოდელს მსუბუქი მოდელების ფართო სპექტრთან, რომლებსაც შეუძლიათ მუშაობა ზღვარზე, ოფლაინ რეჟიმში და ისეთი დონის პერსონალიზაციით, რომლის დაძლევაც რთულია წმინდა საკუთრების პლატფორმებისთვის.

დაკავშირებული სტატია:

როგორ გამოვიყენოთ თქვენი კომპიუტერი, როგორც ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი: პრაქტიკული და შედარებითი სახელმძღვანელო

ალბერტო ნავარო

მე ვარ ტექნოლოგიების ენთუზიასტი, რომელმაც თავისი „გიკის“ ინტერესები პროფესიად აქცია. ჩემი ცხოვრების 10 წელზე მეტი გავატარე უახლესი ტექნოლოგიის გამოყენებით და ყველა სახის პროგრამაში სუფთა ცნობისმოყვარეობის გამო. ახლა სპეციალიზირებული ვარ კომპიუტერულ ტექნოლოგიებსა და ვიდეო თამაშებში. ეს იმიტომ ხდება, რომ 5 წელზე მეტია ვწერ ტექნოლოგიებისა და ვიდეო თამაშების სხვადასხვა ვებსაიტებზე, ვქმნი სტატიებს, რომლებიც ცდილობენ მოგაწოდოთ თქვენთვის საჭირო ინფორმაცია ყველასთვის გასაგებ ენაზე.

თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვები, ჩემი ცოდნა მერყეობს Windows ოპერაციულ სისტემასთან და ასევე Android-თან დაკავშირებულ ყველაფერზე მობილური ტელეფონებისთვის. და ჩემი ვალდებულება არის თქვენ მიმართ, მე ყოველთვის მზად ვარ გავატარო რამდენიმე წუთი და დაგეხმაროთ გადაჭრას ნებისმიერი შეკითხვა, რომელიც შეიძლება გქონდეთ ამ ინტერნეტ სამყაროში.