تم بناء Grok 4.5 من Cursor بواسطة وكلاء ذكاء اصطناعي، وليس بشرًا. هذه هي القصة الحقيقية.

في يوم الاثنين، أعلنت Cursor عن إطلاق Grok 4.5، وهو نموذج خليط من الخبراء (Mixture-of-Experts) قامت بتدريبه بالاشتراك مع SpaceXAI. لكن العنوان الرئيسي، وهو نموذج أذكى مع نتائج معايير أعلى، يغفل القصة الحقيقية. التطور الأكثر أهمية ليس النموذج نفسه؛ بل كيف تم بناؤه. cognitions-swe-17-pushes-coding-agent-cost-performance-further-with-42-benchmark-score

الحلقة ذاتية التعزيز

Grok 4.5 هو أول نموذج تم بناء بيئات تدريبه على نطاق واسع بواسطة وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين. وفقًا لـ Cursor، يحدد المهندسون مشكلة وطريقة تحقق، ثم تقوم مجموعات كبيرة من الوكلاء ببناء واختبار وتحسين كل بيئة تدريب. تقول الشركة إن بعض هذه المشكلات كانت ستتطلب شهورًا من العمل من فرق تضم مئات المهندسين لإنشائها يدويًا. why-parallel-agents-are-the-next-battleground-for-ai-orchestration

"إنها إحدى الطرق التي استخدمنا بها النموذج السابق لتسريع تقدم النموذج التالي،" كتبت الشركة في إعلانها.

هذه حلقة ذاتية التعزيز: كل جيل من النماذج يساعد في بناء البيئات التي تعلم الجيل التالي. والنتيجة هي دولاب موازنة متسارع للقدرة، حيث يتضاعف معدل التحسين.

أكثر من مجرد متخصص في البرمجة

على عكس Composer 2.5، النموذج السابق لـ Cursor والذي تم تحسينه بشكل ضيق للبرمجة، يحتفظ Grok 4.5 بمزيج تدريبي أوسع. قامت الشركة عمدًا بتضمين مهام عالية الجودة في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، ومنشورات بحثية، وأشكال أخرى من العمل الفكري. والنتيجة هي نموذج يدعي إتقانه عبر هندسة البرمجيات، وعلوم البيانات، والمالية، والقانون، وأي مهنة قائمة على الكمبيوتر. the-frontend-refactor-600-files-at-a-time-what-moonshotais-rebuild-reveals-about-ai-coding-agents-in-production

بدأ تدريب Grok 4.5 بتريليونات من الرموز المميزة (tokens) من بيانات التفاعل لـ Cursor، مما يلتقط كيفية عمل المطورين والوكلاء عبر قواعد الأدوات والأكواد البرمجية. ثم خضع للتعلم المعزز على مشكلات صعبة في بيئات واقعية، وتعلم التحليل، واستخدام الأدوات، والتعافي من الأخطاء، والتحقق من النتائج.

تلاحظ الشركة أنه مع تحسن النماذج، تتوقف المهام الحالية عن تعليم أي شيء جديد، والمشكلات التي تطلبت يومًا تفكيرًا عميقًا تصبح تافهة. تم تصميم خط الأنابيب التدريبي الجديد لمواصلة توليد مشكلات صعبة بما يكفي.

المعايير وملاحظة حول تلوث البيانات

نشرت Cursor نتائج المعايير لـ Grok 4.5 على SWE-Bench Pro وTerminal-Bench وSWE-Bench متعدد اللغات. لكن الشركة كشفت أيضًا أن Grok 4.5 يستفيد من ميزة على CursorBench: تم تضمين لقطة سابقة لقاعدة كود Cursor عن طريق الخطأ في التدريب. "التأثير الدقيق غير واضح،" تكتب Cursor. تمت إزالة البيانات من النماذج المستقبلية، وتعمل Cursor على تحديث أكبر لـ CursorBench. the-benchmark-that-made-language-models-speak-how-2018s-glue-bet-changed-ai-forever

هذه الشفافية نادرة في صناعة غالبًا ما تخفي تلوث البيانات تحت السجادة. كما يعني أيضًا أن نتائج CursorBench يجب أن تؤخذ بحذر.

التسعير والتوفر

Grok 4.5 متاح اليوم على سطح المكتب، والويب، وiOS، وCLI، وSDK من Cursor. تتضمن الخطط الفردية والجماعية استخدامًا كبيرًا في مجموعة النماذج الخاصة، مع مضاعفة الاستخدام خلال الأسبوع الأول. يبلغ سعر النموذج الأساسي 2 دولار لكل مليون رمز مميز (token) إدخال و6 دولارات لكل مليون رمز مميز إخراج. بينما تبلغ تكلفة المتغير الأسرع 4 دولارات لكل مليون إدخال و18 دولارًا لكل مليون إخراج.

يبقى Composer 2.5 متاحًا كفئة وزن منفصلة، وتقول Cursor إنها ستطلق المزيد من النماذج في تلك الفئة في المستقبل.

الصورة الأكبر

قد يكون نهج Cursor، باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لبناء بيئات تدريب للجيل التالي من النماذج، أكثر أهمية من أي إصدار نموذج فردي. إذا توسعت هذه الحلقة ذاتية التعزيز، فقد تضغط بشكل كبير الجدول الزمني لتحقيق القدرة العامة عبر مجموعة واسعة من العمل الفكري. moonshot-ais-k27-code-is-faster-and-cheaper-but-open-source-coding-models-face-a-new-benchmark-gap

كتاب اللعب الخاص بالشركة واضح: بدلاً من المنافسة على حجم النموذج وحده، تنافس على كفاءة بناء نماذج أفضل باستخدام النماذج التي لديك بالفعل. وقد يكون هذا أهم درس من Grok 4.5.