شركة هواوي الصينية تطلق نموذج openPangu-2.0-Flash مفتوح المصدر بـ 92 مليار معامل

أخبار ar.wedoany.com، في 30 يونيو، أطلقت شركة هواوي رسميًا نموذج openPangu-2.0-Flash مفتوح المصدر، الذي يضم 92 مليار معامل، وذلك عبر منصة المصادر المفتوحة، مع توفير أوزان النموذج، وكود الاستدلال الأساسي، وعوامل التدريب والاستدلال في الوقت نفسه. يُعد openPangu العلامة التجارية لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر من هواوي، والتي تركز بشكل أساسي على بناء تقنيات التدريب والاستدلال الأصلية المعتمدة على منصة Ascend، بهدف توفير مرجع لتطوير ونشر النماذج الكبيرة للمطورين والشركات والمؤسسات البحثية. كانت هواوي قد أطلقت سابقًا openPangu 2.0 خلال مؤتمر HDC 2026، موضحةً أن هذه السلسلة تتضمن نسختين: Pro وFlash، مع خطط لفتح المكونات ذات الصلة تدريجيًا اعتبارًا من 30 يونيو.

يتميز نموذج openPangu-2.0-Flash بإجمالي 92 مليار معامل، مع 6 مليارات معامل نشط، ويدعم سياقًا يصل إلى 512 ألف رمز. تركز نسخة Flash على كفاءة الاستدلال والتكيف مع النشر، مما يجعلها مناسبة لمهام الوكلاء الذكيين، ومعالجة النصوص الطويلة، والإجابة على استفسارات قواعد المعرفة المؤسسية، واستدعاء التطبيقات الذكية داخل نظام هارموني البيئي.

وفقًا للجدول الزمني الذي أعلنته هواوي، تم رفع أوزان نموذج openPangu-2.0-Flash، وكود الاستدلال الأساسي، وعوامل التدريب والاستدلال إلى منصة المصادر المفتوحة في 30 يونيو؛ بينما سيتم رفع أوزان نموذج openPangu-2.0-Pro وكود الاستدلال الأساسي في يوليو؛ وسيتم فتح المزيد من المكونات مفتوحة المصدر تدريجيًا في النصف الثاني من العام. ذكرت تقارير من IT之家 أن openPangu 2.0 يخطط لفتح 7 مكونات رئيسية تباعًا، بما في ذلك أوزان النموذج، وكود الاستدلال، والتقرير الفني، وهيكل النموذج، بالإضافة إلى كود التدريب المسبق، وكود التدريب اللاحق، وعوامل التدريب الجديدة. بعد توسيع نطاق المكونات مفتوحة المصدر، لن يتمكن المطورون من استدعاء النموذج فحسب، بل سيمكنهم أيضًا مراقبة سلسلة الهندسة الخاصة بتدريب النموذج واستدلاله وتكييف العوامل.

ينقسم openPangu 2.0 إلى نسختين: Pro وFlash. وفقًا للمعلومات المتاحة للجمهور، يبلغ إجمالي معاملات openPangu-2.0-Pro 505 مليار معامل، مع 18 مليار معامل نشط؛ بينما يبلغ إجمالي معاملات openPangu-2.0-Flash 92 مليار معامل، مع 6 مليارات معامل نشط. تدعم كلتا النسختين سياقًا يصل إلى 512 ألف رمز، مما يوفر نافذة إدخال أطول للمستندات الطويلة والمهام متعددة الجولات وقواعد المعرفة المؤسسية ومواد الأكواد وعمليات الوكلاء الذكيين. تتميز نسخة Flash بحجم معاملات أخف، مما يخدم بشكل أساسي احتياجات النشر ذات زمن الاستجابة المنخفض والإنتاجية العالية والمرونة الأكبر؛ بينما تتميز نسخة Pro بحجم معاملات أكبر، وسيتم فتح أوزان النموذج وكود الاستدلال الأساسي لها في يوليو.

يتمثل محور هذا الإصدار مفتوح المصدر في السلسلة الأصلية لمنصة Ascend. عند تطبيق النماذج الكبيرة على الأجهزة المحلية للذكاء الاصطناعي في الصين، تشمل التحديات الشائعة تكييف العوامل، وإنتاجية الاستدلال، واستهلاك الذاكرة، وكفاءة السياق الطويل، واستقرار النشر الهندسي. من خلال فتح أوزان النموذج وكود الاستدلال وعوامل التدريب والاستدلال معًا، تتيح هواوي للمطورين إعادة إنتاج عملية الاستدلال مباشرة في بيئة Ascend، مما يقلل أيضًا من تكاليف التصحيح التي تواجهها الشركات عند نشر النماذج مفتوحة المصدر على القدرة الحاسوبية المحلية. بالنسبة لعملاء القطاعات الحكومية والمالية والتصنيع والنقل والطاقة الذين يحتاجون إلى نشر خاص، غالبًا ما يكون استقرار تشغيل النموذج على منصة الحوسبة المحلية أكثر تأثيرًا على سرعة تطبيق النموذج من مجرد درجات التصنيف.

تُعد تطبيقات الوكلاء الذكيين اتجاهًا مهمًا لاستخدام openPangu 2.0. يمكن للسياق الذي يصل إلى 512 ألف رمز استيعاب سجلات المهام الأطول، وسلاسل استدعاء الأدوات، وقواعد العمل، ووثائق المؤسسات، مما يجعله مناسبًا لمهام مثل مراجعة العقود، وتدفق أوامر العمل، والمساعدة في البحث والتطوير، وقواعد المعرفة لخدمة العملاء، وفهم الأكواد، وأتمتة العمليات. بعد إطلاق نسخة Flash، يمكن للمطورين أولاً بناء تطبيقات تعتمد على الاستدلال الخفيف واستدعاء الأدوات وقواعد المعرفة القطاعية، ثم اختيار نسخة Pro التي سيتم فتحها لاحقًا بناءً على تعقيد المهمة. كان مساعد هواوي الذكي "Xiaoyi Claw" قد اعتمد سابقًا على نموذج openPangu 2.0 Pro لتعزيز قدرات تنفيذ المهام على مستوى نظام هارموني، مما يشير أيضًا إلى أن openPangu سيشكل لاحقًا روابط تقنية أوثق مع نظام هارموني ومنصة Ascend وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.

بعد الإطلاق الرسمي لـ openPangu-2.0-Flash كمصدر مفتوح، تشكل هواوي نقطة اتصال جديدة بين نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية المحلية والنظام البيئي لنظام التشغيل. يحل فتح أوزان النموذج مشكلة "إمكانية الاستخدام"، بينما يعالج كود الاستدلال الأساسي وعوامل التدريب والاستدلال مشكلة "كيفية تشغيل النموذج بكفاءة على منصة Ascend". بعد فتح المكونات اللاحقة مثل كود التدريب المسبق وكود التدريب اللاحق، ستتمكن الشركات والمطورون من إجراء تدريب تكيفي بناءً على بيانات القطاعات. تشمل النقاط الرئيسية للمتابعة شروط ترخيص المصادر المفتوحة، واكتمال المكونات على منصة GitCode، وعتبة النشر على أجهزة Ascend، والتكلفة الفعلية للسياق الطويل، وأداء النموذج بعد إطلاق نسخة Pro في يوليو.