أظهر نموذج توليد الصور مفتوح المصدر الذي أطلقته Z.ai حديثًا، 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 هجين جديد للانحدار التلقائي (AR)، وهو تصميم الانتشار، مما يختلف عن بنية الانتشار النقية المستخدمة بشكل شائع في مولدات الصور الرائدة.

يتحدى هذا التطور الافتراض بأن النماذج الاحتكارية المغلقة كانت ضرورية لتحقيق دقة عالية في توليد الصور التي تحتوي على نصوص كثيفة. وفقًا لتقرير VentureBeat بقلم كارل فرانزن في 14 يناير 2026، يقدم GLM-Image بديلاً مفتوح المصدر مقنعًا لـ Nano Banana Pro، خاصةً لتطبيقات المؤسسات مثل إنشاء المواد التسويقية ومواد التدريب وتصميم القرطاسية.

كان صعود نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتكارية ومفتوحة المصدر لتوليد الصور اتجاهًا مهمًا في عام 2026. شهدت عائلة نماذج Gemini 3 AI من Google، بما في ذلك Nano Banana Pro، اعتمادًا سريعًا من قبل المستخدمين نظرًا لسرعتها ومرونتها ودقتها في عرض الرسوم البيانية المعقدة. وبالمثل، اكتسب Claude Code من Anthropic قوة جذب كبيرة لقدراته في إنشاء التعليمات البرمجية. ومع ذلك، يشير ظهور GLM-Image إلى تحول محتمل نحو حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر سهولة وقابلية للتخصيص.

تعمل نماذج الانتشار، وهي المعيار في توليد الصور، عن طريق إضافة ضوضاء تدريجيًا إلى الصورة حتى تصبح ثابتة تمامًا، ثم تعلم عكس العملية لتوليد صور جديدة من الضوضاء. يجمع تصميم الانتشار الهجين AR الخاص بـ GLM-Image بين هذا النهج وتقنيات الانحدار التلقائي، التي تتوقع العنصر التالي في التسلسل بناءً على العناصر السابقة. يتيح ذلك للنموذج فهم أفضل والتحكم في موضع وعرض النص داخل الصور.

تمتد آثار هذا التقدم إلى ما هو أبعد من تطبيقات المؤسسات. يعد عرض النصوص بدقة في الصور أمرًا بالغ الأهمية لمختلف المجالات، بما في ذلك التعليم والبحث العلمي وإمكانية الوصول. تعمل النماذج مفتوحة المصدر مثل GLM-Image على تمكين الباحثين والمطورين من ضبط التكنولوجيا وتكييفها لتلبية الاحتياجات المحددة، وتعزيز الابتكار والتعاون.

يمثل إصدار GLM-Image خطوة مهمة إلى الأمام بالنسبة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ويمثل تحديًا تنافسيًا لنماذج توليد الصور الاحتكارية. لم تعلن Z.ai بعد عن خطط محددة لمزيد من التطوير أو التسويق التجاري لـ GLM-Image، ولكن النموذج متاح حاليًا للاستخدام والتجريب على منصات مثل Fal.ai. يشير أداء GLM-Image إلى أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمكن أن ينافس وحتى يتفوق على الحلول الاحتكارية في المهام المتخصصة، مما قد يعيد تشكيل مشهد تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.