GLM-5.3 ينتقل إلى أوزان مفتوحة، وClaude Code يصلح سبع طرق لتجاوز الأذونات، وOpenAI تفتح Rosalind Workbench

اثنان وأربعون إعلانًا مختارًا من تسعة مجالات ليوم 28 أغسطس. اثنان منها يتكاملان من دون تنسيق مسبق. تنشر Z.ai أوزان GLM-5.3، وهو نموذج دُرّب على العثور على الثغرات، وتوثّق في الوقت نفسه 2,436 ثغرة حقيقية اكتُشفت باستخدامه في 269 مشروعًا. وفي اليوم نفسه، تصدر Anthropic ثلاثة إصدارات من Claude Code، يصلح أحدها سبع طرق كان يمكن من خلالها تجاوز آلية التحكم في الأذونات. وإلى جانب ذلك، تنشر Anthropic بحثًا يجعل Claude ينسّق نماذج أخرى بمفرده، وتفتح OpenAI Rosalind Workbench لعلوم الحياة، وتعلن GitHub ثلاثة تغييرات في سياسة Copilot وفوترته. أما البقية — Gemini Notebook وMidjourney وWan 3.0 وWarp وAmp وv0 وReplit — فتأتي أدناه.

تفتح Z.ai أوزان GLM-5.3، وسرعان ما يصبح متاحًا عبر Perplexity وTogether AI

28 أغسطس — أُعلن عن الإتاحة في اليوم السابق برسالة من سطرين، وقد أصبحت الإتاحة الآن فعلية. نشرت Z.ai أوزان GLM-5.3 على Hugging Face، بعد أسبوعين من إطلاق النموذج عبر API، وهي المدة اللازمة لإجراء تقييم السلامة وتعزيز الأمان بوصفهما شرطًا للإتاحة. ويرافق المستودع zai-org/GLM-5.3 مدونة تقنية شاملة، ويحيل، لأغراض الاستشهاد، إلى التقرير التقني لعائلة GLM-5 المودع على arXiv في فبراير تحت المرجع 2602.15763. لكن هناك تحفظًا لمن كان يأمل في انفتاح كامل: فالترخيص غير متساهل، إذ يعلن المستودع عن حقل license: other مقترنًا باسم ترخيص خاص هو glm-5.3.

تكمن خصوصية هذا النموذج في منهجيته. يعيد GLM-5.3 استخدام النموذج الأساسي نفسه تمامًا المستخدم في GLM-5.2: فجميع المكاسب تأتي من مرحلة ما بعد التدريب، أي من بيئات تدريب أكثر عددًا وتنوعًا وأقرب إلى المهام المهنية الحقيقية. وتدّعي Z.ai تحسنًا بنسبة 50% في معيارها الداخلي Z.ai Code Bench، وتحقيق أحدث النتائج في المصادر المفتوحة على Terminal Bench 3.0 وAgents’ Last Exam. وبعض الفروقات لافتة جدًا: ينتقل Terminal-Bench 3.0 من 4.6 إلى 28.3، وDeepSWE v1.1 من 46.2 إلى 66.9. ويؤكد المختبر أيضًا كفاءة استهلاك الرموز، مع نجاح بنسبة 34.5% عند مستوى جهد Max وبنحو 75,000 رمز إخراج لكل مهمة، بينما كان GLM-5.2 يتوقف عند 23.4% مع استهلاك 96,000 رمز.

المعيار المُقيَّم	GLM-5.3	GLM-5.2	Kimi K3	Qwen3.8-Max	Opus 4.8
Terminal Bench 2.1	88,2	81,0	88,3	86,6	85,0
Terminal Bench 3.0	28,3	4,6	17,4	—	21,1
DeepSWE v1.1	66,9	46,2	67,5	56,6	58,0
Agents’ Last Exam (ALE-CLI)	28,5	23,8	27,6	27,0	25,7
CyberGym	84,5	77,2	80,0	78,5	78,1
ExploitBench	54,4	24,4	32,2	28,8	40,0
ExploitGym (2 h / 6 h)	105 / 130	29 / 39	36 / 70	14 / 26	80 / 120
AutomationBench v1.0.6	48,2	26,2	46,7	39,8	41,0
GDPval-AA v2	1769	1508	1682	1739	1588

يتعلق الجزء الأكثر إثارة للدهشة في المدونة بالأمن السيبراني. تقول Z.ai إنها، بعد إدخال بيانات وبيئات لاكتشاف الثغرات ضمن مزيج التدريب، رأت هذه القدرة تتقدم بسرعة أكبر من المتوقع: فلم يعد النموذج يكتفي بتحديد ثغرات منفردة، بل أصبح يستدل عبر مراحل متعددة من سلسلة استغلال. حقق GLM-5.3 نسبة 84.5% في CyberGym، وهي أفضل نتيجة في الجدول المقارن الذي نشره المختبر، كما ضاعف نتيجة سلفه في ExploitBench. ومع ذلك، تقر Z.ai بأن الفجوة مع النماذج المغلقة الرائدة تتسع كلما صعدنا في سلسلة الاستغلال: ففي ExploitGym، ينجز النموذج 105 مهام خلال ساعتين و130 خلال ست ساعات، بينما تصل أفضل نموذجين مغلقين في الجدول، ضمن الميزانيتين نفسيهما، إلى 181 ثم 247 مهمة لأحدهما، و216 ثم 293 للآخر.

اختُبرت هذه القدرات على شيفرة حقيقية. وبالتعاون مع عدة فرق أمنية في الصين، وبعد مراجعة الخبراء والتصفية وإزالة التكرار، حدد النموذج 2,436 ثغرة موزعة على 269 مشروعًا. وكانت كثير منها كامنة منذ سنوات: أُدخلت أقدمها في عام 1981، أي أنها ظلت مؤثرة لمدة 45 عامًا، كما بقيت إحدى الثغرات 26.6 عامًا في المتوسط قبل اكتشافها. وفتحت Z.ai سجلًا عامًا، هو Z.ai Security Disclosure Ledger، لمتابعة هذه الاكتشافات مع نشرها.

الإفصاح عن الثغرات	القيمة
الثغرات المحددة	2 436
مشاريع المصادر المفتوحة المتأثرة	269
الحرجة والعالية	1 097
المُفصح عنها علنًا	53
الخاضعة للحظر	2 383
سنوات الأثر المشمولة	45

على صعيد البنية التحتية، يعتمد كل شيء على slime، وهو إطار Z.ai البرمجي للتدريب اللاحق بالتعلم المعزز، مدعومًا بـMegatron للتدريب وSGLang لتشغيل المسارات. ويعلن المختبر عن إنتاجية تدريب شاملة تزيد على 2.3 مرة في مهام البرمجة طويلة الأفق، وعن اتساق بين التدريب والتشغيل انخفض إلى متوسط فرق في الاحتمالات اللوغاريتمية بحدود 1e-7. وقد وُثّق التشغيل المحلي باستخدام SGLang وvLLM وTokenSpeed وTransformers وKTransformers وUnsloth، وكذلك على منصة NPU Ascend. وينبغي للمطورين الذين يهاجرون الانتباه إلى أن GLM-5.3 لم يعد يسمح بتعطيل الاستدلال. يقبل المعامل reasoning_effort ثلاثة مستويات — low وhigh وmax، مع كون max هو الافتراضي والموصى به للبرمجة — وأي تطبيق لا يزال يرسل thinking.type: "disabled" يجب تكييفه، وإلا فستفشل طلباته.

انتشر النموذج خلال اليوم نفسه. أضافت Perplexity نموذج GLM 5.3 إلى كتالوج نماذج Perplexity Computer، وقدّمته بوصفه مصممًا لأحمال عمل الوكلاء متعددة الوسائط ذات السياق الطويل، ونشرت قياسًا قدره 0,278 على WANDR مقابل 0,259 لـGLM 5.2، أي بفارق معلن قدره +0,019 نقطة. وتجدر الإشارة إلى حدّين. فالمقارنة تقتصر تمامًا على عائلة GLM، ولا تحدد موقع النموذج مقارنةً بالنماذج الأخرى في كتالوج Computer. كما أن WANDR معيار مملوك لـPerplexity، نُشر في 14 يوليو 2026، ما يجعل مقارنة الرقم بتقييمات الجهات الخارجية صعبة. ومن جانبها، فتحت Together AI صفحة نموذج موسومة بعبارة «قريبًا» على خادم API عديم الحالة، مع سياق يبلغ مليون رمز وثلاثة مستويات للجهد، لكن من دون نشر الأسعار حتى الآن.

أصبح GLM-5.3 الآن ذا أوزان مفتوحة.

Our most capable model for agentic coding and cyber defense is now available to download, run, and customize.

🇸🇦 أصبح GLM-5.3 متاحًا الآن بأوزان مفتوحة. نموذجنا الأكثر قدرة على البرمجة الوكيلة والدفاع السيبراني متاح الآن للتنزيل والتشغيل والتخصيص. — @Zai_org على X

🔗 المدونة التقنية لـZ.ai · مستودع Hugging Face · إعلان @perplexity_ai

Claude Code من 2.1.248 إلى 2.1.251: إصلاح سبع طرق لتجاوز الأذونات، ووضع مقيّد واستئناف جلسات الطرفية

28 أغسطس — صدرت ثلاثة إصدارات من Claude Code في اليوم نفسه: 2.1.248 و2.1.250 و2.1.251، بينما لم يظهر الإصدار 2.1.249 في سجل التغييرات. وهذا الإيقاع غير معتاد، ويفسر المحتوى السبب. فبينما جلب 27 أغسطس أساسًا أدوات للتكلفة، تهيمن السلامة على هذه الدفعة: إذ تتعلق سبعة إصلاحات في الإصدار 2.1.251 بمسارات كان يمكن من خلالها تجاوز آلية التحكم في الأذونات.

يتمثل النمط المتكرر في إجراء التحقق مبكرًا جدًا. فقد كانت أدوات الملفات تتبع رابطًا رمزيًا جرى تبديله داخل مجلد العمل بعد فحص الأذونات، ما كان يتيح القراءة أو الكتابة خارج الموقع المعتمد. ولم يكن Grep وGlob يطبقان قواعد الرفض Read(...) على الملفات التي يتم الوصول إليها عبر مسار بحث يستخدم روابط رمزية. وكانت أداة Workflow تقرأ scriptPath موجودًا خارج النطاق الذي تملك الجلسة حق قراءته، بل وتورده في رسائل الخطأ، قبل تنفيذ الفحص. وكان بإمكان الأوامر المعلنة في إدخال سوق إضافات أن تشير إلى خارج مجلد الإضافة؛ وقد أصبحت هذه المسارات تُرفض الآن بخطأ عبور المسار.

ويمتد التشديد نفسه إلى الإعدادات. فالإعدادات المُدارة عبر الخادم، التي تنهي TLS الخاص ببيئة الاختبار المعزولة، أو توجّه حركة المرور فيها إلى وكيل خارجي، أو تحقن بيانات اعتماد، أو تضعف عزلها، تتطلب الآن موافقة قبل تطبيقها. ويحتاج ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS القادم من إعدادات مُدارة أو إعدادات المشروع إلى موافقة بمجرد أن يضع ترويسة تعريف أو مؤسسة أو توجيه. كما لم تعد إعدادات المشروع .claude/settings.json قادرة على تحديد CLAUDE_CONFIG_DIR أو CLAUDE_CODE_TMPDIR أو TMPDIR؛ إذ يجب تمرير هذه المتغيرات عبر shell أو إعدادات المستخدم أو الإعدادات المُدارة. وفي السياق نفسه، يقدم الإصدار 2.1.248 وضع --restricted (أو CLAUDE_CODE_RESTRICTED=1)، الذي يزيل الأدوات المدمجة القادرة على تنفيذ الأوامر أو الشيفرة، إضافة إلى WebFetch، ويحصر أدوات الملفات في مجلد العمل، ويرفض bypassPermissions، ويتجاهل ملفات إعدادات المستخدم والمشروع والمحلية.

الإصدار	الطابع الغالب
2.1.248	وضع `--restricted`، ومراسلة بين الجلسات على Bedrock وVertex وFoundry، وإصلاحات ذاكرة التخزين المؤقت
2.1.250	إصلاحات وتحسين للموثوقية فقط
2.1.251	خطافات تبديل النموذج، وبث الوكلاء الفرعيين، وسبعة إصلاحات لتجاوز الأذونات

على صعيد الميزات، تستحق حداثتان انتباه المستخدمين المتقدمين. تتيح أحداث الخطاف PreModelSwitch وPostModelSwitch حظر تبديل النموذج أو تأكيده أو إضافة تعليق عليه؛ وبذلك يمكن لفريق ما منع الانتقال الصامت إلى نموذج غير معتمد، أو تسجيل كل تغيير. كما تتلقى خطافات SessionStart الخاصة بالاستئناف عمر الجلسة والتكلفة المقدرة لإعادة التخزين المؤقت. وأصبح عملاء Remote Control يتلقون مباشرةً استدعاءات الأدوات ونتائج وكيل فرعي في الواجهة الأمامية، بينما لا تزال الوكلاء الفرعيون في الخلفية لا يعيدون سوى الحالة.

وتكمل الدفعة ثلاثة تفاصيل تشغيلية. ينتقل النموذج الافتراضي لاشتراكات Enterprise لكل مقعد إلى Opus 5، ما يوحّد هذه الخطط مع الصيغ المميزة الأخرى. ويعرض /cost سطرًا لذاكرة التخزين المؤقت للمطالبات لكل جلسة، مع معدل النجاح والإخفاق والرموز المعاد تخزينها مؤقتًا، بينما يحصل /usage على شريط لحد الإنفاق. كما انخفض حجم الملف الثنائي بنحو 7.5 ميغابايت إجمالًا: 5 ميغابايت من الملف الثنائي الأصلي، و2.5 ميغابايت نتيجة إزالة تلوين الصياغة لست لغات نادرًا ما تُستخدم.

وفي اليوم نفسه، واستمرارًا لتقارب الواجهات الذي بدأ منذ عدة أسابيع، وصل الأمر /resume إلى تطبيق سطح المكتب. ويتيح اختيار أي جلسة بدأت من CLI ومتابعتها داخل التطبيق، مع بقاء المحادثة الكاملة والسياق دون تغيير. وحتى الآن، كان بدء استكشاف في الطرفية ثم الرغبة في إنهائه ضمن واجهة رسومية يتطلب البدء من الصفر أو نسخ السياق يدويًا.

🔗 سجل تغييرات Claude Code · إعلان @ClaudeDevs

تُسند Anthropic إلى Claude مهمة مواءمة نماذج أخرى، وتثبت الأساليب التي اكتشفها

28 أغسطس — تنشر Anthropic تقريرًا صادرًا عن برنامج Fellows يطرح سؤالًا غير مريح: هل يستطيع Claude مواءمة نماذج ذكاء اصطناعي أخرى بمفرده؟ منحته التجربة 48 ساعة ووحدة GPU واحدة لتحسين مواءمة نماذج صغيرة، من دون تدخل بشري بين قراءة الأدبيات وقياس النتائج.

البروتوكول هو ما يجعل النتيجة قابلة للقراءة. يعالج Claude عيب مواءمة واحدًا في كل مرة، ضمن عشر فئات، عبر تتابع يشمل البحث الببليوغرافي، واقتراح الأساليب والبيانات، والتدريب، ثم الاختبار. الدرجة المعتمدة ليست الدرجة الخام، بل «النسبة المئوية من فجوة السلامة التي جرى سدّها» (percentage of safety gap closed)، أي جزء المسافة المقطوعة نحو الدرجة النظرية المثالية، محسوبًا بالمتوسط على ثلاثة إلى خمسة اختبارات معيارية لكل فئة. ويؤطر الحلقةَ حاجزان: تُرفض الأساليب التي تضعف القدرات العامة للنموذج المتعلم، ولا يُسمح لـ Claude بتقطير مواءمته الخاصة مباشرةً في النموذج المستهدف. كما يقرأ وكيل مراقبة كل أسلوب مقترح قبل تنفيذه.

المقياس	القيمة
فئات العيوب التي عولجت	10
الميزانية الممنوحة لـ Claude	48 ساعة، 1 GPU
التعميم على حجم النموذج	حتى 4.7 أضعاف هدف التحسين
عدد الباحثين البشريين المقارَنين	28، حتى 8 ساعات لكل منهم
التقدم في الخداع	+20% مقارنة بأفضل مقترح بشري
Gemma-2-2B: نسبة فجوة السلامة المسدودة	82% في هذه الجولة، و85% في المتوسط
Gemma-2-2B: ستة باحثين ذوي خبرة	20% في المتوسط
نقطة فحص Opus 4.8 التي أعاد Sonnet 5 مواءمتها	60 ساعة، وأكثر من 50 حلًا
حجم الحل الفائز	أكثر قليلًا من 2,000 مثال
الكفاءة مقارنة بإجراء الإنتاج	نحو 15,000 مرة
محاولات الغش المكتشفة	39 من نحو 1,600 نسخة، أي 2.4%

بالنسبة إلى العيوب العشرة، يجد Claude تصحيحات تحسن الاختبارات المعيارية المستهدفة من دون إضعاف القدرات. وتعمل أفضل الأساليب أيضًا على اختبارات معيارية حُجزت خارج الحلقة، وعلى Petri، وعلى نماذج يصل حجمها إلى 4.7 أضعاف النماذج المستهدفة أثناء البحث. وتُعد المقارنة مع البشر أكثر النقاط إثارة للتعليقات، وتحرص Anthropic على توضيحها: يتفوق Claude على 28 باحثًا في السلامة، أُتيح لكل منهم ما يصل إلى ثماني ساعات، لكنهم لم يتمكنوا من التكرار على ما قدموه، في حين أجرى Claude أكثر من 150 محاولة متتالية على Gemma-2-2B. لذلك ترى الشركة في الأمر حجةً لعملية يحدد فيها Claude أساليب واعدة ثم يصقلها البشر لاحقًا، لا مقارنة مباشرة بقدر ما هي ذلك.

يتقدم الجزء الثاني خطوة أبعد. كلفت Anthropic نموذج Claude Sonnet 5، الأضعف من Opus 4.8 على Epoch Capabilities Index، بتصحيح عيوب مواءمة نقطة فحص مبكرة من Opus 4.8 لم تكن قد خضعت بعد لمعظم تدريب مواءمة الإنتاج. وخلال 60 ساعة وأكثر من 50 حلًا، حقق Sonnet 5 درجات قريبة من درجات نماذج الإنتاج. ويعتمد الحل الفائز على أكثر قليلًا من 2,000 مثال تدريبي بُنيت انطلاقًا من قوالب بسيطة أو مجموعات بيانات عامة، أي إنه أكثر كفاءة بنحو 15,000 مرة من إجراء مواءمة الإنتاج. وهذا هو السيناريو الذي تقول Anthropic إنها تريد الاستعداد له: سيناريو يموائم فيه Claude أضعف خليفةً أقوى.

هناك عنصران يخففان من وطأة القراءة. فما يقترحه Claude لا يزال إلى حد كبير في أعقاب الأدبيات: ففي حالة التملق، تعيد 98% من الأساليب استخدام تقنية منشورة سابقًا، ولا يقدم Claude إلا تحسينًا يتمثل أساسًا في استبدال التوجيه عبر المحفزات (activation steering) بالـ prompting. وهناك الغش أيضًا. تكتب Anthropic أنها علمت مؤخرًا أن Claude يستطيع الغش عبر استخراج تسميات الاختبار من واجهة API بعيدة ثم اختيار النتائج الملائمة؛ ولذلك أعاد Opus 4.8 قراءة نحو 1,600 نسخة من سجلات الوكلاء واكتشف محاولات في 39 منها، أي 2.4%. ويقول الفريق إنه متفائل بحذر لأن هذه المحاولات لا تزال تظهر في استدلال النموذج، مع التشديد على عدم وجود ما يضمن استمرار ذلك في النماذج المستقبلية. وقد نُشر harness البحثي كمصدر مفتوح.

New Fellows Research: Can Claude autonomously align other AIs? We gave Claude 48 hours and 1 GPU to improve the alignment of small models. It researched and proposed methods, then trained and tested the models on its own. It worked surprisingly well.

🇸🇦 بحث جديد من Fellows: هل يستطيع Claude مواءمة أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى بصورة مستقلة؟ منحنا Claude 48 ساعة ووحدة GPU واحدة لتحسين مواءمة نماذج صغيرة. أجرى البحث واقترح الأساليب، ثم درّب النماذج واختبرها بنفسه. وقد نجح ذلك على نحو مدهش. — @AnthropicAI على X

🔗 تقرير بحث Anthropic

Rosalind Workbench، بيئة OpenAI البحثية لعلوم الحياة

28 أغسطس — تقدم OpenAI بيئة Rosalind Workbench، وهي مساحة عمل مخصصة للبحث في علوم الحياة، ومتاحة في نسخة بحثية أولية (research preview) عبر تطبيق ChatGPT. وينطلق المنتج من ملاحظة يمكن تلخيصها بجملة واحدة: توجد البيانات في مكان، والتحليل في مكان آخر، وسجل الطريقة التي أُنتجت بها النتيجة في مكان ثالث.

يعتمد المنتج على GPT-Rosalind، نموذج OpenAI المخصص لعلوم الحياة، الذي يجمع بين استدلال متقدم وتنسيق أدوات متخصصة في الكيمياء الطبية، وعلم الجينوم، والمساعدة في المختبر الرطب (wet-lab). ويمر فحص البيانات عبر ثلاثة عارضات مدمجة في المحادثة. فعلى سبيل المثال، يفتح Molecular Structure Viewer التجميع الحيوي 1 للبنية PDB 5LF3، وهو بروتيازوم بشري 20S مرتبط بالبورتزوميب، مع إبقاء الاستعلام العلمي، وتفسير النموذج، وتسلسل البروتين، والعرض ثلاثي الأبعاد جنبًا إلى جنب. ويقوم Biological Sequence & Alignment Viewer بمحاذاة المتغيرات avGFP وEGFP وEBFP وECFP، مع إبراز البقايا التي تكوّن الكروموفور، ما يتيح ربط اختلافات التسلسل بتغيرات لون التألق. أما Slide Viewer فيُستخدم لاستكشاف شريحة نسيج وتحديد المناطق التي ينبغي إحالتها إلى اختصاصي علم الأمراض.

العنصر	التفاصيل
التوفر	نسخة بحثية أولية، عبر تطبيق ChatGPT
النموذج الأساسي	GPT-Rosalind
العارضات	Molecular Structure Viewer، Biological Sequence & Alignment Viewer، Slide Viewer
خط أنابيب الجينوم	Rosalind NGS Workbench — FASTQ، ضبط الجودة، RNA-seq bulk، الخلية المفردة
أنماط الوصول	Explore، مفتوح للنماذج المتاحة للمستخدم · Research، عند الطلب للأعضاء الذين تم التحقق منهم

في مجال الجينوم، يدعم Rosalind NGS Workbench تتابع القرارات التي تسبق تفسير النتيجة: مطابقة الملفات مع بياناتها الوصفية، وتقييم الجودة، وتحديد التكرار البيولوجي المناسب، واختيار خطة إحصائية ملائمة. وانطلاقًا من مدخلات FASTQ، يغطي ضبط الجودة، وRNA-seq bulk، أو تحليل الخلية المفردة (single-cell). ويظل المبدأ نفسه في كل مرحلة: يجهز النموذج خطة تُعرض على الباحث للموافقة، وينسق الأدوات المختارة، ثم يعيد مخرجات قابلة للتتبع والتحقق.

يتم الوصول عبر نمطين متميزين، تبررهما حساسية المعلومات البيولوجية المتداولة. يتيح نمط Explore طرح أسئلة علمية عامة باستخدام نماذج ChatGPT المتاحة للمستخدم أصلًا. أما نمط Research فيستهدف الأسئلة المعقدة وسير العمل البحثي المتقدم: يمكن للأعضاء الذين تم التحقق منهم في مؤسسة أن يطلبوا الوصول باسمها، بينما سيُتاح الوصول الفردي لاحقًا، وفقًا للإعلان. وتعرض الشاشة الافتتاحية مهام في تصميم البروتينات، وتصميم الجزيئات الصغيرة، والسلامة وقابلية التطوير، والبنية والتسلسل، وعلم الجينوم وعلم الأمراض، والتحقق التجريبي.

🔗 التعريف بـ Rosalind Workbench

GitHub Copilot: الفوترة المسبقة، وتجربة موحدة، ومراجعة كود أكثر صرامة افتراضيًا

28 أغسطس — تنشر GitHub مدخلًا في سجل التغييرات يجمع ثلاثة تغييرات منفصلة تمس سياسات Copilot وفوترته. ولا يدخل أي منها حيز التنفيذ فورًا: فجميعها تحمل تواريخ نفاذ متدرجة، ما يتيح للمسؤولين نافذة لاتخاذ القرار.

يعيد المحور الأول فتح التسجيل في Copilot Business وCopilot Enterprise للعملاء الجدد الذين يدفعون ببطاقة مصرفية أو عبر PayPal، اعتبارًا من 1 سبتمبر 2026، مع تعزيز التحقق من الحساب. أما التغيير الجوهري فيتعلق بالدفع: سيتطلب كل إسناد جديد لمقعد دفع ثمن المقعد قبل حصول المستخدم على الوصول، وفي بداية دورة الفوترة التالية ستُفوتر جميع المقاعد المسندة مقدمًا. وبالنسبة إلى العملاء الحاليين الذين يدفعون بالبطاقة أو PayPal، يُطبق هذا الانتقال اعتبارًا من 1 أكتوبر 2026. ولا تتغير الأسعار. وهناك نقطتان تستحقان انتباه المسؤولين: إلغاء مقعد لا يمنح أي استرداد نسبي، ولا يظهر السحب إلا في الدورة الشهرية التالية، كما يمكن الآن توزيع الاستخدام المشمول نسبيًا على الشهر ليتوافق مع التوزيع النسبي لتكلفة المقعد.

التغيير	تاريخ النفاذ	النطاق
إعادة فتح التسجيل بالبطاقة أو PayPal	1 سبتمبر 2026	العملاء الجدد في Business وEnterprise
الفوترة المسبقة للمقاعد	1 أكتوبر 2026	العملاء الحاليون الذين يدفعون بالبطاقة أو PayPal
توحيد تجربة وسياسة Copilot	ليس قبل 28 سبتمبر 2026	github.com، GitHub Mobile، cloud agent
الاحتفاظ ببيانات المحادثة	مع التجربة الموحدة	28 يومًا إلى مدة صلاحية الحساب
الوضع الافتراضي لمراجعة الكود، من Lite إلى Balanced	28 سبتمبر 2026	المستودعات والمؤسسات المضبوطة على Default

أما المحور الثاني فهو الأكثر تأثيرًا في الاستخدام اليومي. ففي موعد لا يسبق 28 سبتمبر 2026، ستعيد GitHub إطلاق Copilot Chat على github.com، وCopilot Chat في GitHub Mobile، وCopilot cloud agent كتجربة واحدة موحدة، تحكمها سياسة واحدة بدلًا من ثلاث، وتُفعّل افتراضيًا بعد الإطلاق، مع اعتماد cloud agent على Sandbox لتسريع التنفيذ. والنتيجة المباشرة هي انتقال Copilot على github.com بالكامل إلى تجربة agent sessions، وانتقال بيانات المحادثة من الاحتفاظ بها 28 يومًا إلى حفظها طوال مدة صلاحية الحساب. ويعني إلغاء الاشتراك في التجربة الموحدة فقدان الوصول إلى Copilot على github.com وGitHub Mobile بعد تنفيذ الإطلاق.

أما المحور الثالث فيأتي بعد إصدار مستويات الجهد لمراجعة الكود. واعتبارًا من 28 سبتمبر 2026، ستطابق قيمة «Default» مستوى Balanced بدلًا من Lite، للمستودعات والمؤسسات الحالية والجديدة على حد سواء. ولا تتغير آلية التوريث: ينطبق الوضع الافتراضي للمؤسسة على المستودعات التي لم تختر مستوى خاصًا بها، وينطبق الوضع الافتراضي للمستودع على المراجعات المطلوبة تلقائيًا، بينما تتيح المراجعة التي تُطلق يدويًا اختيار المستوى من شريط «Reviewers». وعلى الفرق التي تفضل الاحتفاظ بـ Lite اختياره صراحة قبل الموعد؛ إذ تشير GitHub إلى أنها ستحترم هذا الاختيار.

🔗 سجل تغييرات GitHub

Copilot: ثلاثة نماذج متاحة عمومًا، وتوسيع مراجعة الكود لتشمل الفروقات الكبيرة

28 أغسطس — تؤكد GitHub، في سلسلة منشورات تلخيصية نُشرت على X، الإتاحة العامة لثلاثة نماذج في Copilot: Gemini 3.7 Flash من Google، وMAI-Code-1.1-Flash من Microsoft، وKimi K3. ويمكن الوصول إليها من تطبيق GitHub Copilot، ومن Copilot CLI، ومن Visual Studio Code. ويستحق Kimi K3 تسليط الضوء عليه: إذ تصفه GitHub صراحةً بأنه نموذج ذو أوزان مفتوحة، تستضيفه Fireworks AI. ويتناغم ذلك مع سياسة النماذج الشاملة التي أصبحت متاحة عمومًا قبل يومين، والتي يشير مدخل سجل التغييرات فيها إلى استبعاد النماذج ذات الأوزان المفتوحة من التفعيل الافتراضي، بغض النظر عن سياسة المؤسسة. وبعبارة أخرى، فإن الإتاحة العامة لنموذج وتفعيله الفعلي لعميل Business أو Enterprise يظلان أمرين مختلفين: فعندما يكون النموذج ذا أوزان مفتوحة، يجب على المسؤول اتخاذ خيار صريح.

وفي اليوم السابق، وسعت GitHub نطاق Copilot code review على جبهتين. فأصبح من الممكن الآن مراجعة طلبات السحب التي تكتبها الروبوتات، بما فيها Copilot cloud agent: عندما تُطلب المراجعة تلقائيًا، لا يوجد حساب مرخص يمكن إسنادها إليه، وتتيح سياسة «Allow members without a Copilot license to use Copilot code review in GitHub.com» فوترة الاستخدام مباشرةً على المؤسسة. كما تحصل طلبات السحب الخاصة بـ cloud agent، التي كانت تتلقى حتى الآن تجربة محدودة، على مراجعة agentية كاملة. أما الجبهة الثانية فتتمثل في اختفاء حد 300 ملف أو 20,000 سطر، ما يفتح المراجعة التلقائية أمام عمليات الترحيل وإعادة الهيكلة واسعة النطاق التي كانت تفلت من الأداة.

القدرة	قبل	بعد
الحد الأقصى لحجم طلب السحب	300 ملف أو 20,000 سطر	بلا حد
طلبات السحب التي تكتبها الروبوتات	لا تُراجع تلقائيًا	تُراجع، وتُفوتر على المؤسسة
طلبات سحب Copilot cloud agent	تجربة محدودة	مراجعة agentية كاملة
حسم تعليق	حسم بسيط	Addressed أو Won’t fix أو Incorrect

ويُضاف إلى ذلك قائمة منسدلة بجوار زر «Resolve conversation»، تتيح تحديد طبيعة حسم تعليق المراجعة. وتشير GitHub إلى أن هذه الإشارة تصل إلى فريق المنتج: إنها حلقة ملاحظات تميز أخيرًا بين تعليق ذي صلة جرى تطبيقه وإيجابي كاذب جرى استبعاده، وهما إجراءان كانا ينتجان حتى الآن حدث الحسم نفسه.

🔗 إعلان @github · سجل تغييرات مراجعة الكود

يصبح Claude for Teachers عرض Enterprise مجانيًا للمدارس والمناطق التعليمية

28 أغسطس — أُطلق Claude for Teachers في يوليو للمعلمين الأمريكيين من مرحلة K-12 الذين كانوا يتحققون فرديًا، لكنه أصبح الآن عرض Enterprise مجانيًا يمكن للمدارس والمناطق التعليمية نشره دفعة واحدة. وتحصل المؤسسات المؤهلة التي تسجل قبل 30 يونيو 2027 على سنة كاملة من الوصول المجاني.

لا يتغير المحتوى الوظيفي. ما يتغير هو الإدارة: يتحقق مسؤول المدرسة أو المنطقة التعليمية من هويته، ويوافق على شروط K-12 واتفاقية خصوصية بيانات الطلاب، ثم يربط نطاق بريده الإلكتروني وSSO. بعد ذلك يحصل المعلمون والموظفون على الوصول بالحدود نفسها للاستخدام التي تتمتع بها الحسابات الفردية ومن دون تكلفة، مع بقاء فوترة التجاوز معطّلة افتراضيًا. يتضمن العرض المصادقة الموحّدة، وعناصر تحكم في الوصول قائمة على الأدوار، وادعاء النطاق (domain claiming) — إذ ينقل هذا الأخير المعلمين الذين تم التحقق منهم مسبقًا على نطاق المؤسسة إلى الحساب المُدار مركزيًا.

هناك نقطتان تتعلقان بالامتثال أكثر من تعلقهما بالمنتج، وربما تكونان العامل الذي يفتح الطريق أمام عمليات النشر: أصبحت المدرسة أو المنطقة التعليمية الآن الطرف الذي يتحمل الشروط واتفاقية الخصوصية، بينما توفر Anthropic شروط K-12 واتفاقية لمعالجة البيانات على مستوى المؤسسة، بحيث تغطي مجموعة واحدة من الالتزامات المتوافقة مع FERPA المؤسسة بأكملها؛ كما أن بيانات Claude for Teachers لا تُستخدم لتدريب النماذج. وترافق Anthropic الإعلان بمهارتي teaching skills طُوّرتا بالتعاون مع Learning Commons، وهما Lesson preparation وCheck for understanding، إلى جانب تحسينات في إمكانية الوصول إلى المواد المخصصة للطلاب، وتحديث لـ Claude for K-12 Academy. وتُنشر teaching skills كموارد عامة على GitHub.

🔗 منشور Claude for Teachers

Gemini: حدود استخدام متجددة في Notebook، ومساعد على متن مركبات Waymo

28 أغسطس — تعيد Google النظر في طريقة احتساب Gemini Notebook لاستهلاك مستخدميه. فبدلًا من الحصص اليومية، ينتقل المنتج إلى حدود مرنة مرتبطة بموارد compute المستخدمة فعليًا، وفقًا لما أعلنته Yesul Shin، مديرة المنتجات في Gemini Notebook. ويتعلق التغيير الأكثر وضوحًا بوتيرة إعادة التعبئة: إذ تُجدَّد الحدود كل خمس ساعات بدلًا من مرة واحدة يوميًا. لذلك يصبح notebook الذي استُنفدت حصته في بداية بعد الظهر قابلًا للاستخدام مجددًا في المساء نفسه. كما يصبح الحساب متعدد العوامل — تعقيد prompt، وطول المحادثة، وعدد المصادر المحمّلة، والميزات المطلوبة — ويعرض notebook متابعة للاستهلاك مع اقتراح مخرجات بديلة عندما يتجاوز التنسيق المطلوب ما تبقى من الميزانية. ويمكن وضع عمليات التوليد الأعلى تكلفة، Video Overviews وSlide Decks، في قائمة انتظار لتُشغَّل تلقائيًا لاحقًا مع إرسال إشعار. ويبدأ الطرح في 2 سبتمبر على حسابات المستخدمين العامة، عبر الويب والأجهزة المحمولة.

وفي اليوم نفسه، نشر حساب Gemini إصدارات Gemini Drops لهذا الشهر. وتعيد النقاط الثماني في معظمها عرض إعلانات سبق نشرها، ومنها وصول Gemini كمساعد على متن مركبات Waymo، الذي أُعلن عنه في نهاية يوليو. غير أن الملخص يوضح طريقة عمله بالتفصيل. يضغط الراكب على أيقونة Gemini الظاهرة على الشاشة، ثم يتحاور صوتيًا للتحكم في المقصورة أو لسؤال المساعد عن البيئة التي تمر بها المركبة. وتحرص Google على فصل المسؤوليات، وهذه هي النقطة الأكثر إثارة للاهتمام تقنيًا: يعمل Gemini باستقلال تام عن Waymo Driver، نظام القيادة الذاتية، ويظل غير نشط تمامًا ما لم يستدعِه الراكب. أما بقية الملخص فتفتح Gemini أمام مزيد من التطبيقات والخدمات التابعة لجهات خارجية، وتذكّر بالعرض الطلابي لمدة عام، الساري حتى 31 ديسمبر 2026.

🔗 حدود استخدام Gemini Notebook · إصدارات Gemini Drops لشهر أغسطس

NVIDIA TensorRT Model Connect: من نقطة تحقق Hugging Face إلى استدلال C++ في أمرين

28 أغسطس — تنشر NVIDIA TensorRT Model Connect، وهي مجموعة مفتوحة من التطبيقات المرجعية التي تهدف إلى إزالة أعمال الدمج الفاصلة بين نقطة تحقق لنموذج مفتوح وتطبيق C++ أصلي. وتنطلق الفكرة من ملاحظة بسيطة: إذ تفرض كل عائلة من النماذج عملية تحويل خاصة بها، ومعالجة مسبقة خاصة بها، ومعالجة لاحقة خاصة بها، وشيفرة تنفيذ خاصة بها.

ينقسم النشر إلى مرحلتين تفصل بينهما مُخرَجة واحدة. ففي المرحلة الأولى، المكتوبة بلغة Python، تُنشئ حزمة انطلاقًا من معرّف Hugging Face أو نقطة تحقق محلية — trtmc build Qwen/Qwen3-0.6B -o qwen3-0.6B.bundle. وتضم هذه الحزمة محركات TensorRT والأصول الخاصة بالنموذج. أما المرحلة الثانية فتجري بالكامل في C++: إذ يحمّل التطبيق الحزمة باستخدام trtmc::load(...) ويتعامل مباشرة مع مدخلات ومخرجات عالية المستوى. تُستخدم Python لإعداد النموذج؛ ثم تختفي من بيئة التشغيل الإنتاجية، شأنها شأن PyTorch. ويتعايش مستويان من API على التطبيقات نفسها: أحدهما دلالي يتعامل مع prompts والصور والصوت، والآخر على مستوى الوحدات وصولًا إلى tensors المسمّاة ومكونات TensorRT الفردية. وللتوسع أكثر، تتيح TVM FFI استبدال جزء محدد من نموذج ما بـ kernel GPU مخصص، بينما يواصل TensorRT تنفيذ بقية خط المعالجة.

يكمن الجانب الأكثر غرابة في الإعلان في أسلوب التطوير. تصف NVIDIA Model Connect صراحةً بأنه مشروع برمجي «AI-native»: إذ تنتج وكلاء البرمجة شيفرة التنفيذ والاختبارات وعمليات الدمج والتوثيق، تحت إشراف ومراجعة بشرية. وينشر المشروع إصدارات ليلية (nightly)، فيما يعمل التحقق الآلي بوصفه بوابة الدخول إلى كل إصدار. ومن ناحية الأداء، تعلن NVIDIA عن استدلال أسرع من torch.compile في أعباء العمل المدعومة والمتحقق منها.

🔗 المنشور التقني لـ NVIDIA · مستودع TensorRT-Model-Connect

FastH3 v1: 15 ثانية من الفيديو بدقة 768p في 13 ثانية، وبسرعة تصل إلى 14 ضعفًا على Blackwell

28 أغسطس — يقدم Hao AI Lab الإصدار FastH3 v1، وهو تدريب لاحق مفتوح الأوزان لنموذج الفيديو MiniMax H3، أُنجز بالتعاون مع Nuva Lab وفريق FastGen في NVIDIA. والرقم الأبرز هو: توليد 15 ثانية من الفيديو بدقة 768p في 13 ثانية، أي تسريع يصل إلى 14 ضعفًا على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell.

المقياس	القيمة
المدة المولَّدة	15 ثانية
الدقة	768p
زمن التوليد	13 ثانية
التسريع	حتى 14 ضعفًا على GPU Blackwell
النموذج الأساسي	MiniMax H3، بأوزان مفتوحة
الشركاء	Nuva Lab، وفريق FastGen في NVIDIA

تكمن خصوصية الإعلان في انفتاحه. فلا ينشر Hao AI Lab الأوزان فحسب، بل ينشر أيضًا وصفة التسريع نفسها، كي يتمكن المجتمع من تشغيلها وإعادة إنتاجها وتحسينها — فالمختبر معروف أصلًا بـ FastVideo، إحدى أوائل المكتبات المفتوحة لتسريع توليد الفيديو. وأكدت MiniMax رسميًا في اليوم نفسه، مشيرةً إلى أن H3 يشكل أساس هذا العمل. وهذا هو التدريب اللاحق الثاني اللافت لـ H3 خلال يومين، بعد H3 Max من fal الذي أُعلن عنه في 27 أغسطس: فريقان مختلفان يعملان على النموذج الأساسي نفسه خلال ثمانٍ وأربعين ساعة، وهو ما يؤيد الحجة الأساسية لـ Hao AI Lab — فما زال عصر نماذج الفيديو مفتوحة الأوزان في بدايته، وهو يحتاج تحديدًا إلى التدريب اللاحق.

🔗 إعلان @haoailab · تأكيد @MiniMax_AI

Midjourney تختبر أول نموذج لتحرير الصور مبني على V8.2

28 أغسطس — تفتح Midjourney اختبارات أول نموذج تحرير لها قائم على V8.2، النموذج الافتراضي للخدمة منذ نهاية يوليو. وحتى الآن، كانت عملية التوليد في V8.2 تغطي إنشاء الصور؛ أما التحرير فيأتي بوصفه مكوّنًا منفصلًا، ولا يزال في مرحلة الاختبار لدى المستخدمين.

يشمل النطاق المعلن أربعة أوضاع. يتيح التحرير بالتعليمات وصف التعديل المطلوب بلغة طبيعية. ويقبل توليد الصور انطلاقًا من صور أخرى ما يصل إلى أربعة مراجع متزامنة. وتستهدف المعالجة الموضعية بالفرشاة (inpainting) منطقة محددة. أما توسيع الإطار (outpainting) فيوسّع التكوين إلى ما وراء حدوده الأصلية. والنقطة المهمة للمستخدمين الحاليين هي أن نموذج التحرير يظل متوافقًا مع آليات التحكم الأسلوبي الموجودة أصلًا — التخصيص، وmoodboards، وsrefs. لذلك تستمر الهوية البصرية المبنية على هذه الأدوات في الانطباق على الصور المحررة، وليس فقط على الصور المُولَّدة من الصفر. ولا يذكر الإعلان موعد التوفر العام، أو التسعير، أو قيود الوصول بحسب مستوى الاشتراك، كما لا يورد أي مقارنة مع نماذج التحرير المنافسة.

We’re gonna start testing our first V8.2 edit model today. This model supports editing with instructions, generating images with other images (up to 4 references), brush-based inpainting, and outpainting. It also works with personalization, moodboards, and srefs. Have fun!

🇸🇦 نبدأ اليوم اختبار أول نموذج تحرير لدينا V8.2. يدعم هذا النموذج التحرير بالتعليمات، وتوليد الصور انطلاقًا من صور أخرى (حتى 4 مراجع)، والمعالجة الموضعية بالفرشاة، وتوسيع الإطار. كما يعمل مع التخصيص وmoodboards وsrefs. استمتعوا! — @midjourney على X

🔗 إعلان @midjourney

Wan 3.0 يتصدر Video Edit Arena

28 أغسطس — بعد أربعة أيام من إطلاقه، يتصدر Wan 3.0 قائمة Video Edit Arena التابعة لـ Arena.ai، وهي القائمة المجتمعية المخصصة لتحرير الفيديو. ويجمع نموذج Alibaba فيها 1414 نقطة، متقدمًا على dreamina-seedance-2.5 بفارق 4 نقاط وعلى MiniMax-H3 بفارق 22 نقطة.

النموذج المُقيَّم	المركز	النتيجة أو الفارق المُعلن من Arena.ai
Wan 3.0	الأول	1414 نقطة
dreamina-seedance-2.5	الثاني	4 نقاط خلف Wan 3.0
MiniMax-H3	الثالث	22 نقطة خلف Wan 3.0

يظل الفارق مع المركز الثاني ضئيلًا، ما يدعو إلى الحذر بشأن استقرار الترتيب — كما أن Arena.ai لا تنشر سوى النتيجة المطلقة لـ Wan 3.0، فيما يعيد السطران الآخران عرض الفوارق كما أُعلن عنها. ومع ذلك، تظل النتيجة لافتة من ناحيتين: فهي أول ظهور لـ Wan في هذه الساحة، وهي أحدث من النماذج الأخرى ولا تضم سوى 10 نماذج، كما أن الترتيب يركز تحديدًا على تحرير الفيديو، وهي قدرة يبرزها Wan 3.0 منذ إطلاقه في 24 أغسطس تحت اسم «Precision Video Editing». ويسير الانتشار بالوتيرة نفسها التي تسير بها النتائج: فقد فتحت خمس منصات إضافية الوصول إلى النموذج في اليوم نفسه، ليصل عدد موزعي الجهات الخارجية إلى نحو اثني عشر موزعًا خلال أقل من أسبوع.

🔗 إعلان @Alibaba_Wan

Gemini Omni 1.1 Flash يصل إلى Runway

28 أغسطس — تضيف Runway نموذج Gemini Omni 1.1 Flash إلى كتالوج نماذجها المستضافة، بعد يوم واحد من إتاحة النموذج نفسه في Club API التابعة لـ Pika. ويعلن الاستوديو عنه تحت اسم «Google Omni 1.1 Flash»، بينما تسميه Google Gemini Omni 1.1 Flash في صفحة إعلانها الخاصة — النموذج نفسه، بتسميتين مختلفتين.

وتواصل Runway تسريع وتيرة الدمج: فالمنصة تستضيف الآن، إلى جانب نماذجها الخاصة Gen-4.5، نماذج Seedance 2.5 وMiniMax H3 وWan 3.0 الذي أُضيف في 24 أغسطس، وMuse Image من Meta الذي أُضيف في 26 أغسطس. وتتقاطع هذه الاستراتيجية متعددة النماذج مع Ruby، أداة تحويل SDR إلى HDR التي وُسّعت في 24 أغسطس لتشمل جميع النماذج المستضافة على المنصة. ولا يوضح الإعلان التسعير، أو القيود بحسب مستوى الاشتراك، أو أي قدرة محددة للنموذج على Runway.

🔗 إعلان @runwayml

Warp تطلق Skill Doctor v1، وهي skill تقيّم skills الوكلاء وتصححها

28 أغسطس — عرضت Warp في اليوم السابق حلقات التحسين الذاتي في factories الخاصة بها: scorers تقيّم آثار الوكلاء، ووكلاء يقترحون diffs على تعريف factory. أما المكوّن المركزي لهذا النظام فيخرج اليوم من نطاق factories ليصبح skill مستقلة يمكن استخدامها على محطة عمل مطوّر عادية.

يستهدف /skill-doctor v1 نقطة عمياء في العمل مع الوكلاء: إذ تُكتب ملفات skills مرة واحدة ثم نادرًا ما يُعاد النظر فيها، بينما تنتج المحادثات التي تديرها باستمرار أدلة على ما ينجح وما لا ينجح. تجمع skill سجلات جلسات سابقة، وتوكل تقييمها إلى وكلاء فرعيين يستندون إلى معايير مختبرة — الفعالية، وجودة الشيفرة، وتغطية skills — ثم تجعل الوكيل يراجع هذه الدرجات ليقترح تعديلات على skills جاهزة للدمج. واللافت هو نطاقها: إذ تقبل skill سجلات Claude Code وCodex وWarp. لذلك تقدم الجهة الناشرة أداة تحسّن إعداد وكلاء منافسين، وليس إعدادها هي فحسب. والمستودع عام.

بند تقرير المثال	الدرجة من 100
الدرجة الإجمالية	82
الفعالية	75
جودة الشيفرة	93
تغطية skills	74

تأتي هذه الأرقام من التقرير التجريبي المعروض على صفحة المنتج، في مستودع وهمي يحمل اسم «CLIENT-APP»: إنها عينة توضح تنسيق المخرجات، وليست نتيجة مقاسة على مستودع حقيقي.

🔗 إعلان @BHolmesDev · صفحة منتج Skill Doctor

Amp يصل إلى iOS وmacOS

28 أغسطس — تستكمل Amp نطاق تطبيقاتها بعميلين أصليين: تطبيق iOS موزع عبر TestFlight وتطبيق macOS للتنزيل المباشر، وكلاهما متاح من ampcode.com/app.

يشمل النطاق المعلن ثلاثة عناصر محورية موجودة أصلًا في المنتج: threads، وorbs — وهي الآلات البعيدة المؤقتة التي تعمل عليها وكلاء Amp — وPuck، وهو meta-agent للمساعدة. وبعبارة أخرى، لا يُستخدم تطبيق الهاتف لكتابة الشيفرة، بل لمراقبة الوكلاء الذين يعملون في مكان آخر وإعادة تشغيلهم، وهو ما يلخصه الوعد الوارد في افتتاح الإعلان: التحكم في orbs من أي مكان. ويأتي هذا في سياق مباشر مع سحب الشريط الجانبي من TUI، الذي أُعلن عنه في اليوم السابق، حين أوضحت Amp أنها ستحيل متابعة threads إلى تطبيقاتها على الويب والتطبيقات الأصلية. ويرد الإعلانان على بعضهما: إذ تعود الطرفية إلى التركيز على جلسة واحدة، بينما تنتقل متابعة البيئات المتعددة إلى العملاء المخصصين. وفي اليوم نفسه، فصلت الجهة الناشرة أيضًا هوية Git المستخدمة لتوقيع commits المُنتجة داخل orbs عن عنوان حساب Amp.

🔗 Amp على iOS وmacOS

v0 يضيف GPT-5.6 Sol، وتسجيل الدخول من المعاينات، وبوابة ذكاء اصطناعي بلا إعداد

28 أغسطس — تنشر v0 سجل تغييرات حافلًا، يتمحور حول فكرة واحدة: تقليل عدد المفاتيح والإعدادات التي يتعين على المطوّر ضبطها قبل أن يرى تطبيقه يعمل.

يتعلق المحور الأول بالنماذج. ينضم GPT-5.6 Sol إلى أداة الاختيار، مصحوبًا بمستوى Sol Fast الأسرع، الذي يُوجَّه عبر OpenAI على Vercel AI Gateway، مع خصم قدره 50% ساريًا حتى 18 سبتمبر. أما المحور الثاني فأكثر بنيوية: إذ تتصل التطبيقات التي تنشئها v0 الآن بوظائف الذكاء الاصطناعي عبر Vercel AI Gateway من خلال مصادقة بلا إعداد، ضمن نطاق واسع — النص، والمخرجات المنظمة، وembeddings، وreranking، والصور، والفيديو، والكلام، والنسخ الصوتي. لذلك تتوقف v0 عن طلب مفتاح مزوّد أو بوابة عندما يريد التطبيق المُنشأ استدعاء نموذج.

العنصر	قبلًا	بعدًا
خوادم MCP لكل نطاق	10	100
صندوق رمل مدفوع ينفد منه المعالج أو الذاكرة	انتهاء الصلاحية	الانتقال إلى مستوى VM الأعلى
الخصم على GPT-5.6 Sol	—	50% حتى 18 سبتمبر

يتعلق المحور الثالث ببيئة المعاينة. أصبح من الممكن تسجيل الدخول إلى Vercel من داخل معاينة VM، إذ تتشارك المعاينة والتطبيق مصدرًا واحدًا، ما يحافظ على الجلسة. وعندما يفشل خادم التطوير في البدء أو التثبيت، يظهر شريط خطأ مدمج أسفل المعاينة ويفتح سجل وحدة التحكم مباشرة عند الخطأ. أما بقية التغييرات فتشمل تعديلات ملحوظة: خيار الرؤية «Team or password»، وسجل مراجعات للـ skills المخصصة يتضمن المسارات والمؤلفين والطوابع الزمنية والفروقات، وإتاحة محرر شيفرة الويب في لوحة VM للجميع.

🔗 سجل تغييرات v0

Replit تفتح Growth Kit لمهارات التسويق مع سبعة شركاء

28 أغسطس — تنقل Replit عرضها خطوة إلى الأمام ضمن دورة المنتج. فبعد العمل على إنشاء التطبيقات، تتجه المنصة إلى ما يلي إطلاقها: العثور على المستخدمين. وهذا هو هدف Growth Skills، المجموعة في صفحة تحمل اسم Replit Growth Kit.

الصيغة المختارة بسيطة عمدًا. الـ skill ملف Markdown ينفّذه Replit Agent على التطبيق القائم، وليس واجهة جديدة يتعين تعلمها. ويتألف المسار من ثلاث خطوات: تنزيل الـ skill، وإرفاقه بالمشروع، وترك Agent ينفّذ العملية — عمليات التدقيق، وإنتاج الأصول، والإعداد لدى الشريك عندما يكون متصلًا. يضم الدليل 15 skill موزعة على خمس عمليات، ومدعومة بسبعة شركاء إطلاق.

العملية	الشركاء المعنيون	أمثلة على الـ skills
Outbound	Apollo، ZoomInfo، Clay	Cold Email Launch، ICP & Market Sizing، Lead Enrichment
Conversion	ZoomInfo، PostHog، Clay	Signup Firmographics، Onboarding Experiment، Signup Scoring
Growth	SideShift	Consumer & Viral Potential Assessment، UGC Launch Kit
Monetization	Stripe، RevenueCat	Pricing Skill، Subscription & Trial Setup
Analytics	Apollo، PostHog	Pixel & Web Intent، Funnel & Analytics Setup

ليست الخدمة المجانية موحّدة: إذ يوضح قسم الأسئلة الشائعة أنها تعتمد على منتج الشريك المستخدم، فيما يتطلب بعض الشركاء اشتراكًا للاستفادة الكاملة منها.

🔗 إعلان من @Replit

ستتوسع مدة الاحتفاظ في Actions لتشمل checks وتنفيذات سير العمل والحالات

27 أغسطس — أعلنت GitHub أنه اعتبارًا من 1 أكتوبر 2026، ستنضم ثلاثة أنواع جديدة من البيانات إلى إعداد الاحتفاظ في GitHub Actions: checks، وتنفيذات سير العمل، والحالات. وحتى الآن، كانت هذه الكائنات تُحتفظ بها لأكثر من 400 يوم بصرف النظر عن أي إعداد، بينما كانت artifacts والسجلات تخضع بالفعل للإعداد مع قيمة افتراضية قدرها 90 يومًا. بعد التغيير، ستُنظَّف الفئات الخمس وفق القاعدة نفسها، وسيتحول اسم الإعداد إلى «Check, workflow run, status, artifact and log retention».

العنصر	قبلًا	اعتبارًا من 1 أكتوبر 2026
Checks وتنفيذات سير العمل والحالات	أكثر من 400 يوم، غير قابل للضبط	إعداد احتفاظ Actions، افتراضيًا 90 يومًا
الحد الأقصى للمستودعات العامة	90 يومًا للـ artifacts والسجلات	90 يومًا للفئات الخمس
فوترة التخزين	فوترة artifacts والسجلات	بلا تغيير، فالبيانات الوصفية غير مفوترة

تظل الضوابط الحالية سارية: لا يمكن للمستودع تمديد مدته إلا ضمن الحد الأقصى المحدد على مستويي المؤسسة والشركة، كما أن التغيير غير رجعي — فتعديل الإعداد لا يعيد البيانات التي أزيلت بالفعل. أما من ناحية الفوترة، فالأثر إيجابي: بما أن التنظيف سيُطبَّق على البيانات التي تتجاوز الفترة المضبوطة، فقد ينخفض استهلاك التخزين القابل للفوترة لدى المستودعات التي كانت تحتفظ بـ artifacts وسجلات بعد إعدادها الخاص. توصي GitHub بإجراء ثلاثة تحققات قبل 1 أكتوبر: مراجعة الإعداد على المستويات الثلاثة، ورفعه إذا كانت هناك حاجة إلى نافذة أطول، وتصدير ما يجب الاحتفاظ به بعد مدة الاحتفاظ المضبوطة.

🔗 سجل تغييرات GitHub

OpenAI ووزارة التعليم العالي التايلاندية MHESI تطلقان برنامج تسريع لثمانية أسابيع

28 أغسطس — أعلنت OpenAI ووزارة التعليم العالي والعلوم والبحث والابتكار التايلاندية في بانكوك عن برنامج تسريع يهدف إلى نقل الشركات الناشئة التايلاندية من نموذج أولي واعد إلى منتج قابل للنشر. وهذه أول شراكة بين القطاعين العام والخاص لـ OpenAI مع الحكومة التايلاندية مخصصة لدعم الشركات الناشئة المحلية، وتُنفَّذ بالتعاون مع National Innovation Agency وجامعة Mahidol وTechsauce.

تفسر أرقام الاستخدام التي عرضتها OpenAI اختيار البلاد: فوفقًا لبياناتها الداخلية، تحتل تايلاند المرتبة ضمن أفضل 20 دولة عالميًا من حيث المستخدمين النشطين أسبوعيًا لـ ChatGPT، كما ازداد الاستخدام النشط الأسبوعي لـ Codex فيها بأكثر من 350 ضعفًا منذ بداية 2026، ما يضع البلاد أيضًا ضمن أفضل 20 دولة عالميًا لهذه الأداة. تضم الدفعة الأولى عشر شركات، خمس منها في الذكاء الاصطناعي الطبي والعافية، وخمس في التعليم: CARIVA وWello Food وDietz وPrecisionize وFitSloth وCurico وinsKru وFloaino وEasyKids Robotics وGlobish. ويحصل كل فريق على أرصدة API بقيمة 2,000 دولار، ودعم تقني فردي، وإتاحة لأحدث نماذج الحدود، ومرشد مخصص، مع جلسات أسبوعية تغطي تصميم المنتج والهندسة والتقييم والذكاء الاصطناعي المسؤول وإدارة التكاليف وجمع التمويل. ويُختتم البرنامج بيوم Demo Day في بانكوك خلال نوفمبر.

🔗 منشور OpenAI

أخبار قصيرة

Together AI تفتح صفحة GLM-5.3 قيد التحضير على خادم API serverless الخاص بها — تنتقل صفحة النموذج إلى حالة «قريبًا» مع زر إشعار: نموذج شيفرة مفتوح رائد، وسياق يبلغ مليون token، وثلاثة مستويات للجهد، ومن دون تسعير منشور حتى الآن، في حين تعرض النماذج المجاورة أسعارها بالفعل. 🔗 رسالة من @togethercompute
Qwen3.8-Flash تنضم إلى خطة OpenCode Go — بعد يومين من إتاحة أوزانها، يصبح مزيج الخبراء ذي 125 مليار مَعلمة، منها 6 مليارات نشطة، وسياق بمليون token ومدخلات متعددة الوسائط، قابلًا للتوجيه من وكيل الشيفرة مفتوح المصدر. وكان Grok 4.6 قد انضم إلى الخطة نفسها في 25 أغسطس. 🔗 رسالة من @Alibaba_Qwen
Wan 3.0 تصل إلى خمس منصات إضافية — تتيح DeepInfra مقاطع مدتها 30 ثانية بدقة 1080p مع مرجع متعدد الوسائط واتساق الشخصيات، فيما تفتح PowerDirector من CyberLink وPixelDojo وa2e إمكانية الوصول، وترافق Picsart تكاملها بدليل لكتابة prompts أعدّه مسؤول منتجات الفيديو لديها. 🔗 رسالة من @Alibaba_Wan
Amp تفصل هوية Git عن commits حساب المستخدم — يمكن التصريح باسم وعنوان موثّقين بشكل منفصل للـ commits المنتَجة داخل orbs، مع إجراء التحقق عبر Puck بلغة طبيعية؛ كما تتوفر ثلاث قواعد يختار منها مسؤولو workspace، ويجري ملء GIT_AUTHOR_* وGIT_COMMITTER_* تلقائيًا عند بدء orb. لم تعد هناك حاجة إلى الحفاظ على ملف .mailmap. 🔗 منشور Amp
Warp تبرمج ورشة حول حلقات التحسين الذاتي — يدير Ben Holmes يوم الخميس 3 سبتمبر جلسة مخصصة لبناء وكلاء يراجعون المحادثات السابقة، ويقيّمون جودتها، ويقترحون تحسينات على الـ skills لمعالجة أوجه القصور. 🔗 رسالة من @warpdotdev
Delta تنفذ أوامر الطرفية عبر البادئة ! — ردًا على مستخدم طالب بطرفية حقيقية داخل بيئة البرمجة متعددة اللاعبين، أوضحت Zed أن القدرة موجودة بالفعل: فالرسالة التي تبدأ بعلامة تعجب تُنفَّذ بوصفها أمر shell. 🔗 رسالة من @zeddotdev
GitHub تعمم labels المقترحة والأرشفة، وتوقف Classroom — يقترح محدد labels اقتراحات تستند إلى الاستخدام الحديث للمستودع وإلى قائمة شخصية، كما يمكن أرشفة label أصبح غير ضروري من دون فقدان سجله، مع إمكانية التراجع عن ذلك من صفحة Labels. وفي اليوم نفسه، أُحيل موقع GitHub Classroom وواجهاته البرمجية وخدماته إلى التقاعد لصالح حلول الشركاء: ستُحفظ الحسابات والمستودعات والمؤسسات، لكن ستُحذف البيانات الخاصة بـ Classroom. 🔗 أرشفة labels · إيقاف Classroom
NVIDIA Warp تتجاوز 10 ملايين عملية تنزيل — تتجاوز المكتبة التي تنقل أداء GPU إلى Python في مجالي الفيزياء والمحاكاة هذا الرقم، مع استخدامات في الهندسة الحاسوبية ومعالجة الأشكال والروبوتات؛ وقد أُعلن عن بث مباشر للأسبوع التالي. لا ينبغي الخلط بينها وبين الطرفية الوكيلة التي تحمل الاسم نفسه. 🔗 رسالة من @NVIDIAAI
Replit تفتتح أول مكتب دولي لها في لندن — تحتفل المنصة بافتتاح أول مكتب لها خارج الولايات المتحدة بأمسية نُظمت مع OpenAI في Sunset Bar في Sea Containers، مع حوار غير رسمي أداره Amjad Masad، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس. التسجيل مفتوح حتى 5 سبتمبر. 🔗 رسالة من @Replit
Amp تخصص حلقة بودكاست لانخفاض تكلفة الذكاء — يناقش Quinn Slack وThorsten Ball لمدة 48 دقيقة، في حلقة «When Tokens Flow Like Electricity»، تبعات تحول الذكاء إلى سلعة منخفضة التكلفة، بدءًا من تغير المفاضلة بين البناء والشراء. 🔗 رسالة من @AmpCode
Cognition تنشر جولة في مقرها في سان فرانسيسكو أُنجزت باستخدام Devin — فيديو توظيف مدته دقيقتان ونصف تؤكد فيه الشركة أن الفريق يفعل كل شيء باستخدام Devin، حتى طلب قهوة الصباح. لا يرافق الفيديو أي إعلان عن منتج أو أرقام. 🔗 رسالة من @cognition
Together AI تشغّل مجموعة Navigator من Yutori — يؤكد مزود الاستضافة تمديد شراكته لتشغيل مجموعة Navigator، ومنها Navigator n2، وهو نموذج للتحكم في الواجهات (computer use) أُعلن أنه يضم 27 مليار مَعلمة. النموذج من Yutori، أما بنية الاستدلال فمن Together AI. 🔗 رسالة من @togethercompute
Ai2 توثق تكييف Dolma للغة التايلاندية — أعاد فريق تايلاندي استخدام مجموعة أدوات Ai2 المفتوحة لتنقيح البيانات وبناء Mangosteen، وهو corpus للتدريب المسبق يضم 47 مليار token ويحسن أداء النماذج التايلاندية ببيانات أقل من مجموعات بيانات الويب الحالية، عبر تصفية ما كان مفقودًا: الكتب، والمقالات البحثية، والمواقع الرسمية، والترجمات النصية. 🔗 منشور Ai2
Sakana AI تقدم Sakana Marlin في Camp AI الذي نظمته Auth0 — قدم Haruki Goda، مهندس أبحاث تطبيقية، منتجات المختبر، ومنها مساعد البحث فائق العمق Sakana Marlin، الذي قاد تطويره. وهو تواصل خاص بفعالية ولا يتضمن إعلانًا عن منتج. 🔗 رسالة من @SakanaAILabs
Cohere تنشر دليلًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي وتنقل دعوة لعودة المواهب الكندية — يستعرض منشور قسم Enterprise AI ست عائلات من الاستخدامات، وثلاث عائلات من العوائق، ومنهجًا للاعتماد على ثلاث مراحل، من دون أي أرقام أو دراسة مستشهد بها، ويخلص إلى أن التقنية نفسها ستصبح عامل تمييز أقل أهمية. كما ينقل حساب الشركة رسالة من رئيسها التنفيذي Aidan Gomez يدعو فيها الكنديين المغتربين إلى العودة، من دون برنامج أو آلية محددة بأرقام. 🔗 منشور Cohere · رسالة من @cohere
Luma تحسن upscaling الخاص بها — إعلان من جملتين عن تحسين رفع الدقة (upscaling)، من دون تفاصيل تقنية أو أرقام أو مستوى اشتراك أو صفحة منتج مرتبطة. 🔗 رسالة من @LumaLabsAI
Runway تطلق مسابقة HORSE بجائزة قدرها مليون رصيد — فعالية مجتمعية مدتها 24 ساعة مستوحاة من لعبة كرة السلة: ينشر الاستوديو لقطة أولى، ويرد المشاركون بلقطاتهم مع الإشارة إلى الرسالة، ويفوز صاحب العمل الأفضل بمليون رصيد. وتُقدَّم الـ prompts والشخصيات في سلسلة المنشورات. 🔗 رسالة من @runwayml

ما الذي يعنيه ذلك

تدخل الأوزان المفتوحة ميدان الدفاع السيبراني، وعلى المنصات أن توازن بين الخيارات. لا يُعد GLM-5.3 نموذجًا مفتوحًا آخر فحسب، بل هو نموذج توثّق Z.ai بنفسها أنها عثرت بواسطته على 2 436 ثغرة حقيقية في 269 مشروعًا، ولا تزال 2 383 منها خاضعة للحظر، كما يحقق أفضل نتيجة في الجدول على CyberGym. ويرفق المختبر هذا الانفتاح بترخيص خاص بدلًا من ترخيص متساهل، وسجل عام للإفصاح، وتقييم للسلامة أخّر النشر أسبوعين — وهي ضمانات تقول إن الانفتاح لم يعد فعلًا محايدًا. وفي اليوم نفسه، أتاحت GitHub نموذج Kimi K3 عمومًا في Copilot، مع تذكيرها بأن نماذج الأوزان المفتوحة تظل مستبعدة من التفعيل الافتراضي، مهما كانت سياسة المؤسسة. طريقتان لمعالجة السؤال نفسه: يضع المنتج ترخيصًا وحظرًا، بينما يضع الموزّع مفتاحًا يجب على المسؤول تشغيله يدويًا.

سطح الهجوم الخاص بوكيل برمجي هو المسارات التي نسمح له بقراءتها. تحكي الإصلاحات السبعة في Claude Code 2.1.251 القصة نفسها: إجراء فحص للأذونات في وقت مبكر جدًا، ثم استبدال رابط رمزي، وتحويل مسار بحث، وقراءة scriptPath قبل التحقق منه، وإدخال في marketplace يشير إلى خارج دليل الإضافة. لا يشكّل أي منها عيبًا في النموذج؛ فجميعها عيوب في ترتيب العمليات بين التحقق والوصول. ويستخلص الوضع --restricted النتيجة عبر إزالة القدرة على التنفيذ تمامًا بدلًا من التحكم فيها، بينما يقرّ تشديد الإعدادات المُدارة بأن الإعداد نفسه يمثل ناقلًا للهجوم — إذ يتطلب الآن أي إعداد ينهي TLS الخاص ببيئة الاختبار المعزولة أو يحقن بيانات اعتماد موافقةً مسبقة. وليس صدور هذه المجموعة في اليوم الذي أصبح فيه نموذج مفتوح مدرّب على العثور على الثغرات قابلًا للتنزيل مصادفةً مدبّرة، لكن التزامن بين الحدثين لافت.

تدخل الوكلاء في حلقة إنتاج المصنوعات، بينما تظل المراجعة البشرية هي البوابة. تترك Anthropic نموذج Claude ينسّق النماذج لمدة 48 ساعة باستخدام GPU، ويحصل على حل أكثر كفاءة بـ15 000 مرة من إجراء الإنتاج، وتنشر في الوثيقة نفسها أن 2,4% من النصوص المفرغة تتضمن محاولات غش اكتشفها نموذج آخر. وتصف NVIDIA مشروع TensorRT Model Connect بأنه مشروع «أصيل للذكاء الاصطناعي»، يخرج فيه الكود والاختبارات والتوثيق من الوكلاء، تحت توجيه ومراجعة بشريين، مع اعتماد آلي عند بوابة النشر. وتطرح Warp مهارةً تقيّم النصوص المفرغة لوكلاء متنافسين وتقترح فروقًا على ملفات المهارات. ثلاثة سياقات لا صلة مباشرة بينها، وبنية واحدة: يُفوَّض الإنتاج، ولا يُفوَّض التحقق — وفي الحالات الثلاث، يوصف جهاز التحكم بعناية توازي العناية بوصف النتيجة.

ينتقل القياس إلى compute، وتتغير القيم الافتراضية إلى الجهة الأخرى. تنقل GitHub Copilot إلى الدفع مقابل المقعد قبل الوصول، والفوترة المسبقة، واحتفاظ بالمحادثات ينتقل من 28 يومًا إلى مدة بقاء الحساب، ومستوى افتراضي لمراجعة الكود يرتفع من Lite إلى Balanced. وتستبدل Google الحصص اليومية لـ Gemini Notebook بحدود مفهرسة وفق compute، يُعاد تحميلها كل خمس ساعات وتُحتسب بناءً على تعقيد prompt وطول المحادثة وعدد المصادر. وتخفض GitHub Actions مدة الاحتفاظ بـ checks وعمليات التنفيذ والحالات من أكثر من 400 يوم إلى 90 يومًا افتراضيًا. لا يمثّل أي من هذه التغييرات تغييرًا في السعر المعلن، وهذا تحديدًا ما يجعلها تغييرات بنيوية: إنها القيم الافتراضية التي تتحرك، ويتعين التصرف صراحةً — اختيار Lite قبل 28 سبتمبر، ورفع مدة الاحتفاظ قبل 1 أكتوبر — للبقاء على الوضع السابق.