
نموذج 27B مضغوط إلى بتّين لكل وزن
أصدرت Underdog AI نموذج Saluki 27B، نسخة مضغوطة من Qwen 3.8 27B ببتّين لكل وزن في ملف بنحو 7.89 جيجابايت، يحافظ على معظم الأداء ويتفوق على الأصل في استدعاء الأدوات.
التصنيف
313 articles

أصدرت Underdog AI نموذج Saluki 27B، نسخة مضغوطة من Qwen 3.8 27B ببتّين لكل وزن في ملف بنحو 7.89 جيجابايت، يحافظ على معظم الأداء ويتفوق على الأصل في استدعاء الأدوات.

أطلقت JetBrains نموذج Mellum2.1، وهو نموذج mixture-of-experts بـ 12 مليار معامل لوكلاء البرمجة، دُرّب بالتعلّم المعزّز داخل مستودعات حقيقية.

أطلقت Anthropic نموذج Claude Haiku 5.5، بتكلفة تشغيل أقل بنحو 75 بالمئة من Haiku 4.5. وحين تصبح الطبقة الرخيصة شبه مجانية، تصبح هي التي تحدد ما يمكن للمنتج أن يفعله.

طرحت OpenAI نموذج GPT-6 على كامل قاعدة مستخدميها في أوائل أكتوبر، ليمنح نحو 1.2 مليار مستخدم نموذجًا افتراضيًا جديدًا. ميزته الأبرز Intelligent UI تركّب الإجابات من عناصر تفاعلية.

أطلقت ميتا أول نموذجين من الطراز المتقدم، Muse Wonder وMuse Wonder Full، مع التركيز على Active Memory وActive Focus: ذاكرة تعبر المحادثات وتركيز ثابت على الهدف.

أطلقت ModelBest نموذج MiniCPM-V4.7، الذي يشغّل MoE بحجم 35B-A3B على الهاتف بفضل جدولة LES، بذاكرة نحو 3GB وأكثر من 15 token/s على iPad Pro.

النموذج هو الذكاء، والـ harness هو السباكة، ولا حاجة لأن يسكنا الحزمة نفسها. مجموعة من المشاريع مفتوحة المصدر تفصل بينهما لتشغيل أي نموذج حدودي من الواجهة التي تفضّلها، مع إبقاء الوصول محليًا افتراضيًا.

وزن البت الواحد ليس حيلة. كيف يستبدل نظام BitNet الثلاثي من مايكروسوفت الضرب بالجمع، ويشغّل النماذج الكبيرة على وحدة معالجة مركزية عادية، وبأي ثمن.

تجعل المادة 50 من قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي بيانات المصدر الوصفية مسألة امتثال. العلامة تُدمج عند الإنتاج ويُفقدها خط الإنتاج بسهولة.

الوكيل لا يصبح أذكى بطول التشغيل، بل يصبح أغبى لأن نافذة السياق لديه تمتلئ بالنفايات. من sandboxing خرج الأدوات إلى الذاكرة الدائمة والتوجيه، تعالج هذه المشاريع ذاكرة الوكيل.

ستوقف غوغل في 22 أكتوبر 2026 كل نقاط نهاية Veo في Gemini API، بما فيها veo-3.1-lite-generate-preview، وتستبدلها بـ gemini-omni-1.1-flash المفوتر بالرمز.

2.8 تريليون معامل على بطاقة رسومات بسعة 4 غيغابايت يبدو كخطأ مطبعي. فكرة AirLLM ليست تصغير النموذج، بل التوقف عن محاولة إبقائه كاملًا في الذاكرة: القراءة طبقة تلو الأخرى من القرص ثم تركه. الثمن هو السرعة، وفي المقابل يعمل ما كان يفترض ألا يتسع.