أطلقت شركة ساكانا AI الناشئة في طوكيو نظام فوجو، وهو نظام يدير مجموعة قابلة للاستبدال من نماذج اللغة لمنافسة نماذج Anthropic المقيّدة Fable و Mythos.
النقاط الرئيسية:
- يعمل فوجو من ساكانا AI كنموذج واحد بينما ينسق مجموعة من الأنظمة الأخرى خلف واجهة برمجة تطبيقات واحدة.
- حقق Fugu Ultra درجة 73.7 في اختبار SWE-Bench Pro للبرمجة، متفوقًا على عدة منافسين من نماذج الطليعة.
- يقدَّم هذا التصميم كتحوّط ضد قيود التصدير التي حجبت نماذج Fable و Mythos.
ساكانا فوجو ينظم النماذج
طرح المختبر في طوكيو فوجو ونسخة أثقل هي Fugu Ultra في 22 يونيو، وكلاهما متاح عبر نقطة وصول واحدة متوافقة مع OpenAI، كما أكد. وبحسب نوع الطلب، يمكن أن يجيب على المهمة بمفرده أو يستدعي فريقًا من الأنظمة الأخرى.
بعد ذلك ينفّذ النموذج عمليات التحقق وعملية التركيب بنفسه.
فوجو نفسه نموذج لغة.
وقد دُرّب على استدعاء العوامل من مجموعة قابلة للاستبدال، ويمكنه حتى استدعاء نسخ من نفسه عندما تتطلب مهمة واحدة موارد أكثر مما يستطيع نموذج واحد توفيره. تستهدف الفئة الأساسية زمن استجابة منخفضًا للبرمجة اليومية والدردشة وأدوات مثل Codex، وتسمح للفرق بإزالة عوامل معيّنة لتلبية قواعد الخصوصية. بينما يسعى Fugu Ultra إلى تحقيق أعلى جودة للإجابات في المسائل الطويلة مثل إعادة إنتاج الأبحاث وتحليل الأمن، وهي مجالات اختبرها نحو 500 مستخدم تجريبي خلال الأسابيع الأخيرة.
اقرأ أيضًا: هل بيع مشتقات أنثروبيك إشارة تحذير لرهانات ما قبل طرح الكريبتو؟
تعليقات مولِك وليفي
تُظهر أرقام القياس التي نشرتها الشركة أن Fugu Ultra حقق 73.7 في اختبار SWE-Bench Pro للبرمجة، متقدمًا على Opus 4.8 وGemini 3.1 Pro وGPT-5.5 في نفس الجولة.
وتقول الشركة إن هذه النتائج تعادل أداء Fable 5 ونسخة المعاينة من Mythos، ويُظهر جدولها أن نموذج التنسيق حلّ في الصدارة في 10 من أصل 11 صفًا منشورًا.
لم يقتنع جميع المجرّبين. فقد كتب الباحث في الذكاء الاصطناعي إيثان مولِك أن Fugu Ultra كان يعمل "ببطء شديد للغاية"، مع امتداد اختبارات البرمجة الاعتيادية إلى 30 دقيقة ومخرجات تقل عن Fable في الاستخدام الفعلي. أما آرون ليفي الرئيس التنفيذي لشركة Box فكان أكثر إيجابية، إذ وصف توجيه كل مهمة إلى النموذج الأنسب عبر واجهة برمجة تطبيقات واحدة بأنه خطوة متقدمة في طريقة بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وأشار آخرون إلى السعر، إذ يمكن أن تؤدي عملية التنسيق إلى تكدّس تكاليف الرموز لتصبح أعلى بعدة مرات من استدعاء نموذج طليعي واحد مباشرة في مهمة مماثلة. وتقدّم ساكانا هذا التصميم القائم على التجميع على أنه نوع من التأمين ضد انقطاع أي مزوّد، مع الإشارة إلى قيود التصدير الجديدة على Fable و Mythos بوصفها صدمة من النوع الذي قد يقطع الوصول بين ليلة وضحاها.
أصول ساكانا AI
تشكّلت ساكانا AI في عام 2023 بقيادة ليون جونز، وهو أحد المشاركين في تأليف ورقة Google الشهيرة "Attention Is All You Need". وانضم إليه ديفيد ها، الذي كان سابقًا قائدًا للبحث في Stability AI، بصفته الشريك المؤسّس. وبنت المختبر مكانته على دمج النماذج بأساليب تطورية وسلسلة AI Scientist للبحث المؤتمت، وظلّ يؤكد منذ وقت طويل أن المجموعات المنسّقة من النماذج يمكن أن تتفوّق على أي نظام منفرد في أصعب الأعمال الطويلة الأمد.
اقرأ التالي: لعبة Mane City Mobile تصل إلى iOS وأندرويد في أكثر من 100 دولة