Sakana AI تضيف نموذجين إلى منظومة تنسيق الوكلاء

أضافت Sakana AI نموذجين إلى عائلة Fugu: الأول يحسّن العائد لكل دولار، والثاني يستهدف المهام الصعبة متعددة الخطوات، وكلاهما متاح عبر واجهة برمجية مستضافة.

Sakana AI تضيف نموذجين إلى منظومة تنسيق الوكلاء

أطلقت شركة Sakana AI نموذجين جديدين في عائلة Fugu هما Fugu Max وFugu Ultra v2. وFugu ليس نموذجاً أساسياً واحداً، بل هو مُنسِّق (orchestrator) متعلَّم يوزّع العمل على مجموعة من النماذج الأخرى خلف واجهة برمجية واحدة. الإصدار الجديد يضبط البنية نفسها لهدفين مختلفين: Fugu Max يسعى إلى أفضل مخرجات لكل دولار، وFugu Ultra v2 يستهدف أعلى قدرة في المهام الصعبة متعددة الخطوات.

النموذجان متاحان عبر واجهة Sakana البرمجية المتوافقة مع OpenAI. لا توجد أوزان مفتوحة للاستضافة الذاتية، والشركة لا تقدم الخدمة في الاتحاد الأوروبي والمنطقة الاقتصادية الأوروبية.

البنية والأساس البحثي

يصف التقرير التقني نماذج Fugu بأنها نماذج لغوية قائمة بذاتها: تقرأ الطلب وتبني له هيكلاً وكيلاً (agentic scaffold) لحظياً. ويجمع التدريب بين الضبط الدقيق واسع النطاق والخوارزميات التطورية والتعلّم المعزز. ويستند النظام إلى ورقتين بحثيتين في ICLR 2026: TRINITY يستخدم منسّقاً خفيفاً مُطوَّراً يوزّع أدوار Thinker وWorker وVerifier على الأدوار المتعاقبة، أما Conductor فيُدرَّب بالتعلّم المعزز لاكتشاف استراتيجيات تنسيق بلغة طبيعية وأوامر مركّزة.

وتشرح Sakana المنطق عبر حدود باريتو (Pareto frontier): كسب الجودة يزيد التكلفة، وخفض التكلفة يقلل الجودة. فإرسال استعلام بسيط إلى نموذج بتريليونات المعاملات إهدار للمال، والأفضل اختيار أرخص أداة قادرة على حل المهمة.

الفرق بين النموذجين

يوسّع Fugu Max مجموعة النماذج التي يمكن تنسيقها، ويضيف عدداً كبيراً من النماذج مفتوحة الأوزان والمتخصصة، بينها عائلة NVIDIA Nemotron عبر تعاون Sakana مع NVIDIA. وتضع الشركة Fugu Max قريباً من النماذج المتقدمة بتكلفة أقل بمقدار مرتين إلى ست مرات، اعتماداً على SWEFish، وهو مقياس داخلي بُني من تحديات برمجية خاصة بالشركة، أي أنه مؤشر من الجهة المطوّرة.

ويستهدف Fugu Ultra v2 الاستدلال المعقد والبحث المستقل وتطوير البرمجيات الكامل، وأكبر تحسّناته تظهر في الاستدلال المتواصل على البيانات البصرية والمهيكلة. ولا تدخل Fable 5 وFable 5.1 وGPT-6-Astra في مجموعة وكلائه، وتاريخ انتهاء بيانات التدريب هو 28 أغسطس 2026.

ورسالة Sakana الأساسية هي تحقيق مخرجات متقدمة دون الاعتماد على نموذج مملوك واحد، ما يقلل بحسب فريق البحث التعرض للاحتكار التقني وإلغاء الوصول إلى الواجهات البرمجية والانقطاعات المفاجئة.

للتفاصيل يمكن مراجعة تقرير MarkTechPost.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından