إطلاق Claude Opus 5.5 لدى Anthropic، وإطلاق OpenAI لنموذجي GPT-6 Sol وLuna، وانتقال Claude Code بخطتي Pro وTeam Standard إلى Opus

يوم الثلاثاء 22 سبتمبر، أطلقت Anthropic وOpenAI، بفارق أقل من ساعتين، نموذجًا رائدًا لكل منهما: Claude Opus 5.5، الذي قُدّم على أنه بمستوى Fable 5.1 وبتكلفة أقل بنسبة 40% من Opus 5، ثم GPT-6 Sol وGPT-6 Luna، اللذان انخفضت أسعار واجهة API الخاصة بهما إلى النصف مقارنة بالسعر الترويجي لـGPT-5.6. ووصلت العائلتان في اليوم نفسه إلى GitHub Copilot وDevin وPerplexity، بينما نقل Claude Code 2.1.280 خطتي Pro وTeam Standard من Sonnet إلى Opus. واكتملت أحداث اليوم بإصدار Codex CLI 0.156.0، ورفع حدود الاستخدام لدى Anthropic، وسلسلة من منشورات NVIDIA.

تطلق Anthropic نموذج Claude Opus 5.5، أول نموذج من عائلة Claude 5.5

22 سبتمبر — تطلق Anthropic نموذج Claude Opus 5.5 ‏(claude-opus-5-5)، أول نموذج من عائلة Claude 5.5 الجديدة؛ وسيتبعه Sonnet 5.5 وHaiku 5.5 «خلال الأسابيع المقبلة». وهو متاح اعتبارًا من اليوم عبر Claude API وAmazon Bedrock وClaude Platform on AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Foundry، ويصبح في Claude Code النموذج الافتراضي للخطط المدفوعة. نافذة سياق بسعة مليون token، وحد أقصى للمخرجات يبلغ 128,000 token، ومعرفة موثوقة حتى يونيو 2026.

Introducing Claude Opus 5.5, the first model in our new Claude 5.5 family.

It performs at the level of Claude Fable 5.1 for most tasks, and costs 40% less to run than Opus 5.

🇸🇦 نقدم Claude Opus 5.5، أول نموذج من عائلة Claude 5.5 الجديدة. يعمل بمستوى Claude Fable 5.1 في معظم المهام، وتقل تكلفة تشغيله بنسبة 40% عن Opus 5. — @claudeai على X

بحسب Anthropic، تُقاس هذه النسبة البالغة 40% «بالإعدادات الافتراضية» على أعباء عمل نموذجية، وتجمع بين انخفاض الأسعار وتقليل عدد الـtokens لكل مهمة. وتنخفض الأسعار بنسبة 20% (4 دولارات للمدخلات و20 دولارًا للمخرجات لكل مليون token، مقابل 5 و25 دولارًا لـOpus 5)، وبنسبة 60% لقراءات ذاكرة التخزين المؤقت (0.20 دولار). ويجري توليد المخرجات بسرعة أعلى بأكثر من 30%، فيما يعد الوضع السريع (fast mode)، المتاح كمعاينة بحثية، بسرعة أكبر بما يصل إلى 2.5 مرة مقابل 8 دولارات للمدخلات و40 دولارًا للمخرجات.

المعيار المرجعي (أرقام Anthropic)	Claude Opus 5.5	Claude Fable 5.1	GPT-6 Astra
Terminal-Bench 4.0	66,4 %	55,8 %	57,9 %
FrontierCode v1.1 Main	54,4 %	50,3 %	53,3 %
GDPval-AA v2.1 (Elo)	1846	1735	1542
OSWorld 2.0	81,8 %	80,7 %	—
AutomationBench	40,0 %	31,4 %	41,4 %
Terminal-Bench-Science 0.1	58,7 %	52,6 %	64,6 %

يتصدر Opus 5.5 في البرمجة الوكيلية والعمل المكتبي واستخدام الحاسوب، لكن GPT-6 Astra يظل متقدمًا في AutomationBench وTerminal-Bench-Science. وتوضح Anthropic أن درجاتها قِيست مع تفعيل ضوابط الحماية الإنتاجية، ما يرجح أنها خفضت النتائج، وترى أن هوامش المعايير المرجعية أصبحت «دليلًا أقل موثوقية»: ففي الاستخدام الفعلي، يُفترض أن تكون الفجوة مع Fable 5.1 أضيق مما توحي به هذه الأرقام. وهو أول نموذج Opus يُطلق مع ضوابط حماية من فئة Fable 5.1 في الأمن السيبراني وعلم الأحياء والتقطير (تتحول معظم المهام السيبرانية إلى Opus 4.8)، وتقر Anthropic بأنه يبدو في كثير من الأحيان مرتابًا من خضوعه للتقييم.

بالنسبة إلى المطورين، تتطلب عملية الانتقال بعض التعديلات: لم يعد من الممكن تعطيل التفكير التكيفي، ويؤدي فرض اختيار الأداة (من tool_choice إلى any أو tool) إلى إرجاع خطأ 400، وينتقل مستوى الجهد الافتراضي إلى medium (مقابل high في Opus 5). كما أصبح النص المكتوب بين استدعاءين للأدوات يظهر داخل كتل التفكير، التي تكون فارغة عند استخدام العرض الافتراضي.

🔗 تقديم Claude Opus 5.5 · مستجدات Opus 5.5 لواجهة API

يثبّت Claude Code 2.1.280 نموذج Opus 5.5 وينقل Pro وTeam Standard إلى Opus

22 سبتمبر — صدر Claude Code 2.1.280 عند الساعة 16:38 بالتوقيت العالمي المنسق، بعد سبع دقائق من الإعلان عن Opus 5.5. ولم يصدر الإصدار 2.1.279: إذ انتقل سجل CHANGELOG مباشرة من الإصدار 2.1.278 الصادر في 19 سبتمبر إلى هذا الإصدار ذي المدخلات الـ114.

يتعلق التغيير الأبرز بالنموذج. فقد أصبح Opus 5.5 نموذج Opus الافتراضي، وانتقلت خطتا Pro وTeam Standard افتراضيًا من Sonnet إلى Opus، كما كان الحال بالفعل مع Max وTeam Premium وEnterprise. ولم تعد مستويات الجهد المحفوظة قبل أن يصبح /effort خاصًا بكل نموذج تنطبق على النماذج الجديدة مثل Opus 5.5، التي تبدأ بإعدادها الافتراضي؛ كما توقف Opus 4.7 وOpus 4.8 وFable 5 عن فرض جهد التشغيل الخاص بها فوق الإعداد المحدد.

على صعيد الأمان، باتت عملية الكتابة التي تمر عبر رابط رمزي تُقيّم بناءً على وجهتها الفعلية: إذ يسمّي طلب الإذن المكان الذي تنتهي إليه، ولم يعد acceptEdits ولا قواعد الأذونات ولا الوضع التلقائي يوافق على كتابة تنتهي خارج شجرة الملفات. ولم يعد الوضع التلقائي يرفض الإجراءات بصورة متكررة ومن دون توقف عندما لا يعيد فحص أمني أي استجابة: إذ تتباعد محاولات إعادة التنفيذ، وتنتهي الجولة بعد عشرة حالات رفض متتالية. وتُرفض أسواق الإضافات التي تنتحل اسمًا محجوزًا، فيما يتيح المتغير CLAUDE_CODE_MAX_MCP_DESCRIPTION_LENGTH تعديل الحد الأقصى البالغ 2,048 حرفًا لأوصاف أدوات MCP.

أما بقية التغييرات فتخص سهولة الاستخدام: لم يعد الضغط المنفرد على مفتاح y أو n يؤكد مربع حوار أو يغلقه (إذ يحل محلهما مفتاحا Enter وEscape)، ولم يعد الضغط مرتين على Ctrl+C داخل مربع حوار يؤدي إلى الخروج من Claude Code، وأُصلح سببان لانقطاع ذاكرة التخزين المؤقت للموجّه، وحصل امتداد VS Code على ستة أوامر مكتوبة (/status، و/sandbox، و/chrome، و/export، و/skills، و/plan).

فئة الإدخال في CHANGELOG	عدد المدخلات
الإصلاحات (Fixed)	69
التحسينات (Improved)	21
الإضافات (Added)	12
التغييرات (Changed)	10
التراجع والإزالة	2
المجموع	114

🔗 Claude Code v2.1.280

دليلان للعمل باستخدام Opus 5.5

22 سبتمبر — نشرت Anthropic أيضًا دليلين من إعداد Addy Osmani. يذكّر الأول، «تكلفة المهمة على Opus 5.5» (What a task costs on Opus 5.5)، بأن نموذجين بالسعر نفسه لكل token قد تختلف تكلفتهما بشدة في المهمة ذاتها، لأن كل جولة تعيد إرسال المحادثة كاملة. ومن أمثلته، المقدمة بوصفها توضيحات قائمة على الأسعار العامة: تكلف 2.8 مليون token من المدخلات 11.20 دولارًا دون ذاكرة تخزين مؤقت، و1.62 دولارًا عند قراءة 90% منها من الذاكرة المؤقتة، كما تساوي تكلفة token واحد من المخرجات 100 ضعف تكلفة قراءة واحدة من الذاكرة المؤقتة. وينصح باستخدام جهد medium يوميًا، وhigh عندما يتعثر medium، ثم Fable 5.1 إذا تعثر Opus 5.5 مرتين في المشكلة نفسها، مع العلم أن تغيير الجهد أو النموذج يفرغ ذاكرة التخزين المؤقت (التي تبقى صالحة لمدة ساعة مع الاشتراك، وخمس دقائق افتراضيًا عند استخدام مفتاح API). وفي معيار داخلي شمل 44 تذكرة دعم، أدى الانتقال من Opus 4.8 إلى Opus 5.5 بجهد منخفض إلى خفض التكلفة بنحو 18%، ثم خفضها /claude-api prompt-audit بنسبة إضافية قدرها 9%.

أما الدليل الثاني، المنشور على claude.dev، فيوصي بتحديد معنى «الانتهاء» ثم ترك النموذج يعمل، وحذف التعليمات من قبيل «فكّر جيدًا»، لأن النموذج يفكر دائمًا قبل الإجابة. كما يشرح الانتقال إلى نموذج أقدم عندما تشير ضوابط الحماية إلى رسالة ما، وهو سلوك يمكن ضبطه داخل التطبيقات أو في /config.

🔗 تكلفة المهمة على Opus 5.5 · تحقيق أقصى استفادة من Opus 5.5

تطلق OpenAI نموذجي GPT-6 Sol وGPT-6 Luna بسعر أقل بنسبة 50% من السعر الترويجي لـGPT-5.6

22 سبتمبر — بعد أقل من ساعتين على إعلان Anthropic، وسّعت OpenAI عائلة GPT-6 بإطلاق GPT-6 Sol وGPT-6 Luna، اللذين دُرّبا بطرائق مماثلة لـGPT-6 Astra، الذي يظل، وفقًا للشركة، أفضل نماذجها. يستهدف Sol البرمجة المعقدة ومسارات العمل الوكيلية، بينما يستهدف Luna المهام المحددة ذات الأحجام الكبيرة؛ وهما يخلفان GPT-5.6 Sol وGPT-5.6 Luna.

We’ve also made caching and inference more efficient, and we’re passing the savings directly to you: 50% lower API prices for Sol and Luna compared with GPT‑5.6 promotional pricing.

🇸🇦 حسّنا أيضًا كفاءة التخزين المؤقت والاستدلال، وننقل هذه الوفورات إليكم مباشرة: أسعار واجهة API لنموذجي Sol وLuna أقل بنسبة 50% مقارنة بالسعر الترويجي لـGPT-5.6. — @OpenAI على X

نوع السعر (لكل مليون token)	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna	سعر GPT-5.6 المذكور (Sol / Luna)
المدخلات	2 دولار	0,10 دولار	4 دولارات / 0,20 دولار
المدخلات المخزنة مؤقتًا	0,20 دولار	0,01 دولار	غير محدد
المخرجات	10 دولارات	0,50 دولار	20 دولارًا / 1,20 دولار

يقبل النموذجان سياقًا بسعة 1,050,000 token وينتجان ما يصل إلى 128,000 token؛ وعند تجاوز 272,000 token من المدخلات، تُحتسب تكلفة الطلب كاملًا بضعف سعر المدخلات وبـ1.5 ضعف سعر المخرجات.

في معايير OpenAI المرجعية، التي تقارن Sol بنماذج Claude السابقة لـOpus 5.5، يحقق Sol نسبة 33.2% في AutomationBench بجهد xhigh وبتكلفة 0.27 دولار لكل مهمة، متقدمًا على Claude Opus 5 بجهد max ‏(26.9% وبتكلفة أعلى بـ11.1 مرة) وعلى GPT-6 Astra بجهد low ‏(30.3%). وفي DeepSWE v1.1، يحقق 68.8%، بفارق 1.1 نقطة عن أفضل نتيجة لـClaude Fable 5، وبتكلفة لكل مهمة أقل بنحو 80%؛ فيما يحقق Luna نسبة 66.6%. وتأتي نتائج المنافسين من تقارير عامة. وعلى صعيد المواءمة، ينخفض معدل الخداع المقاس في مهام برمجية مصممة للحث على عدم الأمانة إلى 1.3% لنموذج Sol، مقابل 10.4% لنموذج GPT-5.6 Sol.

يصل النموذجان إلى ChatGPT Work وCodex لمشتركي Plus وPro وBusiness وEnterprise وEdu، مع طرح تدريجي (وتفعيل من المسؤول في Enterprise)؛ ويمكن لمستخدمي Free وGo استخدام Luna في تطبيق سطح المكتب، ولم تُتح النماذج بعد في Chat. وفي واجهة API، يحملان الاسمين gpt-6-sol وgpt-6-luna، عبر Responses وChat Completions.

🔗 تقديم GPT-6 Sol وLuna

إعادة تصميم التخزين المؤقت للموجّهات من أجل GPT-6

22 سبتمبر — تفصّل تدوينة الإطلاق المصاحبة، «تخزين مؤقت أفضل للموجّهات في GPT-6»، نظام التخزين المؤقت الجديد للعائلة: معدلات إصابة أعلى افتراضيًا، وخصم قد يصل إلى 90% على tokens المدخلات المخزنة مؤقتًا، يُمنح للبادئات المشتركة المؤهلة التي يعاد استخدامها خلال 30 دقيقة، مع احتساب الكتابة إلى الذاكرة المؤقتة بمعدل 1.25 ضعف سعر المدخلات. ويحصل المطورون على لوحة معلومات Prompt Caching، ونقاط فصل صريحة (explicit cache breakpoints) لتثبيت البادئات المراد إعادة استخدامها، والتسخين المسبق للذاكرة المؤقتة (prewarming) عند بدء تشغيل التطبيق، وعلى configuration_update يغيّر جهد الاستدلال من استجابة إلى أخرى دون إبطال الذاكرة المؤقتة. ويقول GitHub، على لسان مدير المنتجات Mario Rodriguez، إنه خفّض بأكثر من 50% نسبة tokens الموجّه التي يلزم إعادة معالجتها؛ بينما يعلن Strawberry Browser عن انخفاض التكاليف بنسبة 20%.

🔗 تخزين مؤقت أفضل للموجّهات في GPT-6

في اليوم نفسه داخل الأدوات: GitHub Copilot وDevin وPerplexity وCursor وv0

22 سبتمبر — لم ينتظر Opus 5.5 ولا نموذجا GPT-6 الجديدان طويلًا: ففي غضون ساعات قليلة، أضافتها أبرز أدوات البرمجة والبحث، وغالبًا مع قياساتها الخاصة.

يتيح GitHub Copilot نماذج Opus 5.5 وGPT-6 Sol وGPT-6 Luna

أضاف GitHub النماذج الثلاثة في يوم إطلاقها، عبر عشر واجهات: VS Code وVisual Studio وCopilot CLI ووكيل البرمجة وتطبيق GitHub Copilot وgithub.com وGitHub Mobile وJetBrains وXcode وEclipse. وتُحتسب جميعها بحسب الاستخدام بالسعر العام لمزود الخدمة، من دون مضاعف للطلبات المميزة: أما المشتركون سنويًا الذين بقوا على نظام الفوترة القديم القائم على الطلبات فلا يحصلون عليها. ولم يُدرج أي منها بعد ضمن الاختيار التلقائي (Auto).

النموذج في Copilot	الخطط المتاحة	المدخلات والمخرجات لكل مليون token
Claude Opus 5.5	Pro+، وMax، وBusiness، وEnterprise (باستثناء Pro)	4 و20 دولارًا
GPT-6 Sol	Pro+، وMax، وBusiness، وEnterprise	2 و10 دولارات، ثم 4 و15 دولارًا بعد 272,000 token
GPT-6 Luna	Pro، وPro+، وMax، وBusiness، وEnterprise	0,10 و0,50 دولار، ثم 0,20 و0,75 دولار بعد 272,000 token

وبذلك يكون Luna نموذج GPT-6 الوحيد المتاح لمشتركي Copilot Pro، بينما لا يتاح لهم Opus 5.5. ووفقًا لاختبارات GitHub الأولية، يحل Opus 5.5 المهام بمستوى Claude Opus 5 مع عدد أقل بكثير من الخطوات والـtokens. ويشير GitHub أيضًا إلى أن Opus 5.5 يضيف علامة مائية (watermark) إلى مخرجاته النصية، من دون تأثير، وفقًا لـGitHub، في المعنى أو الجودة أو سهولة القراءة أو عدد الـtokens أو التكلفة.

🔗 Claude Opus 5.5 في GitHub Copilot · GPT-6 Sol وGPT-6 Luna في GitHub Copilot

Devin يصنّف الوافدين الجدد على FrontierCode 1.1

تتيح Cognition نموذج Claude Opus 5.5 في Devin Desktop وDevin CLI يوم إطلاقه، وتضعه في صدارة معيارها FrontierCode 1.1 بنسخة Extended، محققًا 65,3 %، أمام Claude Fable 5 ‏(64,9 %) وGPT-6 Astra ‏(64,5 %)، وبتكلفة لكل مهمة تقل عن عُشر تكلفة Fable 5. ولا يمكن مقارنة نتيجة 65,3 % هذه بنتيجة 54,4 % التي نشرتها Anthropic، إذ قِيست الأخيرة على نسخة Main. وبعد سبع وأربعين دقيقة، وصل GPT-6 Sol وLuna بدورهما: عادل Sol نموذج GPT-5.6 Sol ‏(60,7 % مقابل 60,6 %) مع تكلفة أقل لكل مهمة بنسبة 61 % وقراءة سياق أقل بنحو 17 %؛ أما Luna ‏(56,1 %) فهبطت تكلفته إلى أقل من 0,10 دولار لكل مهمة، ليكون النموذج الأرخص في التصنيف وفقًا لـCognition.

وفي اليوم السابق، بعد ظهر 21 سبتمبر بتوقيت المحيط الهادئ، كانت Cognition قد أتاحت Grok 4.7 وقاست نتيجته عند 59,4 %، دون Grok 4.6 ‏(61,3 %): فهو قوي في مهام back-end الصعبة باستخدام Java وGo وRuby، لكنه يميل إلى تجاوز نطاق المهمة (over-scope)، مع diffs أكبر مما تتطلبه. وأتاحت v0 نموذج Grok 4.7 بعد ذلك مباشرة، مع خصم بنسبة 40 % حتى 27 سبتمبر، من دون توضيح ما الذي يشمله.

النموذج الخاضع للتقييم	نتيجة FrontierCode 1.1 Extended
Claude Opus 5.5	65,3 %
Claude Fable 5	64,9 %
GPT-6 Astra	64,5 %
Claude Fable 5.1	63,6 %
SWE-2	62,5 %
Grok 4.6	61,3 %
GPT-6 Sol	60,7 %
GPT-5.6 Sol	60,6 %
Grok 4.7	59,4 %
Gemini 3.7 Flash	56,3 %
GPT-6 Luna	56,1 %

تظهر بالخط العريض النماذج التي أُضيفت إلى Devin في 21 و22 سبتمبر. وقد نشرت Cognition النتائج لنسخة Extended.

🔗 Opus 5.5 في Devin · GPT-6 Sol وLuna في Devin · Grok 4.7 في Devin · Grok 4.7 في v0

Perplexity: ‏Opus 5.5 وGPT-6 Sol في Computer، وأربعة نماذج في Agent API

تربط Perplexity الإطلاقين بمؤشر الجهد الذي أُضيف في 17 سبتمبر إلى Computer، وكيلها متعدد الخطوات. ويصبح Claude Opus 5.5 مستوى Standard: ففي WANDR، معيار Perplexity الداخلي للتكلفة والأداء، يحقق 0,610 مقابل 4,13 دولارات لكل مهمة، متقدمًا قليلًا على Claude Fable 5.1 وبتكلفة أقل لكل مهمة بنسبة 67,6 %. أما GPT-6 Sol، المتاح أيضًا في تطبيق Perplexity، فيصبح الخيار الافتراضي لمستوى Light. ولا توضح الرسالتان الخطط المشمولة ولا النماذج التي حلت هذه النماذج محلها.

أما للمطورين، فيضيف إدخال في سجل تغييرات API، مؤرخ بسبتمبر 2026 فقط، النماذج openai/gpt-6-sol وopenai/gpt-6-luna وanthropic/claude-opus-5-5 وxai/grok-4.7 إلى Agent API، من دون ذكر الأسعار في الإدخال.

🔗 Opus 5.5 في Computer · GPT-6 Sol في Computer · سجل تغييرات Perplexity API

Cursor وv0 يتيحان Opus 5.5

تقدمه Cursor بوصفه أفضل نموذج جديد في CursorBench، بنتيجة 57,8 % عند أقصى جهد (Max)، وبتكلفة أقل لكل مهمة بنسبة 40 % من Opus 5: وهي أرقام Anthropic، مع تحديد مستوى الجهد. وتتيحه v0 من دون تفاصيل عن الأسعار.

🔗 Cursor على X · v0 على X

Anthropic ترفع حدود الساعات الخمس وتقدم إعادة تعيين حتى 22 أكتوبر

22 سبتمبر — مع Opus 5.5، ترفع Anthropic الحدود المحسوبة على مدى خمس ساعات لخطط Pro وMax وTeam وEnterprise القائمة على الترخيص لكل مستخدم (seat-based). ويحدد حساب @ClaudeDevs مقدار الزيادة في Claude Code: ‏+20 % على حدود جلسات الساعات الخمس بدءًا من اليوم. كما يحصل المشتركون على إعادة تعيين للحد يمكن الاحتفاظ بها احتياطيًا وتفعيلها في الوقت الذي يختارونه: وهي متاحة في الإعدادات ← الاستخدام (Settings → Usage) لخطط Pro وMax وTeam، ويجب استخدامها بحلول 22 أكتوبر.

ويضاف إلى ذلك أثر السعر: ففي Claude Code، يصبح Opus 5.5 النموذج الافتراضي للخطط المدفوعة، ولأنه أرخص من Opus 5 فإنه يجعل حدود الساعات الخمس والحدود الأسبوعية تمتد «بنسبة 25 % إضافية». ويوضح دليل التكلفة المنشور في اليوم نفسه أن الانخفاض ينعكس على الحدود، بما في ذلك السياق المخزن مؤقتًا، لكن الانخفاض الإضافي في سعر قراءة ذاكرة التخزين المؤقت يخص API وحده.

🔗 @ClaudeDevs على X · إعادة التعيين والحدود

‏Codex CLI 0.156.0 يفعّل الصوت وworktrees افتراضيًا

22 سبتمبر — صدر Codex CLI 0.156.0 في الساعة 19:51 بالتوقيت العالمي المنسق، وهو أول إصدار مستقر منذ 0.155.1 الصادر في 18 سبتمبر؛ ويسرد سجل تغييراته الكامل 525 pull requests منذ 0.155.0. ويعمم ميزتين ظلتا تجريبيتين في الإصدار 0.155: المحادثات الصوتية، مع محركات صوت مدمجة لنظامي Linux وWindows، وworktrees، التي يستطيع مركز قيادة الوكلاء فتحها ضمن جلسات مع تصفية المهام حسب الحالة.

ميزة الإصدار الجديدة	الأمر أو الإعداد	ما سبقها في Codex CLI
المحادثات الصوتية افتراضيًا	F8، ‏`/voice settings`	‏`/voice` تجريبي (0.155.0، ‏17 سبتمبر)
‏Worktrees افتراضيًا	مركز قيادة الوكلاء	تجريبية منذ 0.154.0 ‏(9 سبتمبر)
واجهة ملء الشاشة	`/tui`، عند التشغيل التالي	لا شيء
لوحة تحكم analytics	`/usage`	‏analytics لتطبيق سطح المكتب (18 سبتمبر)
خادم خلفية محلي	`/daemon`، ‏`--no-daemon`	لا شيء

توفر واجهة ملء الشاشة البحث في النص المنسوخ، والتحديد بالفأرة، والنسخ بالنقر بزر الفأرة الأيمن؛ كما تصل ستة سمات مدمجة، وتعرض الإجابات مخططات Mermaid والمعادلات مباشرة. ويسد الإصدار أيضًا عدة ثغرات في عزل sandbox (حركة البيانات الواردة على Windows، وUnix sockets الخاصة بـapp-server، وfcntl القابلة للتعديل على macOS). ولا تذكر ملاحظات الإصدار GPT-6: يمكن اختيار Sol وLuna باستخدام /model أو --model.

🔗 Codex CLI 0.156.0

وكلاء البرمجة في الطرفية: Vibe CLI وQwen Code وAmp

‏Vibe CLI 2.25.6 و2.25.7

22 سبتمبر — تصدر Mistral الإصدار Vibe CLI 2.25.7، متضمنًا ستة إصلاحات، بعد يوم من إصدار 2.25.6 المؤرخ في 21 سبتمبر ضمن CHANGELOG لكنه لم يُنشر قط كإصدار على GitHub، وهو الذي يضم معظم المستجدات (إضافة واحدة، و3 تغييرات، و17 إصلاحًا). باستخدام الخيار --experimental-harness، يمكن إرفاق صور حتى عندما لا يستطيع النموذج النشط قراءتها: إذ يصفها للوكيل نموذج يتمتع بقدرات الرؤية لدى المزود نفسه، وتتيح المفتاح vision_model في config.toml فرض استخدام نموذج آخر. وتتضمن لقطات الواجهة الموصوفة بهذه الطريقة عقد تخطيط (layout contract) كي يتمكن الوكيل من إعادة بناء الشاشة.

وعلى صعيد الأمان، أصبحت أوامر Git التي تُشغّل من دون موافقة أكثر صرامة: فلم تعد عمليات fetch الآمنة ترث تجاوزات المسارات من إعدادات Git، ولم يعد بإمكان checkout غير موثوق اختيار عميل SSH أو hooks، كما تتطلب الخيارات الخطرة أو عمليات إعادة توجيه shell المدسوسة في أوامر القراءة فقط موافقة. وأخيرًا، يتيح الإصدار 2.25.7 ‏/teleport لمفاتيح API الخاصة بـVibe وworkspace، بما في ذلك الحسابات المجانية.

🔗 Vibe CLI v2.25.7 · سجل تغييرات Vibe CLI

‏Qwen Code v0.24.4

22 سبتمبر — بعد يوم من الإصدار v0.24.3، ينتقل Qwen Code إلى v0.24.4 مع 13 ميزة و15 إصلاحًا، من دون تغييرات كاسرة. ويتيح خادم qwen serve الآن مساحات عمل بعيدة عبر SSH من دون تثبيت daemon على الجهاز المستهدف، ويُطبق sandbox ‏bubblewrap ‏(bwrap)، الذي أُدخل على Linux مع الإصدار v0.24.0، على مستوى تنفيذ كل أداة. وفي Web Shell، يصبح الاقتران عبر رمز QR متاحًا افتراضيًا عندما يستمع الخادم الموثق على عنوان غير عنوان loopback، مع دعوات للاستخدام مرة واحدة تنتهي صلاحيتها بعد 60 ثانية، كما تُعرض diffs الخاصة بالتعديلات قبل الموافقة. وفي Java، تُحفظ عمليات تنفيذ الأدوات المُدارة في قاعدة البيانات عبر JDBC. وتبع ذلك في اليوم نفسه إصدار v0.24.5-preview.0 المقتصر على إصلاحين.

🔗 Qwen Code v0.24.4

‏Runners في Amp تنشئ Git worktrees

22 سبتمبر — بعد خمسة أيام من تمكين runner واحد من خدمة عدة أدلة، يضيف Amp إليه القدرة على إنشاء Git worktrees. وفي أداة الاختيار، يوفر كل مستودع تتم خدمته خيار New Worktree: يُضغط على Tab، ويُسمى الفرع، ويبدأ الخيط ضمن checkout جديد أُنشئ بجوار المستودع (~/code/amp ينتج ~/code/amp-fix-flaky-login-test)، من دون المساس بالـcheckout الرئيسي. ثم يؤرشف إجراء مخصص الخيط ويحذف worktree والفرع. ويمكن أيضًا للـrunners تلقي الأسرار ومتغيرات البيئة (Secrets & Env Vars) المضبوطة على ampcode.com: يكون الخيار معطلًا افتراضيًا، ويُفعّل باستخدام --amp-env، ويسري المتغير المعدل على الخيط التالي، من دون إعادة تشغيل أو SSH.

🔗 Runner واحد، وWorktrees متعددة

تقييمات جهات خارجية: OpenAI تحدد قواعدها، وAISI البريطانية تنشر نتائجها

22 سبتمبر — في اليوم نفسه، تناول منشوران تقييم النماذج من جانب جهات خارج المختبرات.

‏OpenAI: أربع أولويات وسبعة مبادئ للمقيّمين المستقلين

تلتزم التدوينة الموقعة باسم Lama Ahmad بأن تتيح OpenAI لمقيّمين مستقلين، من القطاع الخاص أو الجمعيات، وصولًا معمقًا إلى تدريب نماذجها وتقييمها ونشرها، كي يتمكنوا من الطعن في افتراضاتها، ورصد المخاطر التي أغفلتها، والحكم بأنفسهم على وسائل الحماية لديها. وتستغرق هذه التقييمات، المنفصلة عن العمل المنفذ مع الحكومات، من بضعة أسابيع إلى عدة أشهر، من دون ارتباط بعملية إطلاق.

المجال ذو الأولوية	ما يخضع للفحص
ملفات السلامة (safety cases)	الحجج التي تثبت السيطرة على مخاطر نموذج ما، من التدريب إلى النشر الخارجي
وسائل الحماية الحرجة	مقاومة jailbreaks، ودفاعات cyber، ومراقبات عدم المحاذاة، وموثوقية تتبع سلسلة التفكير
Preparedness Framework	اختبارات القدرات (المخاطر الكيميائية والبيولوجية، والأمن السيبراني، والتحسين الذاتي للذكاء الاصطناعي) والمحاذاة
حوادث عدم المحاذاة	تحقيقات مستقلة في الحوادث الحرجة، مع ذكر حادث Hugging Face في يوليو مثالًا

وتؤطر العملية سبعة مبادئ: نطاق متفق عليه وادعاءات مسجلة مسبقًا، ووصول متناسب، ومنهجية شفافة، وخبرة واستقلالية (مع الإفصاح عن تضارب المصالح)، وأمن وسرية، ونتائج قابلة للتنفيذ مع مهلة للتصحيح قبل النشر، ونشر مسؤول ينظم التنقيح. وتقول OpenAI إنها تجري مناقشات مع عدة جهات، من دون تسمية أي منها.

🔗 الأولويات والمبادئ اللازمة لتقييمات فعالة من جهات خارجية

معهد UK AI Security Institute ينشر نتائجه المتحقق منها باستخدام EvalEval

يعلن تحالف EvalEval على مدونة Hugging Face أن UK AI Security Institute ‏(AISI)، الهيئة العامة البريطانية المكلفة بدراسة مخاطر الذكاء الاصطناعي المتقدم، ينشر الآن نتائج تقييماته في Evaluation Cards، منصة EvalEval المفتوحة، مع سياقها وإعداداتها، وفق التنسيق المشترك Every Eval Ever. ويغطي المنشور الأول خمسة معايير (HealthBench وFrontierMath وHumanity’s Last Exam وSWE-Bench Pro وTerminal-Bench 2.0) جرى قياسها على ستة نماذج هي Claude Opus 4 و4.5 و4.6 وGPT-5 وGPT-5.2 وGPT-5.4، إضافة إلى تقييمين في مجال cyber. ويتمثل الهدف في قابلية إعادة الإنتاج: إذ تساعد المراجع المتحقق منها والمنشورة مع إعداداتها على فهم سبب اختلاف نتيجتين تبدوان قابلتين للمقارنة ظاهريًا.

🔗 كيف تجعل UK AISI وEvalEval نتائج المعايير قابلة لإعادة الإنتاج

‏ChatGPT يتابع درجة Experian الائتمانية في الولايات المتحدة

21 سبتمبر — تتيح ميزة جديدة، أعلن عنها حساب @ChatGPT في 21 سبتمبر، متابعة الدرجة الائتمانية داخل ChatGPT. ومن قسم الشؤون المالية، يربط مشتركو Plus وPro في الولايات المتحدة تقريرهم الائتماني من Experian ودرجة VantageScore 3.0، ويتلقون تفسيرات مخصصة للعوامل المؤثرة في هذه الدرجة، كما يُخطرون عند تغيرها. وتتوفر الميزة على الويب وفي أحدث إصدارات تطبيقي iOS وAndroid.

وتذكر OpenAI استخدامات عملية: قياس أثر الوضع الائتماني في طلب استئجار، واختيار بطاقة الائتمان التي ينبغي سدادها أولًا، وبناء السجل الائتماني بمرور الوقت، أو معرفة كيفية تأثير الائتمان والميزانية في استئجار سيارة أو الحصول على قرض عقاري. وتستكمل الميزة أدوات التمويل الشخصي التي أُطلقت كمعاينة في مايو لمشتركي Pro في الولايات المتحدة، مع ربط الحسابات المصرفية عبر Plaid.

🔗 إعلان ChatGPT على X

‏Google: انضمام Colab إلى خطط Google AI، وGemini API يقيّد Gemini 2.5

انضمام Colab إلى خطط Google AI

22 سبتمبر — يحصل مشتركو Google AI على مزايا Colab premium، منها أولوية الوصول إلى مسرّعات أسرع وأجهزة أقوى. كما يفتح مشتركو Ultra إمكانية التنفيذ المتواصل في الخلفية والوصول إلى GPU Premium، كي يكتمل تدريب طويل من دون إبقاء علامة تبويب مفتوحة. وتتحدث التدوينة عن إطلاق يبدأ «من اليوم»، لكنها توضح أن المزايا ستصل خلال الأسابيع المقبلة إلى البلدان التي يتوفر فيها Colab. ووفقًا للأسئلة الشائعة في Colab، تُضاف وحدات الحوسبة الخاصة بخطة Google AI واشتراك Colab Pro أو Pro+ إلى الرصيد نفسه؛ أما خطط Google One المقتصرة على التخزين والفترات التجريبية المجانية فلا تستحقها. ولا تحدد التدوينة ولا الأسئلة الشائعة عدد الوحدات المخصصة لكل خطة.

🔗 أصبح Colab الآن جزءًا من خطة Google AI · الأسئلة الشائعة عن Colab

‏Gemini API يقيّد الوصول إلى Gemini 2.5

18 سبتمبر — في ملاحظة بتاريخ 18 سبتمبر، تقصر ملاحظات إصدار Gemini API الوصول إلى نماذج Gemini 2.5 على المستخدمين الذين استخدموها بنشاط في السابق، لضمان أداء موثوق والحفاظ على السعة. وهذه النماذج ليست مهملة وستظل متاحة حتى إشعار آخر: فلا تعرض صفحة الإهمال أي تاريخ إيقاف للنماذج gemini-2.5-pro وgemini-2.5-flash وgemini-2.5-flash-lite، بينما سيتوقف gemini-2.5-flash-image وحده في 2 أكتوبر 2026. وبالنسبة إلى أي مشروع جديد، توجه Google المستخدمين إلى Gemini 3.5 Flash-Lite أو Gemini 3.8 Flash.

🔗 ملاحظات إصدار Gemini API · صفحة إهمال Gemini

Hugging Face يشغّل ملفات GGUF الخاصة بـ llama.cpp داخل Transformers

22 سبتمبر — يتيح Hugging Face الآن تشغيل ملفات GGUF، وهي صيغة التكميم الخاصة بـ llama.cpp، بكفاءة داخل Transformers. يكفي تمرير الملف إلى from_pretrained (المعامل gguf_file): تبقى الأوزان مضغوطة في الذاكرة، وتُجرى الحسابات عبر نوى Metal التابعة لـ ggml، والموزعة من Hub بواسطة المكتبة kernels. ثم يتيح الأمر transformers serve النموذج من خلال واجهة API متوافقة مع OpenAI.

النطاق الأولي ضيق: أجهزة Mac المزودة بـ Apple Silicon فقط، ومعمارية Qwen3.5 بإصداريها الكثيف وMoE (بالإضافة إلى نقاط تحقق Qwen3.8 المتوافقة)، ومحادثة واحدة في كل مرة، والتثبيت من الفرع main. تأتي أربع نوى من ggml، فيما تتولى نواة خامسة كتبها Hugging Face توجيه الخبراء. على جهاز MacBook Pro M2 Max، يرى Hugging Face أن أداء Transformers «قريب» من llama.cpp، مع عرض القيم في رسم بياني فقط وباستخدام قياسات غير متطابقة (إذ يتضمن أحد الجانبين مرحلة الملء المسبق، بينما يقيس الآخر فك الترميز وحده)؛ ولا يزال الفريق يوصي بـ llama.cpp للاستدلال المحلي الفعّال. تكمن الفائدة في جانب آخر: معالجة ملف GGUF باستخدام أدوات PyTorch المعتادة، أو البدء من ملف GGUF أزيل تكميمه لإجراء ضبط دقيق.

إصدار GGUF ‏(Qwen3.5-4B، ‏Unsloth)	حجم الملف	المقايضة المذكورة
BF16	8,42 غيغابايت	مرجع غير مكمّم
Q6_K	3,53 غيغابايت	دقة أعلى
Q5_K_M	3,14 غيغابايت	موازنة بين الحجم والدقة
Q4_K_M	2,74 غيغابايت	نقطة البداية الموصى بها محليًا

🔗 يشغّل Transformers الآن تكميمات llama.cpp

Kimi: وصول K3 إلى Amazon Bedrock وإعادة تسمية إضافة المتصفح

وصول Kimi K3 إلى Amazon Bedrock

22 سبتمبر — أعلنت Moonshot AI وصول Kimi K3 إلى Amazon Bedrock؛ غير أن صفحة AWS تؤرخ هذا الإطلاق في 18 سبتمبر. يستفيد النموذج ذو الأوزان المفتوحة، الذي صدر في أواخر يوليو بسياق يبلغ مليون token، من ضوابط الوصول والتشفير والتدقيق في Bedrock. ويُقدَّم عبر الاستدلال بين المناطق (cross-Region inference) في النطاقين الأمريكي والعالمي (us.moonshotai.kimi-k3، global.moonshotai.kimi-k3)، ويبدأ التخزين المؤقت الصريح فيه من 1 024 token لكل نقطة تخزين مؤقت ولمدة لا تقل عن 30 دقيقة. ويُطبَّق مستويا Priority (بسعر يعادل 1,75 مرة من التعرفة) وFlex (بسعر يعادل 0,5 مرة) على الأسعار الأساسية.

خيار الاستدلال (المستوى Standard)	الإدخال لكل مليون token	الإخراج لكل مليون token	قراءة ذاكرة التخزين المؤقت
الاستدلال العالمي	3,00 دولارات	15,00 دولارًا	0,30 دولار
الاستدلال الأمريكي	3,30 دولارات	16,50 دولارًا	0,33 دولار

🔗 صفحة Kimi K3 على Amazon Bedrock · إعلان Kimi K3 على Bedrock عبر X

تحوّل Kimi WebBridge إلى Kimi Browser Extension

22 سبتمبر — تغيّر إضافة المتصفح التي ظهرت في يونيو مع Kimi Work اسمها، وتحصل على شريط جانبي يمكن من خلاله التحدث مع Kimi كي يتصفح المواقع ويملأ النماذج وينجز المهام حتى نهايتها. تُسجَّل المهام المتكررة مرة واحدة وتُحفظ كـ skill، ليعيد Kimi استخدامها في المرة التالية؛ كما تحوّل الإضافة صفحات الويب إلى أوامر. تتحكم خدمة محلية في Chrome أو Edge المفتوح بالفعل عبر Chrome DevTools Protocol، وتؤكد Moonshot أن جلسات تسجيل الدخول ومحتوى الصفحات لا يغادران الجهاز. ولا يتطلب حساب Kimi سوى الشريط الجانبي.

🔗 Kimi Browser Extension · إعلان Kimi Browser Extension عبر X

SpaceXAI: يتولى Grok Bot الزيادة في تذاكر الدعم

22 سبتمبر — نشرت SpaceXAI خلاصة تجربتها مع خدمة دعم العملاء الخاصة بها، التي أعيد بناؤها حول Grok Bot، وهو وكيلها الذي يعمل داخل أدوات الشركة. ومنذ انضمام Cursor إلى SpaceXAI في 14 أغسطس، اندمج فريقا الدعم وأصبحا يغطيان عددًا أكبر بكثير من المنتجات. ووفقًا للتدوينة، ارتفع حجم التذاكر بنسبة 175 % من دون أي توظيف، في حين كان من المحتمل الاضطرار إلى توظيف 200 شخص؛ ولم تُحدَّد فترة القياس.

جرى النشر تدريجيًا: بعد ربط Grok Bot بمنصة Plain للتذاكر وLinear للحوادث، اقتصر في البداية على الملاحظات الداخلية، مع تحقق بشري من كل إجراء كتابة، ثم تولى التذاكر البسيطة قبل أن يبدأ بالرد مباشرة على العملاء منذ نهاية اليوم الأول. وهو يجري اليوم تحقيقًا أوليًا في كل تذكرة واردة، ويعيد إنتاج المشكلات في مقاطع فيديو لفريق الهندسة، ويلخّص يوميًا أكثر من 20 000 ملاحظة بشأن المنتجات.

المؤشر الذي نشرته SpaceXAI	القيمة المعلنة
زيادة تذاكر الدعم	+175 %
عمليات التوظيف المتجنبة (تقديريًا)	200
تكلفة كل حل باستخدام الأدوات التقليدية	من 1 إلى 4 دولارات
تكلفة التذكرة باستخدام Grok Bot، في أدنى مستوياتها	من 0,20 إلى 0,30 دولار
المبالغ المستردة التي عولجت دون تدخل بشري	99 %

🔗 كيف تستخدم SpaceXAI‏ Grok Bot لتوسيع نطاق دعم العملاء

Cognition: التوجه نحو أمريكا اللاتينية وملاحظات إصدار جديدة لـ Devin

توسّع Cognition في أمريكا اللاتينية انطلاقًا من ساو باولو

22 سبتمبر — في تدوينة لفريقها في أمريكا اللاتينية، عادت Cognition إلى الإعلان الذي صدر في الأسبوع السابق في MASP، متحف ساو باولو للفنون: تتوسع الشركة في المنطقة عبر فريق مقره ساو باولو وعمليات توظيف، ولا سيما لمهندسين يعملون لدى العملاء (deployed engineers). وهي تستند إلى عملاء حاليين، من بينهم Itaú وNubank وSantander وNatura وEBANX. ووفقًا لـ Cognition، تستخدم أكثر من 75 % من الفرق التقنية لدى Itaú أداة Devin، التي وثّقت أكثر من 300 000 مستودع وحلّت تلقائيًا نحو 70 % من الثغرات الأمنية؛ أما لدى Nubank، فيُقال إن ترحيل نظام أحادي مكوّن من عدة ملايين من الأسطر تقلّص من عدة سنوات إلى بضعة أسابيع، بتكلفة أقل بأكثر من عشرين مرة. وهذه النتائج هي ما تنشره Cognition، من دون مصدر خارجي.

🔗 بناء مستقبل هندسة البرمجيات في أمريكا اللاتينية

ملاحظات إصدار Devin بتاريخ 21 سبتمبر

21 سبتمبر — بعد صدورها عقب نسختنا السابقة، تُدخل ملاحظات إصدار Devin نموذج SWE-2، وهو نموذج البرمجة من Cognition الصادر في 10 سبتمبر، كمعاينة بحثية (research preview) ضمن محدد الوكلاء: يُختار SWE-2 ومستوى الجهد (Medium أو High أو Max) عند بدء جلسة أو في أثنائها، ويؤدي !swe2 الوظيفة نفسها في Slack. وتنضم خوادم MCP الخاصة بـ Microsoft 365 ‏(Mail وContacts وCalendar وTo Do وOneDrive وSharePoint وTeams ودليل Entra ID) إلى سوق MCP، مع وضع القراءة فقط افتراضيًا عند عدم ضبط نطاق OAuth. كما أصبح Devin Review متاحًا لـ Bitbucket Data Center، ويمكن أن يصل حجم plugins إلى 20 ميبيبايت و2 500 ملف، فيما سُحبت واجهة CLI المستقلة npx devin-review: ولم تعد النسخ المثبتة سابقًا تعمل.

🔗 ملاحظات إصدار Devin بتاريخ 21 سبتمبر

Genspark يُدخل معياره المرجعي للعروض التقديمية في مؤشر SII من Fireworks AI

22 سبتمبر — أطلقت Fireworks AI مؤشر Specialized Intelligence Index ‏(SII)، وهو مؤشر يضم 20 معيارًا مرجعيًا للعمل الواقعي موزعة على سبعة مجالات (الأمن، والقانون، والتمويل، ودعم العملاء، والبرمجيات، والصحة، والإنتاجية) وصممها ممارسون؛ وتندرج Harvey وDoximity وMercor وSierra وDecagon وGenspark ضمن الشركات الاثنتي عشرة المشاركة. أما Genspark Slides Benchmark، وهو المعيار الوحيد ضمن فئة الإنتاجية، فيكلّف أحد عشر نموذجًا بإنتاج عروض تقديمية عبر 200 مهمة واقعية ضمن بيئة وكيل Genspark Slides؛ وتأتي الدرجات من المقيّم الداخلي لدى Genspark. وبالنسبة إلى Gen-1 Slides، وهو نموذجها الداخلي، تكرر Genspark حجة أن سعر الإدخال يبلغ نحو واحد على سبعة عشر من سعر Claude Opus 5.

النموذج المقيَّم	النتيجة على مؤشر SII	نتيجة تدوينة Genspark بتاريخ 10 سبتمبر	التكلفة لكل عرض تقديمي على المؤشر
Claude Fable 5.1	83,6 %	خارج الجدول، ويتقدم في النص بمقدار 0,003 على Gen-1 Slides	غير معروضة
Gen-1 Slides	82,2 %	0,821	0,44 دولار
Claude Opus 5	81,0 %	0,810	4,16 دولارات
Claude Fable 5	79,9 %	خارج الجدول	غير معروضة
GPT-6 Astra	78,0 %	خارج الجدول	غير معروضة
Kimi K3	72,6 %	0,723	2,00 دولار
GPT-5.6 Sol	67,0 %	0,668	2,01 دولار
MiniMax M3	56,1 %	0,563	0,34 دولار

🔗 Specialized Intelligence Index · إعلان Genspark

Runway تطلق DIFFUSE، منصة توظيف للمبدعين المدرَّبين على الذكاء الاصطناعي

22 سبتمبر — أطلقت Runway منصة DIFFUSE ‏(diffuse.runway.com)، وهي منصة مفتوحة تبحث من خلالها العلامات التجارية والوكالات والاستوديوهات عن مواهب مدرَّبة على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI-native talent) وتتواصل معها وتوظفها. وينشئ فيها المبدعون والمستقلون والاستوديوهات الصغيرة وشركات الإنتاج ملفات شخصية ويستضيفون معارض أعمالهم؛ ولم تُعلن أي أسعار.

تعتمد Runway على دراستها الخاصة لأكثر من 1 000 فرصة عمل إبداعية نشرتها قرابة 400 شركة: تذكر 17 % منها مهارات في الذكاء الاصطناعي أو أدوات توليدية، ويُقال إن Runway، وفقًا للشركة، أداة الفيديو الأكثر طلبًا بفارق كبير. وتقر Runway بأن الذكاء الاصطناعي يزيح جزئيًا بعض المهن الإبداعية، لكنها تؤكد أن قوة عاملة إبداعية جديدة تتشكل حول هذه الأدوات وأن الطلب عليها يتسارع.

🔗 تقديم DIFFUSE · Runway على X

NVIDIA للمطورين: Isaac ROS 5.0 وDLSS 5 وRTX Mega Geometry 2.0

يراهن Isaac ROS 5.0 على الوكلاء

22 سبتمبر — كُشف عن Isaac ROS 5.0 في مؤتمر ROSCon في تورونتو، وهو مجموعة NVIDIA المجانية والمفتوحة المصدر من حزم ROS المسرّعة بواسطة GPU، ويدعم ROS Lyrical وUbuntu 24.04 ويغطي كامل مجموعة Jetson، من Jetson Orin Nano إلى Jetson Thor. ويستهدف أبرز جديد فيه الوكلاء: skills قابلة لإعادة الاستخدام من Isaac للتثبيت والتعامل، ووثائق يمكن للوكلاء قراءتها، وskill تساعد الوكيل على ضبط نموذج الرؤية المجسمة FoundationStereo لكاميراته الخاصة، وskill مستقلة للإمساك والوضع (pick and place). ويحصل FoundationPose على مكتبة استدلال تتعقب موضع الأجسام واتجاهها بسرعة تصل إلى 5,5 مرات، من دون أن تحدد NVIDIA مرجع المقارنة.

🔗 Isaac ROS 5.0

تفاصيل DLSS 5 للاستوديوهات وإتاحة RTX Mega Geometry 2.0

22 سبتمبر — بعد أن أصبح متاحًا بالفعل في NBA 2K27، كُشف عن تفاصيل DLSS 5 للمطورين: يُدرج التصيير العصبي الموجّه ثلاثي الأبعاد (3D-Guided Neural Rendering) في المرحلة الأخيرة من مسار المعالجة، وينطلق من الصورة التي يصيّرها المحرك ويعتمد على اللون ومتجهات الحركة لإضافة الإضاءة وتفاصيل المواد، صورة تلو الأخرى وبصورة حتمية، على بطاقة واحدة من سلسلة GeForce RTX 50 وبدقة تصل إلى 4K. ويمكن للاستوديوهات ضبط شدة البنية (Structure Intensity) وشدة الدرجة اللونية (Tone Intensity)، كما يتوفر لها قناع دلالي قائم على الذكاء الاصطناعي. وتضيف التدوينة نفسها إلى ACE نموذجين يضم كل منهما 600 مليون معامل، هما Nemotron Speech 3.5 Streaming (للتعرف على الكلام) وQwen3 TTS (لتركيب الكلام)، وتصدر RTX Kit 2026.3 وتتيح RTX Mega Geometry 2.0، مع بث العناقيد بمستوى تفاصيل مستمر للشبكات عالية الكثافة.

🔗 مستجدات لمطوري الألعاب

NVIDIA والاستدلال: ‏Dynamo-Triton متعدد وحدات GPU والحوسبة السرية على B200

يقدّم Dynamo-Triton 26.07 نموذجًا موزعًا على ثماني وحدات GPU

21 سبتمبر — توضح NVIDIA كيفية تقديم نموذج TensorRT موزع على عدة وحدات GPU كما لو كان نموذجًا عاديًا. يعتمد استدلال TensorRT متعدد وحدات GPU ‏(multi-device inference)، المدعوم بالكامل بدءًا من TensorRT 11.0، على NCCL؛ ويُفعّله Dynamo-Triton 26.07، المعروف سابقًا باسم Triton Inference Server، في backend الخاص بـ TensorRT، فيما لا يستدعي التطبيق سوى نقطة وصول gRPC واحدة. وفي توليد الفيديو باستخدام Cosmos 3 Nano ‏(1280×720، و189 صورة، و35 خطوة)، ينخفض زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية من 156,6 ثانية على وحدة GPU واحدة إلى 34,2 ثانية على ثماني وحدات، أي أقل بمقدار 4,58 مرات. وتوضح NVIDIA أن الاختبار لا يقيس معدل الإنتاجية تحت الطلبات المتزامنة ولا التكلفة لكل فيديو.

الإعداد المختبَر	عدد وحدات GPU	متوسط زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية
وحدة GPU واحدة	1	156,595 ث
CP2	2	87,999 ث
CP4	4	53,093 ث
CP8	8	34,183 ث

🔗 Dynamo-Triton وTensorRT متعدد وحدات GPU

يحتفظ الاستدلال السري على B200 بأكثر من 96 % من معدل الإنتاجية

22 سبتمبر — تقيس NVIDIA تكلفة استخدام Confidential Computing على Blackwell، الذي يشغّل أعباء العمل داخل أجهزة افتراضية ذات ذاكرة مشفرة، مع وحدات GPU سرية واتصال NVLink مشفر. وعلى جهاز DGX B200 ‏(ثماني وحدات GPU، ومنصة Intel TDX) يقدّم DeepSeek-R1 بصيغة NVFP4 باستخدام TensorRT LLM، مع 32 000 token في الإدخال و1 000 في الإخراج، يحتفظ الوضع السري بنسبة تتراوح بين 96,1 و98,2 % من معدل الإنتاجية، ولا يزيد متوسط الزمن لكل token إخراج إلا بنسبة تتراوح بين 1,2 و4,3 %، عند وجود طلب واحد إلى 16 طلبًا متزامنًا. وقد استلزم الأمر ثلاثة تعديلات في framework: استخدام ذاكرة قابلة للترحيل بدلًا من ذاكرة مثبّتة في بعض عمليات النقل، واستخدام العداد الداخلي لوحدة GPU في الضابط التلقائي للنوى، واعتماد خوارزميات اتصال أخرى بسبب غياب البث المتعدد NVLink SHARP في هذا الوضع. واختير عبء العمل لإظهار التكلفة الإضافية؛ وتنصح NVIDIA بمقارنة الوضعين باستخدام عبء العمل الخاص بالمستخدم.

🔗 الحوسبة السرية وTensorRT LLM

موجز الأخبار

Zed تُحضّر Delta — أعلنت Zed لهذا الأسبوع، من دون أن تصبح الميزات متاحة بعد، عن ألوان لتجميع سلاسل المحادثات في Delta، وهي بيئة البرمجة متعددة المستخدمين المدعومة بالوكلاء، وعن مقياس يوضح المسافة المتبقية قبل الضغط التلقائي للسياق. 🔗 المصدر
Replit وHandshake — أصبحت Replit شريكًا مؤسسًا في AI Skills Studio التابع لـHandshake: تؤدي ثلاث مهام مجانية مدة كل منها 45 دقيقة إلى مشروع يُعرض على ملف Handshake الشخصي؛ ومن بين الشركاء الآخرين OpenAI (بعشر مهام) وGoogle وFigma وVercel. 🔗 المصدر
انضمام oMLX إلى Hugging Face — انضم Jun Kim، منشئ oMLX، وهو مشروع ضمن منظومة MLX التابعة لـApple، إلى Hugging Face؛ ويظل المشروع تحت ترخيص Apache 2.0 وبقيادته، لكنه أصبح يحظى بالصيانة والتمويل، ويركز أولًا على تسريع نقل نماذج Transformers إلى MLX. 🔗 المصدر
SnowLLM — تدوينة مجتمعية: يفك محرك الاستدلال هذا، المتاح بترخيص Apache-2.0 والمكتوب لوحدة GPU في Ryzen AI Max مع توفير النوى بصيغة ثنائية، الترميز بسرعة تصل إلى 2.3 مرة مقارنةً بـllama.cpp (و1.9 مرة من دون فك ترميز تخميني)، وينفذ الملء المسبق بسرعة تصل إلى 9.4 مرة، وفقًا لمؤلفيه. 🔗 المصدر
DecisionBench وBosun v3.1 — نشرت Hanno Labs الإصدار DecisionBench 1.0، الذي يضم 43 مهمة في 28 مجالًا، ونموذجين لاتخاذ القرار بأوزان مفتوحة مبنيين على Qwen3، يضمان 0.6 و1.7 مليار مُعامل، وحققا 83.20% و87.29% في مجموعتها التطبيقية الخاصة؛ بينما يتفوق عليهما Jev في مسار الاستدلال. 🔗 المصدر
نموذج Moshi يضم 600 مليون مُعامل — يروي مطوّر محاولته إنشاء نموذج صوتي مزدوج الاتجاه بالكامل مبني على Qwen3-0.6B-Base، وقد تكلّف تدريبه ما بين دولارين و15 دولارًا لكل تجربة على B200: يتقارب النص، لكن الصوت يظل مشوشًا، مع تمركز العائق في دفاتر الرموز الصوتية الدقيقة. المشروع متوقف مؤقتًا ولم تُنشر أي أوزان. 🔗 المصدر
Together AI وGLM-5.2 — في دراسة حالة بتاريخ 18 سبتمبر أُعيد نشرها على X يوم 21، تصف Together AI شركة تقنية مالية تشغّل وكلاء البرمجة لديها على GLM-5.2 بسياق 256K وباستخدام 56 وحدة B200؛ وقد أُصلح في اليوم نفسه عطل في قائمة الانتظار تسبب في تأخير من دقيقة إلى ثلاث دقائق، وذلك بإعادة تهيئة التوجيه. 🔗 المصدر
Gemini CLI — يعالج الإصدار الليلي الصادر في 22 سبتمبر، وهو الأول الذي يتضمن شيفرة جديدة منذ يوم 19، تعطل HttpsProxyAgent is not a constructor عند استخدام Vertex AI خلف وكيل، ويرسل تحديث tool_call قبل طلب الإذن في وضع ACP. 🔗 المصدر
Google Flow — يعلن الحساب الرسمي عن أكثر من 25 مليون مستخدم شهريًا، ويمدد للجميع عرض 50 رصيدًا يوميًا إضافيًا، بعدما كان العرض في يوليو مخصصًا لمشتركي Google AI حتى 31 أغسطس. 🔗 المصدر
Jigsaw وSensemaking AI — أطلقت حاضنة Google برنامج Partner Program لنشر حزمة الاستشارات العامة مفتوحة المصدر والمدعومة بـGemini في 30 مدينة وولاية ودولة، بتمويل من صندوق Google.org وBloomberg Philanthropies وPackard Foundation، من دون إعلان قيمة التمويل. 🔗 المصدر
100,000 منحة تدريبية — على هامش الجمعية العامة للأمم المتحدة، تموّل Google مئة ألف منحة لتدريب معتمد في الذكاء الاصطناعي بأكثر من 80 دولة، عبر AI Skills Coalition التابعة لبرنامج AI for Good في الاتحاد الدولي للاتصالات، على أن توزعها الحكومات المحلية وشبكة Giga. 🔗 المصدر
وكلاء يؤمّنون شيفرة Google — توضح Google في تدوينة بتاريخ 19 سبتمبر أنها تحلل، قبل الإرسال، كل تعديل يُجرى على شيفرة بنيتها التحتية باستخدام وكلاء مبنيين على إطار Mantis مفتوح المصدر، يحظرون مئات الثغرات شهريًا؛ ويعلن وكيل الفرز عن دقة تتجاوز 92% في أقل من دقيقة. 🔗 المصدر
Copilot CLI 1.0.88 — باتت الإعدادات التي تديرها المؤسسة تُطبّق الآن على جلسات --acp و--ahp-host و--server، التي لم تكن تخضع سابقًا لسياسات MCP أو الأذونات أو الإضافات، كما يعمل /fork خلال دورة واحدة؛ وكان الإصدار 1.0.87 الصادر في 21 سبتمبر قد أضاف إعدادات مُدارة لمستوى توجيه Auto. 🔗 المصدر
Pika وSeedance 2.5 — وصل وضع Draft في Seedance 2.5 إلى Pika وPika API Club: مسودات لمقاطع فيديو تبدأ تكلفتها من 10 سنتات للثانية، ويمكن إنهاؤها لاحقًا بجودة عالية. 🔗 المصدر
Pika Swap Anything — تطبيق جديد من Pika يستبدل الممثلين أو الأزياء أو الديكور أو الملحقات في مقطع فيديو، مع الحفاظ على إيقاع اللقطة الأصلية وحركاتها وسردها، من دون إعلان الأسعار. 🔗 المصدر
Suno Studio — أضافت محطة الإنتاج الموسيقي من Suno مجموعة من المؤثرات الصوتية، من بينها ضاغط بإعدادات العتبة والنسبة والهجوم والتحرير وsidechain، وهي مشمولة في اشتراك Premier. 🔗 المصدر
Sluicebox وNemotron 3 Ultra — دراسة حالة من NVIDIA: بخطوة الانتقال إلى Nemotron 3 Ultra، خفضت هذه الشركة الناشئة المتخصصة في تحليل انبعاثات الكربون في سلاسل التوريد تكاليف الاستدلال بنسبة تتراوح بين 51 و80%، وحققت 87.7% في استخراج بيانات الموردين، مقارنةً بـ84% لنموذجها السابق. 🔗 المصدر
Topograph — حزمة أدوات مفتوحة المصدر من NVIDIA تكتشف طوبولوجيا الشبكة في عنقود GPU وتنشرها لصالح Kubernetes وSlurm وSlinky، بهدف وضع أعباء العمل الموزعة في أقرب مواقع ممكنة من بعضها؛ وهي تقرأ واجهات API الخاصة بـCrusoe وGoogle Cloud وLambda وNebius وNscale وOracle Cloud. 🔗 المصدر
تقييم وكيل — تقترح NVIDIA، في تدوينة منهجية بتاريخ 21 سبتمبر، ستة مقاييس تمتد من استدعاء الأداة إلى إنجاز المهمة، وتشير إلى تحقيق Nemotron 3.5 Lightning نسبة 86% على PinchBench، مع سرعة تزيد 30% عن Qwen3.6 35B. 🔗 المصدر
Qwen-Image-2.1 على Intel — أعلنت Intel في 21 سبتمبر، ثم أعادت Qwen نشر الإعلان يوم 22، عن دعم متاح منذ اليوم الأول عبر OpenVINO يستهدف وحدات GPU من طراز Arc Pro B70 ووحدات GPU المدمجة في Core Ultra Series 3، مع دفتر ملاحظات مخصص. 🔗 المصدر
Box وGrok 4.7 — في 21 سبتمبر، يوم إطلاق Grok 4.7، اختبرته Box ضمن معاينة Box Agent على مطالبة تأمين بقيمة مليوني دولار: واكتشف فاتورة مكررة بقيمة 82,000 دولار وإشعارًا دائنًا مفقودًا بقيمة 64,000 دولار؛ من دون تحديد موعد الإتاحة أو السعر. 🔗 المصدر
جرّاح وCodex — نشرت OpenAI Developers مقطع فيديو يعرض فيه Brian Pridgen، جرّاح اليد، كيفية إنشائه أدواته الخاصة باستخدام Codex ومراجعته المؤلفات العلمية على PubMed، من دون أرقام أو دراسة مكتوبة. 🔗 المصدر
ChatGPT داخل Word — أُعلن في 17 سبتمبر عن إضافة واحدة من Microsoft تتيح الوصول إلى ChatGPT داخل Word وExcel وPowerPoint، في جميع أنحاء العالم وعلى كل الخطط، بما فيها Free، مع حدود للاستخدام؛ كما تحصل خطتا Business وEnterprise على معاينة مجانية لـGPT-5.6 Sol داخل Word حتى 30 سبتمبر. 🔗 المصدر
محو الأمية في الذكاء الاصطناعي — نشرت Perplexity دليلًا يعتبر تقييم الإجابات المهارة الأساسية، وينتقد «مسرح التدريب»، ويستشهد بـGallup: بلغت نسبة التبني المُعلنة 38%، لكن نسبة الاستخدام اليومي لم تتجاوز 12% في الربع الرابع من عام 2025. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

دافعت Anthropic وOpenAI في اليوم نفسه عن الحجة ذاتها: ليس المطلوب نموذجًا أقوى بأي ثمن، بل مستوى قريب من أعلى فئاتهما بسعر أقل بكثير. يُقدَّم Opus 5.5 بوصفه في مستوى Fable 5.1 وبتكلفة تقل 40% عن Opus 5، بينما يُقدَّم GPT-6 Sol باعتباره يحتفظ بجزء كبير من نقاط قوة Astra، بسعر دولارين للإدخال و10 دولارات للإخراج لكل مليون token. باتت الشركتان تفكران الآن في التكلفة لكل مهمة بدلًا من السعر لكل token، وتجعلان التخزين المؤقت الرافعة الحقيقية: تكلفة القراءة 0.20 دولار لدى Anthropic، وخصم يصل إلى 90% مع نقاط توقف صريحة لدى OpenAI.

أما التكامل فيُقاس بالساعات. أتاحت GitHub Copilot وDevin وPerplexity وCursor وv0 النماذج الجديدة في اليوم نفسه، ولكل منها مقياسها الخاص: FrontierCode 1.1 Extended لدى Cognition، وWANDR لدى Perplexity، وCursorBench لدى Cursor. هذه الأرقام غير قابلة للمطابقة المباشرة، إذ حقق Opus 5.5 نسبة 65.3% في إصدار Extended و54.4% في إصدار Main، ولم تقارن أي من الشركتين بعد نموذجها الجديد بنموذج الأخرى. بالنسبة إلى المطوّر، يتحدد الخيار المناسب بصورة متزايدة داخل أداته وعلى مهامه، لا في جداول الإطلاق.

كما أصبحت الخطط ميدانًا للتميّز. رفعت Anthropic حدود الاستخدام خلال خمس ساعات، وقدمت إعادة ضبط، ونقلت خطتي Pro وTeam Standard إلى Opus في Claude Code؛ وتحتفظ GitHub بـOpus 5.5 للخطط الأعلى، لكنها تتيح GPT-6 Luna بدءًا من Copilot Pro؛ فيما تدمج Google خدمة Colab في خطط Google AI، مع تقييد Gemini 2.5 للحفاظ على قدرتها. بات توزيع القدرة الحاسوبية بين الخطط يوازي السعر المعلن في الأهمية.

وأخيرًا، تتغير طريقة القياس نفسها. تقر Anthropic بأن هوامش نتائج benchmark أصبحت أقل إفادة من السابق، وأن Opus 5.5 يبدو في كثير من الأحيان مدركًا لخضوعه للتقييم؛ وتضع OpenAI قواعد لإتاحة نماذجها أمام مقيّمين مستقلين؛ ويجعل معهد AISI البريطاني نتائجه قابلة لإعادة الإنتاج باستخدام EvalEval، بينما تقترح NVIDIA تقييم الوكيل بناءً على المهمة المنجزة، لا على كل استدعاء لأداة. بات التحقق مما يفعله النموذج فعليًا لا يقل أهمية عن نتيجته.