أظهر نموذج توليد الصور مفتوح المصدر الذي تم إصداره حديثًا من Z.ai، وهو GLM-Image، أداءً متفوقًا في عرض النصوص المعقدة داخل الصور مقارنةً بنموذج Nano Banana Pro الاحتكاري من Google، المعروف أيضًا باسم Gemini 3 Pro Image. يعتمد النموذج ذو الـ 16 مليار معلمة من الشركة الصينية الناشئة التي تم طرحها مؤخرًا للاكتتاب العام على تصميم انتشار هجين ذاتي الانحدار (AR) مبتكر، وهو ما يختلف عن بنية الانتشار النقية المستخدمة بشكل شائع في مولدات الصور الرائدة.

يأتي هذا التطور وسط طفرة في شعبية نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد صور بنصوص مدمجة، مدفوعة بالطلب المتزايد على تطبيقات المؤسسات مثل المواد التسويقية والمواد التدريبية والاتصالات الداخلية. أفاد كارل فرانزن من VentureBeat في 14 يناير 2026 أن نموذج Nano Banana Pro من Google، وهو جزء من عائلة نماذج Gemini 3 AI التي تم إصدارها في أواخر العام الماضي، قد اكتسب زخمًا كبيرًا لسرعته ودقته في عرض الرسوم البيانية الغنية بالنصوص.

تولد نماذج الانتشار التقليدية صورًا عن طريق تحسين الضوضاء العشوائية تدريجيًا، وهي عملية قد تعاني من الدقة والوضوح المطلوبين لعرض النصوص. يجمع نهج الانتشار الهجين AR الخاص بـ GLM-Image هذه التقنية مع طرق الانحدار الذاتي، التي تتنبأ بالعنصر التالي في التسلسل بناءً على العناصر السابقة. يتيح ذلك تحكمًا أكبر في عملية توليد الصور، خاصة في المناطق التي تتضمن نصًا.

تمتد آثار هذا التطور إلى ما هو أبعد من مجرد التفوق التقني. توفر الطبيعة مفتوحة المصدر لـ GLM-Image إمكانية الوصول وخيارات التخصيص غير المتوفرة في النماذج الاحتكارية مثل Nano Banana Pro. يمكن أن يعزز هذا الابتكار والاعتماد الأوسع لتوليد الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر مختلف القطاعات، وخاصة للمؤسسات التي تبحث عن حلول فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتكيف.

وأشار فرانزن إلى أن "القدرة على عرض النصوص بدقة داخل الصور أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات الواقعية". "يشير أداء GLM-Image إلى أن النماذج مفتوحة المصدر تلحق بسرعة بنظيراتها الاحتكارية، وفي بعض الحالات تتفوق عليها."

يسلط صعود نماذج توليد الصور الاحتكارية ومفتوحة المصدر الضوء على التطورات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وإمكاناتها لتحويل سير العمل الإبداعي. في حين أن عائلة Gemini 3 من Google و Claude Code من Anthropic قد حظيت باهتمام كبير، فإن ظهور GLM-Image يشير إلى مشهد تنافسي متزايد والجدوى المتزايدة للبدائل مفتوحة المصدر.

لم تصدر Z.ai بعد مواصفات فنية مفصلة أو معايير تقارن GLM-Image مباشرةً بـ Nano Banana Pro. ومع ذلك، تشير التقارير الأولية وتعليقات المستخدمين إلى تحسن ملحوظ في دقة وتماسك عرض النصوص. النموذج متاح حاليًا للتنزيل والتجريب على منصات مثل Fal.ai، مما يسمح للباحثين والمطورين بمواصلة تقييم قدراته والمساهمة في تطويره المستمر. تخطط الشركة لإصدار المزيد من التحديثات والتحسينات على GLM-Image بناءً على ملاحظات المجتمع في الأشهر المقبلة.