أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة "كافيه 24" (Cafe24) الكورية مؤخرًا موجهًا للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، يمكنه ربط أكثر من 120 نموذجًا من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويختار تلقائيًا النموذج الأنسب لمهام مثل البرمجة والترجمة والإبداع بناءً على طلب المستخدم.
مع انتشار ظاهرة "تعدد المضيفين" (multihoming) لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وClaude وGemini وDeepSeek، أصبح المستخدمون بحاجة إلى مقارنة النماذج واختيارها بأنفسهم، مما زاد من أعبائهم. يعمل موجه LLM من "كافيه 24" على دمج هذه النماذج من خلال واجهة برمجة تطبيقات (API) واحدة، بهدف تقليل عبء اتخاذ القرار على المستخدمين.
يمكن لمشغلي الخدمة تحديد النماذج المستخدمة بناءً على معايير مثل نوع المهمة والتكلفة وسرعة الاستجابة وأداء النموذج، كما يدعم التبديل التلقائي إلى نموذج آخر محدد مسبقًا في حال تعطل نموذج معين، مما يضمن استمرارية تنفيذ المهام.
يشهد سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي "مفارقة الاختيار"، حيث تؤدي زيادة الخيارات إلى تأخير اتخاذ القرار أو انخفاض الرضا بعد الاختيار. تختلف مزايا كل نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي، ويستخدم المستخدمون خدمات متعددة بالتناوب وفقًا لأغراض المهام مثل الترجمة والبحث والبرمجة، لكن عملية مقارنة النماذج وإعادة إدخال الأسئلة نفسها تطيل وقت اتخاذ القرار. يهدف إطلاق "كافيه 24" لموجه LLM إلى حل هذه المشكلة، مما يتيح للمستخدمين التركيز على المهمة نفسها دون الحاجة إلى التردد في اختيار النموذج.
وفقًا لـ"مسح واقع أعمال الاتصالات الإضافية لعام 2025" الذي أجرته وزارة العلوم وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات الكورية، فإن 53.2% من مستخدمي الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدمون أكثر من خدمتين في وقت واحد، مما يشير إلى انتشار نمط تعدد المضيفين. في الخارج، سبقت خدمات ربط ووساطة نماذج الذكاء الاصطناعي في تشكيل سوق، مثل شركة OpenRouter التي تأسست في عام 2023، والتي توفر أكثر من 400 نموذج ذكاء اصطناعي توليدي من أكثر من 70 شركة ذكاء اصطناعي من خلال API واحد، ويُذكر أنها تعالج أكثر من 100 تريليون توكن شهريًا، ولديها أكثر من 10 ملايين مستخدم عالميًا.
تدخل "كافيه 24" سوق وساطة الذكاء الاصطناعي التوليدي في كوريا باستخدام موجه LLM كنقطة انطلاق. وتهدف إلى توفير بيئة تقوم تلقائيًا بتوزيع النماذج وفقًا لغرض المهمة والتكلفة والسرعة والأداء، ومن خلال ميزات الاختيار التلقائي للنموذج والتبديل التلقائي عند الأعطال، تسعى إلى تحسين كفاءة واستقرار تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومساعدة المستخدمين على التركيز على المهمة التي ينوون تنفيذها.
