Moonshot تطلق Kimi K3 (2,8T مفتوح)، NVIDIA تعلن Open Secure AI Alliance، وPerplexity تعزز عرضها المؤسسي

27 يوليو 2026 هو يوم مزدحم، مع ثلاث إعلانات رئيسية منفصلة. تنشر Moonshot AI الأوزان والتقرير التقني لـ Kimi K3، وهو نموذج مفتوح بقدرة 2,8 تريليون معلمة مستضاف منذ اليوم 0 لدى Together AI. وتجمع NVIDIA في اليوم نفسه نحو ثلاثين شريكًا — من Adobe إلى Microsoft مرورًا بـ Hugging Face وSpaceXAI — ضمن Open Secure AI Alliance، وهو ائتلاف لأدوات مفتوحة لأمن الذكاء الاصطناعي، وذلك على خلفية حادثة أمن Hugging Face التي سبق تناولها. أما Perplexity فتنشر من جانبها أول سجل تغييرات لها منذ أسبوعين، وهو دفعة من تسع ميزات موجّهة بقوة نحو المؤسسات. وحول هذه المواضيع الثلاثة تدور سبع مستجدات بارزة — Cognizant وAnthropic، وCohere North Automations، واعتماد Zed لـ Opus 5 — وخمس إعلانات ثانوية.

Kimi K3: Moonshot AI تنشر نموذجًا مفتوحًا بقدرة 2,8 تريليون معلمة، مستضافًا منذ اليوم 0 لدى Together AI

27 يوليو، 17:14 — تنشر Moonshot AI الأوزان والتقرير التقني لـ Kimi K3، الذي تقدمه الجهة الناشرة بوصفه أول نموذج مفتوح في فئة 3,000 مليار معلمة — وهي صياغة خاصة بـ Moonshot، وتؤخذ على هذا الأساس. إنه نموذج MoE (Mixture-of-Experts) بإجمالي 2,8 تريليون معلمة، لا يُفعَّل منها سوى 104 مليارات لكل token، موزعة على 93 طبقة. تقود ابتكاران معماريان داخليان معظم المكسب المعلن: Kimi Delta Attention (KDA)، مقترنًا بآلية بقايا الانتباه (Attention Residuals)، وMoE شديد الندرة («Stable LatentMoE») لا يفعّل سوى 16 خبيرًا من أصل 896 في كل تمريرة. وتدّعي Moonshot تحسنًا بنحو 2,5× في كفاءة التوسّع مقارنةً بـ Kimi K2 — «ليس مجرد عدد أكبر من المعلمات». كما يدمج النموذج الرؤية بشكل أصيل (مرمّز MoonViT-V2) ونافذة سياق بمليون token.

يتوفر Kimi K3 فورًا على Kimi.com، وتطبيق الهاتف المحمول (iOS/Android/HarmonyOS)، وتطبيق سطح المكتب Kimi Work، ووكيل البرمجة سطر الأوامر Kimi Code (قابل للاختيار عبر /model)، وواجهة برمجة التطبيقات Kimi (النموذج kimi-k3، المتوافق مع OpenAI/Anthropic)، بسعر $0,30/MTok عند الإدخال مع cache، و$3,00/MTok من دون cache، و$15,00/MTok عند الإخراج. وتُعد Together AI شريك الاستضافة منذ اليوم 0، فيما تعيد Hugging Face نشر الإعلان من دون تعليق إضافي.

المعيار	Kimi K3	Claude Fable 5	Claude Opus 4.8	GPT-5.5
SWE-Marathon	42,0	35,0	40,0	—
MCPMark-Verified	94,5	87,4	—	—
GPQA Diamond	93,5	92,6	91,0	93,5

تعترف Moonshot صراحةً بعدة حدود: حساسية عالية لوضع التفكير المحفوظ (إذ يجب تمرير السجل الكامل كما هو في الجولات التالية، وإلا حدث عدم استقرار)، وميل إلى «الإفراط في المبادرة» في المهام الطويلة والغامضة، وفجوة في تجربة المستخدم تراها المختبر نفسه «ملحوظة» مقارنةً بـ Claude Fable 5 وGPT-5.6 Sol. كما جرى الإسهام في مجتمع vLLM، بالتوازي مع النموذج، بتنفيذ cache للبادئة متوافق مع آلية الانتباه الجديدة.

“Releasing the model weights and technical report of Kimi K3. Kimi K3 is our most capable model: a 2.8T MoE model with native visual understanding and a 1M-token context window. New model architecture: 2.5x the intelligence per unit of compute, not just more params.”

🇸🇦 ننشر أوزان النموذج والتقرير التقني لـ Kimi K3. Kimi K3 هو نموذجنا الأعلى أداءً: نموذج MoE بقدرة 2,8 تريليون معلمة، مع فهم بصري أصيل ونافذة سياق بمليون token. معمارية جديدة: ذكاء أكبر بـ 2,5 مرة لكل وحدة حوسبة، وليس مجرد معلمات أكثر. — @Kimi_Moonshot على X

🔗 أوزان النموذج — Hugging Face

🔗 التقرير التقني — GitHub

NVIDIA تجمع Open Secure AI Alliance، وحوالي ثلاثين شريكًا لأمن الذكاء الاصطناعي

27 يوليو — تعلن NVIDIA عن إنشاء Open Secure AI Alliance، وهو تحالف يضم نحو ثلاثين شريكًا مؤسسًا — من بينهم Adobe وCadence وCapital One وCisco وCloudflare وCognition وCrowdStrike وDatabricks وDell وHugging Face وIBM وLangChain وLinux Foundation وMicrosoft وNAVER وPalantir وRed Hat وSalesforce وSAP وServiceNow وSiemens وSnowflake وSpaceXAI وThinking Machines Lab — ومكرس لتطوير ومشاركة أدوات مفتوحة لأمن وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يرتكز الإعلان صراحةً على حادثة الأمن التي وقعت لدى Hugging Face في منتصف يوليو (وقد تناولناها سابقًا): يذكّر مدونة NVIDIA بأن Hugging Face شغّلت النموذج المفتوح GLM 5.2 على بنيتها التحتية الخاصة لتحليل أكثر من 17,000 إجراء واحتواء الاختراق — وهو، بحسب NVIDIA، دليل على أن نموذجًا مفتوحًا متقدمًا هو أصل دفاعي لا عبء أمني.

شريك التحالف	المساهمة العملية
NVIDIA	NOOA (NVIDIA Labs Object-Oriented Agent)، إطار بحثي لهياكل وكيلة، مفتوح المصدر على GitHub
Hugging Face	التبرع بصيغة Safetensors إلى PyTorch Foundation
Microsoft	MDASH، هيكل فحص وكيل متعدد النماذج لإثبات الثغرات القابلة للاستغلال
HPE	SPIFFE/SPIRE، هوية zero-trust للوكلاء وخدمات الذكاء الاصطناعي
SpaceXAI	إتاحة وكيل البرمجة الطرفي Grok Build، مع أوزان سلسلة Grok القادمة

ومن النادر أن Jensen Huang يعلّق بنفسه على الإعلان — وهو ثاني منشور له على X فقط، بعد الرسالة الصادرة في 24 يوليو التي سبق تناولها. وفي اليوم نفسه، تنضم Cognition (Devin) إلى التحالف عبر تقديم أعمالها البحثية الخاصة حول موثوقية النماذج المشتقة من open source، والمنشورة أصلًا في 8 يوليو:

“Closing open source models hurts innovation. The path forward is better tools to evaluate, secure, and deploy them responsibly.”

🇸🇦 إغلاق النماذج مفتوحة المصدر يضر بالابتكار. والطريق إلى الأمام يمر عبر أدوات أفضل لتقييمها وتأمينها ونشرها بشكل مسؤول. — @cognition على X

تنضم Sakana AI في اليوم نفسه إلى حركة النماذج المفتوحة التي بدأت برسالة Jensen Huang في 24 يوليو — وهو إشارة ثالثة، منفصلة عن التحالف نفسه، تطوي أسبوعًا كاملًا: حادثة أمن (21 يوليو)، رسالة مفتوحة (24-26 يوليو)، وتحالف صناعي ملموس (27 يوليو).

🔗 الإعلان الرسمي — NVIDIA

🔗 Jensen Huang على X

🔗 انضمام Sakana AI إلى الحركة

Perplexity تنشر أول سجل تغييرات لها منذ أسبوعين: تسع ميزات، مع تركيز على المؤسسة

27 يوليو — تنشر Perplexity مدخلة سجل تغييرات كثيفة، هي الأولى منذ 13 يوليو («Introducing Brain for Perplexity Computer»)، بعد أسبوعين من دون أي منشور جديد على هذا القناة. تجمع المدخلة تسع ميزات منفصلة تمس Perplexity Search وComputer وAgent API وComet Assistant. ثمانٍ منها جديدة؛ أما التاسعة — وهي إدماج Claude Opus 5 في Search وComputer — فكانت قد أُعلنت بالفعل على X في 25 يوليو، ولا يجري هنا إلا تأكيدها رسميًا في سجل التغييرات.

الميزة الجديدة	التفصيل التقني
التحكم في الوصول حسب الأدوار (RBAC) + SCIM	أدوار مخصصة، ومزامنة المجموعات، وحدود أرصدة حسب المجموعة — مخصصة للعقود السنوية Enterprise
خزنة بيانات اعتماد API	Computer يتوثق إلى أي API طرف ثالث من دون كشف السر للوكيل أو إلى sandbox
Brain معمَّم على مشتركي Max	ذاكرة ذاتية التحسين ممتدة إلى جميع مشتركي Max حول العالم، وكتابة wiki بـ 15 لغة
Skills لـ Agent API	قدرات قابلة للتركيب تُحمَّل عند الطلب للوكلاء المطورين
Computer داخل Comet Assistant	وصول إلى Computer مباشرةً من لوحة Comet، من دون مغادرة الصفحة المعروضة
Check Sources	يتحقق من أن إجابة Ask أو Computer مدعومة فعلًا بمصادرها المستشهد بها
Source Context Panel	لوحة جانبية لفحص مصادر الإجابة ومقارنتها والتعمق فيها
إدارة الجلسات عبر prompt	استرجاع جلسات Computer أو تلخيصها أو تفريعها أو تشغيلها بالتوازي من خلال محادثة بسيطة

تستهدف أول ميزتين في الجدول تحديدًا المؤسسات التي لديها عقد سنوي Enterprise: إذ يلبّي التحكم في الوصول حسب الأدوار مع مزامنة SCIM حاجة تقليدية في حوكمة تقنية المعلومات (التزويد المركزي، وحدود الأرصدة حسب الفريق)، بينما توسّع خزنة بيانات اعتماد API Computer ليشمل خدمات طرف ثالث بلا موصل أصلي، من دون كشف السر الخام مطلقًا للوكيل. أما تعميم Brain على جميع مشتركي Max فيمس جمهورًا أوسع بكثير من شريحة Enterprise وحدها التي بدأت فيها الميزة قبل شهر.

ولا تُشير أي من هذه الميزات التسع إلى أنها حصرية لإصدار تجريبي مسبق: فجميعها منشور أو قيد النشر العام وقت الإعلان. وبحكم اتساعه — حوكمة مؤسسية، ومطورون، وجمهور عام في المدخلة نفسها — فإن هذا السجل هو أكثر منشورات Perplexity كثافة منذ إطلاق Personal Computer في منتصف يوليو.

🔗 سجل التغييرات الرسمي — Perplexity

Cognizant وAnthropic يوسّعان شراكتهما المؤسسية

27 يوليو — تصبح Cognizant Global Premier Partner ضمن Claude Partner Network. ويجري الآن دمج Claude في ثلاث منصات داخلية للشركة: Flowsource (منصة هندسة full-stack، ووحدة Spec-Driven Development حيث يُقاد Claude Code عبر مواصفات ومخططات المشروع)، وNeuro AI Engineering، وNeuro IT Ops. وقد تم بالفعل تدريب أكثر من 30,000 موظف Cognizant على Claude، ضمن نموذج القوى العاملة الجديد «Frontier Certified» الخاص بالمجموعة.

حالة عميل	النتيجة المقاسة
بوابة تجربة العميل (مصنّع عالمي)	تم التسليم في 6 أشهر
الذكاء التعاقدي (biopharma)	حتى -40% من وقت المراجعة، وأكثر من 88% دقة في الاستخراج
تصفح المخاطر (التأمين)	توفير نحو 8 ساعات/أسبوع/شخص

يشير Ravi Kumar S (الرئيس التنفيذي لـ Cognizant) إلى اتساع الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي وقدرة الشركات على استيعابها، ويضع Cognizant بوصفها الجسر الذي يوفر السياق التجاري، وحجم الهندسة، وأطر الثقة اللازمة لهذه عمليات النشر.

🔗 الإعلان الرسمي — Anthropic

أدوات البرمجة: Zed تعتمد Claude Opus 5، وGitHub Copilot يحسن تكاليفه

Zed 1.12.1 و1.13.1 تضيفان Claude Opus 5

27 يوليو — تصدر Zed في الوقت نفسه إصداريها 1.12.1 (stable) و1.13.1 (preview)، مع إضافة دعم Claude Opus 5 لدى providers Anthropic وAmazon Bedrock BYOK (bring your own key). تصبح Zed بذلك أداة البرمجة الخامسة التي تدمج Opus 5، بعد Cursor وDevin وv0 وWarp — لكن، بخلاف الحالات الأربع السابقة، عبر سجل التغييرات فقط، من دون إعلان على X. كما يصلح مسار preview ثلاث علل منفصلة: إعدادات مشروع لا تعيد تفعيل language servers، وردودًا مكررة مع نماذج GPT-5.x على endpoint Mantle الخاص بـ Amazon Bedrock، وبحثًا في المشروع يعيد مستودعات متداخلة كانت مستثناة أصلًا.

🔗 سجل التغييرات stable — Zed

GitHub Copilot — التوجيه Auto (HyDRA) يجعل أرصدة الذكاء الاصطناعي تدوم 3,3× أطول

27 يوليو — تشرح GitHub أن cache المطالبات (prompt caching)، والبحث في الأدوات (tool search)، ونظام لتوجيه النماذج يحمل اسم HyDRA، تقلل السياق المكرر في كل جلسة Copilot. والنتيجة الرقمية: يطابق HyDRA معدل حل المهام البالغ 70,8% الذي حققه OpenRouter Auto، مقابل تحسن بمقدار 3,3× في توفير الأرصدة. ولم يُنشر أي مقال مدونة مخصص لهذا الإعلان، الذي بقي حتى الآن مجرد تغريدة — في امتداد لتقييم الكفاءة الخاص بهيكل Copilot المنشور في 25 يونيو.

🔗 إعلان — @github على X

OpenAI: توسيع الصوت إلى المؤسسة وبحث اقتصادي جديد

GPT-Live متاح عالميًا لـ Edu وBusiness وEnterprise

27 يوليو — تؤكد OpenAI أن GPT-Live، الجيل الجديد من النماذج الصوتية الذي طُرح في 8 يوليو للتفاعل الطبيعي بين البشر والذكاء الاصطناعي، أصبح متاحًا الآن في جميع أنحاء العالم لخطط Edu وBusiness وEnterprise. كانت تطبيقات ChatGPT Voice لسطح المكتب قد أشارت بالفعل إلى هذه الخطط في 23 يوليو؛ أما الجديد هنا فهو التأكيد الصريح على أن النموذج الصوتي نفسه — وليس مجرد تكامل سطح المكتب — مشمول، وعلى نطاق عالمي. نُشر الإعلان مباشرة على X من دون مقال مخصص: وهو العنصر الأكثر ارتباطًا مباشرةً بتوسع Enterprise الذي لوحظ في هذه النافذة الزمنية.

🔗 إعلان — @OpenAI على X

العمل عند الحدود: كيف يوسّع الذكاء الاصطناعي المهام في العمل

27 يوليو — تنشر OpenAI Economic Research التقرير الأول من سلسلة دورية جديدة، استنادًا إلى تحليل أكثر من 800,000 رسالة ChatGPT من مستخدمين أمريكيين. يقدّم التقرير مفهوم تداخل المهام (task crossover) : أي عمل يُرتبط عادةً بمهنة ما ويظهر في استخدام الذكاء الاصطناعي لدى أشخاص يمارسون مهنة أخرى. 16.8% من الرسائل المرتبطة بالعمل، و43.5% من الرسائل الخاصة بمهنة معيّنة، تتناول مهامًا تخص مهنة مختلفة عن مهنة المستخدم.

المهنة المعنية	نسبة المهام خارج المهنة
تجربة العملاء	77%
التصميم	75%
الموارد البشرية	69%
القانوني	56%
التسويق	53%

تكون الظاهرة أكثر شيوعًا في الهياكل الأصغر: إذ ترتفع نسبة المهام خارج المهنة من 18.9% في أماكن العمل التي تضم من 2 إلى 5 مقاعد إلى 16.3% لدى الهياكل التي تزيد على 100 مقعد، وهو ما يتسق مع فكرة أن الذكاء الاصطناعي يعمل أداةً عامة حيث تغيب الموارد المتخصصة.

🔗 التقرير الكامل — OpenAI

Meta AI تنشر SAM وDINOv3 في مشروع للروبوتات المساعدة

27 يوليو — تنشر Meta AI دراسة حالة حول مشروع RAMMP (Robotic Assistive Mobility and Manipulation Platform)، الذي تقوده جامعة بيتسبرغ (HERL) وATDev، والمموّل بما يصل إلى $41.5 مليون من ARPA-H (وكالة فيدرالية أمريكية للبحث الطبي الحيوي المتقدم). الهدف: منصات روبوتية أكثر أمانًا لمستخدمي الكراسي المتحركة — نحو 5.5 ملايين شخص في الولايات المتحدة، وأكثر من 100,000 إصابة مرتبطة بالكراسي المتحركة تُعالَج سنويًا في أقسام الطوارئ.

النماذج مفتوحة المصدر DINO/DINOv3 (vision transformer ذاتية الإشراف) وSAM/SAM 3.1 (التجزئة) تعمل في edge computing مباشرة على العتاد المضمَّن في الروبوتات — وهو قيد تفرضه محدودية بطارية التشغيل وغياب اتصال شبكي موثوق. يعتمد نظام الإدراك على RF-DETR، وهو كاشف خفيف جرى ضبطه باستخدام embeddings DINOv2، مع بيانات تدريب مُعنونة ذاتيًا عبر SAM. ويضم التحالف المرتبط بالمشروع Kinova Robotics وLUCI Mobility وATDev، إضافة إلى فرق من Carnegie Mellon وCornell وNortheastern وPurdue.

🔗 دراسة الحالة الكاملة — Meta AI

Cohere تطلق North Automations، تنسيق سير العمل الوكالي للمؤسسات

27 يوليو — تعلن Cohere عن North Automations، وهي قدرة جديدة ضمن منصتها الوكالية المؤسسية North، تتيح تصميم سير عمل مؤتمت باللغة الطبيعية: تنفيذات مجدولة، حلقات وتفرعات، اختيار النموذج بحسب المرحلة، وضع «Plan» للمراجعة قبل البناء، نقاط موافقة بشرية، وتتبع استهلاك الرموز. وتقدّر Cohere فرصة السوق الخاصة بتنسيق الوكلاء بـ $550 مليار، مستشهدةً بتقرير Gartner عن دورة الضجيج الخاصة بالذكاء الاصطناعي الوكالي.

تستند Automations إلى البنية التحتية الموجودة في North (النشر on-prem أو عبر السحابة، موصلات مملوكة، MCP أو SDK، ضوابط أمان وصلاحيات دقيقة) وهي متاحة بدءًا من اليوم لجميع عملاء North. داخليًا، قامت فرق Marketing Operations وCustomer Success وSales ببناء عملياتها المؤتمتة الخاصة — على التوالي: ترجمة الأسئلة باللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL BigQuery، ومتتبع لتفاعل العملاء يجمع بين RH وSlack وSalesforce، وتحضير مكالمات العملاء المحتملين عبر الربط بين Salesforce وSlack وGmail وNotion.

🔗 إعلان — @cohere على X

🔗 مقال المدونة — Cohere

نبذات

GitHub Blog — «The harness is all you need (mostly)» — ينشر Burke Holland سير عمل Copilot من 8 خطوات (اختيار أداة، وضع YOLO، نموذج أولي بصري، خطة مع /grill-me، التنفيذ عبر Autopilot، مراجعة بشرية، مراجعة متقاطعة بواسطة نموذج من عائلة أخرى، التسليم)، صالحًا على كامل عائلة Copilot. 🔗 المصدر
NVIDIA — معالج Vera يسرّع تصميم الشرائح — نُشر داخليًا في تدفقات EDA مع Cadence (Jasper) وSynopsys (VCS)، مع أداء أعلى بما يصل إلى 1.5× في بعض أحمال التحقق، عند عدد النوى نفسه. 🔗 المصدر
NVIDIA — Nemotron 3 Ultra يتصدر في ترميز RTL الوكالي — على تسع فئات من تصميم الشرائح الحقيقي، يحقق هذا النموذج المفتوح المعروف مسبقًا أفضل النتائج بين النماذج المفتوحة المختبرة. 🔗 المصدر
HeyGen / HyperFrames — اليومان 21 و22 من 30 — عرض سحابي عبر واجهة HeyGen (نحو $0.10/دقيقة بدقة 1080p) ثم كتالوج من المكونات القابلة لإعادة الاستخدام لبناء المشاهد من دون البدء من الصفر. 🔗 اليوم 21 · اليوم 22
ElevenLabs — قمة بنغالور في 6 أكتوبر — عروض أولية لنماذج جديدة واستعراضات لفرق هندية تعمل على الذكاء الاصطناعي الصوتي أُعلن عنها لهذا الحدث. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

انفتاح النماذج ينتقل من الأقوال إلى الأفعال. بعد رسالة Jensen Huang في 24 يوليو وتزايد الاصطفاف حولها (Cohere وAi2 وTogether AI، ثم Sakana AI في نهاية الأسبوع)، يمثّل 27 يوليو قفزة نوعية: تحالفًا صناعيًا منظّمًا مع أدوات ملموسة يقدّمها أعضاؤه (NOOA من NVIDIA، وSafetensors من Hugging Face، وSPIFFE/SPIRE من HPE)، ونموذجًا رائدًا، Kimi K3، يعلن انتماءه إلى فئة 3,000 مليار معامل بأوزان مفتوحة. شكلان مختلفان من الدينامية نفسها، نُشرا في اليوم نفسه.

الأمن كحجة لصالح الانفتاح، لا ضده. يقلب Open Secure AI Alliance حجة مألوفة: ليس انفتاح النماذج هو ما يضعف الأمن، بل إغلاقها هو ما يحرم المدافعين من أدوات قابلة للفحص. ويُستخدم حادث Hugging Face في منتصف يوليو، حيث مكّن نموذج مفتوح (GLM 5.2) من إجراء تحليل جنائي لأكثر من 17,000 فعل اقتحام، كبرهان على هذه الأطروحة — وهو مثال نموذجي تستشهد به NVIDIA صراحةً لتبرير إنشاء هذا التحالف.

الحدود المفتوحة تقترب من الحدود المغلقة. على عدة مؤشرات أداء وكيلّية دقيقة — SWE-Marathon وMCPMark-Verified وGPQA Diamond — يتفوق Kimi K3 على Claude Fable 5 وClaude Opus 4.8 وGPT-5.5 أو يعادلها، مع إقراره بنفسه بأنه ما يزال متأخرًا من حيث تجربة المستخدم العامة. وتتقلص الفجوة بين النماذج المفتوحة والمملوكة مؤشرًا بعد آخر، حتى وإن كانت المختبرات المفتوحة نفسها تعترف بأنها لم تبلغ بعد تجربة شاملة تعادل أفضل النماذج المغلقة.

الذكاء الاصطناعي المؤسسي يتصنّع عبر وحدات حوكمة صغيرة. Cognizant التي تدرب 30,000 موظفًا على Claude، وPerplexity التي تضيف RBAC وSCIM إلى Computer، وCohere التي تطلق تنسيق سير العمل مع نقاط موافقة بشرية، وOpenAI التي توسع GPT-Live إلى Edu/Business/Enterprise: أربعة فاعلين مختلفين يتحركون في اليوم نفسه نحو لبنات متشابهة من التحكم في الوصول، والتتبّع، والأتمتة — وهو الأساس اللازم لكي ينتقل الذكاء الاصطناعي الوكالي من النموذج الأولي إلى النشر واسع النطاق داخل الشركات.