أعلن Elon Musk أن Grok Bot سيختار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب لكل مهمة بدلاً من الاعتماد الدائم على Grok. وكتب Musk أن SpaceX ستستخدم «أفضل نموذج خلفي» لتحقيق النتيجة الأفضل، وذكر Claude Opus 5.5 وMidJourney وSuno وواجهات أخرى ضمن الخيارات المحتملة.
Grok Bot منتج مشترك بين SpaceXAI، مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لـMusk والذي أُدمج في SpaceX، وCursor. وكانت SpaceX قد وافقت في يونيو على شراء Cursor مقابل 60 مليار دولار من الأسهم، وأُغلقت الصفقة في أغسطس. أُطلق Grok Bot في نسخة تجريبية خلال الشهر نفسه.
فرز النماذج أصبح وسيلة لخفض التكلفة
تصف المادة هذا الأسلوب بأنه «فرز النماذج»: تمرير كل طلب إلى النموذج الذي يناسب نوع العمل وتكلفته، مع إبقاء النماذج الأعلى سعراً للمهام الأكثر تعقيداً. ووفق مقابلات أجراها الكاتب مع قادة 22 شركة ضمن فعالية ScaleUp:AI التابعة لـInsight Partners، قال ما لا يقل عن عشرة منهم إنهم يتبعون هذا النهج.
في أحد الأمثلة، تستخدم شركة أمنية محرك قواعد لفحص البيانات أولاً، ثم تمرر ما يتبقى إلى نماذج صغيرة. وقال أحد مسؤوليها إن تمرير بيتابايت من البيانات عبر أي نموذج، حتى لو كان صغيراً، قد يكلف ملايين الدولارات. وفي مثال آخر، يُستخدم نموذج منخفض التكلفة لفهم طلب المستخدم قبل إحالته إلى نموذج أغلى لتنفيذ المهمة.
الدافع الرئيسي هو ضبط الإنفاق على الرموز. فقد بدأت بعض الشركات بميزانيات ذكاء اصطناعي مفتوحة، ثم عادت إلى سؤال أكثر دقة: ماذا اشترت فعلياً مقابل كل هذه الرموز؟ كما تحاول شركات أخرى تدريب الموظفين على اختيار النموذج المناسب بدلاً من استخدام النموذج الأقوى تلقائياً.
النماذج الأرخص تتولى معظم الحجم
تعكس بيانات OpenRouter، وهي خدمة تتيح الوصول إلى مئات النماذج عبر اتصال واحد، هذا الاتجاه. ففي الأسبوع المنتهي في 7 أكتوبر 2026، كانت أربعة نماذج Flash منخفضة التكلفة وسريعة ضمن أكثر عشرة نماذج استخداماً من حيث عدد الرموز. تصدر DeepSeek V4.1 Flash القائمة بـ33.6 تريليون رمز، تلاه GLM 5.3 Flash بـ10.5 تريليون، وMiMo-V2.6-Flash بـ10.1 تريليون.
في المقابل، نما استخدام Claude Opus 5.5 بنسبة 74% خلال أسبوع ليصل إلى 3.37 تريليون رمز، لكنه بقي في المرتبة التاسعة من حيث الحجم. وتفسر المادة ذلك بأن النموذج المتقدم يحصل على حصة متزايدة من المهام، من دون أن يتولى معظم حركة الاستخدام.
وتشير النتائج المذكورة في اختبارات The New Stack إلى أن النماذج الأرخص قد تكون كافية في حالات كثيرة: اجتاز Claude Sonnet 5.5 جميع اختبارات البرمجة الـ15 بتكلفة أقل بنسبة 42% من Opus 5.5، بينما طابق GPT-6.1 Sol دقة GPT-6 Astra بتكلفة تعادل 18% منها.
ما الذي يتغير عملياً؟
التحول لا يعني أن النموذج الأقوى أصبح غير ضروري، بل أن اختياره صار قراراً تشغيلياً يحتاج إلى توجيه واختبارات. وتحذر المادة من مخاطر التبديل السريع؛ إذ فشل أحد فرق الهندسة بعد استبدال نموذج بآخر قبل عرض مهم، ثم اضطر إلى التراجع عن التغيير. وكانت الخلاصة ضرورة استخدام اختبارات تقييم قبل تبديل النماذج.
تبقى بيانات OpenRouter مؤشراً لا قياساً كاملاً للسوق، لأنها تعكس مستخدمي خدمة اختاروا أصلاً استخدام موجه للنماذج، كما أن أعداد الرموز لا تقيس عدد المستخدمين أو الإنفاق، وقد تكون عقود المؤسسات أكثر ثباتاً. لكن اجتماع هذا المؤشر مع ممارسات الشركات التي شملتها المقابلات، وإعلان Grok Bot، يوضح أن الولاء لنموذج واحد يتراجع لصالح بنية تختار النموذج وفق المهمة والتكلفة.
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.