تعلن Hugging Face عن الإصدار 1.0 من AnyLanguageModel، وهي مكتبة تحل مباشرة محل إطار Foundation Models من آبل وتسمح للمطورين باختيار النموذج والمزود الذي تستخدمه تطبيقاتهم. تم إصدارها مع swift-huggingface 1.0 و swift-xet 1.0.
نشأ المشروع من ملاحظات مطوري التطبيقات المهتمين بالنماذج التي تعمل محليًا، دون أن يعرفوا دائمًا كيفية التعامل معها. كما أرادوا تجنب تعقيد دعم عدة مزودين للاستدلال. لكل من النماذج المحلية والمستضافة مزاياها، ويجب أن يسهل واجهة برمجة تطبيقات موحدة اختيار النموذج المناسب لكل مهمة.
واجهة برمجة تطبيقات متوافقة ووظائف جديدة
يبقى المبدأ الأساسي كما هو: استخدام واجهة برمجة تطبيقات Foundation Models مع النموذج المناسب للتطبيق. للترحيل، يكفي استبدال السطر import FoundationModels بـ import AnyLanguageModel، حيث يعمل نفس كود الجلسة بعد ذلك مع نموذج النظام، ومع نماذج مفتوحة المصدر تعمل عبر llama.cpp و MLX و Core ML، وكذلك مع المزودين المستضافين.
تمت إضافة عدة وظائف. يعمل استدعاء الأدوات مع جميع المزودين، وكذلك التوليد الموجه، بما في ذلك مع أنواع @Generable المتداخلة ومصفوفات هذه الأنواع. تتيح دعم الصور إرفاق الصور بالاستفسارات وفقًا لتركيب Foundation Models 27، بما في ذلك مع نموذج النظام على iOS و macOS و visionOS 27. تحت OS 27، تعمل المكتبة أيضًا مع أي نموذج متوافق مع بروتوكول LanguageModel الخاص بـ Foundation Models، وخاصة نماذج Core AI.
على جانب الاستضافة، تدعم المكتبة واجهات برمجة تطبيقات Chat Completions و Responses من OpenAI، و Open Responses، وواجهة برمجة تطبيقات Messages من Anthropic، مع خيارات التفكير التكيفي والجهد، وواجهة برمجة تطبيقات Gemini من Google و Ollama. كما تدير Private Cloud Compute تحت OS 27، بالإضافة إلى Hugging Face Inference Providers ونقاط وصول أخرى متوافقة مع OpenAI، مثل OpenRouter، عبر عنوان URL أساسي مخصص. بفضل Inference Providers، يمكن استخدام نماذج مفتوحة المصدر كبيرة جدًا على الجهاز بنفس الكود، على سبيل المثال openai/gpt-oss-120b.
يستفيد المزودون المستضافون من نفس الوظائف المتاحة للنماذج المحلية: التوليد الموجه، واستدعاء الأدوات عبر البث، وعد الرموز في الردود. أصبح التفكير الآن جزءًا من النسخ. عند تغيير المزود، تُزال كتل التفكير تلقائيًا من الاستفسارات إذا لم يتمكن المزود الجديد من إعادة تشغيلها. كما يتم توفير مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات عبر دالة بدلاً من سلسلة نصية، مما يسمح للتطبيق باسترداد رموز قصيرة العمر من خادمه الخاص. أخيرًا، تعمل المكتبة تحت Linux، مما يتيح استخدام نفس الكود على جانب الخادم.
نماذج مفتوحة المصدر ذات أداء أفضل
من بين النماذج الأكثر تنزيلًا على Hub حاليًا، تذكر المقالة Gemma 4 E2B من Google، بصيغة GGUF، بحجم حوالي 3.4 جيجابايت في Q4_0 مع تدريب حساس للتكميم، و LFM2.5 2.6B من Liquid AI، بحجم حوالي 1.7 جيجابايت في Q4_K_M. يزن Qwen3.8 27B لـ MLX، من Alibaba، حوالي 16 جيجابايت في 4 بت. وفقًا للمقالة، يمكن تخزين النموذجين الأولين على iPhone، ويعمل Qwen3.8 27B على جهاز Mac يحتوي على ذاكرة لا تقل عن 32 جيجابايت.
بالنسبة للتكوينات الأكثر ثقلًا، يشغل GLM-5.3 من Z.ai حوالي 1.5 تيرابايت في BF16، وفقًا للنص، ويظل متاحًا عبر Inference Providers. تشير Hugging Face أيضًا إلى أن وظائف « النماذج التي تقرر » و »النماذج التي تستمع » ستصل قريبًا.
