اخبار اليمن
موقع كل يوم -المشهد اليمني
نشر بتاريخ: ٨ تشرين الأول ٢٠٢٥
أعلنت شركة ميتا (Meta) عن توسع كبير في تطوير نموذجها للذكاء الاصطناعي التوليدي المعروف باسم Llama، بإطلاق الجيل الرابع 'Llama 4' الذي يضم نماذج متعددة مفتوحة المصدر، في خطوة تهدف إلى تعزيز مكانتها في سوق الذكاء الاصطناعي الذي يشهد منافسة شرسة من شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic.
77.235.62.132
وعلى عكس معظم نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة مثل GPT وGemini وClaude، يتميز Llama بكونه نموذجًا مفتوح المصدر، ما يتيح للمطورين حول العالم إمكانية تحميله وتعديله وتشغيله بحرية (تحت شروط ترخيص واضحة من ميتا).
إصدارات Llama 4: تنوع في الأداء والتخصصات
يتضمن إصدار Llama 4 ثلاثة نماذج رئيسية، تختلف في القوة الحسابية وسعة السياق وسرعة الأداء:
Llama 4 Scout: يحتوي على 17 مليار معامل نشط من إجمالي 109 مليار، ويدعم سياقًا ضخمًا يصل إلى 10 ملايين رمز — ما يعادل قراءة وفهم أكثر من 80 رواية متوسطة الحجم دفعة واحدة. مثالي لتحليل النصوص الطويلة والمستندات الكبيرة.
Llama 4 Maverick: يتمتع بنفس حجم Scout من حيث المعاملات النشطة، لكنه أكثر توازنًا بين السرعة والمنطق، ويدعم نافذة سياق حتى مليون رمز، ما يجعله مثاليًا للمحادثات الذكية ومهام البرمجة والتحليل السريع.
Llama 4 Behemoth: لم يُطرح رسميًا بعد، لكن وفقًا للتقارير، سيتضمن 288 مليار معامل نشط من إجمالي تريليونين، ويُتوقع أن يعمل كنموذج 'معلم' للنماذج الأصغر، ويُخصص للأبحاث المتقدمة والتدريب العميق.
قدرات متعددة الوسائط وتكامل برمجي موسع
تم تدريب Llama 4 على كميات ضخمة من البيانات النصية، الصورية، والفيديوهات، بأكثر من 200 لغة، مما يمنحه قدرة قوية على الفهم متعدد الوسائط (Multimodal AI). ويمكنه تنفيذ مهام مثل:
تحليل البيانات النصية المعقدة
البرمجة واختبار الأكواد
توليد الصور والفيديوهات من النصوص
تلخيص المستندات الطويلة
التفاعل مع مصادر خارجية مثل Wolfram Alpha وBrave Search
كما وفّرت ميتا مكتبة تقنية تحت اسم Llama Cookbook لتسهيل تدريب وتخصيص النموذج للمطورين.
شراكات استراتيجية وانتشار عالمي
تستخدم ميتا نماذج Llama ضمن مساعدها الذكي Meta AI في تطبيقاتها الشهيرة مثل واتساب، فيسبوك ماسنجر، إنستغرام، وموقع Meta.ai، في أكثر من 40 دولة.
كما عقدت شراكات مع منصات تقنية مثل:
Amazon AWS
Google Cloud
Microsoft Azure
Hugging Face
NVIDIA
Snowflake
Dell
وأطلقت مؤخرًا برنامج Llama for Startups لدعم الشركات الناشئة عبر استشارات فنية وربما تمويل مخصص لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
أدوات الأمان والتحكم
لحماية المستخدمين وتجنب الاستخدام الخاطئ، أرفقت ميتا النموذج بمجموعة أدوات أمان مثل:
Llama Guard: لمراقبة المحتوى وحجب النصوص الضارة
Prompt Guard: للحماية من حقن الأوامر غير المرغوبة
CyberSecEval: لاختبار أمن النموذج
Llama Firewall: لمنع التفاعلات البرمجية الخطرة
Code Shield: لتصفية الأكواد البرمجية أثناء التوليد
تحديات وانتقادات
رغم التقدم الملحوظ، لم يخلُ Llama 4 من الانتقادات، ومنها:
ضعف الأداء البرمجي مقارنة بمنافسيه؛ إذ سجل 'Maverick' نسبة نجاح 40% في اختبار LiveCodeBench، مقابل 85% لنموذج GPT-5.
تخوفات من استخدام بيانات شخصية من فيسبوك وإنستغرام لتدريب النموذج، رغم أن القضاء الأمريكي صنّف الأمر ضمن 'الاستخدام العادل'.
ميزة السياق الطويل قد تسبب تجاوزًا لضوابط الأمان في بعض الحالات.
يمثل إطلاق ميتا للجيل الرابع من نموذج Llama خطوة استراتيجية في سباق الذكاء الاصطناعي، حيث تجمع بين القوة التقنية والانفتاح على المجتمع المطور، وهو ما قد يمنحها ميزة تنافسية مهمة في ظل احتدام المنافسة مع عمالقة التكنولوجيا الآخرين، وبينما يُعد Llama 4 أداة واعدة بإمكانيات متعددة الوسائط وتكامل مرن، فإن التحديات المتعلقة بالأمان، والأداء، واستخدام البيانات لا تزال قائمة، ما يجعل مستقبل هذا النموذج مرهونًا بقدرة على الاستمرار في تحسينه والاستجابة لمخاوف السوق والمستخدمين على حد سواء، وفي الوقت الذي يتجه فيه الذكاء الاصطناعي ليصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، تُظهر Llama أن الشفافية والانفتاح قد يكونان مفتاحًا للتقدم المستدام في هذا المجال.
