علي بابا كلاود تحدّث Coding Plan: نماذج Qianwen وGLM الجديدة

وسّعت علي بابا كلاود منصتها Coding Plan بإضافة دعم عدة نماذج لغوية من الجيل الجديد دفعة واحدة، هي Qianwen 3.5 الرائد وGLM-4.7 من Zhipu AI. يبدو التحديث تقنيًا في ظاهره، لكن وراءه رهانًا أكبر بكثير: فعمالقة التقنية الصينية عازمون بجدية على مزاحمة GitHub Copilot والأدوات الغربية المشابهة في السوق المحلية والإقليمية.

تُعدّ Coding Plan بيئة سحابية من علي بابا موجّهة إلى المطورين، وتجمع أدوات العمل التعاوني على الشيفرة البرمجية ومسارات CI/CD ومساعدة مدمجة بالذكاء الاصطناعي. وكان الاختيار بين النماذج اللغوية داخل المنصة محدودًا حتى وقت قريب. ويغيّر التحديث الجديد هذه الصورة جذريًا: بات بإمكان المستخدمين التبديل بين عدة نماذج بحسب المهمة، سواء كانت توليد شيفرة من الصفر أو إكمالًا تلقائيًا أو البحث عن الأخطاء في حل مكتوب مسبقًا.

Qianwen 3.5 هو النموذج الرائد الذي طورته علي بابا بنفسها. صُمّم للعمل مع الشيفرة بعشرات لغات البرمجة، ولا يكتفي بإكمال الأسطر بل يفهم سياق المشروع بأكمله. وبحسب ما تعلنه الشركة، يُظهر النموذج فهمًا محسّنًا للسياقات الطويلة، وهي خاصية حاسمة للعمل مع قواعد الشيفرة الكبيرة التي يجب فيها استحضار بنية عدة وحدات في آن واحد. أما GLM-4.7، الذي طورته الشركة الناشئة Zhipu AI بدعم من Tsinghua University، فيسلك مسارًا مختلفًا بعض الشيء: يركّز النموذج على دقة الاستدلال وعلى القدرة على شرح منطق الشيفرة بلغة طبيعية، وهو أمر مفيد خصوصًا في المشاريع الجماعية وعند مراجعة الشيفرة.

إدراج GLM-4.7 في منظومة علي بابا لافت بحد ذاته. فهو ليس مجرد توسعة تقنية، بل دليل على أن المنصات الكبرى في الصين بدأت تبني نماذج شراكة بدلًا من الانغلاق على تطوراتها الخاصة وحدها. وتُعدّ Zhipu AI منذ فترة طويلة من أكثر الشركات الناشئة الصينية جدية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويمنح دمج نموذجها في Coding Plan هذه الشركة الفتية وصولًا إلى جمهور من ملايين المطورين الذين يعملون أصلًا في سحابة علي بابا. والأمر مفيد للمنصة أيضًا: فتنوّع النماذج يعني أن كل مستخدم يستطيع العثور على الأداة التي تنسجم مع سير عمله.

ولا يقل السياق التنافسي أهمية. فمنصة Comate من Baidu وأداة CodeArts من Huawei تطمحان منذ زمن إلى دور المساعد الرئيسي بالذكاء الاصطناعي للمطورين الصينيين. وهذا السوق ينمو بسرعة: فبحسب بيانات المحللين، تسارع إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي في عمليات التطوير في منطقة آسيا والمحيط الهادئ بعدما سجلت شركات كبرى انخفاضًا فعليًا في الوقت المستغرق في كتابة الشيفرة الروتينية، يتراوح بين 20 و40 في المئة بحسب المهمة. ويبدو أن علي بابا لا تريد التخلي عن هذا السوق لمنافسيها، وتراهن على تنوّع النماذج ميزةً تنافسية: فبدل حل واحد، تقدّم منظومة يختار فيها المستخدم بنفسه.

أما ما يعنيه ذلك للمطورين خارج الصين فسؤال لا يزال مفتوحًا. فعلي بابا كلاود توسّع حضورها بنشاط في جنوب شرق آسيا والشرق الأوسط وأوروبا، وتصبح تحديثات كهذه متاحة للجمهور الدولي عاجلًا أم آجلًا. وقد أظهر Qianwen بإصداراته المختلفة نتائج تنافسية في المعايير المفتوحة لتوليد الشيفرة، ما يجعله مثيرًا للاهتمام محتملًا خارج السوق الصينية أيضًا. في المقابل، لا يزال GLM أقل شهرة لدى المجتمع الدولي، وإن كانت الجذور الأكاديمية للنموذج حجة قوية لصالح كفاءته التقنية.

تحديث Coding Plan ليس حدثًا معزولًا، بل خطوة جديدة في إعادة هيكلة واسعة لطريقة كتابة الشيفرة البرمجية في عصر النماذج اللغوية الكبيرة. فقد غيّرت أدوات مثل GitHub Copilot توقعات المطورين: إذ لم يعد مساعد الذكاء الاصطناعي يُنظر إليه اليوم إضافةً، بل جزءًا من بيئة العمل القياسية. وتدرك علي بابا ذلك، وهي لا تردّ بتحديث نموذج واحد، بل ببناء بيئة متعددة النماذج قادرة على التكيف مع متطلبات مختلفة. أما مدى سرعة نجاح المنصة في بلوغ كتلة حرجة من المستخدمين، ومدى تطابق الأداء الفعلي للنماذج مع الوعود التسويقية، فستجيب عنه الأشهر المقبلة.