تطلق Anthropic نموذج Claude Sonnet 5.5، وتقدّم NVIDIA منصة Open Agent Safety Platform، وتنتقل Manus إلى الإصدار 2.0 مع Cue

يوم الاثنين 28 سبتمبر، بعد ستة أيام من إطلاق Opus 5.5، أطلقت Anthropic نموذج Claude Sonnet 5.5: بالسعر نفسه الذي يُباع به Sonnet 5، مع توليد أسرع بأكثر من 30% ونتيجة تبلغ 70,6% في Terminal-Bench 4.0 مقابل 10,3% لسابقه؛ وأتاحته GitHub Copilot وDevin وCursor وv0 في اليوم نفسه. وقدّمت NVIDIA منصة Open Agent Safety Platform، التي تراقب الوكلاء من البرمجيات إلى مستوى السيليكون بمشاركة أكثر من 100 مؤسسة. وانتقلت Manus إلى الإصدار 2.0 وأطلقت Cue، وأصدرت ElevenLabs نموذج Eleven v4، وأعلنت Kling عن Kling 4.0 لشهر أكتوبر. وفي مجال وكلاء البرمجة، بدأ Claude Code 2.1.284 بالعمل في الوضع التلقائي على جميع الخطط، وأصبح Devin أقل كلفة بنسبة تتراوح بين 30 و40%.

تطلق Anthropic نموذج Claude Sonnet 5.5، الأسرع والأقل كلفة لكل مهمة من Sonnet 5

28 سبتمبر — بعد ستة أيام من إطلاق Claude Opus 5.5، أطلقت Anthropic نموذج Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5)، ثاني نماذج عائلة Claude 5.5. وتقدّمه بوصفه تحسنًا واضحًا على Sonnet 5، إذ يولّد إجاباته بسرعة تزيد على 30%، وتقل كلفته في اختبارات Anthropic بما يصل إلى 30% لكل مهمة، لأنه يحتاج إلى عدد أقل بكثير من الرموز لإنجاز العمل نفسه. ويظل Opus 5.5 نموذجًا للأعمال المعقدة التي تتطلب حكمًا متأنيًا؛ أما Sonnet 5.5 فيستهدف المهام اليومية المحددة بوضوح: إصلاح الأخطاء، وإعداد مستندات وعروض تقديمية وجداول بيانات متقنة. ومن المنتظر أن يتبعه Claude Haiku 5.5، المصمم للأحجام الكبيرة من العمل، خلال الأسابيع المقبلة.

تظهر الفجوة الأوضح مع Sonnet 5 في Terminal-Bench 4.0، وهو تقييم للبرمجة القائمة على الوكلاء عبر سطر الأوامر: حقق 70,6% مقابل 10,3%، متجاوزًا نتيجة Opus 5.5 البالغة 66,4% والمقاسة بمستوى الجهد Xhigh، وهي أفضل نتائجه. وفي GDPval-AA، المخصص للعمل الفكري، جاء Sonnet 5.5 على بُعد نقطتين من Opus 5.5، وبفارق يقارب 400 نقطة فوق Sonnet 5. وهو أيضًا أول نموذج Sonnet يُنهي لعبة Pokémon Rouge بالاعتماد على لقطات الشاشة وحدها.

المعيار (أرقام Anthropic)	Claude Sonnet 5.5	Claude Sonnet 5	Claude Opus 5.5	GPT-6 Sol
Terminal-Bench 4.0	70,6 %	10,3 %	66,4 % (Xhigh)	—
FrontierCode 1.1 Main	52,1 % (Xhigh), 46,2 % (Max)	42,4 %	54,4 %	49,3 %
CursorBench 4.0	55,5 %	34,1 %	57,8 %	—
GDPval-AA v2.1	1844	1449	1846	1487
AA-Briefcase v1.1	1811	1359	1822	1483
Humanity’s Last Exam (مع الأدوات)	64,5 %	54,9 %	67,7 %	—
OSWorld 2.1 (جزئي)	80,1 %	57,0 %	81,8 %	—
Chartography (من دون أدوات)	61,6 %	15,6 %	64,4 %	53,6 %

وتقرن Anthropic هذه الأرقام بتحفظات. ففي FrontierCode، تنخفض نتيجة Sonnet 5.5 عند مستوى الجهد Max، حيث يشغّل مهارة مراجعة الشفرة في Claude Code بوتيرة أكبر، إلى حد تجاوز المهلة أو الخروج عن نطاق المهمة في حالتين فحصتهما Cognition؛ كما قِيس GDPval-AA وAA-Briefcase على إصدار تجريبي تأثر بخطأ برمجي، عُدّ أثره محدودًا. والأهم أن Anthropic ترى Opus 5.5 أقوى بوضوح في الأعمال المفتوحة والمعقدة التي تتطلب حكمًا متواصلًا.

لم يتغير السعر: دولاران لكل مليون رمز إدخال، و10 دولارات للإخراج، و0,20 دولار لقراءة الذاكرة المؤقتة، كما في Sonnet 5؛ وبالنسبة إلى الإدخال والإخراج، فهذا نصف سعر Opus 5.5 البالغ 4 و20 دولارًا. وينشأ التوفير من عدد الرموز المستهلكة: عند مستويي الجهد Low أو Medium، يتجاوز Sonnet 5.5 أفضل نتيجة حققها Sonnet 5 في عدة معايير بكلفة تقارب عُشر الكلفة لكل مهمة. ويستوعب النموذج مليون رمز في السياق، وينتج ما يصل إلى 128 000 رمز في الإخراج؛ ومستوى الجهد الافتراضي هو Medium في Claude Code وتطبيقات Claude، وHigh على Claude Platform.

We recommend starting with Opus for large projects and Sonnet for tasks where you need to balance quality with speed and cost.

🇸🇦 نوصي بالبدء باستخدام Opus للمشاريع الكبيرة، وباستخدام Sonnet للمهام التي تتطلب موازنة الجودة والسرعة والكلفة. — @ClaudeDevs على X

ولأن قدرات Sonnet 5.5 في الأمن السيبراني تماثل قدرات Opus 5، فهو أول نموذج Sonnet يُطلق بضوابط سيبرانية من مستوى أكثر النماذج قدرة: تُحوَّل الطلبات عالية الخطورة، بصورة واضحة للمستخدم، إلى Sonnet 5، من دون التأثير في إصلاح الأخطاء المعتاد. وهو أيضًا أول نموذج Sonnet مزود بمصنّفات أمان تمنع استخراج استدلاله، كما أصبح استدلاله مرتبطًا بالحساب الذي أنتجه.

بالنسبة إلى المطورين، لا يقتصر الانتقال إلى claude-sonnet-5-5 على تغيير المعرّف: تسرد الوثائق خمسة تغييرات تؤدي إلى عدم التوافق مع Sonnet 5، منها استبدال تعطيل الاستدلال بالإعداد between_tools، ورفض الاختيار الإجباري للأداة (tool_choice إلى any أو tool، مع الخطأ 400). ويساعد الأمر /claude-api migrate في الترحيل داخل Claude Code.

يتوفر Sonnet 5.5 اعتبارًا من اليوم على Claude Platform، وفي Claude Code، ولدى Amazon Web Services وGoogle Cloud وMicrosoft Azure، من دون تفاصيل بحسب الخطة (Free وPro وMax) في المصادر. وفي Claude Code، يجعله الإصدار 2.1.284 نموذج Sonnet الافتراضي على واجهة Anthropic البرمجية (انظر القسم المخصص لوكلاء البرمجة).

🔗 إعلان Claude Sonnet 5.5 · دليل الترحيل إلى Sonnet 5.5

تتيحه GitHub Copilot بدءًا من خطة Pro

28 سبتمبر — أتاحت GitHub نموذج Claude Sonnet 5.5 إتاحةً عامة في Copilot (وفق إدخال سجل التغييرات الساعة 11:03 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ). وعلى خلاف Claude Opus 5.5، الذي وصل في 22 سبتمبر من دون خطة Pro، يتوفر النموذج لمشتركي Copilot Pro وPro+ وMax وBusiness وEnterprise عبر عشر واجهات: Visual Studio Code وVisual Studio وCopilot CLI ووكيل البرمجة Copilot وتطبيق GitHub Copilot وموقع github.com وGitHub Mobile وبيئات التطوير JetBrains وXcode وEclipse، مع طرح تدريجي.

تقول GitHub إن Sonnet 5.5، في اختباراتها الأولى، يضاهي Claude Sonnet 5 في مهام البرمجة بخطوات ورموز واستدعاءات أدوات أقل بكثير، ويُنهيها أسرع، من دون نشر أرقام. وتُحتسب كلفة استخدام النموذج وفق السعر العام لموفره: تشير وثائق GitHub إلى دولارين للإدخال و10 دولارات للإخراج لكل مليون رمز، وهو سعر Claude Sonnet 5 نفسه. وبالنسبة إلى Business وEnterprise، فإن تفعيل النماذج الجديدة افتراضيًا يتيح النموذج تلقائيًا، ما لم يعطّل أحد المسؤولين هذا الإعداد أو النموذج نفسه.

🔗 Claude Sonnet 5.5 في GitHub Copilot · نماذج Copilot وأسعارها

يسجل له Devin نسبة 64,4% في FrontierCode 1.1

28 سبتمبر — أتاحت Cognition نموذج Sonnet 5.5 في Devin Desktop وDevin CLI يوم صدوره، وسجلت له 64,4% في FrontierCode 1.1، وهو معيارها الذي يتحقق من استيفاء متطلبات قواعد الشفرة المستخدمة في الإنتاج، مقابل 56,2% لـSonnet 5. وبذلك يتقدم على Claude Fable 5.1 ‏(63,6%) ويأتي مباشرة خلف النماذج الثلاثة المتصدرة للرسم البياني: Opus 5.5 ‏(65,3%) وFable 5 ‏(64,9%) وGPT-6 Astra ‏(64,5%).

تذكر تغريدة Cognition نسخة Main، لكن الرسم البياني في التدوينة يحمل عنوان Extended، ويكرر للنماذج الأخرى القيم المنشورة في 22 سبتمبر لهذه النسخة. وللمقارنة، تمنح Anthropic نموذج Sonnet 5.5 نسبة 52,1% في نسخة Main عند مستوى الجهد Xhigh. وتنقل Cognition أيضًا أرقام Anthropic: توليد أسرع بأكثر من 30% وكلفة أقل لكل مهمة بما يصل إلى 30% مقارنةً بـSonnet 5، مع بقاء سعر الرموز من دون تغيير.

🔗 Claude Sonnet 5.5 في Devin · Cognition على X

يتيحانه Cursor وv0 في اليوم نفسه

28 سبتمبر — أتاح v0، أداة Vercel لإنشاء التطبيقات، نموذج Sonnet 5.5 الساعة 18:04 بالتوقيت العالمي، بعد دقيقة واحدة من الإعلان؛ وتبعه Cursor الساعة 20:14 بالتوقيت العالمي، واصفًا إياه بأنه نموذج قوي يضاهي Opus في مهام كثيرة، من دون تحديد إصدار Opus المقصود. ولم يُعلَن سعر أو قياس خاص بالأداة: فكما حدث مع Opus 5.5 في 22 سبتمبر، يقتصر الأمر على إتاحة النموذج.

🔗 Cursor على X · v0 على X

تطلق NVIDIA منصة Open Agent Safety Platform لمراقبة الوكلاء من البرمجيات إلى مستوى السيليكون

28 سبتمبر — أطلقت NVIDIA منصة Open Agent Safety Platform، وهي منصة برمجية مفتوحة مصحوبة بتصميم نظام مرجعي، لتأمين وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاختبار إلى النشر، مع الحوكمة والتحكم في كامل المنظومة التقنية (البرمجيات والأجهزة والحوسبة والأنظمة الروبوتية). وتنطلق تدوينة البنية من ملاحظة أن عدة مختبرات رائدة أبلغت مؤخرًا عن وكلاء خرجوا من بيئات التقييم التي كان يفترض أن تحتويهم. ومن بين المبادئ الخمسة المعتمدة، أن تكون السياسة قابلة للتحقق وأن تُطبَّق عبر قناة مستقلة، أي بعيدًا عن متناول الوكيل.

مكوّن المنصة	الدور الذي أعلنته NVIDIA
NVIDIA OpenShell (مفتوح المصدر، الإصدار 0.1)	بيئة تشغيل معزولة: سياسة يُتحقق منها رسميًا وتُطبَّق خارج الوكيل، على معالج Vera وعلى منصات أخرى (Arm وIntel)
NVIDIA Sentry (تصميم مرجعي)	نظام مراقبة عبر قناة مستقلة على DPU BlueField-4، يعزل الوكيل خلال بضع ملّي ثوانٍ
NVIDIA DOCA	فحص الطلبات والردود، وبيانات قياس موثّقة، وهوية الوكيل، والوصول وفق مبدأ انعدام الثقة

انتقل OpenShell، وهو بيئة تشغيل مفتوحة المصدر (Apache 2.0) تجري متابعتها منذ مارس، إلى الإصدار 0.1 (نُشر 0.1.0 على GitHub في 25 سبتمبر، و0.1.2 في 28 سبتمبر)، وتقول NVIDIA إنه أصبح متاحًا على نطاق واسع للنماذج المفتوحة والمغلقة. يعمل كل وكيل في بيئة معزولة تخضع لضوابط على مستوى النواة؛ ويفحص مشرف خارجي حركة HTTP وGraphQL وMCP (يُسمح بالقراءة وتُحظر الكتابة عبر واجهة البرمجة نفسها)، ويصل الوكيل إلى الخدمات من دون كشف بيانات الاعتماد الحقيقية له. تُكتب السياسات بلغة YAML، وتُحوَّل إلى OPA/Rego، ثم تمر عبر أداة لإثبات صحتها رسميًا؛ وعندما تنقص صلاحية وصول، يستطيع الوكيل اقتراح قاعدة محددة النطاق تنتظر، افتراضيًا، موافقة بشرية لا يمكنه منحها لنفسه. ويدعم OpenShell أدوات Codex وClaude Code وPi وHermes. وتفيد NVIDIA بأنه خلال اختبارات خصومية طويلة، أمضى وكلاء متقدمون خُففت ضوابطهم ما يصل إلى ساعتين في محاولة إقناع مراجع من الذكاء الاصطناعي بفتح مستودع GitHub محمي لهم، من دون حدوث أي عملية كتابة فيه.

أما Sentry، المكوّن الثاني، فينقل المراقبة إلى العتاد: نظام مراقبة عبر قناة مستقلة على DPU BlueField-4، مبني على DOCA، يراقب سلوك الوكلاء باستمرار، ويتحقق من هوياتهم، ويستطيع عزل الوكيل الذي يتجاوز حدوده خلال بضع ملّي ثوانٍ. وفي POD Vera Rubin، تضع كل وحدة حوسبة معالج BlueField-4 في المسار الوحيد بين العقدة والنموذج؛ أما في نظام Vera مجهز بالفعل بـBlueField-4، فيكفي تحديث برمجي لتفعيله، بحسب NVIDIA.

تقول NVIDIA إن أكثر من 100 مؤسسة تعمل بتقنيات المنصة. تدمج Anthropic وكلاء Claude Managed Agents مع OpenShell وBlueField، وتشغّل حلقة عمل الوكيل على خادم منفصل عن البيئات المعزولة؛ وتطبّق SpaceXAI المنصة على وكلاء البرمجة Cursor ونماذج Grok؛ وتتابع Salesforce نشاط وكلاء OpenShell من Slack، حيث تُقبل طلبات صلاحياتهم أو تُرفض؛ وتدمجها SAP في بيئة تشغيل Joule Studio، كما تدمجها Scale AI في عرضها GenAI. وتمتد القائمة من Microsoft وIBM وPalantir وCrowdStrike وHugging Face إلى قطاع الروبوتات (Figure وSkild AI)، والقطاع المالي (Citi وJPMorganChase)، وأنظمة التشغيل (Canonical وSUSE وRed Hat)، وموفري البنية التحتية (CoreWeave وNebius وOracle Cloud Infrastructure). وتتوفر البرمجيات، ومنها OpenShell ومهارات أخرى، على GitHub وعلى صفحة المطورين لدى NVIDIA، كما عرض Jensen Huang هذه التدابير على CNBC في اليوم نفسه.

🔗 بيان NVIDIA الصحفي · بنية المنصة · تطبيق عملي لـOpenShell 0.1.0 · Jensen Huang على CNBC ‏(@NVIDIAAI)

تنقل Together AI وPerplexity الإعلان

28 سبتمبر — تصف Together AI نفسها بأنها شريك إطلاق للمنصة، بينما يدرجها بيان NVIDIA بين موفري البنية التحتية. ويذكّر موفر خدمات الاستدلال بأنه بنى وظائف ضمن منصته لتطوير الوكلاء ونشرهم بأمان، ويقول إنه يواصل الاستثمار في هذا المجال، ولا سيما مع NVIDIA حول OpenShell، من دون ذكر أرقام أو تسمية منتج.

أما Perplexity، المذكورة مرتين في البيان (مرة ضمن الجهات التي تنضم إلى NVIDIA، ومرة ضمن أكثر من 100 مؤسسة تستخدم تقنيات المنصة) من دون تحديد دورها، فقد نشرت سلسلة من تسع رسائل:

We’re partnering with Nvidia and 100+ industry partners to build infrastructure that contains rogue AI agents.

🇸🇦 نتعاون مع NVIDIA وأكثر من 100 شريك من القطاع لبناء بنية تحتية تحصر وكلاء الذكاء الاصطناعي الخارجين عن السيطرة. — @perplexity_ai على X

وتعود بقية السلسلة إلى Escaping SPACE، وهو تدقيق أمني لبيئتها المعزولة نُشر في 23 سبتمبر وغُطي حينها (لم يحدث أي خروج من الآلة الافتراضية في 108 محاولات). ولم تذكر تلك التدوينة NVIDIA إلا من خلال OpenShell، إحدى البيئات المعزولة التابعة لجهة خارجية التي اختُبرت، والتي لم تنجح فيها أي من محاولتي تجاوز الضوابط.

🔗 Together AI على X

ينتقل Manus إلى الإصدار 2.0 مع إطار Cascade ويطلق Cue، تطبيقًا للوكلاء الشخصيين

28 سبتمبر — يطلق Manus إصدار Manus 2.0، الذي يقدّمه بوصفه بنية جديدة مصحوبة بمنتجات جديدة، لا مجرد تحديث للإصدار. ويأتي الإعلان بعد أقل من شهر من استئناف Manus عملياته المستقلة في 1 سبتمبر.

تُسمّى البنية الأساسية Cascade، وهي أحدث نسخة من إطار الوكلاء الذي طوّره Manus: يبدأ كل مشروع بإمكانات محدودة، ولا تُضاف إليه قدرات متخصصة إلا حين يتطلبها العمل، مع بقاء الموجز والصفحة والفيديو والأتمتة ضمن مشروع واحد. ويحدّد Manus حجم التحسن مقارنة بنظامه السابق، لكن ضمن إعداد اختباري واحد لا يورد المنشور تفاصيله.

المقياس الذي أعلنه Manus (إعداد اختباري واحد)	الفارق مقارنة بالنظام السابق
Tokens المستهلكة	-23,2 %
مدة المهام	-28,2 %
تكلفة التنفيذ	-32 %

ويكتمل النظام بمكوّنين: Cloud Computer، وهي بيئة مخصصة تُشترى للمهام التي يجب أن تستمر في العمل، مثل خادم لعبة متعددة اللاعبين أو أتمتة؛ وأتمتات تُشغَّل الآن عند وقوع حدث في خدمة متصلة، مثل وصول بريد إلكتروني جديد، أو تغيّر أداء الإعلانات، أو موعد في التقويم، أو رسالة Slack، أو تحديث في Notion، ويمكن إعدادها بتعليمة واحدة.

ويصبح تطبيق سطح المكتب Manus Studio، مساحة عمل مشتركة بين الأشخاص والذكاء الاصطناعي لا تُحمّل إلا الأدوات التي يحتاجها المشروع. وتظهر فيه بيئتان. يُنتج Video Editor مونتاجًا أوليًا ثم يفتح خطًا زمنيًا (timeline) تبقى فيه المقاطع والصور والنصوص والرسوم المتحركة والصوت منفصلة وقابلة للتعديل؛ وهو موجّه لإعلانات المنتجات التي تتراوح مدتها بين 30 و60 ثانية، وللدروس المصوّرة أو مدونات الفيديو، بينما يُسند وضع Alchemy التوجيه الإبداعي إلى الذكاء الاصطناعي. ويجمع Game Dev بين نماذج الفيديو والصور والبرمجة، وينشر لعبة قابلة للعب عبر رابط، ويتيح تشغيل اللعب متعدد اللاعبين بشراء Cloud Computer. وأخيرًا، يتيح Remote Control وComputer Use إسناد مهمة إلى Manus من الهاتف لينفذها على حاسوب المستخدم نفسه، مع متابعة سطح المكتب مباشرة.

أما المحور الثالث، فهو Cue، تطبيق مستقل جديد للوكلاء الشخصيين على الهاتف والحاسوب، مبني على بنية Manus التحتية. يملك كل وكيل فيه عنوان بريد إلكتروني ورقم هاتف ومحفظة وحاسوبًا خاصًا به: يرسل الرسائل، ويدفع ضمن الميزانية المحددة، ويتلقى المكالمات ويقدّم ملخصًا لها. ويمكن لعدة وكلاء العمل على هدف مشترك في محادثة جماعية، كما يتصل Cue بالخدمات اليومية، مثل طلب الطعام في مطعم بمسح رمز QR. وفي نهاية اليوم، أوضح Manus أن هذه الأرقام تتيح إجراء المكالمات واستقبالها وإرسال رسائل SMS واستقبالها، لكن في بلدان معينة فقط، وأحيانًا للمكالمات الصوتية وحدها.

يتوفر Manus 2.0 الآن على الويب وسطح المكتب والهاتف المحمول. ويتوفر Cue أيضًا، فيما تنتظر نسخة iOS مراجعة App Store، ضمن وصول مبكر مجاني برمز دعوة مخصص لعدد محدود من المستخدمين الأوائل. ولا يذكر المنشور أي أسعار، حتى لـCloud Computer، ولا يسمّي أي نموذج أساسي أو يستشهد بأي تقييم خارجي.

🔗 تقديم Manus 2.0 · إعلان Cue على X · أرقام هواتف الوكلاء

تطلق ElevenLabs نموذج Eleven v4، أكثر نماذجها الصوتية تعبيرًا، ونسخة Turbo للوكلاء

28 سبتمبر — تطلق ElevenLabs نموذج Eleven v4، الذي تصفه بأنه أكثر نماذج تحويل النص إلى كلام (TTS) لديها قدرةً على التعبير العاطفي، وEleven v4 Turbo، نسخة منخفضة زمن الاستجابة مخصصة للوكلاء الحواريين. وبفضل بنية جديدة بالكامل، صُمّم Eleven v4 لتفسير نبرة النص وإيقاعه وعاطفته وسياقه، وإنتاج إلقاء درامي أو رقيق أو عاجل أو كوميدي مع الحفاظ على هوية الصوت. وتعلن ElevenLabs تصدّرها تصنيف Provider Voice Arena التابع لـArtificial Analysis (سبتمبر 2026)، وتفضيل نحو 75 % من المستمعين لها في اختبارات استماع معماة مقارنة بـCartesia Sonic 3.6 وInworld TTS-2 ونموذجين من Google TTS Gemini 3.8، مع احتساب حالات التعادل بنصف نقطة.

يمكن توجيه الأداء باللغة الطبيعية أو بوسوم تُدرج في النص، مثل الضحك، أو جملة تُقال بغضب ولهجة فرنسية، أو المطر الخفيف، أو اهتزاز الهاتف. وتقول الشركة إن Eleven v4 يتبع هذه التوجيهات بدقة أكبر من أسلافه. كما يتحسن دعم الأبجدية الصوتية الدولية (IPA) تحسنًا ملحوظًا، وتصبح الحوارات متعددة الأصوات أكثر طبيعية، مع طريقة جديدة لالتقاط هوية الأصوات والحفاظ على اتساقها في الوكلاء والكتب الصوتية والإعلانات.

المؤشر الذي نشرته ElevenLabs	القيمة المعلنة
الترتيب في Provider Voice Arena التابع لـArtificial Analysis (سبتمبر)	الأول
التفضيل في اختبارات استماع معماة مقارنة بـ4 نماذج منافسة	نحو 75 %
زمن الاستدلال الوسيط لـEleven v4 Turbo	نحو 100 ms
الزمن الوسيط حتى بداية الكلام في Eleven v4 Turbo	نحو 150 ms
اللغات المدعومة	أكثر من 90 (Eleven v3: أكثر من 70)
الحد الأقصى لكل طلب في Eleven v4	10 000 حرف (Eleven v3: 5 000)
الحد الأدنى من الصوت لإنشاء نسخة صوتية فورية	10 ثوانٍ

قيس الزمن حتى بداية الكلام عبر بث WebSocket مقارنةً بـCartesia وxAI وGoogle وOpenAI، بعد استبعاد زمن الشبكة، وجرى تحسين Eleven v4 Turbo بالتزامن مع منصة ElevenAgents. ويمكن لصوت مسجّل بلغة واحدة أن يتحدث اللغات الأخرى بلهجتها الأصلية، كما أصبح Eleven v4 يقبل النسخ الصوتية الاحترافية (Professional Voice Clones)؛ وأصبح وصل عمليات التوليد الطويلة، المفيد في Studio وتطبيق Reader، أكثر موثوقية.

يتوفر النموذجان الآن في ElevenAgents وElevenCreative وعبر API ‏(eleven_v4 وeleven_v4_turbo). ولمدة أسبوعين، ينخفض سعر استخدام API لـEleven v4 إلى 22 دولارًا، وEleven v4 Turbo إلى 11 دولارًا لكل مليون حرف. ويتوفر Eleven v4 مجانًا لمشتركي خطط Creator وما فوق في ElevenCreative، بحد أقصى يعادل ضعفي الأرصدة الشهرية؛ ولم يُنشر السعر الاعتيادي. ويأتي هذا الإصدار بعد Eleven v3، الذي طُرح تجاريًا في فبراير 2026.

🔗 تقديم Eleven v4 · سلسلة الإعلان على X

تعلن Kling إصدار Kling 4.0 في أكتوبر وتتيح Kling 4.0 Flash ضمن وصول مبكر

28 سبتمبر — تكشف Kling AI عن Kling 4.0، الجيل الجديد من نموذج الفيديو لديها، والمقرر إطلاقه رسميًا في أكتوبر. وأتيحت أول نسخة منه، Kling 4.0 Flash، منذ 28 سبتمبر ضمن وصول مبكر لمجموعة محدودة من المستخدمين، هم المشتركون السنويون في Ultra وفق منشور الإعلان على X. وتبرز Kling ثلاثة محاور: الواقعية البصرية، والتحكم الإبداعي، واكتمال السرد (narrative completeness).

وفق المواصفات المعلنة، يولّد Kling 4.0 فيديو متصلًا تتراوح مدته بين 3 و30 ثانية، بدقة تصل إلى 4K، مع صوت ستيريو بقناتين. ويمكن توجيه السرد بما يصل إلى 10 صور مفتاحية وتعليمات لا تتجاوز 8 000 tokens. ويقبل نظام Omni Reference ما يصل إلى 15 مرجعًا لكل عملية توليد: 10 صور، و5 مقاطع فيديو لا يزيد مجموع مدتها على 30 ثانية، و7 موضوعات، منها 3 مستخرجة من مقاطع فيديو؛ ويقتصر المرجع الصوتي على الصوت البشري. ويمكن استخدام نماذج أولية بلا خامات وخرائط عمق لضبط الحركة والتأطير، كما يتيح التحرير تعديل التعابير والإيماءات والكاميرا والأسلوب أو الخلفية في ما يصل إلى 5 مقاطع. وتقول Kling أيضًا إن النموذج ينتج نصًا مقروءًا داخل الصورة ويدعم مزيدًا من اللغات واللهجات، من الكانتونية والسيتشوانية إلى الإنجليزية الهندية.

المواصفة التقنية	Kling 4.0	Kling 4.0 Flash
الإتاحة	إطلاق رسمي في أكتوبر	وصول مبكر محدود منذ 28 سبتمبر
أوضاع التوليد	نص إلى فيديو، صورة إلى فيديو، صورتان أولى وأخيرة، 10 صور مفتاحية، Omni Reference	نص إلى فيديو، صورة إلى فيديو، Omni Reference
مدة عملية التوليد	من 3 إلى 30 ثانية	من 3 إلى 20 ثانية
الدقة القصوى	4K (وكذلك 720p و1080p)	720p
النطاق الديناميكي	HDR بعمق 10 bits بدقتي 1080p و4K، معلن لوقت لاحق	SDR بعمق 8 bits

لم تتوفر كل الميزات بعد. فملاحظات الإصدار تحدد موعدًا لاحقًا (coming soon) لإخراج HDR بعمق 10 bits بدقتي 1080p و4K، رغم أن منشور الإعلان يدرجه ضمن ميزات Kling 4.0، وكذلك لتمديد فيديو إلى دقيقتين. وتعيد Kling أيضًا تصميم صفحة الإنشاء لتجمع جميع المراجع في حقل إدخال واحد، وتضيف مساحة عمل ينفذ فيها وكيل المهام المطلوبة. ولا يتضمن الإعلان أسعارًا أو إمكانية وصول عبر API أو أي اختبار معياري، ويرافقه فيلم قصير أُنتج باستخدام Kling 4.0 بعنوان THE BEAT.

🔗 ملاحظات إصدار Kling 4.0 · الإعلان على X

وكلاء البرمجة: Claude Code 2.1.284 وCodex CLI 0.158.0 وCopilot CLI 1.0.89 وSDK الخاص به وDevin وDelta وGemini CLI

يبدأ Claude Code 2.1.284 في الوضع التلقائي عبر جميع الخطط ومزودي الخدمة

28 سبتمبر — صدر Claude Code 2.1.284 الساعة 18:02 UTC، قبل الإعلان عن النموذج بلحظات، وأضاف Claude Sonnet 5.5، الذي أصبح نموذج Sonnet الافتراضي على API التابعة لـAnthropic. ويتضمن الإصدار 100 بند: 57 إصلاحًا، و18 تحسينًا، و14 إضافة، و11 تغييرًا.

يتعلق أبرز تغيير بالأذونات: عندما لا يكون هناك وضع مُعدّ، تبدأ الجلسات التفاعلية في الطرفية وVS Code الآن في الوضع التلقائي، عبر جميع الخطط ولدى جميع مزودي الخدمة. وكان الإصدار 2.1.283 قد طبّق ذلك بالفعل في 25 سبتمبر على مزودي الخدمة الخارجيين والجلسات التي لا تتضمن قياسًا عن بُعد؛ ويعمّم الإصدار 2.1.284 هذا السلوك، مع استمرار أولوية الإعداد permissions.defaultMode. ويتيح خيار رد جديد، «نعم، لكن اسأل مرة أخرى في المرة القادمة» (Yes, but ask again next time)، قراءة واحدة خارج مجلدات العمل، ثم يطلب Claude Code الإذن مجددًا للقراءات اللاحقة.

ويخرج Ultracode من منزلق مستوى الجهد ليصبح مفتاح تبديل مستقلًا داخل /effort (بمفتاح Tab، أو /effort ultracode on وoff): لم يعد يفرض مستوى الجهد xhigh، ويظل نشطًا أيًا كان المستوى المختار، مع مفتاح مماثل أسفل منزلق مستوى الجهد في VS Code.

الجديد في الإصدار 2.1.284	الأمر أو الإعداد
الوضع التلقائي افتراضيًا، لجميع الخطط ومزودي الخدمة	يحتفظ `permissions.defaultMode` بالأولوية
Ultracode بمفتاح تبديل مستقل	Tab داخل `/effort`، أو `/effort ultracode on` و`off`
إعادة وصل خوادم MCP التي فشل اتصالها دفعة واحدة	`/mcp reconnect all`
الإنفاق بالدولار عبر بوابة Claude apps	`/usage` وسطر الحالة (الحقول `used_usd` و`limit_usd` و`period`)
ضغط ثانٍ إذا استمر ظهور «Prompt is too long»	تلقائي

أمنيًا، لم تعد الإضافات الواردة من متاجر الإضافات أو claude.ai أو npm قادرة على الموافقة المسبقة على أدواتها بنفسها عندما لا تسمح الإدارة إلا بقواعدها المُدارة (allowManagedPermissionRulesOnly). كما تتطلب قواعد .claude/rules المرتبطة رمزيًا من خارج المشروع طلب موافقة، وتُعطَّل عند تحميل الذاكرة الأحرف غير المرئية والوسوم التي تحاكي تنسيق Claude Code داخل MEMORY.md. ولتحسين الموثوقية، يُعاد طلب تدفق الاستجابة التالف بدلًا من عرض «JSON Parse error»، وتنتظر استدعاءات MCP في جلسة مستأنفة خادمها لمدة تصل إلى 10 ثوانٍ. وأخيرًا، عندما ترصد ضوابط الحماية في أحد نماذج Sonnet رسالةً، يقدم التنبيه شرحًا أوفى ويقترح تعديل الطلب ثم إرساله مجددًا.

🔗 Claude Code v2.1.284

Codex CLI 0.158.0: النسخ عند التحديد وأسرار عميل OAuth لـMCP

28 سبتمبر — صدر Codex CLI 0.158.0 الساعة 05:07 UTC، وهو أول إصدار مستقر منذ 0.157.1 الصادر في 26 سبتمبر؛ وتسرد ملاحظاته 188 طلب دمج منذ 0.157.0. وتتيح واجهة الطرفية بملء الشاشة (fullscreen TUI) ضبط النسخ عند التحديد (copy-on-select) واللصق بالنقر بزر الفأرة الأيمن، ويحافظ المقطع المنسوخ من سجل المحادثة على تنسيق Markdown.

الوظيفة المعنية	الإعداد أو التفاصيل
النسخ عند التحديد	`tui.copy_on_select`: ‏`auto` افتراضيًا (tmux وZellij وطرفيات macOS المباشرة باستثناء Ghostty وKitty)، و`always` و`never`
اللصق بالنقر بزر الفأرة الأيمن	`tui.right_click_paste`: ‏`auto` (Windows وLinux وWSL)، و`on` (يشمل macOS أيضًا)، و`off`
خوادم MCP مع OAuth	`codex mcp add --oauth-client-secret`، المفتاح `oauth.client_secret`
Exec-server	رموز حاملة لاتصالات WebSocket المباشرة
توليد الصور	خلفية شفافة محددة صراحةً (`transparent_background`)، وتعديل الصور الموجودة في المحادثة

أصبح Codex قادرًا على الاتصال بخوادم MCP التي تشترط عميل OAuth مسجلًا مسبقًا مع سرّ، ويمكن حماية اتصالات WebSocket المباشرة بـexec-server باستخدام رموز حاملة (bearer tokens)، بما في ذلك الاتصالات التي تمر عبر app-server. وأمنيًا، أصبحت الموافقة على المدخلات المُرسلة إلى الطرفية ميزة مستقرة ومفعّلة افتراضيًا للأوامر التي تُشغّل بأذونات مرتفعة. وتستهدف الإصلاحات خصوصًا بيئات العزل: مسارات Windows 10 المعتادة، وبيانات الاعتماد المخزّنة المرفوضة، وبدء التشغيل على Linux مع جذور متداخلة قابلة للكتابة، وحماية بيانات Git الوصفية على Linux وmacOS.

🔗 Codex CLI 0.158.0

إصدار Copilot CLI 1.0.89 يصل إلى النسخة المستقرة، وCopilot SDK 1.0.15 يضيف مخرجات ذات أنواع محددة

28 سبتمبر — أصدرت GitHub النسخة المستقرة من Copilot CLI 1.0.89 (الساعة 19:20 بالتوقيت العالمي المنسق). كانت النسخة التجريبية 1.0.89-5، التي وُصفت في 27 سبتمبر، تدعم ملفات .claude/rules بالفعل؛ وتتضمن ملاحظات الإصدار، التي تضم 35 بندًا، عدة إضافات جديدة. يقترح توجيه Auto الآن مستوى يمكن تغييره باختصار لوحة مفاتيح أو بنقرة، وأُزيل منه ملف Fast غير المدعوم: أي تفضيل Fast محفوظ يعود إلى Balance. أصبح إنشاء طلبات السحب يتبع قوالب المستودع، بما فيها الأقسام الإلزامية وقوائم التحقق. في الجلسة المحلية، يؤدي الضغط على مفتاح الخروج مرتين في حقل إدخال فارغ إلى استعادة مطالبة لم تبدأ جولتها، وأصبح بالإمكان تفعيل الإضافات المثبتة مباشرة وتعطيلها (copilot plugin enable). داخل البيئة المعزولة، تعمل الأمران gh وgit عند تغليفهما (timeout 60 gh …)، وأصبح الوصول إلى localhost متاحًا على Windows عند تفعيل الوصول إلى الشبكة المحلية.

وبعد ذلك بقليل (الساعة 19:38 بالتوقيت العالمي المنسق)، وصل GitHub Copilot SDK، الذي يدمج بيئة تشغيل وكلاء Copilot داخل تطبيق، إلى الإصدار 1.0.15 بعد خمس نسخ تجريبية. أبرز إضافة هي المخرجات المنظمة ذات الأنواع المحددة في حزم SDK الست (TypeScript وPython وGo وJava وC# وRust)؛ يقدّم المطوّر مخطط JSON أو نوعًا مألوفًا في اللغة المستخدمة، فيعيد النموذج مخرجات محددة النوع ومتحققًا من صحتها بدلًا من نص حر. ويتيح معالج تجريبي للتطبيق أيضًا اشتراط مراجعة بشرية قبل تثبيت خادم MCP أو مهارة، مع قرار صريح بالموافقة أو الرفض أو الإلغاء. وفي Rust، انخفضت الذاكرة التي يحتفظ بها تثبيت بيئة التشغيل هذه بنحو 99%.

🔗 Copilot CLI v1.0.89 · Copilot SDK v1.0.15

أصبح Devin أقل تكلفة بنسبة 30 إلى 40%، وDevin Fusion يتصدر FrontierCode 1.1 Extended

28 سبتمبر — أعلنت Cognition انخفاض تكلفة استخدام Devin بوضوح: بنسبة 30 إلى 40% في نمطي Fusion وNormal، وبنسبة 15 إلى 20% في نمط Ultra، وبما يصل إلى 70% في Devin Review، أداة مراجعة الشيفرة التابعة لها. وتعزو الشركة هذه المكاسب إلى دمج أحدث النماذج، ومنها نموذجها SWE-2، وإلى تحسين بيئة التشغيل السحابية لـDevin (cloud harness): تجميع مزيد من الإجراءات في استدعاء أداة واحد (التنسيق والتحليل والاختبار دفعة واحدة)، وتشغيل الاستدعاءات المستقلة بالتوازي، وتحسين إعادة استخدام ذاكرة التخزين المؤقت للمطالبات. أما الأرقام التقريبية المقدمة عن بيئة التشغيل هذه فمستمدة من أمثلة توضيحية، لا من قياسات.

تؤكد Cognition أنها حافظت على مستوى ذكاء كل نمط أو حسّنته. يجمع Fusion نموذجًا رئيسيًا قادرًا مع نموذج مساعد (sidekick) أقل تكلفة، ويضعه الرسم البياني في التدوينة في صدارة FrontierCode 1.1 Extended.

الإعداد الذي قيّمته Cognition	نتيجة FrontierCode 1.1 Extended	متوسط التكلفة لكل مهمة
Devin Fusion	68,8	0,60 دولار
Opus 5.5 (high)	65,2	0,90 دولار
Fable 5.1 (medium)	63,6	2,68 دولار
GPT-6 Astra (high)	63,1	2,62 دولار
SWE-2 (high)	60,1	0,64 دولار
GPT-6 Sol (high)	59,6	0,87 دولار

تختلف قيمتا Opus 5.5 ‏(65,2) وGPT-6 Astra ‏(63,1)، المحسوبتان عند مستوى الجهد high، عن قيمتيهما في الرسم البياني المنشور في اليوم نفسه عن Sonnet 5.5 ‏(65,3 و64,5)، والذي لا يحدد مستوى الجهد. يتاح Devin الأقل تكلفة بدءًا من اليوم، من دون نشر جدول أسعار جديد.

🔗 أصبح Devin أعلى كفاءة من حيث التكلفة بنسبة تصل إلى 40%

ملاحظات إصدار Devin في 25 سبتمبر ونسخة Devin Mobile التجريبية

25 سبتمبر — تضيف ملاحظات إصدار Devin الصادرة في 25 سبتمبر، والتي لم تلفت الانتباه حتى الآن، 57 تكامل MCP مستضافًا (hosted MCP) إلى Marketplace، منها Buildkite وBrex وExpo وVanta وWorkOS وWix. وينشئ Devin أيضًا تقرير HTML تفاعليًا حين يُطلب منه تقرير يستفيد من هذا الشكل، مثل تقرير يتضمن رسومًا بيانية وجداول ومخططات، من دون تحديد تنسيق. تبدأ الجلسة الفرعية بملخص لجلستها الأم يظهر على هيئة شارة قابلة للإزالة في حقل الإدخال، وتستيقظ الجلسة التي دخل جهازها في وضع السكون بمجرد فتح عنوان URL للمعاينة أو الاتصال به عبر SSH. ويمكن تشغيل الأتمتة على Outpost مشترك، كما يقرأ Devin سجلات Azure Pipelines للفحوص التي فشلت في طلبات السحب على Azure DevOps.

وفي 28 سبتمبر، فتحت Cognition أيضًا قائمة انتظار للنسخة التجريبية من Devin Mobile. تلخص صفحة التسجيل المنتج في جملة واحدة: يعمل Devin في السحابة أو على جهازك، ويختبر في متصفحه الخاص، ولا يتوقف حتى يصبح طلب السحب جاهزًا للدمج. ولم يُعلَن موعد الإتاحة العامة أو السعر.

🔗 ملاحظات إصدار Devin · Devin Mobile على X

أعلنت Zed عن Delta 0.18، ونشرت Gemini CLI نسخة nightly بلا تغييرات

28 سبتمبر — أعلنت Zed، من دون تحديد موعد، أن الإصدار 0.18 من Delta، بيئتها التعاونية للبرمجة مع الوكلاء، سيشغّل سلاسل المحادثات (threads) الخاصة بـDelta داخل أشجار عمل Git الموجودة مسبقًا؛ وكان الإصدار 0.17، المنشور في 23 سبتمبر، يعزل كل مهمة متوازية في مساحة عمل خاصة بها. ومن جانب Google، لا تتضمن نسخة Gemini CLI الليلية المنشورة في 28 سبتمبر أي تغييرات: فهي مبنية على نفس commit الذي استُخدم لنسخة 26 سبتمبر، بينما ظل الإصدار المستقر v0.61.0 والنسخة التجريبية v0.62.0-preview.0 كما هما.

🔗 Zed على X · Gemini CLI v0.63.0-nightly.20260928

أصبح Agent API من Perplexity يدعم إعادة الاستخدام: Profiles ومهارات ذات إصدارات وموصلات مشتركة

28 سبتمبر — أضافت Perplexity إلى Agent API طبقة إعدادات قابلة لإعادة الاستخدام وذات إصدارات، صُممت للفرق. العنصر الأساسي فيها هو Profile، الذي يحفظ تحت معرّف واحد ذي إصدار كل ما يحدد الوكيل: النموذج والتعليمات والأدوات والمهارات والموصلات وإعدادات التشغيل. يضبط مسؤول المشروع الوكيل مرة واحدة ويتيحه للمطورين المخوّلين؛ ولا يحتاج كل تطبيق بعد ذلك إلا إلى تقديم بياناته الخاصة.

تجمع المهارات المخصصة التعليمات والإجراءات والملفات المساندة في حزم ذات إصدارات: يمكن لفريق المنصة أن يضع فيها ضوابط النشر ومعايير التراجع (rollback) وتنسيق التقرير، ثم ينشر إصدارًا جديدًا بدلًا من تعديل كل تطبيق. وتصبح الموصلات المُدارة (managed connectors)، التي طُرحت في أواخر أغسطس، موردًا يشاركه المسؤول مع المشروع بأكمله: تشير إليها التطبيقات من دون أن يخزّن كل منها بيانات اعتماده أو تعريفات أدواته.

المورد المضاف	دوره في Agent API	الإتاحة المعلنة
Profiles	النموذج والتعليمات والأدوات والمهارات والموصلات وإعدادات التشغيل ضمن معرّف ذي إصدار	متاح
مهارات مخصصة	تعليمات وإجراءات وملفات مساندة ذات إصدارات، يستدعيها أعضاء المشروع	متاح
موصلات مُدارة	تكاملات معتمدة يشاركها المسؤول (GitHub وSlack وGoogle Drive وDatadog وLinear وNotion)	نسخة تجريبية

تُضبط جميعها من خلال API Console، ويستدعيها الأعضاء باستخدام مفتاح API تابع للمشروع نفسه؛ ولم تعلن التدوينة أي سعر. وفي اليوم نفسه، أشار بند في سجل تغييرات API إلى نقل إعداد xhigh المسبق في Agent API من GPT-5.6 Sol ‏(openai/gpt-5.6-sol) إلى Claude Opus 5.5 ‏(anthropic/claude-opus-5-5)، مع بقاء المطالبات ومستوى جهد الاستدلال والأدوات وميزانيات الرموز وحدود الخطوات دون تغيير. وقبل ذلك بثلاثة أيام، انتقلت الإعدادات المسبقة low وmedium وhigh إلى GPT-6.

🔗 أصبح Agent API يدعم الوكلاء القابلين لإعادة الاستخدام · سجل تغييرات API من Perplexity

أطلقت SpaceXAI ‏Team Bots، وهي Grok Bots يتشاركها الفريق بأكمله

28 سبتمبر — أطلقت SpaceXAI ‏Team Bots، وهي Grok Bots تُبنى حول دور أو سير عمل للفريق ويتشاركها جميع أعضائه، مع إمكان عمل كل عضو مع Bot بمفرده أيضًا. يكون Bot مشتركًا، لكن المحادثات تبقى خاصة: يُفصل السياق والذاكرة بحسب المستخدم، بينما تكون المهارات مشتركة بين أعضاء الفريق. ولكل Team Bot معرّف خاص به في Slack، ويمكن دعوته إلى قناة يطرح عليه فيها الفريق كله أسئلته.

مكوّن Bot	الدور الذي وصفته SpaceXAI
السياق	الملفات والتعليمات والمهارات
Plugins	العمل داخل Salesforce أو Notion أو GitHub، بعد ربطها على مستوى الفرد أو الفريق
بيانات الاعتماد	الوصول إلى واجهات API الخارجية التي لا تملك plugin
الذاكرة	ما يحتفظ به Bot ليتحسن في أداء دوره، مع فصلها بحسب المستخدم

تصف SpaceXAI استخداماتها الخاصة. فلكل حساب تجاري كبير Team Bot يحلل ليلًا أخبار العميل ومكالمات Gong ومستندات Notion وسلاسل محادثات Slack، ثم ينشر ملخصًا صباحيًا في Slack. وقاد Bot الهندسة، المرتبط بـNotion وLinear وHex وDatadog وCursor، مئات من Cloud Agents: وهكذا سلّم فريق من خمسة أشخاص أكثر من 100 طلب سحب يوميًا وأطلق Team Bots خلال أسابيع قليلة. وعلى صعيد العملاء، تقول شركة التأمين Harper إنها أنشأت خلال 24 ساعة Team Bot يساعد عملاءها على إعادة تفعيل وثائقهم المنتهية، مع توفير يزيد على 120 000 دولار لهم وفقًا لرئيسها التنفيذي.

يتاح Team Bots بدءًا من اليوم في نسخة تجريبية عامة ضمن خطتي Teams وEnterprise، مع Team Bots مهيأة مسبقًا للمبيعات وإدارة المنتجات والتسويق وتحليل البيانات. ولم تعلن SpaceXAI سعرًا أو حصة استخدام.

🔗 Team Bots ‏(SpaceXAI) · إعلان @bot على X

نشرت H Company ‏Holo4، نماذج وكيلة مفتوحة الأوزان بحجمي 27B و35B-A3B

28 سبتمبر — نشرت H Company ‏Holo4، سلسلتها الجديدة من النماذج الوكيلة، بحجمين: نموذج كثيف يضم 27 مليار مُعامل، ونموذج مزيج خبراء (Mixture of Experts) بحجم 35B-A3B. يُقدَّم النموذجان عبر H Models API ونُشرا على Hugging Face بصيغ BF16 وFP8 وNVFP4 وGGUF 4 بت. وأضافت H نموذج Holotron4 Nano، الناتج عن تطبيق طريقتها لمرحلة ما بعد التدريب على Nemotron 3 Nano Omni من NVIDIA. ويعمل النموذج الواحد عبر الواجهة الرسومية أو الشيفرة أو MCP أو واجهات API، على الحاسوب أو الويب أو Android أو داخل بيئة معزولة للشيفرة؛ وقد درّبته H بالتعلّم الخاضع للإشراف ثم بالتعلّم المعزز، ولا سيما باستخدام نحو 10 000 مهمة قابلة للتحقق تولّدها Agentic Task Factory انطلاقًا من وثائق بسيطة.

النموذج الذي خضع للتقييم	الأساس والترخيص	النتيجة المنشورة
Holo4 27B	Qwen3.8-27B، CC-BY-NC-4.0 (غير تجاري)	61,7 % على OSWorld 2.0؛ 85,2 % على OSWorld بتكلفة 0,08 دولار لكل مهمة
Holo4 35B-A3B	Qwen3.6-35B-A3B، Apache-2.0	30,9 % على OSWorld 2.0
Holotron4 Nano (Holotron4-30B-A3B)	Nemotron 3 Nano Omni، NVIDIA Open Model Agreement	مكاسب مقارنة بالنموذج الأساسي عُرضت في رسم بياني فقط
Claude Opus 5.5 (مرجع استشهدت به H)	نموذج مغلق	81,8 % على OSWorld 2.0

توضح H شروط القياس: قيس Holo4 في بيئة التشغيل الخاصة بها، بتشغيل واحد على OSWorld 2.0، وقورن بنتائج منشورة تحققت باستخدام بيئات تشغيل ومستويات جهد أخرى؛ وفي AutomationBench، تنتمي 480 مهمة من أصل 600 مهمة عامة إلى مجموعة التقسيم التي استُخدمت لجمع بيانات التدريب. وتنشر H جميع مسارات التنفيذ وراء نتائجها المعلنة، بحيث يمكن استعراضها خطوة بخطوة أو تنزيلها من Hugging Face، وتعلن عن نسخ أولية من DSpark لتسريع الاستدلال خلال الأيام المقبلة.

🔗 تدوينة Holo4 على Hugging Face · إعلان H Company

الروبوتات: رفعت SAIL من Sakana AI نسبة النجاح من 25 إلى 73%، وProjectSim يطرح تساؤلات بشأن القياس بالمحاكاة

28 سبتمبر — قدّمت Sakana AI ‏SAIL ‏(Scaling In-Context Imitation Learning)، وهو عمل أُنجز بالتعاون مع جامعة طوكيو وقُبل في مؤتمر IROS 2026؛ وتحمل الورقة معرّف arXiv يعود إلى مارس 2026، أما الجديد اليوم فهو عرضها للجمهور. والسؤال الذي تطرحه هو: هل يمكن استخراج حركات روبوت موثوقة من نموذج رؤية ولغة (VLM) موجود، من دون إعادة تدريبه، عبر تخصيص قدرة حوسبة أكبر له وقت الاستدلال؟

تولّد SAIL مسار حركة كاملًا استنادًا إلى بضع عروض عملية ناجحة موضوعة في السياق، ثم تنفذه في المحاكاة؛ وبعد ذلك يقدّر نموذج VLM ثانٍ تقدّم المهمة اعتمادًا على الفيديو، وتوجّه هذه التغذية الراجعة بحثًا شجريًا بطريقة Monte-Carlo ‏(MCTS). ولا يُرسل إلى الروبوت الحقيقي سوى مسار الحركة المختار. يؤدي Gemini Robotics-ER 1.5 الدورين من دون تعديل أوزانه.

الطريقة التي خضعت للتقييم	عقد البحث	متوسط النجاح في ست مهام بالمحاكاة
توليد واحد	1	25 %
بحث بالعمق	15	37 %
بحث بالعرض	15	51 %
SAIL	6	55 %
SAIL	15	65 %
SAIL	45	73 %

تحسب هذه النسب الحالات (20 حالة لكل مهمة في محاكي ALOHA) التي يُعثر فيها على مسار حركة ناجح ضمن ميزانية البحث، ويتحقق المحاكي من النجاح لا نموذج VLM. وعلى ذراع LeRobot SO-101، نجحت SAIL في 5 محاولات من أصل 6 لوضع مكعب داخل وعاء، بميزانية قدرها 15 مسارًا مرشحًا، وحققت سياسة تقليد دُرّبت على مسارات الحركة المكتشفة النتيجة نفسها، 5 من 6، مع تنفيذ أسرع. وتقر Sakana بالقيود: التنفيذ من دون تغذية راجعة أثناء الحركة، والحوسبة الإضافية اللازمة للبحث، واقتصار التقييم على الروبوت الحقيقي على مهمة واحدة وست محاولات لكل طريقة.

🔗 تدوينة Sakana AI · صفحة مشروع SAIL

ProjectSim يستعرض معايير الاختبار في الروبوتات

28 سبتمبر — الفجوة بين النتائج في المحاكاة والنتائج الفعلية هي موضوع تجربة ProjectSim الأولى. في تدوينة استعراضية لا تعرض نتائج خاصة بها، يستعرض Luca Cilio معايير اختبار مهام المناولة، من MetaWorld وLIBERO إلى الاختبارات المادية المشتركة مثل RoboChallenge. ويذكّر، مستندًا إلى أرقام RoboCasa365، بأن GR00T N1.5، بعد ضبطه الدقيق على 30 000 عرض توضيحي، ينجح في 43 % من المهارات المنفردة، لكن نجاحه يهبط إلى 4,4 % في تركيبات لم يشملها الضبط الدقيق. وتسعى تجربة ProjectSim إلى معرفة ما إذا كانت المشاهد المحاكية الأكثر مطابقة للواقع، من حيث الهندسة والمظهر والخصائص الفيزيائية المعاد بناؤها، تجعل نتائج المحاكاة أقرب إلى النتائج المقاسة على روبوت حقيقي؛ ولم تُنشر أي نتائج بعد.

🔗 تدوينة ProjectSim

Mistral تفتتح في ميونخ مركزًا للذكاء الاصطناعي الصناعي والذكاء الاصطناعي للفيزياء

28 سبتمبر — تفتتح Mistral مركزًا في ميونخ. وسيضم الموقع فرقًا بحثية في الذكاء الاصطناعي للفيزياء (Physics AI) والذكاء الاصطناعي الصناعي (Industrial AI)، إلى جانب مهندسين تطبيقيين يعملون مباشرة مع الشركات الشريكة. وتقدّم Mistral نفسها هناك شريكًا تقنيًا طويل الأمد أكثر من كونها ناشرًا للبرمجيات.

الشريك الذي ذكرته Mistral	العمل المعلن
BMW	محاكاة التصادم والذكاء الاصطناعي الهندسي
Siemens Energy	تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصناعي
جامعة ميونخ التقنية (TUM)	توائم رقمية في أنفاق الرياح لدراسة الديناميكا الهوائية للسيارات

يأتي هذا المركز امتدادًا لاستحواذ Mistral على Emmi AI في مايو 2026، الذي جلب إليها أكثر من 30 فيزيائيًا وباحثًا ومهندسًا متخصصين في ديناميكا الموائع الحسابية (CFD) وميكانيكا المنشآت والمحاكاة متعددة الفيزياء. وبالتعاون مع TUM والأستاذ Nikolaus A. Adams، ستطوّر Mistral توائم رقمية للديناميكا الهوائية للسيارات، تجمع قياسات مستشعرات أنفاق الرياح الآنية مع محاكاة CFD المحسوبة مسبقًا، لإنتاج تنبؤات دقيقة بالديناميكا الهوائية في الوقت الفعلي.

وتعيد التدوينة طرح حجة السيادة التقنية: إتاحة أوزان النماذج للعميل، وتشغيل النماذج على بنيته التحتية الخاصة وفق القانون الأوروبي، مع بقاء البيانات داخل المؤسسة. وتشير إلى أن Mistral ستبني قدرة حوسبة أوروبية تبلغ غيغاواط واحدًا بحلول 2030. وتقتبس من وزير التحول الرقمي الاتحادي الألماني Karsten Wildberger ورئيس مستشارية ولاية بافاريا Florian Herrmann. وتوظّف Mistral في منطقة ميونخ، من دون تحديد عدد الوظائف أو قيمة الاستثمار.

🔗 مرحبًا، ألمانيا! (Mistral AI)

NVIDIA وNscale تقيسان أداء DSX MaxLPS: زيادة عدد وحدات GPU بنسبة 37 % ومعدل المعالجة بنسبة 49 % ضمن ميزانية الكهرباء نفسها

27 سبتمبر — تنشر NVIDIA تقييمًا رقميًا أجرته مع Nscale لبرنامجها DSX MaxLPS، الذي يوزّع الطاقة بين موارد مصنع الذكاء الاصطناعي وفق سياسات المشغّل. ووفق NVIDIA، يتيح البرنامج تشغيل عدد أكبر من وحدات GPU بنسبة تصل إلى 40 % ضمن ميزانية الكهرباء المعتمدة نفسها؛ وتؤكد التدوينة أن الأمر يتعلق بتوزيع منسّق للطاقة، لا بزيادة قدرة التغذية الكهربائية للموقع.

أُجري الاختبار على أنظمة GB300 NVL72 في مركز بيانات Nscale داخل حرم Verne بمدينة Keflavík في آيسلندا، الذي يعمل بالكامل بالطاقة المتجددة، باستخدام Kimi K2.5 بصيغة FP4 وNVIDIA Dynamo وTensorRT LLM. وضمن القدرة المخصصة نفسها، البالغة 264,4 kW، ارتفع عدد وحدات GPU من 140 إلى 192 من دون انخفاض معدل معالجة المثيلات القائمة.

المؤشر المقاس	الوضع الأساسي الثابت	مع DSX MaxLPS	الفارق المسجّل
وحدات GPU المُدارة	140	192	+37,1 %
معدل المعالجة الإجمالي الموحّد	1 084 503 tokens/s	1 618 443 tokens/s	+49,2 %
إجمالي القدرة المقاسة	166,2 kW	198,9 kW	+19,7 %
استخدام ميزانية الكهرباء	62,9 %	75,2 %	+12,3 نقطة
معدل المعالجة لكل واط مخصص	4,10 tokens/s/W	6,12 tokens/s/W	+49,2 %

ولا تُخفي التدوينة المقابل: فبينما يبقى زمن الاستجابة الوسيط وزمن P75 ضمن هامش 5 % من القيمة المرجعية، يرتفع زمن الانتظار حتى أول token عند P99 بنسبة 17 %، انطلاقًا من قيمة أساسية تبلغ 15,7 ثانية. وتوصي NVIDIA المشغّلين بالتحقق عبر خمس مراحل، تبدأ بتحديد نطاق القدرة الكهربائية وتنتهي بوضع حدود التشغيل الإنتاجي. ويأتي هذا التقييم بعد التحقق الذي أجرته Lambda على HGX B200، والذي عُرض في 15 سبتمبر وشغّل 19 عقدة ضمن ميزانية مخصصة لـ16؛ وتُعرض توقعات Vera Rubin، مع تبريد سائل بدرجة حرارة دخول تبلغ 45 °C، بصورة منفصلة.

🔗 تدوينة NVIDIA التقنية

أخبار موجزة

DeepSeek Harness 0.2.0-rc.1 — أول إصدار مرشح من سلسلة 0.2.0 والنسخة التجريبية الثالثة والعشرون من بيئة تشغيل الوكلاء لدى DeepSeek، ولا يوجد إصدار مستقر بعد: تستطيع المحادثات التي تستخدم نماذج حساب DeepSeek البحث على الويب من دون مفتاح API إضافي، وانتقلت المهام الآلية إلى حزمة إضافات اختيارية. 🔗 المصدر
Pixel Canary على Vercel AI Gateway — منذ 25 سبتمبر، تتيح Vercel مجانًا طوال فترة الإطلاق المحدود نموذج البرمجة هذا، الذي طوّره مزوّد لم يُذكر اسمه: أنجز 28 مهمة Next.js من أصل 31 وفق pass@4، بالتساوي مع GPT-6 Astra (high)، و30 من أصل 31 عند تزويده بالتوثيق عبر AGENTS.md؛ ولا تتوفر له سياسة عدم الاحتفاظ بالبيانات. 🔗 المصدر
مشغّلات GitHub Actions المستضافة ذاتيًا — على GitHub Enterprise Cloud، يبدأ التطبيق الكامل لحدود الإصدارات الدنيا في 29 سبتمبر: لن يتمكن مشغّل بإصدار أدنى من 2.329.0 من التسجيل، وسيتوقف المشغّل الذي يقل عن الحد الأدنى للتنفيذ عن تلقّي المهام؛ وتوفّر API جديدة من نوع REST تواريخ انتهاء الدعم. ولا ينطبق ذلك على GitHub Enterprise Server. 🔗 المصدر
NexteraBERT — ينشر Rikka Botan نموذج ترميز ثنائي الاتجاه يضم 212,6 مليون معلمة، دُرّب مسبقًا على 130 مليار token، أي أقل بنحو 15 مرة من ModernBERT: حقق 87,90 على GLUE مقابل 87,97 لنموذج ModernBERT-base، و54,70 مقابل 53,63 على MTEB v2، ومعدل معالجة أعلى بمقدار 5,22 مرات عند 65 536 token، وفق قياساته الخاصة؛ والشيفرة بترخيص MIT. 🔗 المصدر
LTX-2.5 في الوقت الفعلي — تعرض تدوينة مجتمعية تسريع نموذج الصوت والفيديو هذا، الذي يضم 22 مليار معلمة، من 90 ثانية لكل مقطع إلى توليد أسرع من مدة التشغيل: 1,83 ثانية لمقطع مدته 5 ثوانٍ على بطاقة بسعة 96 Go، بفضل استخدام 4 خطوات بدلًا من 8، وحسابات NVFP4 وCUDA Graph؛ والشيفرة بترخيص Apache-2.0. 🔗 المصدر
SCRIBE — تنشر Adalat AI، التي تطوّر تقنية تعرّف على الكلام للمحاكم الهندية، أداة التقييم مفتوحة المصدر هذه على PyPI، مع ورقة بحثية في Interspeech 2026. وتقيّم الأداة الكلمات والأرقام وعلامات الترقيم والمصطلحات المتخصصة كلًا على حدة، بينما يعطي معدل الخطأ في الكلمات نسبة 100 % لجملة بلغة المالايالامية لن يغيّرها أي مدقق لغوي. 🔗 المصدر
228 مشروعًا من JEV — اختار Eric Kang، المشرف على قائمة Awesome JEV، عددًا من 228 مشروعًا مفتوح المصدر، موزعة على 10 أنواع وبحد أدنى 50 نجمة لكل مشروع مع تثبيت كل منها عند commit محدد، من بين 13 473 مستودعًا تُظهرها نتيجة البحث عن «jev» على GitHub، وهي حصيلة تضم مشاريع غير ذات صلة؛ إنها قائمة منتقاة يدويًا وليست إحصاءً مستقلًا. 🔗 المصدر
HeyGen وJev — تنشر HeyGen على X دليلًا يضع Jev، نموذج اتخاذ القرار من TypeSafe AI، قبل خادم MCP الخاص بها: يصنّف Jev نحو أربعين عميلًا محتملًا بحسب ملاءمة الفيديو وزاوية الطرح واللغة ومدى التوافق، ويكتب Claude النصوص، ثم يُنتج MCP الخاص بـHeyGen الدفعة؛ وهي المرحلة الوحيدة التي تستهلك أرصدة وتنتظر الموافقة. 🔗 المصدر
أربعة إبداعات باستخدام Gemini 3.8 Flash — تعرض مدونة Google أربعة مشاريع بُنيت بالنموذج الذي أُطلق في 2 سبتمبر: تتبّع مباشر للأقمار الصناعية بُني باستخدام Antigravity، وأمواج Seigaiha متحركة، وهيكل ثلاثي الأبعاد لديناصور تيرانوصور، وعلبة تروس آلية بعشر زوايا تصوير؛ من دون أرقام أو ميزات جديدة في المنتج. 🔗 المصدر
مموّن طعام من بروكلين وGemini — تروي مدونة Google كيف يستخدم Edy Massih، مالك متجر Edy’s Grocer في Greenpoint، أداة Gemini لتعديل كميات وصفاته بما يكفي لـ200 ضيف، وإعداد قوائم مشترياته، وتكييف قوائمه مع الأنظمة الغذائية؛ من دون وظيفة جديدة. 🔗 المصدر
Lenfest Institute — تلتزم OpenAI بتقديم 5 ملايين دولار، إضافة إلى ما يصل إلى 5 ملايين دولار من أرصدة البرمجيات والدعم الهندسي، للمرحلة التالية من برنامج زمالة الذكاء الاصطناعي في Lenfest Institute، الذي انطلق عام 2024 في 11 غرفة أخبار أمريكية؛ أي ضعف دعمها السابق. 🔗 المصدر
تبويب الصحة في ChatGPT — يؤدي اختيار رسم بياني أو مقياس أو سجل في تبويب Health الآن إلى عرض تفسيرات مخصصة، أحيانًا مع رسم بياني تفاعلي، من دون كتابة prompt؛ ولا يزال Health متاحًا في الولايات المتحدة فقط، لمن يبلغون 18 عامًا فأكثر ضمن خطط Free وGo وPlus وPro، على الويب وiOS. 🔗 المصدر
الفائزون في WebMCP Challenge — تعرض OpenAI Developers المشاريع العشرة الفائزة في مسابقة البرمجة التي انطلقت أواخر أغسطس، وهي MASIL وAlza وArchMorph وAisle وRoque Nights وMandate وObservatory وBouquet Studio وFaraday وJupyterLite WebMCP، من دون ترتيب أو قيمة جائزة لكل مشروع. 🔗 المصدر
تصحيح أمني على macOS — في 25 سبتمبر، أصلح الإصدار 26.924.20706 من تطبيق سطح المكتب لنظام macOS، المدرج ضمن قسم تطبيق Codex في سجل تغييرات ChatGPT وCodex، الثغرة CVE-2026-100754 التي أبلغ عنها Patrick Wardle من Objective-See Foundation، من دون وصف للثغرة. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

سعر token لم يعد يتغير؛ الذي ينخفض هو عدد وحدات token المستهلكة. يحتفظ Sonnet 5.5 بتسعيرة Sonnet 5، لكنه، وفق Anthropic، يكلف أقل بنسبة تصل إلى 30 % لكل مهمة لأنه يستهلك عددًا أقل منها؛ وأصبح Devin أقل تكلفة بنسبة 30 إلى 40 % بدمج أحدث نماذجه، ومنها SWE-2، وتجميع استدعاءات أدواته؛ وتعلن Manus انخفاض تكلفة التنفيذ بنسبة 32 % مع بيئة تشغيل الوكلاء الجديدة، ضمن إعداد خضع للاختبار. لم تعد وسيلة خفض التكلفة هي السعر المعلن، بل مقدار العمل المستهلك، سواء على مستوى النموذج أو بيئة التشغيل، فيما تقترب الفئة المتوسطة من الفئة العليا: على Terminal-Bench 4.0، يتجاوز Sonnet 5.5 نتيجة Opus 5.5 المقاسة عند مستوى الجهد Xhigh.

يكتسب الوكلاء استقلالية أكبر في الإعدادات الافتراضية، وتنتقل ضوابط الحماية إلى مواضع خارج نطاق وصولهم. يبدأ Claude Code الآن بالوضع التلقائي في جميع الخطط، بينما تضع NVIDIA المراقبة داخل DPU لا يستطيع الوكيل الوصول إليه، وتُخضع افتراضيًا أي قاعدة وصول يقترحها لموافقة بشرية. وتتبع الأدوات النهج نفسه: يعرض Codex CLI إدخال أوامر الطرفية ذات الصلاحيات المرتفعة للموافقة، ويتيح Copilot SDK اشتراط مراجعة بشرية قبل تثبيت خادم MCP أو skill. وكلما تصرف الوكيل باستقلالية أكبر، ازدادت الحاجة إلى أن تكون آليات التحكم خارج الوكيل نفسه.

ويصبح الوكيل أيضًا عضوًا في الفريق له هوية. تجعل Profiles من Perplexity الوكيل إعدادًا ذا إصدارات يعيد المشروع بأكمله استخدامه، وتحمل Team Bots من SpaceXAI معرّفات Slack خاصة بها وتحتفظ بذاكرة منفصلة لكل مستخدم، ويحصل وكلاء Cue على عنوان بريد إلكتروني ورقم هاتف ومحفظة. والوكيل الذي يستطيع الدفع أو الاتصال أو الكتابة باسم شخص ما يجعل مسائل التحكم التي تطرحها NVIDIA في اليوم نفسه ملموسة للغاية.

وأخيرًا، تتطلب أرقام اليوم قراءة متأنية. يقيس Devin أداء Sonnet 5.5 على نسخة من FrontierCode يسميها منشوره على X ورسمه البياني باسمين مختلفين، ويعرض رسمان بيانيان نشرتهما Cognition في اليوم نفسه نتيجتين مختلفتين لـOpus 5.5؛ ويُقاس Holo4 ضمن بيئة تشغيل H، في تشغيل واحد فقط على OSWorld 2.0؛ وتحققت نتيجة SAIL البالغة 73 % في المحاكاة، والفجوة بين المحاكاة والواقع هي تحديدًا موضوع تجربة ProjectSim الأولى. وفي مجال الوسائط، يستند Eleven v4 إلى تصنيف خارجي واختبارات معماة، بينما يصل Kling 4.0 من دون معيار أداء أو تسعيرة، مع تأجيل بعض وظائفه إلى وقت لاحق.