هل استيقظت Meta؟ مدير الذكاء الاصطناعي: نموذج "البطيخ" الجديد يسجل درجات قريبة من GPT-5.5.

أعلن ألكسندر وانغ، رئيس مختبر Meta للذكاء الفائق، في اجتماع داخلي أن النموذج الجديد قيد التدريب "البطيخ" يستخدم طاقة حاسوبية تبلغ حوالي 10 أضعاف نموذج Muse Spark، وقد تجاوزت نتائجه نتائج GPT-5.5 من OpenAI.
(خلفية سابقة: وداعًا لـ Llama! Meta تطلق نموذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الجديد "Muse Spark" ليدخل بالكامل إلى Instagram وFacebook والنظارات الذكية)
(خلفية تكميلية: نموذج OpenAI الجديد GPT-5.6 لم يُطرح بعد: إدارة ترامب تطلب إطلاقًا على مراحل)

جدول المحتويات

Toggle

• من الانفتاح إلى الإغلاق: مسار Meta الجديد
• طاقة حاسوبية بعشرة أضعاف: كم الفرق؟
• خط النهاية المتحرك الذي يُلاحَق

وفقًا لتقرير Business Insider نقلاً عن مصدرين مطلعين، قال ألكسندر وانغ، رئيس مختبر Meta للذكاء الفائق، في اجتماع داخلي مغلق هذا الأسبوع إن النموذج التالي الذي يحمل الاسم الرمزي "البطيخ" قد تجاوزت نتائجه نتائج النموذج الرائد GPT-5.5 الذي أصدرته OpenAI في أبريل الماضي. مثل "الأفوكادو" الذي صدر في أبريل، فإن "البطيخ" هو أيضًا اسم فاكهة تستخدمه Meta داخليًا.

وقال وانغ إن "البطيخ" هو النموذج التالي بعد Muse Spark (الاسم الداخلي أفوكادو) الذي تم إطلاقه في أبريل الماضي، وهو لا يزال قيد التدريب، ويستخدم موارد حاسوبية أكبر بمقدار عشرة أضعاف تقريبًا من Muse Spark.

هذه هي المرة الأولى خلال العام الماضي التي تقارن فيها Meta نموذجها غير المُطلق بعد بشكل علني مع النموذج الرائد الحالي لـ OpenAI. لم يكشف وانغ عن المعايير التي استند إليها في الحكم على "التجاوز". وقد رفضت Meta التعليق، كما لم تستجب OpenAI لطلبات التعليق.

من الانفتاح إلى الإغلاق: مسار Meta الجديد

قلق Meta بشأن الذكاء الاصطناعي ليس جديدًا. تستثمر الشركة بكثافة في بناء القدرة الحاسوبية وإنشاء مراكز البيانات واستقطاب المواهب، وكانت تسعى خلال العامين الماضيين لإيجاد موطئ قدم بين OpenAI وGoogle وAnthropic، لكن سلسلة Llama ظلت دائمًا عند مرتبة "نتائج جيدة لكنها ليست الأفضل".

في العام الماضي، اشترت Meta حصة 49% من أسهم Scale AI بدون حقوق تصويت مقابل 14.3 مليار دولار. هذه الصفقة مكنت Meta من الحصول على قدرات Scale AI في وضع العلامات على البيانات، كما أدت إلى تولي المؤسس المشارك ألكسندر وانغ منصب كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي الأول في الشركة. بعد توليه المنصب، أعيد تسمية قسم الذكاء الاصطناعي القديم إلى مختبرات Meta Superintelligence، وأصبح وانغ مسؤولاً عن البحث والتطوير بالإضافة إلى قيادة فريق بحث نخبوي يحمل الاسم الرمزي TBD، بالإضافة إلى مشروع الأجهزة الذي تركز عليه الشركة مؤخرًا.

هذه الحرب على المواهب رفعت مستوى الرواتب التي تقدمها Meta، مما أدى إلى ارتفاع تكاليف سوق الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون بأكمله.

أول نموذج أنتجه وانغ بعد توليه المنصب هو Muse Spark الذي صدر في أبريل الماضي. يختلف هذا النموذج جوهريًا عن Llama السابقة: Llama كانت مفتوحة الأوزان، بينما MuseSpark مغلق المصدر بالكامل، وقالت Meta إنها "تأمل في إصدار نسخة مفتوحة المصدر في المستقبل".

نتائج النموذج جيدة، لكنها أيضًا لم تتجاوز OpenAI أو Anthropic. بعد إطلاقه، تم دمج هذا النموذج بسرعة في المنتجات الرئيسية مثل Instagram وFacebook والنظارات الذكية، مما جعل نتائج فريق وانغ تصل مباشرة إلى المستخدمين العاديين لأول مرة، بدلاً من البقاء فقط على لوحات تصنيف المعايير.

طاقة حاسوبية بعشرة أضعاف: كم الفرق؟

الأرقام التي قدمها وانغ في الاجتماع الداخلي كانت واضحة: طاقة التدريب الحاسوبية المستخدمة في "البطيخ" تزيد بمقدار عشرة أضعاف عن تلك المستخدمة في Muse Spark. ببساطة، هذه المرة لم تقم Meta بضبط دقيق، بل ضاعفت الرهان عشرة أضعاف. وهذا يتوافق مع منطق وانغ: الطاقة الحاسوبية تحدد سقف النموذج، والنتائج هي مجرد المرحلة الأولى من الاختبار، والحاسمة الحقيقية هي القدرة على إيصال النموذج إلى خط الإنتاج لاحقًا. وقد أشار وانغ إلى ذلك علنًا على X:

First, Mark was clearly talking about the industry's progress on agentic capabilities on the whole.

But, while we're on the topic: Our next Muse Spark update is coming soon. Big improvements in coding and agentic capabilities to be more competitive with other leading models.… https://t.co/uTjx8sZM2A

— Alexandr Wang (@alexandr_wang) July 3, 2026

يعلن المنشور عن تحديث وشيك لـ Muse Spark، مع التركيز على تحسين قدرات البرمجة والأداء الوكيل، بهدف تقليص الفجوة مع المنافسين.

سأل مستخدم Meta متى يمكنه تقديم نموذج برمجي مكافئ لـ Claude Opus، فرد وانغ "قريبًا"، وقال إن الناس سيعجبون بما يطهونه. هذا النوع من التصريحات الغامضة قد لا يكون مقنعًا للسوق.

خط النهاية المتحرك الذي يُلاحَق

ولكن الأمر المحرج هو أن GPT-5.5 هو النموذج الرائد لـ OpenAI في أبريل، لكن OpenAI أصدرت بالفعل عائلة GPT-5.6 الأقوى في نهاية يونيو، لكنها لم تُطرح بعد بسبب طلب إدارة ترامب، وهي متاحة حاليًا فقط لعدد قليل من الشركاء المسجلين للمعاينة، ولم يتم إطلاقها بالكامل.

بالنسبة لـ OpenAI، هذا ليس عائقًا تقنيًا، بل عائقًا سياسيًا؛ النموذج جاهز بالفعل، لكن لا يُسمح بطرحه بالكامل بعد. وهذا يعني أن "البطيخ" تجاوز نموذجًا قديمًا من OpenAI عمره شهرين، بينما السقف الحقيقي قد تحرك للأعلى بالفعل.

إذا كانت تصريحات وانغ صحيحة، فهذه لا تزال إشارة قابلة للعرض بعد عامين من إنفاق Meta واستقطاب المواهب. وقد أخبرت Meta المستثمرين مؤخرًا أن إنفاقها هذا العام على البنية التحتية مثل الرقائق ومراكز البيانات سيرتفع من 115 إلى 135 مليار دولار إلى 125 إلى 145 مليار دولار؛ ووصلت مكافآت التوقيع للباحثين البارزين إلى مئات الملايين من الدولارات لكل فرد.

هذا يعني أن حرب البرق على المواهب التي راهن عليها زوكربيرغ قد تبدأ في جني بعض الثمار. لكن النتائج هي دائمًا أسهل الأهداف التي يمكن تحقيقها؛ القدرة على إطلاق "البطيخ" فعليًا وجعل المطورين يشترونه هو العتبة التي لم تستطع Meta تجاوزها خلال العامين الماضيين.