في وقت تتنافس فيه شركات الذكاء الاصطناعي على النموذج الأقوى، اختارت Perplexity معركة مختلفة: من يقدّم الأداء نفسه بأقل كلفة ممكنة.
ما الذي أطلقته Perplexity
أعلنت الشركة عن نسخة تجريبية بحثية من نموذج تنسيق (orchestrator) جديد داخل Perplexity Computer، مبنيًا على GLM 5.2 ومُدرَّبًا خصيصًا للعمل داخل بيئة "Computer" التي تُدير المهام المعقّدة متعددة الخطوات. النموذج - بحسب الشركة - يقدّم أداءً قريبًا من مستوى Claude Opus 4.8 لكن بتكلفة تعادل 0.344 فقط من كلفة أوبس.
لماذا تهم هذه النسبة تحديدًا
الفرق بين "أداء قريب من الأفضل" و"أداء الأفضل بالضبط" يبدو صغيرًا في الاختبارات، لكنه يتحوّل إلى فارق مالي كبير حين تُشغّل ملايين المهام يوميًا. هذا الاتجاه - نماذج توجيه أرخص تدير المهام الروتينية وتستدعي النماذج الأغلى فقط عند الحاجة - أصبح استراتيجية متكررة لدى شركات الذكاء الاصطناعي التي تدرك أن معظم المستخدمين لا يحتاجون أقوى نموذج في كل طلب.
السباق على "الأذكى" واضح للعيان، لكن السباق الأهم للمستخدم العادي قد يكون هذا: من يقدّم له نفس الفائدة بأقل ما يمكن من فاتورته الشهرية؟
المصدر: منشور Perplexity الرسمي، عبر TestingCatalog على منصة X
No comments yet