بعد عطلة نهاية أسبوع من استخدام MiMo vibe coding...

بعد إصدار MiMo مباشرة، استخدمت الحصة المجانية على OpenCode لتجربة الأمر، وأجريت مشروعًا صغيرًا. لم يكن مستوى الصعوبة في هذا المشروع عاليًا، لكن MiMo توقف عن العمل لفترة طويلة، ولم يكن هناك أي رد فعل واضح عن الأخطاء، لذلك كانت تجربتي معه في ذلك الوقت سيئة جدًا.

لكن في مساء الجمعة، رأيت شخصًا يقول إن طريقة احتساب الرسوم على رمز التوكن في الموقع الرسمي لـ MiMo ستكون أكثر فاعلية بكثير من الحصة المجانية على OpenCode، فقررت أن أضيف 200 يوان، واستمررت في العمل على مشروعي الأصلي، بالإضافة إلى عمليتين أخريين لتنظيف البيانات كانت أكثر تعقيدًا قليلاً.

شعوري هو أنه بالفعل يتفوق بكثير على جميع النماذج المحلية التي تستخدم خطة الترميز (Coding Plan) سابقًا.

هذا لا يظهر بالضرورة في معدل نجاح التنفيذ الواحد، بل في أنني عندما كنت أستخدم خطة الترميز سابقًا، كنت أشعر بشكل غامض أن شركات النماذج الكبيرة المحلية تفرض بعض القيود على استدعاء الوكيل (Agent): ربما تكون قد قيدت طول سلسلة التفكير (Thought Chain)، أو عدد جولات تنفيذ الوكيل، مما يجعل تلك الوكالات تميل إلى إنهاء المهمة عند حوالي 50% إلى 60% من الإنجاز. بالنسبة للحالات الصعبة جدًا أو الأخطاء المعقدة، تتظاهر بأنها غير مرئية.

أما على منصة MiMo، أعتقد أن هذه المشكلة ستكون أفضل بكثير. فهي تستطيع بشكل حاسم أن تنفذ لعدة ساعات، فقط لحل بعض الأخطاء المعقدة جدًا. من الناحية المنطقية، الأمر بسيط جدًا: فبالنسبة لخطة الترميز، كلما زاد عدد الاستدعاءات، زادت التكلفة؛ أما في حالة احتساب التوكن، فكلما زاد عدد الاستدعاءات، زادت الأرباح.

بالنسبة لاستخدامي الفعلي، رغم أنني أنفقت 200 يوان، إلا أنني تمكنت من حل ثلاثة مهام كانت تؤرقني لفترة طويلة. أعتقد أن الأمر يستحق ذلك تمامًا. حتى لو اشتريت البيانات جاهزة من الإنترنت، فسيكون سعرها بالتأكيد أكثر من 200 يوان.

لكن تجربة الاستخدام هذه جعلتني أفكر في نقطة متناقضة حول النماذج المحلية: مثل نموذج كلود (Claude) الذي أصبح الآن قادرًا على استبدال جزء كبير من الأعمال، وشركات النماذج المحلية في الداخل يمكنها أيضًا الوصول إلى 80% إلى 90% من قدرات كلود؛ لكن إذا استمر الترويج باستخدام خطة الترميز فقط، فسيظل تجربة الاستخدام أقل بكثير، ولن تتمكن من التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا أو صعوبة، وهذا ليس بسبب نقص في قدرات النموذج، بل بسبب القيود التي تفرضها شركات النماذج على الاستدعاءات، وهذه القيود على التكاليف تؤثر بدورها على انتشار وترويج الوكيل (Agent) في العمل.

أعتقد أن المشكلة تتعلق بشكل رئيسي بقيود القدرة الحاسوبية، وعادات التسعير في السوق المحلي للخدمات، ولا أدري ما رأي الجميع في هذا الموضوع؟
فكرتي الشخصية هي أن الطلب على القدرة الحاسوبية سيظل كبيرًا خلال الثلاث إلى الخمس سنوات القادمة، لكن المشكلة تكمن في ما إذا كانت ستفيد شركات مثل إنفيديا (Nvidia) بشكل خاص، أم أنها ستسهم حقًا في ترقية الشرائح المحلية.

(مؤخرًا، قال بعضهم إن إصدار DeepSeek V4 يواجه صعوبة في الإنتاج، بسبب الحاجة إلى التوافق مع الشرائح المحلية، مما أدى إلى عدم قدرة التدريب على التوصل إلى تقارب جيد…)