أخبار ar.wedoany.com، تعمل شركة "ميني ماكس" (MiniMax) الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين على تطوير نموذج لغوي كبير يضم 2.7 تريليون معامل، ومن المتوقع أن يتم إطلاقه في أقرب وقت خلال الربع الثالث من العام الجاري. سيكون هذا النموذج أكبر نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن تطلقه شركة محلية، وقد يصبح أيضاً واحداً من أكبر النماذج على مستوى العالم.
يأتي الدفع العالمي نحو نماذج الذكاء الاصطناعي التي تصل معاملاتها إلى تريليونات، مدفوعاً بالطلب المتزايد على الأنظمة المستقلة القادرة على إجراء استدلالات معقدة. ويرى المحللون أن هذا المستوى من الحجم يُعد حاسماً لبناء أنظمة يمكنها تنفيذ عمليات متعددة الخطوات دون تدخل بشري. وصرح مصدر مطلع لوكالة "رويترز" طالباً عدم الكشف عن هويته، نظراً لأن المعلومات لم تُنشر بعد. وامتنعت شركة "ميني ماكس" عن التعليق على هذا الأمر.
تأتي خطة تطوير هذا النموذج الضخم (التي كشفت "ذا إنفورميشن" تفاصيلها لأول مرة) في وقت تكتسب فيه النماذج منخفضة التكلفة، التي تقدمها شركات الذكاء الاصطناعي الصينية والمبنية على تقنيات مفتوحة المصدر، اهتماماً في الأسواق الأمريكية وغيرها، باعتبارها بديلاً منخفض التكلفة للأنظمة الأمريكية المملوكة. وتتنافس "ميني ماكس" مع شركات مثل "Z.ai" و"ديب سيك" (DeepSeek). وتتيح النماذج مفتوحة الوزن للمستخدمين تنزيل النظام الأساسي وتشغيله وتخصيصه، وهو ما يختلف عن النماذج المغلقة والمملوكة.
وأضاف المصدر أن "ميني ماكس" ستطلق في وقت لاحق من هذا الشهر نموذجها المتطور لتوليد الفيديو متعدد الوسائط "H3".
تأسست "ميني ماكس" في عام 2021، وهي شركة واعدة في قطاع الذكاء الاصطناعي الصيني. وفي يناير الماضي، جمعت الشركة 4.8 مليار دولار هونغ كونغي (614 مليون دولار أمريكي) من خلال طرح عام أولي في هونغ كونغ، وتخطط لإدراج ثانوي في بورصة شانغهاي للابتكار التكنولوجي (Sci-Tech Innovation Board). حالياً، يتصدر نموذجا "LongCat-2.0" من شركة "ميتوان" و"V4-Pro" من "ديب سيك" قطاع الذكاء الاصطناعي الصيني بإجمالي 1.6 تريليون معامل، بينما تجاوزت عدة شركات منافسة محلية أخرى حاجز التريليون معامل.
على الرغم من الأداء المتميز لروبوتات الدردشة التوليدية القياسية في معالجة النصوص القصيرة، إلا أنها تعاني من قيود رياضية عند الحاجة إلى اتخاذ قرارات طويلة الأجل بشكل مستقل.
يعتمد هذا التوسع الهائل في البنية المعمارية إلى حد كبير على تقنية "خبراء النماذج المختلطة" (Mixture of Experts) لتحقيق التوازن بين مستوى الذكاء وتكاليف التشغيل. فمن خلال تنظيم النموذج في شبكات فرعية متخصصة، يمكن للمطورين بناء قواعد بيانات ضخمة تحتوي على تريليونات المعاملات، مع تفعيل جزء صغير فقط من قدراتها في كل استعلام. يتيح هذا الأسلوب للمستخدمين الحصول على معرفة متخصصة وعميقة في مجالات محددة - بما في ذلك القوانين واللوائح المعقدة وعيوب البرمجيات النادرة - بسرعة وكلفة مماثلة لتلك الخاصة بالأنظمة متوسطة الحجم.
