أصبح تطبيق Grok متاحًا الآن للتنزيل كتطبيق منفصل، وهو متوفر لأنظمة macOS وWindows – إيلون ماسك

أعلن إيلون ماسك أن Grok سيكون متاحًا لجميع المستخدمين. يأتي هذا بعد تحديث Grok 3 لجعله أقرب إلى آلية عمل ChatGPT من OpenAI وGemini من جوجل. وكشف ماسك أن Grok متاح للتثبيت كتطبيق مستقل على نظامي التشغيل ويندوز وماك أو إس.

Grok هو النموذج الافتراضي الذي يستخدمه جميع مستخدمي X. ومع ذلك، سيتاح لنموذج الذكاء الاصطناعي الآن فرصة الوصول إلى شرائح ديموغرافية خارج نطاق X ومستخدميها المميزين. وقد أثار إعلان Miusk حماسًا بشأن إمكانية منافسة XAI في السوق المفتوحة.

سيتم أيضًا تقديم Grok كتطبيق مستقل لأنظمة التشغيل MacOS وWindows

— إيلون ماسك (@elonmusk) ١٩ فبراير ٢٠٢٥

برز تطبيق Grok بفضل قدرته على الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي، وذلك بفضل بيانات منصة X. ووفقًا للتقييمات، يتمتع التطبيق بروح دعابة جيدة ويحقق أداءًtronفي العديد من الجوانب.

سيكون Grok 2 مفتوح المصدر

بالإضافة إلى ذلك، سيصبح Grok 2 مفتوح المصدر. هذا يعني أن المطورين سيتمكنون من الاطلاع على شفرته البرمجية وتخصيصها لاستخدامها في تطبيقات جديدة كليًا. وقد تظهر بعض أدوات الذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام خارج نطاق الأنظمة المغلقة المعتادة. 

على سبيل المثال، يمكن للشركات الصغيرة والمطورينdent استخدامه لإنشاء روبوتات محادثة مخصصة ومساعدين ذكاء اصطناعي شخصيين. 

قال ماسك: "نهجنا العام هو أننا سنجعل الإصدار الأخير [من Grok] مفتوح المصدر عندما يكون الإصدار التالي جاهزًا بالكامل [...] وعندما يصبح Grok 3 ناضجًا ومستقرًا، وهو ما سيحدث على الأرجح في غضون بضعة أشهر، فسنجعل Grok 2 مفتوح المصدر."

ومع ذلك، يبقى مدى انفتاح النسخة مفتوحة المصدر من Grok 2 غير واضح.

استغلت شركة ميتا توجه البرمجيات مفتوحة المصدر من خلال إتاحة أجزاء من نماذج لاما الخاصة بها للجمهور منذ إطلاقها. كما حققت شركة ديب سيك الصينية، نجمة الذكاء الاصطناعي الصاعدة، تقدماً ملحوظاً في مجال جعل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

سيتم تحديث Grok 2 إلى Grok 3 لشرح منشورات X

أعلن إيلون ماسك أنه سيتم تحديث Grok 2 إلى Grok 3 قريبًا لشرح المنشورات على X. ووفقًا لعملاق التكنولوجيا، سيستغرق طرح التحديث يومًا أو يومين لإكماله.

بالمناسبة، لا يزال Grok 2 يُستخدم لشرح المنشورات. سيتم تحديثه إلى Grok 3 خلال يوم أو يومين. https://t.co/iSv9CA3bjt

— إيلون ماسك (@elonmusk) ١٩ فبراير ٢٠٢٥

برزت هذه الميزة بشكلٍ خاص في نظام Grok AI، ويعود ذلك أساسًا إلى أنها تُغيّر طريقة فهم المستخدمين للمنشورات وتفاعلهم معها، كما أنها تمنحهم حرية استكشاف المحتوى بثقة ووضوح. 

يشير إعلان ماسك إلى أن Grok 3 سيعزز قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير وشرح المنشورات على المنصة. وقد سعى ماسك جاهداً لتحقيق تقدم في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال شركته xAI. ويُنظر الآن إلى Grok كخيار منافس للنماذج التي طورتها OpenAI وDeepMind التابعة لشركة جوجل وغيرها.

يأتي هذا في الوقت الذي يواصل فيه المستخدمون مقارنة جهاز Grok 3 الجديد مع منافسيه. وقد ذكر أحد المستخدمين أن Grok 3 تفوق على منافسيه، بما في ذلك R1 وO1 Pro وSonnet 3.5. 

جاء في المنشور: "النتيجة النهائية: Grok 3 > R1 > O1 pro > Sonnet 3.5. أجريتُ اختبارات طوال اليوم، Grok وR1 قادران على إجراء تدويرات الأشكال في سياقها باستخدام موترات عالية الأبعاد، بينما يحتاج O1 وSonnet إلى حلقات تكرار. يبدو أن XAI وDeepSeek قد توصلا إلى حل!"

وهذا يدعم ما قاله فريق xAI خلال الإطلاق: "يتميز Grok 3 عن غيره في جميع الجوانب. حتى نظيره الأصغر، Grok 3-Mini، يصل إلى مستوى متقدم مقارنة بالمنافسين الآخرين."

كل ما تحتاج معرفته لمعرفة الشركة التي ستفوز في مسابقة تكنولوجية هو النظر إلى المشتقين الأول والثاني لمعدل الابتكار https://t.co/rImcrpzfeY

— إيلون ماسك (@elonmusk) ١٨ فبراير ٢٠٢٥

إلى جانب النموذج المُدرَّب مسبقًا، أصدرت xAI أيضًا نموذج Grok 3 للاستدلال (نسخة تجريبية) ونموذج Grok 3 Mini للاستدلال. على عكس النماذج المُدرَّبة مسبقًا، صُمِّمت نماذج الاستدلال لتُفكِّر كالبشر. صحيح أنها تستغرق وقتًا أطول قليلًا للاستجابة، إلا أنها تُجيب على الأسئلة المُعقَّدة بدقة وعمق أكبر.

قال فريق xAI: "في xAI، نؤمن بأن امتلاك أفضل نموذج تدريب مسبق لا يكفي لإنشاء أفضل ذكاء اصطناعي. يجب أن يكون أفضل ذكاء اصطناعي قادراً على التفكير كالإنسان. إذا كنت تستخدم Grok 3، فستلاحظ تحسينات شبه يومية لأننا نعمل باستمرار على تطوير النموذج. بل قد ترى تغييرات خلال 24 ساعة فقط."

وأضافوا: "يجب عليك دراسة جميع الحلول الممكنة، وتقييمها ذاتيًا، والتحقق منها، والرجوع إلىtracالسابقة، والتفكير انطلاقًا من المبادئ الأساسية. هذه مهارة بالغة الأهمية. نعتقد أنه من خلال أخذ أفضل نموذج مُدرَّب مسبقًا وتدريبه بشكل إضافي باستخدام التعلم المعزز، يمكننا تعزيز قدراته على الاستدلال. وهذا يسمح للنموذج بالتحسن بشكل ملحوظ والتوسع، ليس فقط أثناء التدريب ولكن أيضًا أثناء الاختبار."