أخبار ar.wedoany.com، في 2 يونيو، أصدر فريق الذكاء الاصطناعي الفائق في شركة مايكروسوفت الأمريكية نموذج "MAI-Thinking-1"، وهو أول نموذج استدلالي تطلقه مايكروسوفت في مجال الذكاء الاصطناعي. يعتمد هذا النموذج على بنية الخبراء المختلطة المتناثرة، ويحتوي على 35 مليار معامل نشط، بإجمالي معاملات يبلغ حوالي تريليون معامل، وهو مصمم لمهام التعليمات المعقدة متعددة الخطوات، والاستدلال طويل السياق، وتوليد الأكواد البرمجية. وقد بدأت النسخة التجريبية الخاصة للنموذج على منصة "Microsoft Foundry".
يمثل إطلاق "MAI-Thinking-1" توجه مايكروسوفت نحو توسيع نظام النماذج الذاتية التطوير من النماذج خفيفة الوزن، وتوليد الصور، وتحويل الصوت إلى نص، والمساعدة في الترميز، لتشمل طبقة النماذج الاستدلالية الأكثر جوهرية. في الماضي، اعتمدت مايكروسوفت بشكل كبير على قدرات النماذج الخارجية المتطورة في منتجاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن العملاء من المؤسسات، عند النشر الفعلي، يهتمون أيضًا بمصادر بيانات تدريب النموذج، والتحكم في التكاليف، وكفاءة الاستدلال، وحدود الامتثال، والتكامل طويل الأمد مع المنصة. صُمم "MAI-Thinking-1" كنموذج متوسط الحجم، تم تدريبه من الصفر باستخدام بيانات على مستوى المؤسسات، ونظيفة، ومرخصة تجاريًا، دون الاعتماد على تقطير المعرفة من نماذج أمامية تابعة لجهات خارجية. تؤكد مايكروسوفت على هذه النقطة بهدف تعزيز قابلية تفسير والتحكم في مصادر قدرات النموذج، وتوفير أساس امتثال أكثر وضوحًا للعملاء من المؤسسات لاستخدام النموذج الذاتي التطوير في مهام تطوير الأكواد، ومعالجة المهام المعقدة، وتحليل المستندات الطويلة. بالنسبة لمايكروسوفت، فإن "MAI-Thinking-1" ليس منتجًا منعزلاً، بل هو عقدة رئيسية في نظام تطوير النماذج الخاص بها "Hill-Climbing Machine"، والذي يرتبط من الخلف بالبيانات، والمكافآت، وبيئة التدريب، ونظام التقييم، والتصميم المشترك للمسرعات الخاصة، مما يشير إلى آلية إنتاج نماذج داخلية قابلة للتطوير المستدام.
يدعم النموذج نافذة سياقية تصل إلى 256 ألف رمز، وهو متوافق مع واجهة برمجة التطبيقات الشائعة "Chat Completions API"، ويدعم استدعاء الدوال وتعليمات المطورين. ذكرت مايكروسوفت أن أداء "MAI-Thinking-1" في معيار هندسة البرمجيات "SWE-Bench Pro" يمكن مقارنته بأداء نموذج "Claude Opus 4.6"، وقد حقق النموذج 97.0% و94.5% في اختباري الاستدلال الرياضي "AIME 2025" و"AIME 2026" على التوالي.
إن تركيز مايكروسوفت على هندسة البرمجيات وسير عمل المؤسسات في أول نموذج استدلالي للذكاء الاصطناعي يعكس تحول المنافسة في مجال النماذج الاستدلالية من مجرد السعي وراء حجم المعاملات، إلى "إمكانية دخول سيناريوهات التطوير اليومية بتكلفة استدلال أقل". مهام الترميز مناسبة بطبيعتها لاختبار القدرات متعددة الخطوات للنماذج الاستدلالية: يحتاج النموذج إلى قراءة قاعدة الأكواد، وفهم السياق، وتعديل الملفات، وتشغيل الاختبارات، وتحديد أسباب الفشل، وتعديل الحلول بناءً على النتائج الوسيطة. تم تدريب "MAI-Thinking-1" لبيئات الترميز الوكيلة، حيث قامت مايكروسوفت ببناء بيئة تدريب قابلة للتنفيذ والتقييم والتحقق المتكرر، مما يمكن النموذج من التعلم في مهام قريبة من عمليات التطوير الفعلية. إذا تمكنت هذه القدرات من الاندماج بثبات مع "GitHub Copilot" و"Visual Studio Code" و"Microsoft Foundry" ومنصات التطوير الداخلية للمؤسسات، ستتاح لمايكروسوفت فرصة دمج قدرات النموذج الذاتي التطوير في سلسلة أدوات المطورين اليومية، بدلاً من الاقتصار على عرض النموذج وسيناريوهات الأسئلة والأجوبة الفردية. كما أن تحديد حجم النموذج كمتوسط له أهمية عملية: عند نشر أدوات مساعدة متقدمة في الترميز على مستوى المؤسسات، يلزم تحقيق توازن بين الفعالية، وزمن الاستجابة، وتكرار الاستدعاء، والتكلفة لكل مرة. يساعد النموذج المتناثر الذي يحتوي على 35 مليار معامل نشط في تقليل البصمة الحسابية للاستدلال، مما يسهل إدخال قدرات الترميز المتقدمة والاستدلال المعقد إلى سير العمل عالي التردد.
كما يُظهر "MAI-Thinking-1" تغيرًا هيكليًا في استراتيجية مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي. ستظل مايكروسوفت تحافظ على منصة متعددة النماذج ونظامًا بيئيًا تعاونيًا، لكن النموذج الاستدلالي الذاتي التطوير يمكن أن يعزز سيطرتها على طبقة النموذج، ويربط بشكل أوثق بين النموذج الأساسي، والمنصة السحابية، وأدوات المطورين، وأمن المؤسسات، وإدارة البيانات. مع استضافة "Microsoft Foundry" لمزيد من نماذج سلسلة "MAI"، سيتمكن العملاء من المؤسسات في المستقبل من استدعاء النماذج الذاتية التطوير لمايكروسوفت، والنماذج من جهات خارجية، والنماذج المخصصة داخل نفس المنصة، بينما تعزز مايكروسوفت ولاء المنصة من خلال قدرات الحوكمة والامتثال والأمن وإقامة البيانات في "Azure".
تتركز المتغيرات اللاحقة في موعد الإصدار العام، واستقرار النموذج في قواعد الأكواد الحقيقية للمؤسسات، وتكلفة الاستدعاء، وعمق التكامل مع نظامي "Copilot" و"Foundry". لقد سد "MAI-Thinking-1" فجوة مهمة في النماذج الاستدلالية الذاتية التطوير لمايكروسوفت، ولكن ما إذا كان سيحقق استخدامًا واسع النطاق في سير عمل التطوير والإنتاجية على مستوى المؤسسات، فإن ذلك يحتاج إلى التحقق من خلال ملاحظات العملاء بعد النسخة التجريبية الخاصة وعمليات النشر الأوسع نطاقًا.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
