قاعدة البيانات المفتوحة المصدر Chroma أصدرت Context-1، وهو نموذج بحث ذكي مكون من 20 مليار معلمة للبحث متعدد الجولات. يعتمد هذا النموذج على تقنية تحرير السياق الذاتي، ويتدرب على مهام متعددة من خلال التعلم المعزز وآلية الدورات، حيث أظهر أداءً ممتازًا، خاصة في مجالات الويب والمالية والقانون، وقد أظهر أيضًا قدرة على البحث عبر المجالات في مجال البريد الإلكتروني.

> مصدر المقالة: Axis Axis Robotics تعيد تشكيل تنوع البيانات والإنتاج على نطاق واسع للذكاء المُجسد من خلال استراتيجية تركز على المحاكاة أولاً (Simulation-First). في عام 2025، تتقارب عدة مسارات تقنية في صناعة الروبوتات بسرعة: الترقية التجارية لسلاسل التوريد للأجهزة المجسدة، مما يمنح النماذج الأولية الباهظة الثمن التي كانت في الماضي احتمالية واقعية للنشر على نطاق واسع للمرة الأولى؛ نماذج رؤية-لغة-إجراء (VLA) التي تجلب للروبوتات "دماغًا" قادرًا على فهم الدلالات والاستدلال والتخطيط؛ وهرم البيانات المتعدد الطبقات الذي يتكون من المقدمات المرئية إلى التوليف المحاكى، الذي يزود أيضًا الذكاء المجسد بتطور مستمر بوقود لا ينضب. ومع ذلك، لا تزال الصناعة تواجه الاختناق الأساسي الأكثر حدة: البيانات. وبالمقارنة مع نماذج اللغة الكبيرة والقيادة الذاتية، لا يزال الذكاء المجسد يعاني من فجوة بيانات ضخمة في مرحلة التدريب المسبق.

أطلقت OpenClaw إصدارًا جديدًا في 22 مارس، أضاف سوق مكونات ClawHub، ودعم نماذج MiniMax M2.7 و GPT-5.4-mini و GPT-5.4-nano، وقدم وظيفة الاستدلال بواسطة وكيل واحد. كما تم دمج OpenShell مع بيئة الرمل SSH، وربطها بعدة أدوات بحث.

أطلقت Cursor في 20 مارس نموذج البرمجة من الجيل الثالث Composer 2، مع انخفاض حاد في السعر إلى 0.50 دولار لكل مليون رمز إدخال و 2.50 دولار للإخراج، وإطلاق نسخة سريعة. يتفوق Composer 2 على الجيل السابق في عدة اختبارات معيارية، لكنه أقل من GPT-5.4، وينبع التحسن بشكل أساسي من المزيد من التدريب المسبق للنموذج الأساسي والتعلم المعزز. النموذج مخصص للاستخدام الداخلي فقط في Cursor، وقد وصلت قيمة الشركة الأم Anysphere إلى 29.3 مليار دولار.

أطلقت OpenAI في 18 مارس نموذجین جدیدین GPT-5.4 mini و GPT-5.4 nano، موجهة للسيناریوهات متعددة الأنماط والبرمجة، مع ارتفاع كبير في التسعير. يُظهر GPT-5.4 mini أداءً متفوقة في اختبارات المعايير البرمجية، مع دعم السياق واسع النطاق والعمليات متعددة الوظائف، وبالإضافة إلى ذلك، سيتمكن مستخدمو نسخة chatGPT المجانية أيضاً من تجربة وظيفة الاستدلال الجديدة.

أطلقت مجموعة Rakuten نموذج لغة كبير متخصص باللغة اليابانية باسم Rakuten AI 3.0 في 17 مارس، مدعية أنه يتفوق على GPT-4o في عدة اختبارات يابانية. ومع ذلك، اكتشف المستخدمون على الإنترنت أن النموذج قد يكون مبنياً على أساس DeepSeek، مما أثار تساؤلات حول انحيازه تجاه الصين وصحة ادعاءات التطوير المستقل للتكنولوجيا، مما أثار نقاشات واسعة.

أصدرت مجموعة راكوتن في 17 مارس نموذج ذكاء اصطناعي عالي الأداء يُسمى Rakuten AI 3.0، ويحتوي على 671 مليار معلمة، وتم تحسينه خصيصًا للغة اليابانية، وتدعي أنه يتفوق على GPT-4o في العديد من الاختبارات المعيارية. النموذج مفتوح المصدر مجانًا بموجب رخصة Apache 2.0، ويستند إلى ضبط دقيق لنموذج DeepSeek V3، وحصل على دعم من الحكومة اليابانية من حيث قوة الحوسبة للتدريب.

أخبار Gate News، في 8 مارس، أصدرت Openclaw مؤخرًا الإصدار التجريبي 3.7، والذي يتضمن تحديثات رئيسية لدعم نماذج اللغة الكبيرة GPT 5.4 و Gemini Flash 3.1.

شارك بيتر ستانبرج، مؤسس OpenClaw، نتائج اختبار الأداء لـ PinchBench، حيث تصدرت Gemini 3 Flash المرتبة الأولى بنسبة نجاح بلغت 95.1% في مهام الوكيل، وجاءت النماذج المحلية minimax-m2.1 و kimi-k2.5 في المركزين الثاني والثالث بنسبة نجاح بلغت 93.6% و 93.4% على التوالي. وأظهرت نماذج أخرى مثل Claude Sonnet 4.5 و GPT-4o أداءً أقل.