مختبر Meta للذكاء الخارق يقدم أول نماذج frontier: Muse Wonder و Muse Wonder Full

أول نماذج frontier من Meta

قدّم مختبر Meta للذكاء الخارق يوم الاثنين نموذجين جديدين ومتقدمين، Muse Wonder و Muse Wonder Full، وهما أول محاولة من الشركة لإنشاء نموذج frontier. إذا كان Muse Spark مصممًا سابقًا كنموذج خفيف يعمل بزمن استجابة منخفض، فإن نماذج Wonder أكبر حجمًا، وكما يُقال أقوى، مع درجات benchmark أعلى ونتائج أفضل في المهام المعقدة مثل البرمجة.

وفقًا للاختبارات المقدمة في بطاقة النموذج من Meta، تحقق Wonder و Wonder Full درجات benchmark مماثلة لـ Fable 5.1 و GPT-6 Astra. وكتبت مدونة Meta حول هذه النماذج: "معًا، تمثلان الخطوة التالية في سلّم تصنيفنا وقفزة مهمة نحو الذكاء الخارق الشخصي".

السعر والتوفر

ينعكس هذا الحجم أيضًا على السعر. النموذج Wonder المتاح عبر Meta Model API يكلف 4 دولارات لكل مليون input token، و20 دولارًا لكل مليون output token، وهو ما يعادل تقريبًا تكلفة GPT-6 Sol أو Opus 5.5. ومن الجدير بالذكر أن Wonder Full سيكون متاحًا فقط لمشتركي Muse Code ولن يتم توفيره عبر API. كما سيتم استخدام النموذجين لعمل وكيل Muse.

التركيز على الذاكرة النشطة

تماشيًا مع اهتمام Meta بإنشاء مساعدات شخصية يمكنها إنجاز المهام على فترات طويلة، أولت الشركة اهتمامًا خاصًا لقدرة النماذج الجديدة على الاحتفاظ بالمعلومات التي يقدمها المستخدم ومعالجتها، وهي الخاصية التي تسميها Meta "الذاكرة النشطة". ولتحسين الاستدعاء، قدمت Meta معيار MemoryBench الذي يتحدى أطر التعلم المستمر وبناء الذاكرة. ووفقًا لاختبارات الشركة، يحقق Muse Wonder الآن درجة أعلى في MemoryBench من Fable أو Opus أو Astra.

وقالت الباحثة العلمية Kavya Kopparapu في فيديو مصاحب للإطلاق: "بذلنا جهدًا هائلًا لنجعل نموذجك يتذكر ما يهمك على مدى أيام وأسابيع وأشهر وأكثر".

الخلفية

النماذج الجديدة هي أول نماذج frontier تُطلق بعد أن أجرى مؤسس Scale AI، Alexandr Wang، إعادة هيكلة لجهود Meta في الذكاء الاصطناعي في أغسطس من العام الماضي. بعد ذلك، أطلقت Meta نموذج Muse Spark الخفيف ووكيل Muse، لكنها تجنبت إطلاق هذا النوع من النماذج المتقدمة التي تميز OpenAI وAnthropic. ووفقًا للمنشور، تم تدريب النماذج في مركز بيانات Prometheus التابع لـ Meta في وسط أوهايو، الذي بدأ تشغيله في بداية العام.

المصادر: Techcrunch Ai · The Decoder · Engadget