نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تُصدر Cloudflare نموذج Clairic، أول نموذج استخراج من فئة System One

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت Cloudflare عن Clairic في 19 أكتوبر 2026، وأطلقت معاينة لما تصفه بأنه أول نموذج ضمن فئة جديدة من نماذج الاستخراج System One، مستضاف على Workers AI، مع التخطيط لإتاحة أوزانه مفتوحة المصدر في وقت لاحق.

صُمم النموذج لاستخراج قيم محددة النوع من مدخلات غير منظَّمة، وذلك بالاستخراج والحساب والتقدير والتنبؤ بدلًا من توليد النصوص. وتقول Cloudflare إن Clairic يحقق ذلك بدقة أعلى وزمن استجابة أقصر وتكلفة أقل من النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية.

التوافر والتسعير على Workers AI

يتوفر Clairic في المعاينة على هيئة @cf/cloudflare/clairic، ويمكن استدعاؤه من عامل Cloudflare باستخدام env.AI.run() أو عبر واجهة REST API. وتورد الوثائق الرسمية للنموذج أن نافذة السياق تبلغ 65,536 رمزًا، وأنه يدعم الرؤية، وأن سعره هو 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال.

بما أن النموذج لا يولّد رموزًا في المخرجات، تقتصر الفوترة على المدخلات. وقالت Cloudflare إنها تعتزم إتاحة الأوزان مفتوحة المصدر بعد إجراء مزيد من العمل على نقاط التحقق، من دون تحديد موعد.

آلية عمل نموذج الاستخراج

يجمع الطلب بين state، والنص المراد قراءته مع ما يصل إلى أربع صور اختيارية، وخريطة من fields. تشمل أنواع الحقول المدعومة النص والرقم والتاريخ والوقت والتاريخ والوقت معًا والمدة والقائمة والتقدير والتنبؤ، ويمكن إرفاق تعليمات بلغة طبيعية بكل منها. ويجيب النموذج عن جميع الحقول في تمريرة أمامية متوازية واحدة، من دون خطوة استدلال أو رموز مولّدة، وتقول Cloudflare إنه يستجيب عادةً في أقل من ثانية. وتُقسّم الحقول التي لا تتسع إلى جانب المدخل في تمريرة واحدة من 8,192 رمزًا على تمريرات متوازية، ترى كل منها المدخل كاملًا، ثم تُدمج النتائج. وتحصر الوثائق الصور المضمّنة في أربعة ملفات كحد أقصى، بصيغ PNG أو JPEG أو WebP، وبحجم يصل إلى 4 MiB لكل ملف.

تحمل كل إجابة قياسية p_null، واحتمال غياب القيمة عن المدخل، ودرجة ثقة. وتُرجع حقول التقدير توزيعًا ضمن الحدود التي يحددها مستدعي النموذج، مع وسيط وفاصل بنسبة 80% من p10 إلى p90، وجميع المئينات الـ99 عند الطلب. وإذا لم يحدد المدخل قيمة حقل ما، تكون النتيجة null، مع guess حقل يبيّن ما كان النموذج سيختاره لولا ذلك، بدلًا من اختلاق قيمة.

تضع Cloudflare نموذج Clairic ضمن فئة System One إلى جانب نماذج اتخاذ القرار التي سبقته. وقد طرحت TypeSafe نموذج Jev لاتخاذ القرار قبل الإعلان بنحو شهر، وأطلقت Cloudflare نماذج Clef وClef-flash لاتخاذ القرار في 1 أكتوبر 2026، وأتاحت أوزانها مفتوحة المصدر على Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0؛ ودُرّب Clef لاحقًا على نماذج Qwen الأساسية، وهو متوافق مع Jev-API. فبينما تصنّف نماذج اتخاذ القرار المدخلات ضمن خيارات محددة، وتولّد نماذج اللغة الكبيرة نصوصًا مفتوحة النهاية، يعيد Clairic مباشرةً قيمًا محددة الأنواع: مقاطع نصية وأرقامًا وتواريخ وقوائم وتوزيعات. وتصف الشركة الفئات الثلاث بأنها مراحل متكاملة، إذ يغذي الاستخراج عملية اتخاذ القرار، ويغذي اتخاذ القرار الرد النهائي المُولّد.

أمثلة موثقة واختبارات معلنة

في مثال Cloudflare لرسالة بريد إلكتروني إلى الدعم، حسب النموذج إجماليًا قدره 701.10 دولار من سعر مُعلن يبلغ 649.00 دولارًا مضافًا إليه 52.10 دولارًا ضريبةً، في التمريرة نفسها؛ واستنتج أن الفاصل بين التسليم في 28 سبتمبر 2026 وتاريخ الرسالة في 9 أكتوبر 2026 هو 11 يومًا؛ وأدرج الشاشة المتشققة والزاوية المنبعجة بوصفهما مقطعين مطابقين تمامًا لما ورد في المدخل؛ وأرجع null لرقم تتبع لم يرد في الرسالة. وفي مثال لصورة إيصال، استخرج Clairic رقم الطلب وتاريخ ووقت الشراء والكمية وسعر الوحدة والمجموع الفرعي وضريبة المبيعات والإكرامية، مع درجات الثقة، وأرجع null لخصم لم يظهر في الإيصال.

في ما يتعلق بالتقدير، يعرض الإعلان استخدام Clairic لتسعير منزل استنادًا إلى نصوص عن مبيعات منازل مماثلة: أرجع النموذج قيمة قدرها 418,000 دولار، بوسيط يبلغ 415,000 دولار وفاصل بنسبة 80% من 370,000 إلى 470,000 دولار، ضمن حدود حددها مستدعي النموذج. أما في التنبؤ، فتذكر Cloudflare اختبارًا استمر 21 يومًا، تنبأ فيه Clairic بأعداد المسافرين الذين سيخضعون للفحص عند نقاط التفتيش الأمنية في مطارات TSA في اليوم التالي، استنادًا إلى السلسلة الزمنية المتاحة للعامة. وتقول الشركة إن متوسط خطأ التنبؤات بلغ 3.3%، وإن 17 من أصل 21 عددًا فعليًا وقعت ضمن فاصل النموذج البالغ 80%، فيما وقعت ثلاث من الحالات الأربع التي أخفق فيها التنبؤ خلال عطلة نهاية أسبوع يوم كولومبوس. وبالنسبة إلى 14 أكتوبر 2026، أفادت Cloudflare بأن العدد الفعلي بلغ 2,419,474، مقابل وسيط متوقع قدره 2,419,283.

وتورد Cloudflare أيضًا مقارنةً بين مساري معالجة، يقترن في أحدهما Clairic وClef بنموذج اللغة GLM-5.3، بينما يستخدم الآخر GLM-5.3 وحده لمعالجة سير العمل نفسه الخاص بمطالبات المنتجات التالفة. ووفقًا للشركة، استغرق المسار المتتابع 19.3 ثانية، مقابل 61.7 ثانية للمسار الآخر، أي بوقت أقل بنسبة 69%، أو بسرعة أكبر بنحو 3.2 مرات، وبلغت تكلفته 6,032 دولارًا لكل مليون مطالبة، مقابل 11,740 دولارًا، أي أقل بنسبة 49%. وأنجز Clairic وClef الاستخراج واتخاذ القرار معًا في أقل من ثانية، في حين استغرق GLM-5.3 مدة 38 ثانية للخطوتين نفسيهما. وتقول Cloudflare إن Gemma 4 وQwen لم يتمكنا من استنتاج قيم مثل تكلفة الإصلاح، وأخفقا في المهمة ضمن النسخة التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة وحدها. ودمجت Cloudflare سير العمل في عرض تجريبي مباشر.

قيود المعاينة وخطط إتاحة الأوزان مفتوحة المصدر

تصف Cloudflare نقطة النهاية الحالية بأنها نقطة تحقق مبكرة، وتورد عدة قيود. وقالت إن العمليات الحسابية التي تتطلب خطوة أو خطوتين، مثل جمع الإجماليات وحساب الفروق والتحويلات والحسابات المتعلقة بالتواريخ، تبدو موثوقة؛ لكن سلاسل العمليات الأطول التي تعتمد خطواتها بعضها على بعض، وتجميع البيانات عبر صفوف كثيرة في الجداول، يصعبان على نموذج يعمل بتمريرة واحدة من دون مساحة تدوين وسيطة. وتنصح بالاعتماد على Clairic للتنبؤ، وإجراء العمليات الحسابية في الشيفرة. وتتطلب التقديرات وجود أدلة في المدخلات، كما أن المعايرة تُقاس ولا تُضمن، وقد تكون الفواصل ضيقة عند التعامل مع بيانات غير مألوفة. أما التنبؤ، فأساسي ولا يشكل بديلاً عن نماذج السلاسل الزمنية المتخصصة.

تنصح الشركة باستخدام درجات الثقة وp_null والفواصل لتحديد ما ينبغي أتمتته وما ينبغي إحالته إلى مراجعة إضافية، لأن إجابات النموذج مضمونة الصياغة السليمة، لا الصحة. وقالت Cloudflare إنها ستواصل تحسين جوانب الحساب والتقدير والتنبؤ في النموذج مع كل نقطة تحقق، وإنها تخطط لإتاحة أوزان Clairic المفتوحة بعد ذلك. وأضافت أن الاسم يلاعب معاني العمل الكتابي والوضوح واستشراف المستقبل، ويُستخدم أيضًا اختصارًا لنموذج الانحدار بالذكاء الاصطناعي لدى Cloudflare.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.