أعلنت Meta عن نموذج الذكاء الاصطناعي Muse Spark 1.3، الذي تركز تحسيناته الأساسية على البرمجة، والمهام الوكيلة طويلة الأمد، وسير العمل المعقد متعدد الخطوات. وأصبح النموذج متاحاً اعتباراً من 3 سبتمبر 2026 عبر أداة البرمجة Muse Code وواجهة Meta Model API، بعد نحو شهر من طرح Muse Spark 1.2.
تصف Meta الإصدار الجديد بأنه أكثر نماذجها قدرة حتى الآن، لكن هذه الصياغة تبقى توصيفاً صادراً عن الشركة، ولا تعني تفوقه في جميع الاختبارات أو حالات الاستخدام.
قدرات أفضل لإدارة المهام الممتدة
صُمم Muse Spark 1.3 للتعامل مع عدة مهام ضمن محادثة طويلة واحدة. وعند تزويده بهدف مفتوح، يمكنه استخدام الأدوات لبناء السياق المطلوب، واكتشاف النواقص في خطة العمل وتصحيحها، ثم نقل المعلومات التي يتعلمها أثناء التنفيذ إلى النتيجة النهائية.
كما تقول Meta إن النموذج أصبح أكثر قدرة على التعامل مع التعليمات الغامضة دون اللجوء مباشرة إلى الافتراضات؛ إذ يمكنه طرح أسئلة توضيحية، وطلب مساعدة المستخدم عند تعذر تنفيذ المهمة، والحصول على موافقة مسبقة قبل العمليات غير القابلة للتراجع أو التي قد تترتب عليها نتائج مهمة. وتبرز الشركة أيضاً تحسناً في الحفاظ على القيود داخل التعليمات الطويلة، وربط الطلبات القديمة بالجديدة ضمن المحادثة نفسها.
وتشير Meta إلى أن النموذج أكثر دقة في تقدير قدراته، بهدف تقليل الحالات التي يوحي فيها بأنه أنجز مهمة لا يستطيع تنفيذها فعلياً.
مكاسب في البرمجة واستخدام الموارد
بحسب مقارنات أجراها مهندسو Meta، ينفذ Muse Spark 1.3 مهام مماثلة باستخدام نحو 20% أقل من استدعاءات الأدوات و25% أقل من الرموز مقارنة بـ Muse Spark 1.2. وترتبط هذه المكاسب أيضاً بتقليل جولات الحوار غير الضرورية وإنتاج كود أقل تفصيلاً، لكنه أنظف وفق وصف الشركة.
وفي اختبار DeepSWE v1.1 المخصص لمهام تطوير البرمجيات طويلة الأمد، سجل النموذج 75.4 نقطة. ويغطي الاختبار 113 مهمة ضمن 91 مستودعاً برمجياً مكتوباً بلغات TypeScript وGo وPython وJavaScript وRust. ووفق جدول Meta، تجاوزت هذه النتيجة GPT-5.6 Sol وClaude Opus 5، مع بقاء نماذج منافسة متقدمة عليه في تقييمات أخرى.
ما الذي تثبته الأرقام فعلياً؟
توضح نتائج DeepSWE تحسناً قابلاً للقياس في الاختبار المذكور، لكنها لا تكفي وحدها لإثبات أن Meta أغلقت الفجوة مع OpenAI وAnthropic في كل سيناريوهات الاستخدام. فالشركة نفسها تنبه إلى أن الاختبارات على نماذج الجهات الأخرى قد لا تكون محسّنة لكل نموذج، وبالتالي قد لا تعكس أعلى أداء ممكن له.
كما منحت منصة Artificial Analysis النسخة max من النموذج 62 نقطة في Intelligence Index، وذكرت أن Muse Spark 1.3 يملك نافذة سياق تبلغ مليون رمز ويدعم مدخلات النص والصور والفيديو. وتظل المقارنة العملية مرتبطة بالاختبار المستخدم، وطريقة التقييم، والبنية الوكيلة التي تحيط بالنموذج.
التوفر والتسعير والقيود المفتوحة
لم تغيّر Meta أسعار واجهة API رغم إعلان تحسينات الأداء. وتبلغ الأسعار القياسية لكل مليون رمز 1.25 دولار للمدخلات، و0.15 دولار للمدخلات المخزنة مؤقتاً، و4.25 دولار للمخرجات.
تقول الشركة إنها عززت مقاومة النموذج لهجمات حقن التعليمات والمدخلات الخبيثة، ودربته على توخي حذر أكبر قبل تنفيذ العمليات غير القابلة للتراجع. وتتيح حالياً أوضاع reasoning الموجودة، بينما تخطط لطرح خيار max reasoning بعد استكمال اختبارات أمان إضافية.
وتتضمن خارطة الطريق نماذج Muse Spark أكبر وإصدارات مفتوحة الأوزان، لكن Meta لم توضح ما إذا كانت ستنشر أوزان Muse Spark 1.3 نفسه. لذلك فإن القيمة العملية للإصدار ستعتمد على نتائج الاستخدام المستقل، وعلى موعد إتاحة قدرات reasoning الإضافية، وما إذا كانت خطط الانفتاح ستشمل هذا النموذج تحديداً.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.