Claude Sonnet 5 متاح على جميع الخطط، Claude Science في النسخة التجريبية، وAmp يطلق Orbs

يمثل 30 يونيو 2026 يومًا حافلًا لمنظومة الذكاء الاصطناعي: إذ تطلق Anthropic بالتزامن Claude Sonnet 5 — أكثر نماذج Sonnet لديها وكيليةً حتى الآن، والذي أصبح افتراضيًا على خطتي Free وPro مع نافذة أصلية تبلغ مليون token — وClaude Science، وهو بيئة عمل متخصصة للباحثين العلميّين تتكامل مع BioNeMo Agent Toolkit من NVIDIA. وعلى صعيد أدوات التطوير، تطرح Amp ‏Orbs، وهي آلات سحابية مخصّصة لتشغيل الوكلاء غير الخاضعين للإشراف، بينما تتيح Google للمطورين Nano Banana 2 Lite وGemini Omni Flash. ومن جهتها تنشر OpenAI ‏GeneBench-Pro، وهو معيار تقييم بمستوى الأبحاث في علم الأحياء الحاسوبي.

Claude Sonnet 5 — النموذج الافتراضي في Free وPro، وسياق بمليون token

30 يونيو — تطلق Anthropic ‏Claude Sonnet 5، وهو نموذجها الجديد من عائلة Sonnet المصمم ليكون الأكثر وكيليةً حتى الآن. ويقلّص Sonnet 5 الفجوة مع Opus 4.8 في المعايير الوكيلة (BrowseComp, OSWorld-Verified) مع الحفاظ على أسعار أقل، ويصبح النموذج الافتراضي لخطتي Free وPro منذ يوم الإطلاق.

الخاصية	القيمة
معرّف API	`claude-sonnet-5`
نافذة السياق	1 مليون token (أصلية)
سعر الإدخال (ترويجي)	$2 لكل مليون token
سعر الإخراج (ترويجي)	$10 لكل مليون token
الخطط الافتراضية	Free, Pro
التوفر	API، جميع خطط Claude

ومن بين القدرات المبرزة: التخطيط الذاتي، واستخدام الأدوات على عدة مراحل، وتنفيذ المهام المعقدة على الشيفرة الموروثة (brownfield code)، وتحسين الالتزام باتفاقيات الترميز. وعلى صعيد السلامة، يُظهر Sonnet 5 معدلًا أقل عمومًا من السلوكيات غير المرغوبة مقارنةً بـ Sonnet 4.6، لكنه يعرض قدرات أعلى قليلًا في بعض مهام الأمن السيبراني من دون تدريب خاص؛ لذلك يُطرح مع وسائل حماية آنية عبر Cyber Verification Program. كما أن System Card الكامل متاح على anthropic.com.

توسيع التوفر: يتوفر Sonnet 5 أيضًا على نحو عام في GitHub Copilot (خطط Pro وPro+ وMax وBusiness وEnterprise، مع عدم الاحتفاظ بالبيانات لمدة صفر لـ Business وEnterprise، ويمكن اختياره في VS Code وJetBrains وXcode وCLI وgithub.com وiOS وAndroid) وكذلك في Microsoft Foundry على GPU ‏NVIDIA GB300 NVL72.

🔗 إعلان Anthropic — Claude Sonnet 5

Claude Code v2.1.197 — جعل Sonnet 5 النموذج الافتراضي

30 يونيو — تأتي النسخة 2.1.197 من Claude Code بالتزامن مع إطلاق Sonnet 5، إذ تجعل هذا النموذج افتراضيًا داخل أداة CLI. وتتوفر نافذة السياق الأصلية البالغة مليون token مباشرةً داخل جلسات Claude Code. وتسري التسعيرة الترويجية البالغة $2/$10 لكل مليون token حتى 31 أغسطس 2026. ويلزم التحديث إلى الإصدار 2.1.197 للاستفادة من هذا النموذج الافتراضي.

🔗 الإصدار v2.1.197 — Claude Code

Claude Science — workbench علمي في النسخة التجريبية مع NVIDIA BioNeMo

30 يونيو — تعلن Anthropic عن التوفر التجريبي لـ Claude Science، وهو بيئة عمل ذكاء اصطناعي صُممت خصيصًا للباحثين العلميين. يجمع التطبيق في مساحة واحدة الأدوات المتفرقة عادةً: قواعد البيانات المتخصصة، Jupyter، R، محطات طرفية لحوسبة HPC، والتنفيذ على GPU عند الطلب.

الميزة	الوصف
الوكيل المنسّق	أكثر من 60 مهارة وموصلًا مهيأً مسبقًا (الجينوميات، الخلية الواحدة، البروتيوميات، الأحياء البنيوية، الكيمياء المعلوماتية)
أصول قابلة لإعادة الإنتاج	رسوم ومخطوطات مع الشيفرة الدقيقة والبيئة والسجل الكامل
إدارة الحوسبة	Laptop، أو cluster HPC عبر SSH، أو GPU عند الطلب (Modal) — من 1 إلى مئات GPU
الوكيل المراجع	يتحقق من الاستشهادات، ويصادق على الحسابات، ويصحح الأخطاء في الوقت الحقيقي
تفرّع الجلسة	يقارن بين نهجين من دون فقدان الخيط الأصلي
عرض علمي أصلي	هياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات، وtracks جينومية، وبنى كيميائية

التوفر: نسخة تجريبية مفتوحة لخطط Pro وMax وTeam وEnterprise على macOS وLinux (https://claude.com/science). كما يُخطط لطرح خطة Team بسعر مخفض للمختبرات الأكاديمية والمنظمات غير الربحية.

تكامل NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: يُعد Claude Science أول بيئة تدمج BioNeMo Agent Toolkit في الإنتاج، ما يتيح للباحثين الوصول إلى أدوات NVIDIA المسرعة على GPU عبر اللغة الطبيعية:

أداة BioNeMo	الأداء
NVIDIA Parabricks	تحليل جينومي: ساعات → دقائق
RAPIDS-singlecell	1,3 مليون خلية مُعالجة مسبقًا في 25 ثانية (مقابل 52 دقيقة من دون GPU)
nvMolKit	كيمياء معلوماتية أسرع 3 000× (التشابه، المتماكبات الفراغية)
BioNeMo open models	Evo 2، Boltz-2، OpenFold3
BioNeMo NIM	خدمات مصغرة للاستدلال جاهزة للإنتاج

الانطباعات في النسخة التجريبية: يكتب Allen Institute (Jérôme Lecoq) مراجعات علمية تتجاوز 100 صفحة باستخدام وكلاء actor-critic، ما يقلص المدة من سنتين إلى بضعة أسابيع. ويؤكد UCSF Brain Tumor Center (Stephen Francis) تسارعًا ×10 في تحليلات وبائية لأورام gliomas.

برنامج grants IA for Science: سيحصل ما يصل إلى 50 مشروعًا مختارًا على ما يصل إلى $30 000 من رصيد Claude لكل مشروع، إضافة إلى ما يصل إلى $2 000 من compute ‏Modal لبعض المشاريع. آخر أجل للتقديم هو 15 يوليو 2026، مع إشعار الفائزين قبل 31 يوليو.

🔗 إعلان Anthropic — Claude Science

Amp: Agents in Orbs — آلات سحابية لتنفيذ وكلاء غير خاضعين للإشراف

30 يونيو — تطلق Amp ‏Orbs، وهي آلات سحابية مخصصة صُممت لتشغيل وكلاء coding من دون إشراف، حتى عندما تكون الآلة المحلية مطفأة.

الخاصية	القيمة
RAM	32 Go لكل orb
CPU	16 نواة لكل orb
التسعير	$1,66/h يُحتسب بالدقيقة
البدء	سريع مع وضع السكون التلقائي

يمكن تشغيل orb بأمر واحد من الطرفية أو TUI الخاص بـ Amp: amp -ox "<prompt>". وتبقى التجربة نفسها كما في التنفيذ المحلي: مراجعة الشيفرة، التنقل بين الملفات، وطرفية مدمجة. وتُزامَن التعديلات إلى الآلة المحلية باستخدام amp sync <thread-id>. ويمكن تشغيل عدة وكلاء بالتوازي من دون تعارض في الموارد المحلية، مع إمكانية الوصول إلى حالة كل وكيل من الويب أو CLI أو الهاتف المحمول.

إن نموذج الفوترة بالدقيقة — مع وضع السكون التلقائي بين العمليات النشطة — مصمم لتقليل التكاليف عندما ينتظر الوكيل المدخلات أو ينفذ عمليات إدخال/إخراج. وتضع هذه المقاربة Amp في المساحة نفسها التي تحتلها Claude Code Remote من Anthropic، مع فرق لافت: آلة كاملة مخصصة لكل وكيل (32 Go، 16 نواة) بدل حاوية مشتركة.

ومن منظور سير العمل، تتيح Orbs تشغيل وكيل في الخلفية بنهاية اليوم، ثم العثور على pull requests جاهزة للمراجعة في صباح اليوم التالي، من أي جهاز.

🔗 إعلان Amp — Agents in Orbs

Nano Banana 2 Lite وGemini Omni Flash متاحان عبر API

30 يونيو — تطلق Google DeepMind بالتزامن نموذجين جديدين للمطورين: Nano Banana 2 Lite لتوليد الصور بسرعة عالية وGemini Omni Flash للفيديو الحواري.

Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image)

البعد	القيمة
زمن الاستجابة	4 ثوانٍ لكل صورة
الكلفة	$0,034 لكل 1 000 صورة
التوفر	Gemini API، Google AI Studio، Gemini Enterprise Agent Platform

البديل الموصى به للنموذج legacy gemini-2.5-flash-image: جودة أفضل، سرعة أعلى، وكلفة أقل. يحافظ النموذج على الالتزام بالمحفزات، وتناسق الشخصيات، وعرض النص داخل الصورة رغم أولوية السرعة. كما يتم نشره في الواجهات الموجهة للمستهلكين: AI Mode في Search، وتطبيق Gemini، وNotebookLM، وGoogle Photos، وGoogle Flow، وGoogle Ads.

Gemini Omni Flash (gemini-omni-flash-preview)

البعد	القيمة
الكلفة	$0,10 لكل ثانية فيديو
الحد الأقصى للمدة	10 ثوانٍ (مع الإعلان عن مدد أطول لاحقًا)
التوفر	Gemini API، Google AI Studio، Gemini Enterprise Agent Platform

يستهدف النموذج تحرير الفيديو الحواري عبر اللغة الطبيعية، مع إحالة متعددة الوسائط (صور + نص + فيديو كمدخلات)، ومزامنة للنصوص/الرسوم، وwatermarking ‏SynthID مدمج. القيود الحالية: المدة محدودة بـ 10 ثوانٍ، والمراجع الصوتية وتوسيع المشهد غير مدعومين عبر API، وتناسق الشخصيات بين تغييرات المشاهد ما يزال غير مثالي.

التسلسل من صورة → فيديو: تتولى Interactions API إدارة سجل الجلسة لتحريرات متسلسلة حتى 3 متتالية، مما يتيح توليد صورة بسرعة باستخدام Nano Banana 2 Lite ثم تحريكها باستخدام Gemini Omni Flash. وتعرض Google هذا التسلسل في ثلاثة تطبيقات: Anywhere (النقل إلى أماكن أيقونية)، وSpace Lift (تصميم داخلي)، وOmni Product Studio (التجارة الإلكترونية image→video).

🔗 إعلان Google DeepMind — Nano Banana 2 Lite وGemini Omni Flash

GeneBench-Pro — معيار تقييم في علم الأحياء الحاسوبي بمستوى الأبحاث

30 يونيو — تنشر OpenAI ‏GeneBench-Pro، وهو معيار بمستوى الأبحاث يقيس قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على الاستدلال في علم الأحياء الحاسوبي. والمفهوم المركزي هو research taste — أي تسلسل الأحكام الذي يوجّه التحليل: ما الأسئلة التي تتيحها البيانات للاستكشاف، ومتى يجب مراجعة الخطة الأولية، وكيف ينبغي أن تغيّر التشخيصات المبكرة النهج المتبع.

التغطية: 129 سؤالًا موزعة على 10 مجالات — علم الوراثة الإحصائي، جينوميات السكان، الوراثة الكمية، الجينوميات التنظيمية، الجينوميات الوظيفية، البروتيوميات، الجينوميات السريرية، جينوميات السرطان، الجينوميات الميكروبية، وعلم الوراثة الجنائي.

النتائج:

النموذج	الدرجة (أقصى مستوى للاستدلال)	الدرجة (وضع Pro)
GPT-5.6 Sol	28,7 %	31,5 %
GPT-5 (baseline عند الإنشاء)	< 5 %	—

يحُل GPT-5.6 Sol ما يقرب من 6 مرات أسئلة أكثر من GPT-5.2 مع استخدام نحو ثلثي token تقريبًا. وبهذا المعدل من التقدم، قد يصل المعيار إلى الإشباع بحلول نهاية 2026. ويقدّر خبير بشري أن مسألة GeneBench-Pro تستغرق من 20 إلى 40 ساعة عمل، أي آلاف الدولارات؛ بينما تكلف عملية الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بضعة دولارات لكل مسألة.

المنهجية: تُبنى المسائل اصطناعيًا (مع بنية سببية معروفة وبيانات محاكاة) لتجنب تحيزات التقييم (ground-truth leakage). المصدر المفتوح: تُنشر 10 أسئلة ممثلة على Hugging Face؛ كما سيُتاح جزء فرعي من 50 سؤالًا إلى Artificial Analysis لمعيار طرف ثالث مستقل.

🔗 إعلان OpenAI — GeneBench-Pro

Together AI في ICML 2026: 8 أوراق بحثية مفتوحة

30 يونيو — تنشر Together AI ملخصًا لأوراقها الثماني المقبولة في ICML 2026 (Seoul، 6–11 يوليو). ويغطي البحث كامل السلسلة (full stack) : الوكلاء، التدريب، تحسين الخوارزميات، الأنظمة، وkernels ‏GPU.

الورقة	الطبقة	النتيجة الأساسية
ThunderAgent	الوكلاء	حتى 3,6× من throughput الوكلاء
TTT-Discover	الوكلاء	يتفوق على أفضل البشر (نموذج open 120B، نحو $500)
Aurora	الخوارزميات	1,25× تسارع إضافي في الإنتاج (MiniMax M2.1 229B)
Untied Ulysses	الأنظمة	5M tokens على عقدة واحدة 8×H100 (−87,5 % من ذاكرة الانتباه)
OEA	الأنظمة	أسرع حتى 39 % في فك ترميز MoE

TTT-Discover يطبق RL عند وقت الاختبار: تصبح كل محاولة بيانات تدريب للمحاولة التالية، ويتفوق على best-of-N في 4 مجالات (الرياضيات، kernels ‏GPU، الخوارزميات التنافسية، علم أحياء الخلية) باستخدام نموذج مفتوح 120B مقابل نحو $500 من المحاكاة. أما Untied Ulysses فيبلغ 5M tokens على عقدة واحدة 8×H100 (−87,5 % من ذاكرة الانتباه). وقد نُشرت الشيفرات وkernels كمصدر مفتوح.

🔗 مدونة Together AI — ICML 2026

ADK Go 2.0 — محرك سير عمل متعدد الوكلاء مع human-in-the-loop

30 يونيو — تصدر Google الإصدار 2.0 من Agent Development Kit (ADK) لـ Go، وهو الإطار الرسمي لبناء وكلاء Gemini. يقدّم هذا الإصدار محرك سير عمل قائمًا على الرسوم البيانية كبدائية من الدرجة الأولى.

أبرز المستجدات: تأليف وكلاء معقدين عبر بدائيات الرسوم البيانية في Go الأصلي (من دون DSL منفصل)، وhuman-in-the-loop (HITL) مدمج للسيناريوهات التي تتطلب تحققًا بشريًا، وتنسيقًا ديناميكيًا مع مرونة آلية (backoff أسي، إدارة الأخطاء، retry)، وruntime موحدًا مشتركًا بين الوكلاء البسيطة والرسوم البيانية المعقدة لتبسيط القياس المتريّ والاستمرارية لحالة النظام. يكمّل ADK لـ Go حزمة SDK الخاصة بـ Python الموجودة بالفعل، من خلال إضافة أداء اللغة وأمان النوع إلى تأليف وكلاء متعدد الخطوات.

🔗 Google Developers Blog — ADK Go 2.0

Copilot Agent في JetBrains AI Assistant

30 يونيو — تعلن JetBrains وGitHub عن دمج GitHub Copilot كوكيل من الدرجة الأولى في منتقي الوكلاء (agent picker) داخل JetBrains AI Assistant، إلى جانب المكوّن الإضافي Copilot الحالي.

يعتمد الدمج على بروتوكول ACP (Agent Communication Protocol) ويتيح: اختيار نموذج Copilot مباشرة من الواجهة، وضبط عمق الاستدلال، وتنفيذ مهام برمجة معقدة متعددة الخطوات حيث يستدل Copilot داخل المشروع، ويقترح تغييرات، وينفذ أوامر، ويكرر العملية. الخطوات التالية المعلنة: دعم NES (Next Edit Suggestions)، واستدعاء skills قابلة لإعادة الاستخدام لسير العمل الشائعة، وتنسيق أعمق بين الأدوات داخل الـ IDE.

🔗 GitHub Changelog — Copilot Agent في JetBrains

ميزانيات IA لكل مستخدم لمراكز التكلفة Enterprise Copilot

30 يونيو — يمكن لمسؤولي Enterprise الآن تحديد ميزانية IA لكل مستخدم على مستوى مركز تكلفة (cost center). تُطبَّق الميزانية تلقائيًا على جميع أعضاء مركز التكلفة، بما في ذلك الإضافات اللاحقة عبر فرق Enterprise. ترتيب الأولوية: ميزانية فردية > ميزانية مركز التكلفة > الميزانية العالمية. تغطي الميزانية كلًا من استخدام الحصة المضمّنة والاستخدام الإضافي، ويمكن أن تمنع مستخدمًا قبل استنفاد الحصة. متاحة منذ 30 يونيو عبر REST API فقط؛ وستلحق بها واجهة الفوترة لاحقًا.

🔗 GitHub Changelog — ميزانيات IA لكل مستخدم

Claude على NVIDIA GB300 Blackwell Ultra في Azure — الإتاحة العامة

29-30 يونيو — أصبحت نماذج Claude من Anthropic متاحة بشكل عام الآن في Microsoft Foundry، مستضافة على Azure ومعجّلة عبر وحدات GPU من نوع NVIDIA GB300 Blackwell Ultra (أنظمة NVL72 مع شبكة Quantum-X800 InfiniBand).

يتضمن الدمج NVIDIA Secure Agent Workspace Reference Design، الذي يغطي حوكمة الهوية، والشبكة، وcredentials، وسياسة التنفيذ على مستوى البنية التحتية — وهو إطار مصمم للشركات الخاضعة لمتطلبات امتثال صارمة. يمكن لوكلاء Claude الوصول إلى skills معتمدة من NVIDIA للحصول على قدرات خاصة بالمجال. وتأتي هذه الإتاحة العامة بعد الشراكة الثلاثية Microsoft × NVIDIA × Anthropic المعلنة في نوفمبر 2025.

🔗 NVIDIA Blog — Claude على GB300 Blackwell Ultra Azure

NVIDIA Omniverse + Metropolis: وكلاء رؤية IA للصناعة

30 يونيو — تنشر NVIDIA ثلاثة مسارات عمل مكتملة لبناء وكلاء رؤية IA قادرين على العمل عند الحافة الصناعية، مع دمج Omniverse (محاكاة OpenUSD)، وMetropolis (نشر فيديو IA)، وCosmos (نماذج تأسيسية للعالم المادي).

1. الفحص البصري (Roboflow + Corning): يوفّر skill Defect Image Generation المقترن بـ NVIDIA Cosmos بيانات اصطناعية للعيوب انطلاقًا من صور حقيقية. النتيجة على benchmark Corning: دقة متوسطة تبلغ 95% باستخدام 8 صور حقيقية فقط، مع استرجاع كامل على الفئة الأصعب. مشروع كان يتطلب عدة فصول زمنية صار يمكن إنجازه خلال أيام قليلة.

2. المدن الذكية (Linker Vision في Kaohsiung): −85% من جهد التطوير، −80% من زمن الاستجابة للحوادث. تستخدم السلسلة Cosmos لتوسيع الفيديو، وTAO للـ fine-tuning، وVSS للبحث والتلخيص والتنبيهات.

3. العمليات الصناعية لدى Foxconn (خطوط GB300): عبر DeepHow — دقة 99% في التحقق من الإجراءات القياسية، +3% في إنتاجية المرور الأول.

🔗 NVIDIA Blog — Omniverse + Metropolis Vision AI

موجز

Claude Code v2.1.196 — النماذج الافتراضية للمؤسسة — يمكن للمسؤولين تحديد النموذج الافتراضي من وحدة تحكم المؤسسة؛ ويرى المستخدمون «Org default» (أو «Role default») في الأمر /model إذا لم يختاروا نموذجًا بأنفسهم. 🔗 Release v2.1.196
Hugging Face — دمج Every Eval Ever (EEE) ضمن Community Evals — تجعل HF تقييماتها Community Evals متوافقة مع مخطط EEE (Every Eval Ever, EvalEval Coalition، فبراير 2026): تظهر نتائج التقييم على صفحات نماذج HF مع إسناد موثّق، وتقوم أداة community_evals_converter بأتمتة التحويل من HF → EEE مع مراجعة بشرية قبل أي push. 🔗 Blog Hugging Face — EEE
OpenAI — إصلاح خطأ عمره 18 عامًا في GNU libunwind — منشور هندسي لناثان برونسون: race condition في تعليمة واحدة داخل _Ux86_64_setcontext من GNU libunwind (يعود إلى أول تنفيذ x86_64) كان يسبب أعطالًا في Rockset. كانت شروط التفعيل الثلاثة (معدل استثناءات مرتفع، معدل إشارات مرتفع، معالج إشارات يستهلك قدرًا كبيرًا من الذاكرة المؤقتة) متحققة فقط لدى OpenAI. الإصلاح: الانتقال إلى libgcc وتصحيح upstream إلى GNU libunwind. 🔗 OpenAI Engineering — Core dump epidemiology

ما الذي يعنيه ذلك

الجيل الجديد من النماذج واقتصاد سياق المليون token. Claude Sonnet 5 بسعر $2/$10 لكل مليون token مع نافذة أصلية قدرها مليون token يعيد ضبط الحساب الاقتصادي للوكلاء طويلة الأمد: فبدلًا من الحاجة إلى اقتطاع السياق كما كان يفرضه تسعير الفئة الابتدائية، أصبح من الممكن الآن تضمين قواعد كود كاملة أو جلسات عمل مطوّلة من دون كلفة إضافية. إن انتقال Claude Code إلى هذا النموذج الافتراضي منذ يوم الإطلاق، وتوافره العام في GitHub Copilot وMicrosoft Foundry على GB300، يشيران إلى استراتيجية توزيع واسعة ومتزامنة: Sonnet 5 ليس نموذجًا مختبريًا، بل بنية تحتية إنتاجية منشورة من البداية عبر القنوات الرئيسية للمؤسسات.

IA كطبقة بنية تحتية للبحث العلمي. يتقاطع Claude Science وGeneBench-Pro ودمج BioNeMo و8 أوراق ICML من Together AI عند إشارة واحدة: بدأت IA تتغلغل في العملية العلمية نفسها، لا في الأدوات المحيطية فقط. ينسّق Claude Science عناقيد HPC ويولّد artifacts قابلة لإعادة الإنتاج مع سجل كامل. يقيس GeneBench-Pro ما يسمى research taste — أي القدرة على تتابع الأحكام على تحليلات تمتد من 20 إلى 40 ساعة — ويرى فيه عامل تحسين بمقدار 6× بين GPT-5 وGPT-5.6 Sol. ويذهب TTT-Discover من Together AI أبعد من ذلك، إذ يبيّن أن نموذجًا مفتوحًا يضم 120 مليار parameter، يتعلم أثناء الاستخدام مقابل نحو $500 من المحاكاة، يمكنه أن يتفوق على أفضل الخبراء البشريين في 4 مجالات علمية. ترسم هذه التحركات المتزامنة ملامح بنية تحتية علمية تقودها IA، مع وفورات حجم تجعل تحليلات كانت حكرًا على المختبرات الكبرى متاحة على نطاق أوسع.

الوكلاء السحابيون كمعيار للتنفيذ غير المتزامن. يوضح Amp Orbs وCopilot Agent في JetBrains AI Assistant تجليين مختلفين لحركة واحدة: إخراج الوكلاء من سياق الجلسة المتزامنة. يقترح Amp آلات مخصصة (32 Go، 16 نواة، $1,66/h) لوكلاء البرمجة غير الخاضعين للإشراف الذين يعملون بينما ينام المطور. ويتوضع Copilot داخل منتقي الوكلاء في الـ IDE الأصلي لمهام متعددة الخطوات يقودها الاستدلال. في كلا الحالين، يصبح الوكيل متعاونًا غير متزامن قادرًا على اتخاذ قرارات داخل بيئة عمل حقيقية، لا مجرد مساعد تفاعلي.

الوسائط التوليدية تدخل اقتصاد سلاسل مطوري البرمجيات. يغير Nano Banana 2 Lite بسعر $0,034 لكل 1,000 صورة وGemini Omni Flash بسعر $0,10/s من الفيديو مع الربط عبر Interactions API المعادلة لتطبيقات التجارة الإلكترونية والألعاب والترفيه: فإنتاج 10,000 صورة منتج يكلف 34 سنتًا، ويمكن تحريك كل صورة مقابل 40 سنتًا. وتكمل بنية NVIDIA GB300 ومسارات العمل Omniverse + Metropolis الصورة من الجانب الصناعي — رؤية IA عند الحافة بنتائج مقاسة (−85% من زمن التطوير في Kaohsiung، 99% من الدقة على خطوط Foxconn) — وتظهر أن توليد الوسائط يغادر مجال التجريب ليتحول إلى طبقة تشغيلية.