تطرح Aleph Alpha نموذج Kolibri بموجب Apache 2.0، وتوسع Meta إطار الأمان لديها، وتضيف OpenAI ثلاثة أحجام لبيئة العزل إلى واجهة API Agents

يوم السبت 3 أكتوبر، طرحت Aleph Alpha نموذج Kolibri، وهو نموذج بالإنجليزية والألمانية بأوزان مفتوحة يضم 78,1 مليار معلمة بموجب ترخيص Apache 2.0، وأعادت Cohere نشر الإعلان مساء اليوم نفسه، فيما لا تزال عملية دمج أعمالها مع Aleph Alpha تنتظر الموافقات التنظيمية. وفي اليوم السابق، وسعت Meta إطار الأمان لديها ليشمل تدريب نماذجها، وأضافت واجهة API Agents من OpenAI ثلاثة أحجام لبيئة العزل. وتجعل ملاحظات إصدار Devin بتاريخ 30 سبتمبر منه وكيلًا أصليًا في Jira، ويصل Qwen-Image-2.1-Pro عبر واجهة API بسعر 0,04 دولار للصورة، ويشرح مطور Apron كيفية توقع ذاكرة GPU التي يحتاجها نموذج مفتوح قبل استئجار بطاقة.

تطرح Aleph Alpha نموذج Kolibri بالإنجليزية والألمانية، ويضم 78 مليار معلمة بموجب Apache 2.0

3 أكتوبر — في يوم الوحدة الألمانية، تطرح Aleph Alpha نموذج Kolibri، وهو نموذج لغوي بالإنجليزية والألمانية بأوزان مفتوحة. يضم هذا النموذج القائم على مزيج الخبراء (Mixture-of-Experts) 78,1 مليار معلمة، منها 3,46 مليارات نشطة لكل رمز، وتتوفر أوزانه على Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0. وتوجهه Aleph Alpha إلى الاستخدام السيادي في القطاعات الخاضعة للتنظيم: الإدارة العامة والصناعة والطيران.

تستهدف البنية أولًا تكلفة تقديم الخدمة: 6 خبراء نشطين من أصل 384، و40 طبقة من أصل 50 مقيدة بنافذة منزلقة من 512 رمزًا. يقبل النموذج ما يصل إلى 1 048 576 رمزًا، لكنه دُرّب حتى 262 144، وهو الطول الذي توصي بطاقته بعدم تجاوزه. وبحسب التدوينة، لم تكن نسخة تضم 123 مليار معلمة تعالج سوى 3 طلبات بطول 256k رمزًا على بطاقتي H100، مقابل 18 بالحجم الذي وقع عليه الاختيار. واستُخدمت في التدريب 768 وحدة GPU من طراز B200 في ألمانيا وفنلندا، لمعالجة نحو 24T رمزًا؛ وتشكل الألمانية 21,3 % من التدريب المسبق.

بحسب قياسات Aleph Alpha، باستخدام منظومة تقييم داخلية وأقصى جهد للاستدلال، يتقدم Kolibri في النتيجة الإجمالية على Qwen3.5 35B-A3B وNemotron 3 Super، الذي ينشط 12 مليار معلمة، لكن النموذج الكثيف Qwen3.8 27B يظل متقدمًا في جميع الاختبارات تقريبًا:

اختبار الأداء (قياسات Aleph Alpha)	Kolibri 78B-A3,46B	Qwen3.5 35B-A3B	Nemotron 3 Super 120B-A12B	Mistral Small 4 119B-A6B	Qwen3.8 27B (كثيف)
النتيجة الإجمالية (الإنجليزية)	75,5	74,7	73,0	63,1	80,2
النتيجة الإجمالية (الألمانية)	70,8	69,8	67,9	61,4	79,9
GPQA Diamond (الإنجليزية)	84,3	83,8	78,0	74,7	89,2
AIME 2026 (الإنجليزية)	96,0	92,1	90,4	83,1	97,7
SWE-Bench Verified	66,4	71,6	60,2	60,8	72,6

إذًا، لا تتمثل حجة Aleph Alpha في احتلال المركز الأول، بل في حد باريتو بين الجودة وتكلفة تقديم الخدمة. ولأن Kolibri دُرّب على الامتناع عن الإجابة، فإنه يفضل أيضًا الامتناع أو تقديم إجابة جزئية على الوقوع في الخطأ في 44 % من أسئلة AA-Omniscience التي لا ينجح فيها. وقد طُوّر في ألمانيا «دون سيطرة أجنبية» (دون تحكم أجنبي)، وصُمم مع مراعاة قانون الذكاء الاصطناعي واللائحة العامة لحماية البيانات، ويمكن تشغيله محليًا؛ ويرافق إصداره تقرير تقني من نحو 200 صفحة.

أعادت Cohere، التي لا يزال اتفاقها النهائي لدمج أعمالها مع Aleph Alpha خاضعًا للموافقات التنظيمية، نشر إعلان الإصدار مساء اليوم نفسه، بعد تهنئة رئيسها التنفيذي أيدان غوميز؛ ويظل Kolibri نموذجًا تابعًا لـAleph Alpha.

New Apache 2.0 model from @Aleph__Alpha. It’s really good. If you like that, you’re going to love what we build together.

🇸🇦 نموذج جديد بموجب Apache 2.0 من Aleph Alpha. إنه جيد حقًا. إذا أعجبكم هذا النموذج، فستحبون ما سنبنيه معًا. — @cohere على X

🔗 تدوينة Aleph Alpha · الأوزان على Hugging Face

توسع Meta إطار الأمان لديها ليشمل التدريب وتوضح قواعدها للأوزان المفتوحة

2 أكتوبر — تحدث Meta Superintelligence Labs إطار Meta Superintelligence Scaling Framework، الذي يحدد متطلبات الأمان قبل التدريب ثم النشر. وبحسب Meta، تعكس هذه النسخة الالتزامات التي قُدمت هذا الأسبوع في البيت الأبيض، والتي تنص على ضوابط داخلية يتحقق منها فريق مستقل داخل الشركة ومدقق أو مقيّم خارجي.

أصبح فقدان السيطرة (انعدام التحكم) الآن خاضعًا لضوابط أثناء التدريب والتقييم، لأن النموذج القوي في الأمن السيبراني قد يستغل، بحسب Meta، الثغرات في بيئته. ويتطلب التدريب بالتعزيز الذي ينطوي على مخاطر بيئات عزل معتمدة، وسجلات غير قابلة للتعديل، بما فيها سلسلة التفكير، ومراقبة آلية قادرة على إيقاف التشغيل.

بالنسبة إلى الأوزان المفتوحة، يأخذ الإطار في الحسبان التعديلات الممكنة بعد النشر، مثل إزالة سلوك الرفض عبر الضبط الدقيق. وستتحقق لجنة للذكاء الاصطناعي تابعة لمجلس الإدارة، أُعلن عن تشكيلها خلال الأشهر المقبلة، بصورة مستقلة من الالتزام بالإطار. وهذا الإطار هو «Advanced AI Scaling Framework» السابق، الذي أعيدت تسميته مع هذه النسخة 2.1: وهو الإطار الذي جرى بموجبه تقييم Muse Spark في أبريل.

🔗 تطوير نماذج ذات قدرات عالية بمسؤولية (Meta)

تضيف واجهة API Agents من OpenAI ثلاثة أحجام لبيئة العزل وإعادة استخدام البيئات

2 أكتوبر — يسرد ستيف (@stevendcoffey)، الذي يعمل على واجهة API من OpenAI بحسب نبذته على X، مستجدات الأسبوع لواجهة API Agents، وقد أعاد @OpenAIDevs نشرها. وإلى جانب ثلاثة تذكيرات من DevDay، هناك أربع نقاط جديدة. تؤكد الوثائق النقطة الأولى: يحدد المعامل environment.container_size، الذي يُضبط عند إنشاء جلسة، موارد CPU والذاكرة لبيئة العزل التي تستضيفها OpenAI.

حجم الحاوية	وحدات vCPU المخصصة	الذاكرة المخصصة
small	1	1 Go
medium (الافتراضي)	2	4 Go
large	4	16 Go

أما النقاط الثلاث الأخرى فلا ترد إلا في التغريدة: وكلاء فرعيون يمكن إعدادهم من لوحة التحكم، وإعادة استخدام بيئة واحدة عبر عدة جلسات، وزيادة في الموثوقية دون نشر طريقة القياس.

Overall better reliability: 99.97% turn reliability, fewer SSE disconnects, 20% faster tool calls 🪨

🇸🇦 تحسن الموثوقية الإجمالية: موثوقية بنسبة 99,97 % لكل جولة، وانقطاعات أقل لاتصالات SSE، واستدعاءات أدوات أسرع بنسبة 20 %. — @stevendcoffey على X

🔗 وثائق OpenAI

وكلاء البرمجة: Devin في Jira، وAntigravity CLI 1.2.13 و1.2.14

يصبح Devin وكيلًا أصليًا في Jira ويحيل نتائج Devin Review إلى جلساته

30 سبتمبر — تضم ملاحظات إصدار Devin بتاريخ 30 سبتمبر 25 بندًا. ويجعل البند الرئيسي Devin وكيلًا مدمجًا (وكيلًا أصليًا) في Jira: بمجرد أن يثبت مسؤول تطبيق Devin for Jira، يؤدي إسناد تذكرة إلى Devin أو الإشارة إليه إلى إطلاق جلسة تُتابع في لوحة الوكيل داخل Jira. وإذا تعذر على Devin البدء، بسبب إذن مفقود أو حد للاستخدام، يعرض Jira تفسيره بدلًا من رسالة خطأ عامة.

في طلب سحب فتحته جلسة Devin لا تزال نشطة، يرسل Devin Review أولًا ملاحظاته (نتائج المراجعة) إلى تلك الجلسة: مع التصحيح التلقائي (Auto-fix)، يصحح Devin ما يستطيع، ولا تُنشر إلا الملاحظات المتبقية. وتحصل عمليات الأتمتة على فحوص مسبقة (فحوص تمهيدية): يُنفذ برنامج نصي بعد كل حدث مُشغّل، وقبل Devin، للتحقق من الحدث أو إثرائه أو تجاهله. ولا يُذكر أي سعر.

🔗 ملاحظات إصدار Devin بتاريخ 30 سبتمبر

Antigravity CLI 1.2.13 و1.2.14: مهل إعادة المحاولة، وطابور الرسائل، وRemote Control دون systemd

29 و30 سبتمبر — يسرد سجل تغييرات Antigravity CLI من Google إصدارين. يتبع الإصدار 1.2.13 مهلة إعادة المحاولة التي تحددها واجهة API الخاصة بالنموذج بدلًا من الانتظار 5 ثوانٍ ثابتة، ويتوقف فورًا إذا تجاوزت هذه المهلة 30 ثانية أو إذا كان الحد الذي تم بلوغه سقفًا يوميًا أو متعلقًا بالفوترة.

يضيف الإصدار 1.2.14، الذي يتضمن 6 تحسينات و3 إصلاحات، خيار Queued Messages في /config: في الوضع الافتراضي (Queue)، تنتظر الرسالة المرسلة أثناء عمل الوكيل انتهاء الجولة؛ وفي وضع Send Immediately، تقاطعه. وعلى أجهزة Linux التي لا تحتوي على مدير خدمات مستخدم من systemd، كما في معظم الحاويات، يشغل Remote Control خدمته كعملية عادية في الخلفية، ولن تُعاد تشغيلها بعد تعطلها أو عند بدء تشغيل الجهاز. ويصبح الخيار --json-schema صارمًا: يؤدي مخطط غير صالح إلى خطأ ورمز خروج 1. ويجري النشر تدريجيًا على مدى بضعة أيام.

🔗 سجل تغييرات Antigravity

يصل Qwen-Image-2.1-Pro عبر واجهة API إلى Model Studio وQwenCloud بسعر 0,04 دولار للصورة

2 أكتوبر — تضيف Alibaba نموذج Qwen-Image-2.1-Pro إلى كتالوج Model Studio، منصتها لواجهات API، ضمن نطاق الخدمة International، وتخصص له QwenCloud بطاقة تحمل علامة «جديد»، دون تغريدة أو تدوينة من Qwen. يواصل النموذج تطوير Qwen-Image-2.1، الذي نُشر بأوزان مفتوحة في 20 سبتمبر: إنشاء الصور وتعديلها في نموذج واحد، و7 مليارات معلمة للتوليد البصري، وصور شفافة مدعومة أصليًا. ولا توضح البطاقة ما إذا كانت النسخة المقدمة عبر الخدمة تختلف عن الأوزان المنشورة.

العنصر المقارن	qwen-image-2.1-pro	qwen-image-2.0-pro
السعر لكل صورة ناتجة	0,04 دولار	0,075 دولار
الحصة المجانية	10 صور	100 صورة

ينخفض السعر إلى نحو النصف، لكن الحصة المجانية تصبح عُشر ما كانت عليه. وعلى QwenCloud، يقتصر النموذج على 20 طلبًا في الدقيقة و10 استدعاءات متزامنة.

🔗 سجل نماذج Model Studio · بطاقة QwenCloud

يتوقع Apron ذاكرة GPU اللازمة لـ14 نموذجًا مفتوحًا قبل الاستئجار، بحسب مطوره

3 أكتوبر — يعرض فلاد ريجكوف، مطور Apron، على مدونة مجتمع Hugging Face هذه الأداة المفتوحة المصدر، التي تتوقع قبل استئجار وحدة GPU ما إذا كان نموذج مفتوح سيتسع في الذاكرة ويبدأ العمل تحت إصدار محدد من vLLM، ثم تتحقق من ذلك على بطاقة فعلية.

بحسب المطور، يقل الفارق بين التوقع والقياس الفعلي لذاكرة الأوزان عن 2 % في 11 من أصل 14 نموذجًا جرى تشغيلها، على تجهيزات تتراوح من RTX 4090 إلى ثماني بطاقات H200. وفشلت أربعة نماذج قبل إصلاحها بتصحيح جرى التحقق منه عبر تشغيل ثانٍ، ويشغل DeepSeek-V4.1-Flash افتراضيًا 189 Gio من ذاكرة المضيف، لا تظهر في فحص يقتصر على GPU.

ينبه المطور إلى أنه لم تُقَس إلا عملية تشغيل واحدة لكل نموذج، وأن النتائج لا تشكل تصنيفًا. وأداة سطر الأوامر ليست جاهزة للاستخدام الخارجي، ولا يزال مستودعها يصفها بأنها مواصفة دون تنفيذ.

🔗 تدوينة فلاد ريجكوف (Hugging Face)

موجز الأخبار

Copilot CLI 1.0.92-3 وSDK Copilot 1.0.17-preview.3 — تضيف النسخة التجريبية من Copilot CLI أداة اختيار تُفتح باستخدام Ctrl+E قبل المحادثة، للاختيار بين التنفيذ المحلي والتنفيذ في السحابة؛ أما النسخة التجريبية من SDK فتتيح، على نحو تجريبي، استبدال أدوات العميل أثناء جلسة جارية. ويظل أحدث إصدار مستقر هو 1.0.91. 🔗 CLI · 🔗 SDK
Copilot code review عبر API — يمكن الآن طلب مراجعة من Copilot عبر واجهتَي API من نوع REST وGraphQL، مع تحديد مستوى الجهد لكل طلب، ضمن الإتاحة العامة لخطط Pro وPro+ وMax وBusiness وEnterprise؛ وتقدّر الوثائق تكلفة المراجعة بما بين 0,05 و1 دولار من أرصدة الذكاء الاصطناعي في مستوى Lite، وبين 0,25 و5 دولارات في مستوى Balanced، وهو مستوى الجهد الافتراضي. 🔗 المصدر
الإصدار الليلي من Gemini CLI — لا يتضمن الإصدار v0.64.0-nightly الصادر في 3 أكتوبر سوى إصلاح واحد: أصبح مفتاحا الإدخال والمسافة يؤكدان الاختيارات في قوائم الخيارات بصورة موثوقة، بما في ذلك في الطرفيات التي لا تدعم بروتوكول لوحة المفاتيح Kitty، مثل طرفية PyCharm على Windows، حيث كان الضغط على الإدخال بعد أقل من 30 ms من الضغط على مفتاح آخر يُفسَّر على أنه ضغط على التبديل+الإدخال. ولم يتغير الإصداران المستقر والتجريبي. 🔗 المصدر
DeepSeek Harness 0.2.1-alpha.1 — تضيف هذه النسخة التجريبية الـ25، التي لا يزال لا يوجد لها إصدار مستقر، طبقة تجريبية للتوافق مع mods الخاصة بـClaude Code، بهدف التحقق، وفقًا لـDeepSeek، من أن واجهة API الخاصة بها تشكّل تقريبًا مجموعة فرعية مما تتيحه plugins في Harness، وليس لتوفير توافق كامل. 🔗 المصدر
GPT-6.1 Sol في Warp — أتاحت Warp مساء 29 سبتمبر نموذج GPT-6.1 Sol في طرفيتها القائمة على الوكلاء، ويمكن استخدامه باشتراك Codex أو ChatGPT؛ ولا يتضمن الإعلان سعرًا أو قياسًا خاصًا بـWarp. 🔗 المصدر
إيقاف grok-voice-transcribe-1.0 — أوقفت SpaceXAI في 2 أكتوبر الإصدار القديم من نموذجها للتفريغ النصي عبر API: تُعاد توجيه الطلبات إلى grok-voice-transcribe-2.0، بالسعر نفسه وبدقة أعلى وفقًا لـSpaceXAI. وكان إيقاف الإصدار قد أُعلن في 18 سبتمبر دون تحديد موعد. 🔗 المصدر
سبتمبر لمطوري OpenAI — يستعرض حساب @OpenAIDevs في مقال على X إعلانات سبتمبر الموجّهة للمطورين، من DevDay الذي أُقيم يوم 29 إلى GPT-6 Sol وLuna، دون إعلان جديد؛ والتوضيح الوحيد هو أن واجهة Decisions API من OpenAI، المتاحة في معاينة محدودة منذ 29 سبتمبر، ستصبح متاحة للجميع قريبًا، دون تحديد موعد. 🔗 المصدر
عمليتا نشر لوكلاء ElevenLabs — تعهد Banner Health إلى ElevenAgents بحجز مواعيد الرعاية الأولية، مع التحويل إلى موظف بشري والامتثال لـHIPAA؛ وتروي شركة التأمين Admiral تجربة تشغيل وكلائها الصوتيين في بيئة الإنتاج، حيث يُطبَّق كل تعديل تدريجيًا من 1 % إلى 100 % من حركة الاستخدام خلال بضع ساعات بدلًا من عدة أسابيع. ولا تنشر أيٌّ منهما أرقامًا عن النتائج. 🔗 Banner Health · 🔗 Admiral
Kling 4.0 في الوصول المبكر — يوضح المنشور التعريفي بـKling 4.0، المؤرخ في 30 سبتمبر، أن النموذج الكامل يدخل مرحلة الوصول المبكر قبل توسيع إتاحته في أكتوبر، بينما يتاح Kling 4.0 Flash للمشتركين السنويين في Ultra منذ 28 سبتمبر؛ وتُضاف نسبة الأبعاد 21:9، دون ذكر سعر أو API أو معايير الوصول. 🔗 المصدر
Runway Agent وRunway MCP وdots من OpenAI — يسرد سجل تغييرات Runway ثلاث إضافات دون إعلان على X: يستخدم Runway Agent وضع Draft في Seedance 2.5، حيث تُنشأ مسودات بدقة 480p ثم تُعدَّل بعد التوليد، وينضم Ideogram 4.5 إلى Runway MCP للخطط المدفوعة، وتتاح Runway منذ 1 أكتوبر في dots من OpenAI. ولم تُحدَّد أي تكلفة بالأرصدة. 🔗 المصدر
رموز وصول عديمة الحالة لتطبيقات GitHub Apps — بعيدًا عن الذكاء الاصطناعي، تُكمل GitHub نشر التنسيق عديم الحالة ghs_APPID_JWT لجميع رموز وصول تثبيت GitHub Apps الجديدة، بعد أن بدأ النشر في 27 أبريل: نحو 520 محرفًا بدلًا من 40، مع بقاء الأذونات ومدة الصلاحية البالغة ساعة دون تغيير؛ وستصبح ترويسة الاختبار X-GitHub-Stateless-S2S-Token متقادمة في 30 نوفمبر 2026. 🔗 المصدر
ملاحظات بشرية مباشرة لدى Rapidata — تصف Rapidata ميزتها Flows، التي تستبدل نموذج المكافأة في Flow-GRPO بمقارنات بشرية زوجية في الوقت الفعلي، وذلك في منشور من المورّد لا ينشر أي نتائج تدريب مقاسة. 🔗 المصدر
قياس الاعتماد بين الوكلاء — يقترح أنور إيميل، في مقال دون تجربة أو قياس، تقييم الأنظمة متعددة الوكلاء على أساس الاعتماد بين الوكلاء بدلًا من عددهم، من خلال تتبّع الدقة وتنوع الاستدلالات والترابط بين الوكلاء في كل جولة. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

يُظهر Kolibri أن النموذج المفتوح يستطيع المنافسة دون السعي إلى المركز الأول. وتنشر Aleph Alpha بنفسها قياسات يتفوق فيها النموذج الكثيف Qwen3.8 27B عليه في كل المجالات تقريبًا، وتبرز معيارًا آخر: خدمة عدد كبير من الطلبات الطويلة باستخدام عدد قليل من GPU، بالإنجليزية والألمانية على السواء، بموجب ترخيص يتيح استضافة كل شيء داخل المؤسسة. وبالنسبة إلى جهة حكومية أو مؤسسة صناعية ملزمة بـAI Act وRGPD، قد تكون هذه الموازنة أهم من بضع نقاط في اختبارات الأداء. أما Cohere، التي لا يزال تقاربها مع Aleph Alpha ينتظر الموافقات التنظيمية، فتَعِد بالفعل بما سيأتي لاحقًا.

تفرض تكلفة الخدمة نفسها موضوعًا محوريًا للنماذج المفتوحة. ويعود Qwen-Image-2.1، الذي نُشر بأوزان مفتوحة في 20 سبتمبر، عبر API باسم Qwen-Image-2.1-Pro بسعر 0,04 دولار للصورة، أي أقل بنحو النصف من الجيل السابق، لمن يفضّل عدم استضافته بنفسه. أما منشور Apron فيذكّر بما تتطلبه الاستضافة الذاتية: قد يفشل النموذج عند بدء التشغيل بسبب غياب إعداد في vLLM، أو يشغل 189 Gio من ذاكرة المضيف لا يكشفها فحص يقتصر على GPU.

تنقل Meta الأمن إلى مرحلة ما قبل النشر. فأصبح التدريب بالتعزيز الذي ينطوي على مخاطر يتطلب بيئات معزولة جرى التحقق منها، وسجلات لا يمكن تعديلها، وإيقافًا تلقائيًا، لأن نموذجًا قويًا في الأمن السيبراني قد يستغل ثغرات بيئته الخاصة. ويجب أيضًا على لجنة الذكاء الاصطناعي المُعلَن عنها داخل مجلس الإدارة التحقق بصورة مستقلة من تطبيق هذه القواعد. أما الالتزامات المتخذة في البيت الأبيض، التي تقول Meta إنها تعكسها، فلا يورد المنشور منها إلا مبادئها العامة: ضوابط داخلية يتحقق منها فريق مستقل داخل الشركة، ومدقق أو مقيّم خارجي.

وأخيرًا، يندمج الوكلاء في الأدوات والعمليات التشغيلية. تتيح OpenAI اختيار حجم البيئة المعزولة وإعادة استخدام بيئة من جلسة إلى أخرى، ويندمج Devin في Jira ويصحح الملاحظات التي تكشفها مراجعته الخاصة قبل نشرها، وتُطلَق Copilot code review عبر API مع تكلفة تقديرية بحسب مستوى الجهد. ويلتزم Antigravity CLI بالمهل التي يحددها الخادم لإعادة المحاولة، ويشغّل Remote Control داخل الحاويات: إنها إعدادات تشغيلية أكثر من كونها وظائف لافتة، لكنها هي ما يهم حين يعمل الوكيل باستمرار.