أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة "ميتوان" في 6 يوليو رسمياً عن المصدر المفتوح لنموذجها الجديد من الجيل التالي "LongCat-2.0" الذي يضم تريليونات من المعاملات. وفي اليوم نفسه، أكملت شركة "مور تريد" التكييف السريع لهذا النموذج بالاعتماد على بطاقة الحوسبة الذكية للأغراض العامة للتدريب والاستدلال بالذكاء الاصطناعي MTT S5000 وحزمة البرامج MUSA. غطت أعمال التكييف جميع حلقات السلسلة بما في ذلك تحميل النموذج، تشغيل محرك الاستدلال، تحسين المشغلات الرئيسية، التحقق من النشر، والتحقق من الدقة، مما مكّن نموذج "LongCat-2.0" من العمل بشكل مستقر وفعال على بطاقة MTT S5000، مما وفر للمطورين والعملاء من الشركات مساراً أكثر سهولة لنشر النماذج.
نموذج "LongCat-2.0" هو نموذج كبير من الجيل التالي من نوع MoE يضم تريليونات من المعاملات، طورته شركة "ميتوان" ذاتياً. يبلغ إجمالي عدد معاملاته 1.6 تريليون، ويبلغ متوسط عدد المعاملات النشطة حوالي 48 ملياراً، مع نطاق ديناميكي يتراوح بين 33 ملياراً و56 ملياراً. صُمم هذا النموذج خصيصاً لسيناريوهات البرمجة الذكية (Agentic Coding)، ويدعم أصلاً سياقات فائقة الطول تصل إلى مليون رمز، ويعتمد آلية الانتباه المتناثر الذاتية التطوير (LSA)، وهندسة الاتصال السريع عبر الطبقات ScMoE، وآلية التنشيط الديناميكي للخبراء الصفري الحسابي، لتحقيق الاستخدام الفعال للموارد والتنسيق متعدد المهام. تظهر نتائج التقييم الشامل أن نموذج "LongCat-2.0" يحقق أداءً متميزاً في سيناريوهات Code وGeneral Agent، وأصبح أحد نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية الشائعة بين مجتمع المطورين العالمي.
أكمل فريق التقنية في شركة "مور تريد"، من خلال محرك الاستدلال عالي الأداء SGLang-MUSA والنظام البيئي للبرامج MUSA، التكييف الكامل لسلسلة القيمة بدءاً من توافق الأطر وصولاً إلى تحسين الأداء، وذلك بالتركيز على هيكل نموذج "LongCat-2.0" وخصائص الاستدلال الخاصة به.
فيما يتعلق بدعم الأجهزة، تتمتع بطاقة MTT S5000 بقدرة تسريع أصلية على مستوى الأجهزة من نوع FP8، وتوفر قوة حوسبة عالية وذاكرة فيديو كبيرة السعة وعرض نطاق ترددي عالٍ على مستوى البطاقة الواحدة، مما يوفر دعماً مستقراً لإدخال السياقات الطويلة، وقراءة وكتابة ذاكرة التخزين المؤقت KV، والاستدلال عالي التزامن. وبفضل التحسين المشترك بين محرك الاستدلال SGLang-MUSA وحزمة البرامج MUSA، يمكن لنموذج "LongCat-2.0" على بطاقة MTT S5000 إطلاق قدرات الاستدلال بشكل أكثر فعالية، مما يحسن كفاءة استجابة الخدمات عبر الإنترنت وقدرة إنتاجية النظام.
تتبنى شركة "مور تريد" مساراً هندسياً معيارياً، حيث تشكل عمليات تحليل هيكل النموذج، تحميل الأوزان، توافق إطار الاستدلال، التحقق من المشغلات، واختبار النشر في إجراءات عمل، مما يمكن نموذج "LongCat-2.0" من إكمال التحقق من الاستدلال بسرعة على بطاقة MTT S5000. يساهم هذا الأسلوب في خفض حاجز نقل ونشر النماذج المتطورة على منصات الحوسبة الصينية.
بالتركيز على سيناريوهات مثل البرمجة بالذكاء الاصطناعي (AI Coding)، سير عمل الوكلاء الذكيين (Agent workflow)، الإجابة على الأسئلة من قواعد المعرفة المؤسسية، وتحليل المستندات الطويلة، أجرت شركة "مور تريد" تحققاً على مستوى النشر لسلسلة استدلال نموذج "LongCat-2.0". من خلال التحسين المشترك على مستوى الأطر والمشغلات والجدولة، يمكن لبطاقة MTT S5000 توفير بنية تحتية للاستدلال تجمع بين الأداء والاستقرار وقابلية التوسع.
يمثل تحقيق الدعم الفوري (Day-0) لنموذج "LongCat-2.0" ممارسة للتعاون العميق بين النماذج الكبيرة الصينية والرقائق الصينية. وأشارت شركة "مور تريد" إلى أنها ستواصل في المستقبل الاعتماد على التوافق البيئي لحزمة البرامج MUSA لتكييف قدرات النماذج المتطورة، وتسريع الابتكار والتطبيق العملي للنماذج الكبيرة باستخدام البنية التحتية الصينية لوحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة.
