مع تحول الذكاء الاصطناعي من روبوتات الدردشة ذات الدورة الواحدة إلى الوكلاء المستقلين الذين يعملون بشكل مستمر، تعمل NVIDIA على توسيع تشكيلة نماذجها المفتوحة لتلبية هذه اللحظة. في 11 أغسطس 2026، كشفت الشركة عن Nemotron 3.5 Lightning، وهو نموذج مكون من 30 مليار معلمة من الخبراء تصفه بأنه النموذج الأعلى كفاءة في فئته لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد. الإصدار، المفصل على مدونة NVIDIA بواسطة Kari Briski، يصل جنبًا إلى جنب مع NeMo Switchyard، وهي مكتبة توجيه مفتوحة المصدر مصممة لتوجيه كل مهمة إلى النموذج الأكثر قدرة وفعالية من حيث التكلفة تلقائيًا. للحصول على أحدث تغطية صناعة الذكاء الاصطناعي، تابع معنا بينما تتشكل مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي.

نموذج مصمم للوكلاء الدائمين

تعمل الأنظمة الوكيلة الحديثة بشكل متزايد كما تصفها NVIDIA بـ "أنظمة النماذج" أو مجموعات النماذج. قد يقوم نموذج الاستدلال الحدودي مثل Nemotron 3 Ultra أو GPT-5.6 بتخطيط سير العمل وتنظيمه، بينما تتعامل النماذج المتخصصة الأصغر حجمًا مع المهام المستهدفة مثل مراجعة التعليمات البرمجية أو استخدام الأدوات أو مراقبة التنبيهات الأمنية أو الإجابة على أسئلة الفواتير. تم تصميم Nemotron 3.5 Lightning خصيصًا لهذا المستوى الثاني: المهام المتخصصة كبيرة الحجم التي تعمل على تشغيل العملاء دائمًا.

وفقًا لـ NVIDIA، يوفر النموذج ما يصل إلى سرعة إخراج أسرع 4x، مما يؤدي إلى 30% أسرع في إكمال مهام الوكيل مقارنة بالنماذج الأخرى في فئته. يُقال إن معايير PinchBench الخاصة بـ NVIDIA توضح أن Nemotron 3.5 Lightning يحافظ على الدقة على المستوى الحدودي بينما يكمل المهام بسرعة أكبر من أقرانه. تم تطوير النموذج بمساهمات من تحالف نيموترون، الذي قدم أعضاؤه منهجيات التقييم، وبرامج الاستدلال، ومجموعات البيانات للمساعدة في تطوير النموذج.

ونظرًا لأنه مفتوح وقابل للتخصيص، يمكن للمؤسسات تدريب Nemotron 3.5 Lightning مع NVIDIA NeMo على بيانات المجال والأدوات وسير العمل الخاصة بها لتحسين دقة المهام المتخصصة. تقوم NVIDIA أيضًا بإصدار Nemotron-RL-Agentic-Terminal-Pivot، وهي مجموعة بيانات للتعلم المعزز الوكيل تستخدم للتدريب اللاحق للنموذج على قدرات وكيل الترميز.

التشغيل في أي مكان، من الحافة إلى السحابة

إحدى نقاط البيع المركزية لـ Nemotron 3.5 Lightning هي مرونة النشر. يمكن تشغيل النموذج على أنظمة الذكاء الاصطناعي المحلية - بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر الشخصية NVIDIA RTX، وNVIDIA DGX Spark، وNVIDIA DGX Station، وNVIDIA Jetson - مما يسمح للمؤسسات بزيادة استثمارات البنية التحتية الحالية إلى أقصى حد. ويمكنه أيضًا التوسع عبر أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة ومحطات عمل NVIDIA RTX PRO ومراكز البيانات والبيئات السحابية لحالات الاستخدام المؤسسي. تعتبر هذه المرونة مهمة بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع البيانات الحساسة التي يجب أن تظل داخل مقر العمل.

كما هو الحال مع كل عملية إطلاق لـ Nemotron، تقول NVIDIA إنها تنشر أكبر قدر ممكن من بيانات وتقنيات التدريب حسب ما يسمح به الترخيص، مما يسمح بإمكانية التتبع والمراجعة وتدريب النماذج الأخرى. لقد أصبح هذا الالتزام بالشفافية عامل تمييز تنافسي حيث تزن الشركات النماذج المفتوحة مقابل البدائل المملوكة التي توفر رؤية أقل لكيفية بنائها.

NeMo Switchyard: التوجيه الذكي لأنظمة النماذج

إذا كان Nemotron 3.5 Lightning هو العمود الفقري، فإن NeMo Switchyard هو المرسل. تطالب مسارات المكتبة مفتوحة المصدر بالنموذج الأكثر قدرة وكفاءة لكل خطوة من خطوات سير عمل الوكيل تلقائيًا، بناءً على الاحتياجات المحددة. بعض النماذج أفضل للبرمجة، وبعضها للاستدلال، وبعضها للمهام خفيفة الوزن، وبعضها مُحسَّن للتشغيل محليًا لمزيد من الخصوصية والكفاءة. إن الاعتماد على نموذج افتراضي واحد قد يعني الإسراف في الإنفاق أو التضحية بالجودة؛ وفي الوقت نفسه، تصبح إدارة التوجيه يدويًا عملاً متكاملاً يمكن أن يؤدي إلى إبطاء عملية النشر.

يمكن لمطوري تطبيقات الوكلاء ضبط جهاز التوجيه أو تعديله باستخدام خوارزميات توجيه مختلفة لتتناسب مع أولوياتهم، مثل متطلبات الجودة وزمن الوصول والتكلفة. تُظهر المعايير الداخلية لـ NVIDIA أن NeMo Switchyard يحافظ على دقة عالية المستوى مع تقليل تكلفة إكمال المهام إلى ما يقرب من ثلث Opus 4.8 وحده — وهو مكسب مذهل في الكفاءة للمؤسسات التي تدير عددًا كبيرًا من مهام الوكلاء.

سلطت الشركة الضوء على سلسلة من عمليات التكامل مع الشركاء. أبلغت Boomi عن دقة توجيه النطاق بنسبة 100% وأرسلت 59% من حركة المرور إلى نموذج تم ضبطه بدقة أسرع بمقدار 5 مرات. أدى الإيقاع إلى تحسين الكفاءة بنسبة 9.9% في حالة استخدام التحقق الرسمي. قامت شركة Cognition بدمج Switchyard في Devin Desktop، مما أدى إلى تحقيق أداء قريب من الحدود على FrontierCode Main مع خفض متوسط ​​التكلفة بنسبة 28%. أبلغت LangChain عن انخفاض التكلفة بنسبة 74% عبر 145 مهمة Deep Agents متعددة المنعطفات من خلال توجيه 7% فقط من المكالمات إلى النموذج الحدودي. تضيف LiteLLM NeMo Switchyard كمكون إضافي إلى طبقة الوكيل الخاصة بها، ويقدم Kong الآن التوجيه محليًا عبر بوابة Kong AI. ومن الجدير بالذكر أن شركة Nous Research قامت بدمج NeMo Switchyard في Hermes لمنح المطورين نظام توجيه سهل التكوين لتحقيق كفاءة الوكيل.

اعتماد الصناعة والصورة الأكبر

يقوم قادة الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات بالفعل بتخصيص Nemotron 3.5 Lightning لأعباء العمل الخاصة بهم. تقوم CrowdStrike بتطبيقه على الأمن السيبراني، ويستخدمه Harvey للخدمات القانونية، وتقوم CodeRabbit بنشره لمراجعة التعليمات البرمجية. تساعد Lila Sciences في تحسين قدرات التفكير المنطقي للمهام الوكيلة عبر العلوم الفيزيائية والحياة، في حين قامت Fastino Labs بتخصيص النموذج والإبلاغ عن دقة رائدة في أعباء عمل تطوير البرمجيات والتمويل والرعاية الصحية.

يسلط الإصدار الضوء على اتجاه أوسع في الصناعة: مع نضوج الذكاء الاصطناعي الوكيل، لا يوجد نموذج واحد يمكنه القيام بكل شيء بشكل جيد وبتكلفة مقبولة. إن المستقبل ملك للمجموعات - مخططو الحدود الذين ينسقون أساطيل من العمال المتخصصين - والأدوات التي تربطهم ببعضهم البعض. رهان NVIDIA هو أن النماذج المفتوحة والتوجيه الذكي سيسمح للمؤسسات بتجميع تلك الأنظمة دون حبس نفسها في مكدس مزود واحد.

ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي

يشير Nemotron 3.5 Lightning وNeMo Switchyard من NVIDIA إلى الاتجاه الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي الوكيل: أسرع، وأرخص، وأكثر شفافية، وقابل للنشر في أي مكان. لمواكبة إصدارات النماذج وأدوات المؤسسة التي تعيد تشكيل المشهد العام، استكشف أخبار الذكاء الاصطناعي العاجلة.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →