أتاحت شركة Meta نماذج جديدة من عائلة Muse للمطورين، من بينها Muse Glimmer وMuse Spark 1.2، في خطوة تستهدف توسيع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان وتشغيلها محليًا على أجهزة الكمبيوتر الشخصية.
وتراهن Meta من خلال هذه الخطوة على توفير بدائل للمطورين والشركات الناشئة الراغبين في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية، بما قد يساعد على خفض تكاليف التشغيل والحفاظ على البيانات الحساسة داخل أجهزة المستخدمين أو البنية التحتية الخاصة بالشركات.
تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي محليًا
وبحسب تقرير نشره موقع Build Fast with AI، فإن إتاحة نماذج Muse بصورة مفتوحة تمنح الشركات والمطورين خيار تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزتهم، بدلًا من إرسال البيانات إلى خوادم خارجية لمعالجتها.
وتكتسب هذه الإمكانية أهمية خاصة مع انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي، التي لا تقتصر وظيفتها على الإجابة عن الأسئلة، وإنما تستطيع التخطيط وتنفيذ مجموعة من الخطوات والمهام بصورة أكثر استقلالية.
كما يمكن للتشغيل المحلي أن يقلل الاعتماد على الخدمات السحابية التي تعتمد تكلفتها في كثير من الحالات على حجم الاستخدام وعدد العمليات التي ينفذها النموذج.
ما هو Meta Muse Glimmer؟
يعد Muse Glimmer نموذجًا جديدًا من Meta أطلق في 10 أغسطس 2026، وصُمم بشكل خاص للتعامل مع المهام التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.
ويضم النموذج نحو 30 مليار معامل، وتشير المعلومات المتاحة إلى إمكانية تشغيله محليًا على أجهزة Mac أو أجهزة الكمبيوتر الشخصية باستخدام بطاقة رسومية واحدة.
وتكمن أهمية هذه الإمكانية في أن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة يرتبط عادةً بمراكز بيانات ضخمة وبنية تحتية حاسوبية مكلفة، بينما يتيح النموذج المحلي للمطور تشغيل المهام على جهازه مباشرة.
الذكاء الاصطناعي على الكمبيوتر بدلًا من السحابة
ويعني تشغيل Muse Glimmer محليًا إمكانية تقليل الاعتماد على مراكز البيانات والخدمات السحابية، إلى جانب منح الشركات قدرة أكبر على الاحتفاظ ببياناتها داخل أجهزتها أو شبكاتها الخاصة.
وقد يكون هذا الأمر مهمًا بصورة خاصة للشركات التي تتعامل مع معلومات حساسة، إذ لا تحتاج البيانات بالضرورة إلى مغادرة البنية التحتية الخاصة بها لتنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي.
كما يمكن أن يوفر التشغيل المحلي مرونة أكبر للمطورين الراغبين في تجربة تطبيقات ووكلاء ذكاء اصطناعي دون تحمل تكاليف استخدام سحابية مستمرة.
زوكربيرج يتيح أوزان Muse Spark 1.2
وبالتزامن مع إطلاق Muse Glimmer، أعلن مارك زوكربيرج عن إتاحة أوزان Muse Spark 1.2، وهو نموذج أكثر قوة كشفت عنه Meta في وقت سابق من أغسطس.
وتتيح إتاحة الأوزان للمطورين الوصول إلى النموذج وتشغيله وتخصيصه بدرجة أكبر، بدلًا من الاعتماد فقط على خدمة مغلقة تقدم إمكانات النموذج عبر واجهة برمجية.
وتعكس الخطوة توجه Meta إلى بناء مجموعة من النماذج المفتوحة التي تلبي احتياجات مختلفة، بداية من نموذج يمكن تشغيله محليًا على جهاز شخصي، وصولًا إلى نماذج أكثر قوة مخصصة للمهام المعقدة.
Meta تدخل منافسة جديدة مع OpenAI وAnthropic
وتضع هذه الاستراتيجية Meta في منافسة مباشرة مع شركات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد بدرجة كبيرة على النماذج والخدمات المغلقة، ومن بينها OpenAI وAnthropic.
وفي الوقت نفسه، تشهد النماذج مفتوحة الأوزان من شركات صينية مثل Alibaba وDeepSeek انتشارًا متزايدًا بين المطورين حول العالم، ما يجعل إتاحة نماذج Muse جزءًا من منافسة أوسع حول مستقبل الذكاء الاصطناعي المفتوح.
لماذا تراهن Meta على النماذج مفتوحة الأوزان؟
ويربط التقرير توجه Meta نحو النماذج المفتوحة بعاملين رئيسيين، هما ارتفاع تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي، والمخاوف المتعلقة بأمان البيانات عند إرسال المعلومات الحساسة إلى خدمات سحابية خارجية.
فعند الاعتماد على نماذج مغلقة عبر الإنترنت، يمكن أن ترتفع تكاليف التشغيل مع زيادة عدد الطلبات والمهام التي ينفذها الذكاء الاصطناعي.
في المقابل، يسمح النموذج الذي يمكن تشغيله داخل البنية التحتية الخاصة بالشركة بتقليل الاعتماد على الدفع المستمر مقابل كل عملية، إلى جانب الاحتفاظ بالبيانات داخل النظام الخاص بالمؤسسة.
وتشير هذه الخطوة إلى أن المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي لم تعد تدور فقط حول تطوير النموذج الأكثر قوة، وإنما أصبحت تشمل أيضًا تكلفة التشغيل، وخصوصية البيانات، وإمكانية التخصيص، وقدرة المطورين على تشغيل النماذج بصورة مستقلة.