در دو هفته اخیر، اتمسفر دنیای هوش مصنوعی از یک رقابت ساده بر سر «بزرگتر کردن ابعاد مدلها» به سمتی بسیار پیچیدهتر، تخصصیتر و البته کاربردیتر تغییر جهت داده است. اگر تا دیروز تیتر اول رسانهها صرفاً درباره تعداد پارامترهای مدلهای زبانی بود، امروز صحبت از «عاملیت» (Agency)، «ارکستراسیون» و ادغام هوش دیجیتال با کالبد فیزیکی سختافزار است. ما در حال گذار از عصر مدلهای همهکاره اما ایستا، به سوی سیستمهایی هستیم که نه تنها فکر میکنند، بلکه «عمل» میکنند، ابزارهای پیرامون خود را مدیریت میکنند و حتی در آزمایشگاههای بیولوژی و تولید تراشه، فرآیندهای سنتی را بازتعریف مینمایند. این تغییر پارادایم، بهویژه برای اکوسیستم فناوری در ایران، حامل پیامی حیاتی است. در حالی که دسترسی به مدلهای انحصاری غولهای سیلیکونولی همواره با چالشهای تحریمی و هزینههای گزاف ارزی همراه بوده، ظهور مدلهای متنباز فوققدرتمند و استراتژیهای جدید در مدیریت مدلهای کوچک، فرصتی بینظیر برای توسعهدهندگان داخلی فراهم آورده است تا با تکیه بر زیرساختهای بومی، ایجنتهایی هوشمند و مستقل طراحی کنند. در این گزارش اختصاصی از آیتیرسان، به کالبدشکافی ۷ اتفاق دقیق و تحولاتی میپردازیم که در ۱۴ روز گذشته، نقشه راه آینده این فناوری را ترسیم کردهاند؛ از مدل شگفتانگیز GLM 5.2 تا استخر اولتراسوند میدجرنی. ۱. کالبدشکافی GLM 5.2: قدرتنمایی مدلهای متنباز در برابر غولهای انحصاری یکی از تکاندهندهترین اخبار دو هفته اخیر، معرفی مدل GLM 5.2 توسط شرکت Z بود. اهمیت استراتژیک این مدل در آن است که بار دیگر مرزهای بین مدلهای متنباز (Open Source) و مدلهای انحصاری (Closed Source) را کمرنگ کرد. در دنیایی که OpenAI و گوگل به دنبال ایجاد دیوارهای بلند به دور داراییهای فکری خود هستند، ظهور مدلی که میتواند پابهپای غولها حرکت کند، موازنه قدرت را به نفع جامعه توسعهدهندگان تغییر میدهد. ویژگیهای فنی و بنچمارکهای نوین GLM 5.2 با یک ویژگی خیرهکننده معرفی شده است: پنجره بافت (Context Window) یک میلیونی. برای درک بهتر، تصور کنید که میتوانید کدهای کامل یک پروژه نرمافزاری عظیم، یا چندین جلد کتاب مرجع را یکجا به مدل بدهید و او نه تنها تمام آنها را به یاد میآورد، بلکه پیوندهای منطقی میان آنها را تحلیل میکند. تمرکز اصلی این مدل بر دو ستون اصلی است: کارهای ایجنتیک (انجام وظایف چندمرحلهای بدون دخالت انسان) و کدنویسی حرفهای. بر اساس دادههای پلتفرم تحلیلی “Artificial Analysis”، جایگاه GLM 5.2 در کنار قدرتمندترین مدلهای جهان به شرح زیر است: نام مدل وضعیت دسترسی ویژگی کلیدی جایگاه در بنچمارکها GPT-5.5 انحصاری قدرت استدلال عالی رتبه اول عمومی Claude Opus 4.8 انحصاری درک عمیق متنی رتبه دوم عمومی GLM 5.2 متنباز پنجره بافت ۱ میلیونی / کدنویسی رتبه سوم/چهارم (برتر در SWE) Gemini 1.5 انحصاری چندوجهی بودن پایینتر از GLM 5.2 Claude Sonnet 4.6 انحصاری سرعت پردازش بالا پایینتر از GLM 5.2 نکته حائز اهمیت در این جدول، برتری GLM 5.2 در بنچمارکهای تخصصی مانند SWE (Software Engineering) است. در این آزمونها که توانایی مدل در حل باگهای واقعی نرمافزاری سنجیده میشود، GLM 5.2 حتی از مدلهای سطحاول GPT پیشی گرفته و تنها رقابتی شانه به شانه با نسخههای جدید انتروپیک دارد. چالش زیرساخت و حاکمیت داده با این حال، متنباز بودن به معنای «ارزان ران شدن» نیست. GLM 5.2 با ۷۳۵ میلیارد پارامتر، وزنی معادل ۵۰۰ تا ۶۰۰ گیگابایت دارد. این یعنی برای اجرای لوکال (محلی) این مدل، به جای یک کیس معمولی، به سرورهای قدرتمند مجهز به چندین کارت گرافیک H100 یا A100 نیاز است. اینجاست که بحث «حاکمیت داده» در ایران پررنگ میشود؛ شرکتهای بزرگ داخلی میتوانند با سرمایهگذاری بر زیرساخت، این مدل را به صورت بومی مستقر کرده و بدون نگرانی از خروج دادههای حساس از کشور، از قدرتی معادل GPT-5.5 بهرهمند شوند. نزدیک شدن عملکرد مدلهای متنباز به مدلهای کلوزسورس با قیمتی تقریباً نصف در نسخههای API، پارادایم تجاری استارتاپها را از «اشتراکبگیر غولها بودن» به «صاحبتکنولوژی بودن» تغییر میدهد. ۲. ظهور ارکستراتورها: نگاهی به Sakana Fugu و پایان عصر مدلهای غولآسا پارادایم فعلی هوش مصنوعی در حال گذار از «یک مدل برای همه کارها» به سمت «تیمی از متخصصان زیر نظر یک رهبر» است. در این میان، معرفی مدل Sakana Fugu انقلابی در مفهوم مدیریت مدلها ایجاد کرده است. Fugu برخلاف GPT یا کلاود، صرفاً برای پاسخ دادن به سوالات ساخته نشده؛ او یک ارکستراتور (Orchestrator) یا رهبر ارکستر است. کیفیت رهبری به جای حجم پارامتر Sakana Fugu وظیفه دارد مجموعهای از مدلهای دیگر (چه متنباز سبک و چه مدلهای سنگین انحصاری) را مدیریت کند. این مدل در تسکهای طولانیمدت که نیاز به تحقیق (Research) و تکرار (Iteration) دارند، تخصص دارد. در بنچمارک Auto-Research که توسط آندره کارپاتی (مدیر سابق هوش مصنوعی تسلا) معرفی شد، فوگو عملکردی خیرهکننده داشت. در این بنچمارک، یک مسئله پیچیده به هوش مصنوعی داده میشود و مدل باید به صورت ایجنتیک، فرضیه بسازد، کد بزند، تست کند و در صورت خطا، مسیر را اصلاح کند. نتایج نشان داد که Sakana Fugu پس از ۱۲۰ ایتریشن (تکرار)، نرخ خطای خود را به شکلی معجزهآسا کاهش داده و از مدلهای قدرتمندی چون GPT-5.5 و Claude Opus 4.8 پیشی میگیرد. این بدان معناست که در آینده، کیفیت «مدیریتِ فرآیند» از تعداد پارامترهای خام یک مدل مهمتر خواهد بود. برای اکوسیستم ایران که با محدودیتهای سختافزاری روبروست، این یک خبر عالی است: میتوان با ترکیب چندین مدل کوچک و ارزان (مانند Llama 3) تحت رهبری یک ارکستراتور هوشمند، به خروجیهایی رسید که پیش از این فقط در انحصار ابرکامپیوترهای OpenAI بود. این مدل عملاً «قانون مقیاسپذیری» (Scali
آی تی رسان
آی تی رسانآی تی رسان