أتاحت شركة Meta نماذجها الذكية للعموم وشملت ذلك نموذج Meta Muse Glimmer ونموذج Meta Muse Spark 1.2، بهدف توفير حلول ذكاء اصطناعي محلي قابلة للتشغيل المباشر على أجهزة الحواسيب الشخصية العادية دون تكاليف سحابية مرتفعة، وتأتي هذه التحديثات لتأكيد توجه الشركة نحو جعل الذكاء الاصطناعي المفتوح معيارًا عالميًا فى بناء البرمجيات المستقلة.
وفقًا لتقرير منشور بموقع Build Fast with AI، يمثل إتاحة النماذج المفتوحة خيارًا مثاليًا للشركات الناشئة والمطورين الساعين إلى حماية بياناتهم الخاصة وتجنب التكاليف السحابية المتصاعدة، حيث تتيح النماذج الجديدة تنفيذ المهام البرمجية وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزة المستخدمين دون الحاجة إلى نقل البيانات إلى خوادم طرف ثالث.
Muse Glimmer هو نموذج ذكاء اصطناعي جديد من Meta، أُطلق في 10 أغسطس 2026، وصُمم خصيصًا للمهام التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي؛ أي الأنظمة القادرة على التخطيط وتنفيذ سلسلة من الخطوات بدل الاكتفاء بالإجابة عن الأسئلة، ويُوصف النموذج بأنه يضم نحو 30 مليار معامل، ويمكن تشغيله محليًا على جهاز Mac أو كمبيوتر شخصي باستخدام بطاقة رسومية واحدة.
اقرأ ايضا: واتساب يطرح تحديثًا كبيرًا.. تسجيل مباشر على الآيباد وتحسينات للسيارة
وهنا تكمن أهمية النموذج. فالعديد من أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة حاليًا تعتمد على مراكز بيانات ضخمة، ويتعامل معها المستخدمون عبر الإنترنت مقابل تكلفة مرتبطة بالاستخدام. أما نموذج قادر على العمل محليًا على جهاز شخصي، فيمنح المطورين والشركات إمكانية تشغيل الذكاء الاصطناعي على أجهزتهم مباشرة، وهذا يعني إمكانية تقليل تكاليف الخدمات السحابية، والحفاظ على البيانات داخل الجهاز، وتقليل الاعتماد على شركات الحوسبة السحابية.
بالتزامن مع إطلاق Muse Glimmer، أعلن مارك زوكربيرج أن Meta ستفتح أوزان Muse Spark 1.2، وهو النموذج الأكثر قوة الذي أطلقته الشركة في وقت سابق من أغسطس، وتعني إتاحة الأوزان أن المطورين سيتمكنون من الوصول إلى النموذج وتشغيله وتعديله بصورة أكبر، بدل الاعتماد حصريًا على خدمة مغلقة تقدم النموذج عبر واجهة برمجية.
وبحسب التقرير، تشير الخطوة إلى أن Meta تريد تقديم مجموعة من الخيارات المفتوحة، تبدأ من نموذج صغير يمكن تشغيله محليًا، وصولًا إلى نموذج أكثر قوة موجه للمهام الأكثر تعقيدًا، وتضع هذه الاستراتيجية Meta في مواجهة مباشرة مع شركات مثل OpenAI وAnthropic، فى الوقت الذى تحقق فيه نماذج مفتوحة الأوزان من شركات صينية، بينها Alibaba وDeepSeek، انتشارًا متزايدًا بين المطورين حول العالم.
يربط التقرير توجه Meta بعاملين رئيسيين: ارتفاع تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي، والمخاوف الأمنية المرتبطة بإرسال البيانات الحساسة إلى خدمات سحابية خارجية، فعندما تعتمد الشركات على نماذج مغلقة عبر الإنترنت، يمكن أن ترتفع تكلفة الاستخدام مع زيادة عدد الطلبات والمهام التي ينفذها الذكاء الاصطناعي، في المقابل، يمكن للنموذج المفتوح الذي يعمل على أجهزة الشركة أن يقلل الاعتماد على الدفع المستمر مقابل كل عملية، كما يسمح بإبقاء البيانات داخل البنية التحتية الخاصة بالمؤسسة.
