# fal وFireworks تكشفان عن EAGLE-4 ومعيار لتحسين المطالبات

> تقدّم الورقة المشتركة فكّ الترميز التخميني EAGLE-4 ومجموعة بيانات تضم 400 عنصر لاختبار توسيع المطالبات في توليد الصور والفيديو.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/ar/fal-and-fireworks-release-eagle-4-analysis-and-prompt-enhancement-benchmark

نشرت fal AI وFireworks شرحًا تقنيًا مفصلًا لنظام فكّ الترميز التخميني الجديد EAGLE-4. كما أطلقتا Prompt Enhancement SpecBench، وهو معيار عام يضم 400 مطالبة موزعة على مهام تحويل النص إلى صورة، والصورة إلى صورة، والنص إلى فيديو، والصورة إلى فيديو. وفي اختباراتهما على وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA B300، حقق EAGLE-4 Harness سرعة 660.6 رمزًا في الثانية عند حجم دفعة 1 ضمن معيار Fireworks، متفوقًا بنسبة 1.63× على الطريقة التالية الأفضل. كما زاد التحقق القائم على الشجرة طول المقاطع المقبولة بنسبة تصل إلى 26٪ في المطالبات الإبداعية. ويهدف العمل إلى خفض زمن التأخير في خطوات تحسين المطالبات، التي باتت تستحوذ على الجزء الأكبر من الوقت اللازم لإنجاز العملية كاملة في نماذج الصور والفيديو السريعة.

## الحقائق

- يحقق EAGLE-4 Harness سرعة 660.6 رمزًا في الثانية ضمن Fireworks Bench عند حجم دفعة 1، أي أسرع بمقدار 1.63× من أفضل بديل.
- يضم Prompt Enhancement SpecBench 400 مثال من 18 مجموعة بيانات، موزعة على أربع فئات، تضم كل منها 100 مثال.

## لماذا يهم

يتيح توسيع المطالبات بسرعة للمطورين الحفاظ على استجابة تفاعلية، مع اقتراب مولدات الصور والفيديو من العمل الآني.

## المصادر والمراجع

1. [EAGLE-4 Technical Deepdive](https://blog.fal.ai/eagle-4-technical-deepdive/) – fal AI, 2026-10-20

آخر تحديث: 2026-10-21