ميتا تدخل سباق النماذج الرائدة بإطلاق Muse Wonder

ظلّت ميتا لفترة طويلة بعيدة عن المنافسة المباشرة في فئة النماذج الرائدة التي تتصدّرها شركات مثل OpenAI وAnthropic. لكن هذا تغيّر الآن، إذ كشف مختبر الذكاء الفائق التابع للشركة عن نموذجين جديدين هما Muse Wonder وMuse Wonder Full، وتقدّمهما ميتا بوصفهما أول محاولة جادّة لها في هذه الفئة. وتراهن الشركة فيهما على قدرات متقدّمة في البرمجة والمهام المعقّدة، وعلى ميزة تسمّيها «الذاكرة النشطة».

من الخفّة والسرعة إلى القوة والقدرة

جاء نموذج Muse Spark السابق خفيفاً ومصمّماً للاستجابة السريعة بزمن انتظار منخفض. أما عائلة Wonder فتسلك اتجاهاً مختلفاً، فهي نماذج أكبر حجماً وأعلى قدرة، وتحقّق بحسب ميتا نتائج أفضل في اختبارات الأداء وفي المهام التي تتطلّب تفكيراً متعدّد الخطوات، وفي مقدّمتها كتابة الشيفرات البرمجية.

وتشير نتائج الاختبارات التي نشرتها ميتا في بطاقة النموذج إلى أن Wonder وWonder Full يقدّمان أداءً مقارباً لنموذجَي Fable 5.1 وGPT-6 Astra. ويجدر التنبيه إلى أن هذه الأرقام صادرة عن ميتا نفسها، لذا يبقى التحقّق المستقل منها خطوة ضرورية لتقييم موقع النموذجين الفعلي بين المنافسين.

وتصف الشركة الإطلاق بأنه الخطوة التالية في مسار توسيع نماذجها، وقفزة كبيرة نحو ما تسمّيه «الذكاء الفائق الشخصي».

التسعير وطرق الوصول

يظهر الحجم الأكبر للنموذجين في تسعيرهما أيضاً. فقد حدّدت ميتا تكلفة استخدام Muse Wonder عبر واجهة Meta Model API على النحو الآتي:

• 4 دولارات لكل مليون رمز إدخال.
• 20 دولاراً لكل مليون رمز إخراج.

يضع هذا التسعير النموذج في مستوى قريب من تكلفة GPT-6 Sol وOpus 5.5، أي في شريحة النماذج المتقدّمة الموجّهة للاستخدامات المهنية.

أما Wonder Full فلن يتاح عبر الواجهة البرمجية، وسيكون حكراً على مشتركي خدمة Muse Code. ويبدو أن ميتا تريد بذلك أن تجعل النسخة الأقوى ميزة تنافسية لمنتجاتها الخاصة بدلاً من إتاحتها لكل المطوّرين. كما سيُستخدم النموذجان معاً لتشغيل وكيل Muse، مساعد ميتا القادر على تنفيذ المهام.

الذاكرة النشطة: رهان ميتا الأبرز

تسعى ميتا منذ فترة إلى بناء مساعدات شخصية تعمل مع المستخدم على مدى زمني طويل، لا في محادثات منفصلة فقط. ولهذا ركّزت في النموذجين الجديدين على قدرتهما على الاحتفاظ بالمعلومات التي يقدّمها المستخدم وربطها ببعضها، وهي القدرة التي تطلق عليها اسم «الذاكرة النشطة».

ولقياس هذه القدرة استندت الشركة إلى معيار MemoryBench، المخصّص لاختبار أُطر التعلّم المستمر وبناء الذاكرة. وتقول ميتا إن Muse Wonder تفوّق في هذا المعيار على نماذج Fable وOpus وAstra.

وفي مقطع مصوّر رافق الإطلاق، أوضحت الباحثة كافيا كوبارابو أن الفريق بذل جهداً كبيراً ليتمكّن النموذج من تذكّر ما يهمّ المستخدم على مدى أيام وأسابيع وأشهر وما بعدها.

وإن ثبتت هذه القدرة في الاستخدام الفعلي، فقد تكون لها قيمة عملية واضحة، منها:

• متابعة المشاريع الطويلة دون الحاجة إلى إعادة شرح السياق في كل مرة.
• تقديم مساعدة أكثر تخصيصاً بناءً على تفضيلات المستخدم المتراكمة.
• دعم الوكلاء الذكيين في تنفيذ مهام تمتد على فترات زمنية طويلة.

أول ثمار إعادة الهيكلة

يُعدّ هذا الإطلاق أول نموذج رائد تقدّمه ميتا منذ أن أعاد ألكسندر وانغ، مؤسس Scale AI، هيكلة جهود الذكاء الاصطناعي في الشركة في أغسطس من العام الماضي. فمنذ ذلك الحين اكتفت ميتا بإطلاق نموذج Muse Spark الخفيف ووكيل Muse، وتجنّبت إصدار نماذج متقدّمة من النوع الذي اشتهرت به OpenAI وAnthropic.

ودُرّب النموذجان في مركز بيانات «بروميثيوس» التابع لميتا في وسط ولاية أوهايو، والذي بدأ العمل في وقت سابق من هذا العام.

ماذا يعني ذلك؟

تمثّل عائلة Muse Wonder تحوّلاً في استراتيجية ميتا، من التركيز على النماذج الخفيفة والسريعة إلى المنافسة المباشرة في قمة سوق النماذج اللغوية. ويبقى الحكم النهائي مرهوناً بالتجربة العملية والتقييمات المستقلة، لكن تركيز الشركة على الذاكرة طويلة المدى يمنحها زاوية تميّز قد تكون مؤثّرة في سباق بناء المساعدات الشخصية الذكية.

✦ بقلم فريق دروب أيديا