مجموعة Ant توسع نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مع Ling-2.5-1T و Ring-2.5-1T

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في جي بي مورغان، كوين بيس، بلاك روك، كلارنا وغيرهم

دخل تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية الكبرى مرحلة جديدة. أطلقت مجموعة أنت نماذج ذكاء اصطناعي تحتوي على تريليونات من المعاملات تحت تراخيص مفتوحة، موسعة عائلة نماذج Ling ومشيرة إلى استمرار الاستثمار في أنظمة التفكير المتقدمة المرتبطة بالخدمات المالية والرقمية.

أعلنت شركة التكنولوجيا المالية المقيمة في هانغتشو عن نموذج Ling-2.5-1T، وهو نموذج لغة كبير مصمم للكفاءة في الاستنتاج والتفاعل مع الوكيل، إلى جانب Ring-2.5-1T، الذي يوصف بأنه أول نموذج تفكير هجين يعتمد على بنية خطية. كلا النظامين يستندان إلى سلسلة Ling 2.0 التي تم تقديمها في أكتوبر 2025 ومتوفرة على Hugging Face وModelScope، وهما منصتان شائعتان لتوزيع الذكاء الاصطناعي المفتوح.

تشكل هذه الإصدارات جزءًا من تحديث أوسع عبر محفظة الذكاء الاصطناعي المفتوح لمجموعة أنت، والتي تشمل أيضًا سلسلة Ming متعددة الوسائط. في وقت سابق من هذا الشهر، قدمت الشركة Ming-Flash-Omni-2.0، وهو نموذج موحد يتعامل مع الكلام والصوت والموسيقى في بنية واحدة.

نماذج تريليونات المعاملات تركز على الكفاءة في الاستنتاج

يمثل Ling-2.5-1T أحدث نموذج رائد في سلسلة نماذج اللغة العامة Ling التابعة لمجموعة أنت. تصف مواد الشركة التحسينات في كفاءة الاستنتاج وتوافق التفضيلات، بالإضافة إلى دعم التفاعل مع الوكيل الأصلي. يقبل النموذج سياقات تصل إلى مليون رمز، مما يتيح تحليل النصوص الطويلة ومهام الحوار الممتدة.

تبدو مكاسب الكفاءة مركزية في التحديث. ذكرت مجموعة أنت أن Ling-2.5-1T يطابق أداء نماذج الاستنتاج الرائدة على معيار AIME 2026 مع استخدام رموز أقل بشكل كبير. عادةً، تتطلب الأنظمة المماثلة بين 15000 و23000 رمز لتحقيق نتائج مماثلة. يستخدم Ling-2.5-1T حوالي 5890 رمزًا، وفقًا للشركة.

يؤثر تقليل استخدام الرموز على تكلفة الحوسبة وسرعة الاستجابة. في تطبيقات المؤسسات، يمكن أن تقلل هذه التحسينات من تكاليف الاستنتاج وتمكن من تطبيقات أكبر نطاقًا. غالبًا ما تتعامل شركات التكنولوجيا المالية مع مهام لغوية عالية الحجم مثل تحليل الامتثال، تفاعل العملاء، ومراجعة المستندات. لذلك، فإن الكفاءة لها أهمية تشغيلية.

Ring-2.5-1T يستهدف الاستنتاج الرياضي المتقدم

ينتمي Ring-2.5-1T إلى سلسلة Ring المحسنة للاستنتاج التابعة لمجموعة أنت. يستخدم النموذج ما تسميه الشركة بنية هجينة خطية، بهدف تحسين حل المشكلات الهيكلية. أبلغت مجموعة أنت عن نتائج عالية على معايير الرياضيات الأكاديمية، بما في ذلك نتائج تلبي معايير الميداليات الذهبية في المسابقات الدولية.

في معيار الأولمبياد الرياضي الدولي 2025، حقق Ring-2.5-1T درجة 35 من 42. وفي معيار الأولمبياد الرياضي الصيني 2025، وصل إلى 105 من 126، متجاوزًا الحد الأدنى للفريق الوطني. تقيم هذه الاختبارات التفكير متعدد الخطوات والمعالجة الرمزية بدلاً من الطلاقة العامة في اللغة.

يشير الأداء القوي في هذا المجال إلى تقدم في أنظمة التفكير المتخصصة. أصبحت معايير الرياضيات مرجعًا لتقييم قدرات الاستنتاج في النماذج الكبيرة. قد تترجم التحسينات إلى تطبيقات تتطلب تحليلًا منظمًا، مثل النمذجة المالية، تقييم المخاطر، أو الحساب العلمي.

توسيع عائلة نماذج Ling

تتكون عائلة Ling، المعروفة أيضًا باسم BaiLing، الآن من ثلاثة خطوط رئيسية: نماذج اللغة العامة Ling، ونماذج الاستنتاج Ring، وأنظمة Ming متعددة الوسائط. تحدثت إصدارات فبراير عن تحديث كل خط خلال فترة قصيرة. وصفت مجموعة أنت هذه الإصدارات بأنها ترقية شاملة عبر عائلة النماذج المفتوحة.

لا تزال التوزيعات المفتوحة عنصرًا مهمًا في الاستراتيجية. من خلال إصدار النماذج تحت تراخيص مفتوحة، تتيح مجموعة أنت للباحثين والمطورين الوصول إليها وتكييفها. أصبح الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مجالًا تنافسيًا بين الشركات التكنولوجية الكبرى ومجموعات البحث. توفرها على Hugging Face وModelScope يضع النماذج ضمن مجتمعات التطوير العالمية.

بالنسبة لشركات التكنولوجيا المالية، يمكن أن تسرع النماذج المفتوحة من اعتماد النظام البيئي. يمكن للمطورين الخارجيين بناء تطبيقات مخصصة لمهام الصناعة، مما يوسع حالات الاستخدام العملية دون الحاجة إلى تطوير مباشر من البائع. اتبعت مجموعة أنت نهجًا مماثلاً في منصات الدفع والتمويل الرقمي، مشجعة على التكامل من قبل أطراف ثالثة.

التطوير متعدد الوسائط مع Ming-Flash-Omni-2.0

تأتي إصدارات Ling وRing بعد تقديم Ming-Flash-Omni-2.0 في 11 فبراير. وصفت مجموعة أنت هذا النموذج بأنه الأول الذي يوحد الكلام والصوت والموسيقى ضمن بنية واحدة. تدمج الأنظمة متعددة الوسائط أنواع بيانات متعددة، مما يتيح التفاعلات عبر الصوت والصوت والنص.

تُعد هذه القدرة ذات صلة بواجهات الخدمات المالية. تعتمد المساعدات الصوتية، والتوثيق الصوتي، وأدوات المحادثة المصرفية على المعالجة متعددة الوسائط. يمكن أن يبسط دمج الوسائط في نموذج واحد عملية النشر والتنسيق عبر القنوات. لم تكشف مجموعة أنت عن مقارنات معيارية لـ Ming-Flash-Omni-2.0، لكنها وضعتها كنموذج شامل كبير النطاق.

يُشير توقيت الإصدارات عبر ثلاثة خطوط نماذج إلى تطوير منسق بدلاً من تحديثات معزولة. تغطي نماذج Ling وRing وMing معًا اللغة، والاستنتاج، والتفاعل متعدد الوسائط. يتوافق هذا الجمع مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تتطلب وظائف معرفية متعددة.

تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية

تقوم شركات التكنولوجيا المالية الكبرى بشكل متزايد ببناء بنية تحتية خاصة بها للذكاء الاصطناعي. توفر منصات الدفع، والبنوك الرقمية، والأسواق المالية تدفقات بيانات هائلة وتدير أنظمة مخاطر معقدة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الداخلية معالجة بيانات المعاملات، والتواصل مع العملاء، وسجلات الامتثال على نطاق واسع.

استثمرت مجموعة أنت في أبحاث الذكاء الاصطناعي لسنوات، وطبقت التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال، وتقييم الائتمان، وأتمتة الخدمات. تمتد عائلة Ling هذه القدرة إلى نماذج لغة عامة ومركزة على الاستنتاج. تتيح الإصدارات المفتوحة الوصول إليها خارج الاستخدام الداخلي.

يعكس هذا النهج اتجاهًا أوسع في شركات التمويل المدفوعة بالتكنولوجيا. لم يعد تطوير الذكاء الاصطناعي يقتصر على نماذج التنبؤ المتخصصة فقط، بل يشمل أنظمة لغة واستنتاج كبيرة قادرة على أداء مهام عامة. يمكن لهذه النماذج دعم وكلاء آليين، وتحليل القرارات، وواجهات محادثة.

نحو أبحاث الذكاء الاصطناعي العام

وصفت مجموعة أنت ترقية عائلة Ling بأنها خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام. يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى أنظمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام الإدراكية بمرونة تشابه التفكير البشري. تختلف تعريفات الصناعة، ويظل AGI هدفًا طموحًا أكثر من كونه معلمًا محددًا.

يساهم إصدار نماذج تحتوي على تريليونات من المعاملات في حجم البحث. لا يحدد عدد المعاملات القدرة بمفرده، لكن النماذج الكبيرة غالبًا ما تتيح تعلم تمثيل أوسع. مع تجارب في بنية الاستنتاج والتكامل متعدد الوسائط، تستكشف هذه الأعمال طرقًا نحو أنظمة عامة.

لم تحدد مجموعة أنت جداول زمنية أو مقاييس لتقدم الذكاء الاصطناعي العام. وصفت الشركة الإصدارات بأنها خطوات ضمن البحث المستمر، وليس ادعاءات بتحقيق ذكاء عام. تتيح التوفرية العامة للنماذج تقييمًا خارجيًا ومقارنة، مما يمكن أن يوجه اتجاه البحث.

آثار تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

قد تؤثر النماذج الجديدة على اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات المالية وغيرها. تتيح نماذج اللغة ذات السياق الطويل تحليل المستندات الممتدة وسجلات المعاملات. تدعم أنظمة الاستنتاج المركزة مهام التقييم المنظم. تُمكن النماذج متعددة الوسائط التفاعل الصوتي.

تسمح الوصول المفتوح للمنظمات باختبار هذه القدرات دون حواجز ترخيص ملكية. يمكن للشركات ضبط النماذج لمهام محددة مثل مراقبة الامتثال، تحليل العقود، أو أتمتة دعم العملاء. قد يقلل تقليل استهلاك الرموز في Ling-2.5-1T من التكاليف التشغيلية في عمليات النشر الكبيرة.

تشير نتائج الأداء على معايير الرياضيات إلى إمكانيات للمهام التحليلية، رغم أن تطبيقها في مجالات عملية يتطلب تكييفًا. عادةً، تجمع المؤسسات بين النماذج الأساسية وبيانات متخصصة وأنظمة تحكم. توفر إصدارات أنت المفتوحة بنية أساسية انطلاق بدلاً من حلول نهائية للمؤسسات.

السياق التنافسي في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة

أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة ساحة تنافسية بين شركات التكنولوجيا ومجموعات البحث. تطلق الشركات أنظمة أكبر وأكثر قدرة لجذب بيئات المطورين وتأثير المعايير. يدعم توفرها على مستودعات رئيسية الاعتماد والتجريب.

تضع إصدارات مجموعة أنت الشركة بين المساهمين العالميين في النماذج المفتوحة واسعة النطاق. كانت شركات التكنولوجيا المالية تستهلك أدوات الذكاء الاصطناعي المطورة في أماكن أخرى. بناء وإصدار نماذج أساسية يرمز إلى تحول نحو الابتكار الداخلي والتأثير الخارجي.

إطلاق نماذج مثل Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T يحمل أهمية استراتيجية تتجاوز المقاييس التقنية. فهي تشير إلى استثمار مستمر في أبحاث الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل منظمة التكنولوجيا المالية واستعداد لمشاركة النتائج مع مجتمع التطوير الأوسع.

نظرة مستقبلية

توسع تحديثات عائلة Ling الأخيرة لمحفظة الذكاء الاصطناعي المفتوح عبر مجالات اللغة، والاستنتاج، والتعددية الوسائطية. تؤكد الإصدارات على الكفاءة، وحل المشكلات الهيكلي، والتكامل عبر الوسائط. تتيح التوفرية العامة تقييمًا خارجيًا وتطبيقات متنوعة.

مع تعميق شركات التكنولوجيا المالية استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، أصبح تطوير النماذج الأساسية جزءًا من بنيتها التحتية التكنولوجية. يوضح إصدار مجموعة أنت التي تحتوي على تريليونات من المعاملات هذا التحول. ستعتمد التأثيرات العملية على كيفية تطبيق المطورين والمؤسسات لهذه الأنظمة في المهام الواقعية، من التحليل المالي إلى التفاعل الرقمي.

حتى الآن، يمثل إطلاق Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T خطوة أخرى في دمج أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة ضمن قطاع التكنولوجيا المالية ونظام الابتكار المفتوح الخاص به.