في خطوة جديدة لتعزيز المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي. أطلقت شركة «ميتا» نموذجها الجديد «Muse Ember»، الذي تصفه بأنه أصغر نماذجها وأقلها تكلفة حتى الآن.
في حين تستهدف من خلاله المطورين والشركات التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي. لتنفيذ المهام اليومية المتكررة، دون الحاجة إلى تحمل نفقات تشغيل مرتفعة.
بينما لا يستهدف النموذج الجديد التعامل مع المشكلات المعقدة أو المهام التي تتطلب قدرات استدلالية متقدمة. بل جرى تصميمه لتنفيذ العمليات المتكررة التي تحتاج إليها الشركات والمطورون، مثل استخدام الأدوات البرمجية، وإصلاح أجزاء من الأكواد.
إضافة إلى تصنيف الطلبات، واستخراج البيانات من الملفات. وقراءة المستندات الطويلة وتحليل محتوياتها.
فيما أعلن مارك زوكربيرغ؛ الرئيس التنفيذي لشركة «ميتا»، إطلاق النموذج عبر منصة «إكس». موضحًا أنه يقدم قدرات ذكاء اصطناعي أكبر مقابل التكلفة مقارنة بالنماذج الصغيرة المنافسة في الفئة نفسها، وفقًا لتقرير نشره موقع «Digital Trends».
كم تبلغ تكلفة نموذج Muse Ember؟
وتراهن «ميتا» على التكلفة المنخفضة باعتبارها إحدى أبرز نقاط قوة نموذجها الجديد. إذ تبلغ تكلفة معالجة مليون رمز إدخال (Input Tokens) نحو 0.10 دولار.
بينما تصل تكلفة مليون رمز إخراج (Output Tokens) إلى 0.50 دولار.
وبحسب المقارنة التي أعلنتها الشركة، يحتاج نموذج «Claude Haiku 5.5». إلى تكلفة تزيد بنحو ثلاثة أضعاف للوصول إلى نتائج مماثلة.
كذلك أشارت «ميتا» إلى تفوق «Muse Ember» على نموذج «GPT-6 Luna». من حيث القيمة مقابل التكلفة، وفقًا لإعدادات التشغيل المستخدمة.
وبحسب اختبارات منصة «Artificial Analysis»، تبلغ تكلفة تنفيذ المهمة الواحدة. باستخدام النموذج الجديد نحو 0.14 دولار فقط.
في حين يحقق نموذج «Muse Spark 1.3» التابع لشركة «ميتا» نتيجة أعلى بنقطة واحدة. لكنه يحتاج إلى إنفاق نحو 2.39 دولار لتنفيذ المهمة نفسها، وهو ما يوضح الفارق الكبير في تكلفة التشغيل بين النموذجين.
هل يستطيع Muse Ember منافسة نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر؟
كما تشير نتائج الاختبارات المعيارية التي نشرتها «ميتا» إلى أن «Muse Ember». يحقق أداءً تنافسيًا رغم حجمه الصغير وتكلفته المنخفضة؛ فسجل نسبة 37.8% في اختبار «AutomationBench»، المخصص لقياس قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهام سير العمل داخل الشركات.
وتقترب هذه النتيجة من ثلاثة أضعاف النسبة التي حققها نموذج «Claude Haiku 5.5»، والبالغة 13.9%. ما يعكس قدرته على التعامل مع المهام المتكررة التي تتطلب تنفيذ سلسلة من الإجراءات بصورة آلية.
فيما أظهرت الاختبارات تفوق النموذج في بعض مهام تشغيل الحواسيب والتعرف على التفاصيل البصرية، لكنه لا يتصدر جميع المجالات. إذ لا يزال نموذج «Claude Haiku 5.5» يحقق نتائج أفضل في المهام الهندسية والبرمجية الواقعية.
ما القدرات التي يدعمها نموذج ميتا الجديد؟
ولا تقتصر إمكانات «Muse Ember» على التعامل مع النصوص والأوامر المكتوبة. فهو يدعم قدرات متعددة الوسائط تتيح له تحليل الصور والتعامل مع الملفات الصوتية ومشاهدة محتوى الفيديو.
وتمنح هذه الإمكانات النموذج قدرة على التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، إلى جانب تنفيذ المهام البرمجية واستخراج المعلومات من المستندات. ما يجعله مناسبًا للشركات التي تحتاج إلى تشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي بصورة مستمرة لتنفيذ أعمال متكررة.
وأتاحت «ميتا» النموذج الجديد عبر واجهة «Meta Model API».
إضافة إلى أداة «Muse Code»، في إطار خطتها لتوفير أدوات ذكاء اصطناعي أقل تكلفة وأكثر كفاءة للمطورين والشركات، وتعزيز حضورها في سوق النماذج الذكية التي تتنافس فيها كبرى شركات التكنولوجيا.