الذكاء الاصطناعي

إطلاق AnyLanguageModel 1.0 لتوحيد نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة آبل

بعد عام من التطوير، يقدم الإصدار الجديد إطاراً موحداً يسهّل دمج نماذج اللغة المحلية والسحابية في تطبيقات آبل دون تعقيد إضافي.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 20 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 20 أكتوبر 2026 · 5 دقائق قراءة

إطلاق AnyLanguageModel 1.0 لتوحيد نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة آبل — الصورة: Hugging Face Blog

توحيد تجربة تطوير نماذج اللغة

أعلنت هافينغ فاس رسمياً عن إطلاق الإصدار الأول من مكتبة AnyLanguageModel، وهي أداة برمجية صُممت لتكون بديلاً مباشراً لإطار Foundation Models الخاص بشركة آبل. جاء هذا الإطلاق بعد عام كامل من التطوير المستمر وإصدار عشرات التحديثات، استجابةً لملاحظات المطورين الذين كانوا يبحثون عن طرق مبسطة لبدء العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية دون الحاجة إلى التعامل مع تعقيدات دعم مزودي الاستدلال المتعددين. يهدف هذا الإصدار إلى توحيد واجهة البرمجة، مما يسمح للمطورين باختيار النموذج الأنسب لكل مهمة بسهولة، سواء كان نموذجاً يعمل محلياً على الجهاز أو نموذجاً مستضافاً سحابياً.

تستند الفكرة الأساسية للمكتبة إلى تمكين المطورين من استخدام واجهة Foundation Models مع أي نموذج يناسب احتياجات تطبيقهم. العملية بسيطة للغاية؛ حيث يكفي تغيير سطر الاستيراد في الكود لتفعيل الميزة. بعد ذلك، تعمل نفس جلسة الكود مع النموذج النظامي، ومع النماذج مفتوحة الأوزان عبر محركات مثل llama.cpp وMLX وCore ML، وكذلك مع مزودي الخدمات السحابية المذكورة أدناه. هذا التوحيد يقلل من عبء الصيانة ويوفر مرونة أكبر في اختيار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

مزايا جديدة في الإصدار الأول

شهد العام الماضي إضافة عدة ميزات رئيسية إلى AnyLanguageModel، أبرزها التوليد الموجّه (Guided Generation) الذي يعمل الآن مع جميع المزودين، بما في ذلك الأنواع المتداخلة والمصفوفات. كما تم إضافة دعم للصور، مما يتيح إرفاق الصور بالطلبات النصية باستخدام صياغة Foundation Models 27، وهو ما يشمل استخدام النموذج النظامي على أنظمة iOS وmacOS وvisionOS 27. على نظام التشغيل 27، تعمل المكتبة أيضاً مع أي نموذج يتوافق مع بروتوكول LanguageModel الخاص بإطار Foundation Models، بما في ذلك نماذج Core AI.

بالإضافة إلى ذلك، تم توسيع دعم النماذج المستضافة لتشمل واجهة Open Responses لأي مزود لديه نقطة نهاية متوافقة، وواجهة رسائل Anthropic مع خيارات التفكير التكيفي، ومزودي الاستدلال من هافينغ فاس، بالإضافة إلى نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI مثل OpenRouter عبر عنوان أساسي مخصص. هذا التوسع يمنح المطورين وصولاً أوسع إلى مجموعة متنوعة من النماذج المتقدمة دون تغيير جذري في البنية البرمجية.

تسريع تنزيل النماذج عبر Swift

إلى جانب AnyLanguageModel، عملت هافينغ فاس على تطوير مكتبتَي swift-huggingface وswift-xet لتوفير تنزيلات متسارعة للنماذج من منصة Hub إلى تطبيقات Swift. هذه الأدوات تلعب دوراً حاسماً في تقليل وقت الإعداد وتحسين تجربة المطور عند التعامل مع ملفات النماذج الكبيرة. كما تم توسيع دعم النماذج المستضافة هذا العام، مما يتيح استخدام النماذج مفتوحة الأوزان التي تكون كبيرة جداً لتشغيلها على الجهاز نفسه، وذلك باستخدام نفس جلسة الكود المتوفرة للنماذج المحلية.

تتمتع مزودي الخدمات المستحفة الآن بنفس الميزات المتاحة للنماذج المحلية، بما في ذلك التوليد الموجّه، واستدعاء الأدوات مع البث المباشر، وعرض استهلاك الرموز (Tokens) في الاستجابات. كما أصبح الاستدلال (Reasoning) جزءاً من السجل، حيث يتم حذف كتل الاستدلال تلقائياً من الطلبات عند التبديل إلى مزود لا يستطيع إعادة تشغيلها. هذا يضمن سلاسة التفاعل بين مختلف البيئات البرمجية.

إدارة مفاتيح API والتشغيل على لينكس

أدخلت التحديثات الجديدة تغييرات مهمة في طريقة إدارة مفاتيح API، حيث أصبحت تأتي من دالة مغلقة (Closure) بدلاً من نص ثابت. هذا يسمح للتطبيق بجلب رموز قصيرة العمر من خادمه الخاص، مما يعزز الأمان. يوضح دليل القراءة (README) متى يجب السماح للمستخدمين بجلب مفاتيحهم الخاصة، ومتى يجب توجيه الطلبات عبر وكيل (Proxy). كما تعمل AnyLanguageModel الآن على نظام لينكس، مما يعني أن نفس الكود يمكن أن يعمل على الخوادم، مما يوسع نطاق استخدام المكتبة خارج أجهزة آبل.

تؤكد هافينغ فاس أن النماذج المحلية أصبحت أكثر قدرة، مما يجعل النماذج الصغيرة نقطة انطلاق جيدة للتطبيقات. وتشير البيانات الحالية على منصة Hub إلى أن بعض النماذج الأكثر تنزيلاً تشمل Gemma 4 E2B من جوجل بحجم حوالي 3.4 جيجابايت، وLFM2.5 2.6B من Liquid AI بحجم 1.7 جيجابايت، وQwen3.8 27B من Alibaba بحجم 16 جيجابايت. يناسب النموذان الأولان أجهزة iPhone، بينما يعمل النموذج الأخير على أجهزة Mac التي تملك 32 جيجابايت من الذاكرة أو أكثر.

الاستعداد للمستقبل والنماذج المتخصصة

بالنسبة للمطورين الذين يحدّثون تطبيقاتهم الحالية، تتوفر إرشادات هجرة في ملاحظات الإصدارات الخاصة بـ AnyLanguageModel وswift-huggingface وswift-xet لمساعدة المستخدمين على تحديث أكوادهم. وتُشكر هافينغ فاس المجتمع على مساهماته التي ساهمت في تشكيل العديد من الميزات الرئيسية. وتؤكد الشركة أن نماذج اللغة أثبتت قوتها كأداة لبناء الذكاء في المنتجات، لكنها ليست النوع الوحيد من النماذج التي يمكن للمطورين استخدامها.

أعربت هافينغ فاس عن حماسها لمواصلة تطبيق نفس النهج على قدرات إضافية، مع تقديم واجهات Swift مألوفة مع خيار نماذج تعمل على الجهاز. وتشير الشركة إلى أن النماذج التي تتخذ القرارات والنماذج التي تستمع للصوت ستصل قريباً. كما أعلنت عن انضمام جون كيم، مبتكر وصاحب مشروع oMLX، إلى فريق هافينغ فاس لدعم مجتمع MLX، مما يعزز التزام الشركة بتطوير البنية التحتية المحلية للذكاء الاصطناعي على منصات آبل.