أعلنت Meta Superintelligence Labs إطلاق Muse Glimmer، نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان يضم 30 مليار معامل ومصمم لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة المستهلكين دون الاعتماد الكامل على السحابة. ويستهدف النموذج مهام مثل البرمجة، واستدعاء الأدوات، والتفكير متعدد الخطوات، وفهم الصور، مع ضغط حجمه إلى أقل من 20 جيجابايت عبر تقنيات التكميم، بما يسمح بتشغيله ضمن أجهزة بذاكرة 24 أو 32 جيجابايت. وأتاحت Meta النموذج بترخيص Apache 2.0، مع دعم أكثر من 100 لغة وتكاملات مع عدد من أطر ومنصات تشغيل الذكاء الاصطناعي المحلي.

أعلنت Meta Superintelligence Labs إطلاق Muse Glimmer، وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد مفتوح الأوزان، مصمم لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة المستهلكين دون الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية أو الاتصال بالإنترنت.

نموذج بـ30 مليار معامل للاستخدام المحلي

يضم Muse Glimmer نحو 30 مليار معامل، ويستهدف تطبيقات الوكلاء المحليين، واستدعاء الأدوات والوظائف، والبرمجة، وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي. وتقول Meta إن النموذج يقدم أداءً قويًا مقارنة بنماذج منافسة ضمن الفئة الحجمية نفسها.

ويتيح النموذج تشغيل مهام مثل إدارة الجداول والملفات، كتابة الرسائل، تنفيذ المهام متعددة الخطوات، واستخدام الأدوات، مع دعم فهم النصوص والصور والعمل على سياقات طويلة.

مفتوح المصدر بترخيص Apache 2.0

أتاحت Meta أوزان النموذج بشكل مفتوح بموجب ترخيص Apache 2.0، إلى جانب وثائق للمطورين تساعدهم على تشغيل النموذج وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدامه.

كما تعمل الشركة على توفير تكاملات محسّنة مع أدوات وأطر تشغيل محلية، من بينها llama.cpp وMLX وExecuTorch، بما يسمح للمطورين بتشغيل النموذج مباشرة على أجهزتهم.

مصمم للعمل على أجهزة المستهلكين

ركزت Meta في تطوير Muse Glimmer على تقليل متطلبات الذاكرة والحوسبة، إذ يبلغ حجم النموذج بعد استخدام تقنيات الضغط والتكميم نحو 20 جيجابايت بدلًا من أكثر من 55 جيجابايت عند تشغيله بالدقة الكاملة.

وتقول الشركة إن النموذج يمكن تشغيله ضمن ذاكرة 24 أو 32 جيجابايت، بما يشمل ذاكرة التشغيل ومكوّن فهم الصور وآليات تسريع التوليد.

كما يستخدم النموذج تقنية Speculative Decoding لتسريع توليد النصوص والاستجابات خلال مهام التفكير الطويلة واستدعاء الأدوات المتعددة.

وكلاء ذكاء اصطناعي دون الاعتماد على السحابة

يدعم Muse Glimmer تنفيذ المهام طويلة الأمد، واستدعاء الأدوات بدقة، والتفكير متعدد الخطوات، واستعادة المسار عند فشل إحدى الأدوات، إلى جانب معالجة الصور والرسوم البيانية والمستندات.

كما يدعم النموذج أكثر من 100 لغة، ويعمل مع أنماط متعددة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي.

متاح للمطورين

أصبح النموذج متاحًا للمطورين عبر Hugging Face، مع خطط لإتاحته عبر منصات مثل Ollama وLM Studio وUnsloth، وأطر تشغيل تشمل llama.cpp وExecuTorch وMLX، إلى جانب منصات البنية التحتية مثل vLLM وSGLang.

وتتعاون Meta مع شركات من بينها AMD وArm وDell وIntel وNVIDIA لتحسين أداء النموذج على مجموعة واسعة من الأجهزة.

لماذا يهم ذلك؟

يمثل Muse Glimmer توجهًا متزايدًا نحو الذكاء الاصطناعي المحلي (On-device AI)، حيث يمكن تشغيل وكلاء قادرين على تنفيذ مهام معقدة مباشرة على أجهزة المستخدم، بما يقلل الاعتماد على السحابة ويعزز الخصوصية وإمكانية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي حتى دون اتصال بالإنترنت.