“ميتا” تطلق نموذجين جديدين للذكاء الاصطناعي لمنافسة النماذج الرائدة

أطلقت مختبرات الذكاء الفائق التابعة لشركة «ميتا» نموذجين جديدين للذكاء الاصطناعي، هما «Muse Wonder» و«Muse Wonder Full»، في خطوة تستهدف تعزيز حضور الشركة في فئة النماذج المتقدمة القادرة على التعامل مع المهام المعقدة، ومنافسة النماذج الرائدة في السوق.

وعلى عكس نموذج «Muse Spark»، الذي صممته الشركة للاستجابة السريعة، يأتي النموذجان الجديدان بقدرات أكبر وأداء محسّن في الاختبارات المعيارية والمهام المعقدة، بما فيها البرمجة، وفقًا لميتا.

وبحسب نتائج الاختبارات التي نشرتها الشركة في بطاقة تعريف النموذجين، حقق «Muse Wonder» و«Muse Wonder Full» نتائج تضاهي تلك التي سجلها نموذجا «Fable 5.1» و«GPT-6 Astra».

وقالت «ميتا»، في منشور على مدونتها، إن النموذجين يمثلان الخطوة التالية في توسيع قدرات الشركة، وقفزة نحو تطوير ما تصفه بـ«الذكاء الفائق الشخصي».

أسعار تنافسية للنماذج المتقدمة

تنعكس القدرات الأكبر لنموذج «Muse Wonder» على تكلفة استخدامه، إذ حددت «ميتا» سعره عبر واجهة برمجة التطبيقات «Meta Model API» عند 4 دولارات لكل مليون رمز إدخال، و20 دولارًا لكل مليون رمز إخراج.

وتضع هذه الأسعار النموذج في نطاق تكلفة نماذج متقدمة أخرى، من بينها «GPT-6 Sol» و«Opus 5.5».

أما «Muse Wonder Full»، فلن يتاح عبر واجهة برمجة التطبيقات، إذ ستقتصر إمكانية الوصول إليه على المشتركين في خدمة «Muse Code».

وتعتزم الشركة استخدام النموذجين أيضًا لتشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي «Muse»، ضمن جهودها لتطوير أدوات قادرة على تنفيذ المهام بصورة أكثر استقلالية.

الذاكرة النشطة لتعزيز قدرات المساعد الشخصي

تركز «ميتا» في تطوير النموذجين الجديدين على تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على الاحتفاظ بالمعلومات التي يقدمها المستخدم، وربطها والاستفادة منها بمرور الوقت. وفي هذا السياق، تطلق الشركة على هذه الخاصية اسم «الذاكرة النشطة»، التي تهدف إلى تحسين قدرة النماذج على تذكر المعلومات واستخدامها عند الحاجة.

ومن أجل تقييم مدى كفاءة هذه القدرة، اعتمدت الشركة على اختبار «MemoryBench»، الذي يقيس أداء الأنظمة في التعلم المستمر وبناء الذاكرة. وعلاوة على ذلك، يتيح هذا الاختبار لـ«ميتا» تقييم مدى قدرة النماذج على الاحتفاظ بالمعلومات واسترجاعها والاستفادة منها في سياقات مختلفة.

وفيما يتعلق بنتائج الاختبارات، حقق نموذج «Muse Wonder» نتائج أفضل من نماذج «Fable» و«Opus» و«Astra» في اختبار «MemoryBench»، وفقًا لما أعلنته الشركة. وبناءً على هذه النتائج، ترى «ميتا» أن النموذج الجديد يتمتع بقدرة محسّنة على استرجاع المعلومات والاستفادة منها على مدى فترات زمنية طويلة.

وفي هذا السياق، أوضحت الباحثة العلمية في الشركة، كافيا كوبارابو، في مقطع فيديو مصاحب للإطلاق: «بذلنا جهودًا هائلة لضمان قدرة النموذج على تذكر ما يهمك على مدار أيام وأسابيع وأشهر وما بعدها».

وتكتسب هذه الميزة أهمية متزايدة في ظل التطور المتسارع لوكلاء الذكاء الاصطناعي؛ إذ لم تعد مهام هذه الأنظمة تقتصر على الاستجابة الفورية للأوامر، بل باتت تشمل أيضًا تنفيذ الأعمال لفترات طويلة ومتابعة مراحلها المختلفة. وإلى جانب ذلك، تتيح الذاكرة النشطة لهذه الأنظمة الاحتفاظ بسياق العمل والاستفادة من المعلومات السابقة عند التعامل مع طلبات جديدة.

وبالتالي، تراهن «ميتا» على تطوير نماذج أكثر قدرة على التعلم المستمر، لا سيما أن الاحتفاظ بالمعلومات وربطها قد يسهمان في تحسين أداء المساعدين الشخصيين بمرور الوقت.

ومن ناحية أخرى، تزداد أهمية هذه القدرات مع انتقال استخدام الذكاء الاصطناعي تدريجيًا من تقديم الإجابات المباشرة إلى تنفيذ المهام المعقدة بصورة أكثر استقلالية، بما يعزز دور الذاكرة طويلة الأمد في تطوير الجيل المقبل من المساعدين الرقميين.

تحول في استراتيجية «ميتا» للذكاء الاصطناعي

يمثل إطلاق النموذجين أول إصدار من «ميتا» ضمن فئة النماذج الرائدة منذ إعادة هيكلة جهودها في مجال الذكاء الاصطناعي في أغسطس من العام الماضي، بقيادة ألكسندر وانغ، مؤسس شركة «Scale AI».

ومنذ إعادة الهيكلة، أطلقت الشركة نموذج «Muse Spark» الخفيف ووكيل الذكاء الاصطناعي «Muse»، فيما اتجهت إلى توسيع قدراتها في فئة النماذج المتقدمة التي تنافس فيها شركات مثل «OpenAI» و«Anthropic».

ويعكس إطلاق «Muse Wonder» و«Muse Wonder Full» توجهًا نحو منافسة مباشرة في هذه السوق، مع التركيز على البرمجة، والمهام المعقدة، والذاكرة طويلة الأمد، وهي قدرات تزداد أهميتها مع انتقال استخدام الذكاء الاصطناعي من المحادثات إلى تنفيذ الأعمال بصورة مستقلة.

وذكرت الشركة أنها درّبت النموذجين في مركز بيانات «Prometheus»، التابع لها في وسط ولاية أوهايو الأميركية، والذي بدأ تشغيله في وقت سابق من العام الجاري.