ويشو AI، النموذج اللغوي المفتوح المصدر "Kimi-K2.6" متاح للجمهور... مقارنة مباشرة مع GPT-5.4

أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة الصينية Moonshot AI أحدث نموذج لغة كبير مفتوح المصدر (LLM) باسم “Kimi-K2.6”. وأشارت الشركة إلى أن النموذج يتفوق أو يتأخر بشكل طفيف عن GPT-5.4 وClaude Opus 4.6 في الاختبارات الأساسية للذكاء الاصطناعي.

يُعد Kimi-K2.6 أحدث إصدار من سلسلة “Kimi” التي تنتجها Moonshot AI. تم تصميم هذا النموذج ليتمكن من معالجة النصوص بالإضافة إلى المدخلات متعددة الوسائط مثل الصور. وأوضحت Moonshot AI بشكل خاص أن تركيزها ينصب على الكفاءة وقدرة التنفيذ على المهام العملية. هذا يعني أنه لا يقتصر على تحسين جودة الإجابة فحسب، بل قام أيضًا بتحسين الهيكلية ليتمكن من استغلال نفس موارد الحوسبة لتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا.

الهيكلية التي تعزز الأداء باستخدام موارد أقل هي المفتاح

اعتمد Kimi-K2.6 على وظيفة تنشيط تُعرف باسم “Swiglu”. وهي بنية تُحسن من كفاءة استغلال الأجهزة مقارنة بالطرق التقليدية، وتُبسط جزئيًا عملية تدريب النموذج. تم تطبيق هذه الطريقة أيضًا على نماذج مفتوحة المصدر مثل سلسلة Llama من Meta Platforms وغيرها.

داخل النموذج، تم نشر 384 شبكة “خبير”. ومع ذلك، لا يتم تشغيل جميع هذه الشبكات في كل مرة يطرح فيها المستخدم سؤالًا. عند توليد الاستجابة، يتم اختيار 8 خبراء بشكل انتقائي فقط. هذه الطريقة، المعروفة بـ “الخلط بين الخبراء”، تُفعّل فقط الأجزاء الضرورية، مما يُساعد على تقليل كمية الحسابات والعبء على البنية التحتية.

بالإضافة إلى ذلك، تم تزويده بتقنية “الانتباه المحتمل متعدد الرؤوس”. وهي نوع من آليات الانتباه، تُستخدم بشكل أكثر كفاءة لاستخراج المعلومات المهمة من الإشارات. نظرًا لأنها تضغط البيانات إلى تمثيلات رياضية أخف وزنًا، فإن متطلباتها من الأجهزة أقل مقارنة بهياكل الانتباه التقليدية.

تحسين قدرات فهم الصور والتعاون مع الوكلاء الذكيين

كما أن Kimi-K2.6 مزود بمشفر بصري يتكون من 4 مليارات معلمة. يقوم هذا الجهاز بتحويل الصور إلى “تضمينات” يسهل على النموذج فهمها. بفضل ذلك، يمكن لـ Kimi-K2.6 التعامل مع المدخلات النصية والجرافات أو المواد البصرية بشكل متكامل.

وفقًا لـ Moonshot AI، يمكن لهذا النموذج أن ينشئ موقعًا إلكترونيًا كاملًا استنادًا إلى تعليمات بسيطة من المستخدم ورسومات تخطيطية. وللمهام الأكثر تعقيدًا وتستهلك وقتًا، يمكن تشغيل ما يصل إلى 300 وكيل ذكي في وقت واحد. ويُشرح أن هذه الطريقة تعتمد على تقسيم المهمة إلى خطوات فرعية صغيرة ومعالجتها بشكل متوازي، مما يُسرع الأداء مقارنة بالتنفيذ التسلسلي.

علاوة على ذلك، من خلال وظيفة “التعاون الجماعي”، يمكن تصميم عمليات عمل يشارك فيها الإنسان والوكيل الذكي معًا. وأوضحت Moonshot AI أن ذلك يُمكن من توزيع المهام على العاملين البشريين والذكاء الاصطناعي داخل المشروع. وأشارت الشركة إلى أن أدائها في مهام البرمجة عالية الصعوبة، مثل تطوير Rust، قد تحسن مقارنة بالإصدارات السابقة.

ادعاءات بالتفوق على GPT-5.4 في تقييم HLE-Full الصعب

قالت Moonshot AI إنها قادت مقارنة بين Kimi-K2.6 وGPT-5.4 وClaude Opus 4.6 في أكثر من 20 اختبارًا رئيسيًا. ووفقًا للشركة، تفوق النموذج الجديد في العديد من الاختبارات على هذين النموذجين الرائدين، أو تقل الفروق بينهما إلى بضع نقاط مئوية.

خصوصًا في أحد أصعب التقييمات المعروفة باسم “HLE-Full”، حصل Kimi-K2.6 على 54 نقطة. يتكون هذا الاختبار من حوالي 2500 سؤال في أكثر من 100 مجال أكاديمي، ويُعد من التقييمات ذات الصعوبة العالية. وذكرت Moonshot AI أن Claude Opus 4.6 حصل على 53 نقطة، وGPT-5.4 على 52.1 نقطة في نفس الاختبار.

يُظهر هذا الإصدار أن المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تزداد حدة. على الرغم من أن النماذج الرائدة مغلقة المصدر لا تزال تسيطر على السوق، إلا أن تزايد نماذج مفتوحة المصدر مثل Kimi-K2.6 التي تركز على الكفاءة والأتمتة في المهام، يجعل خيارات الشركات والمطورين تتوسع أكثر.

ملاحظات TP AI: تم إعداد هذا الملخص بواسطة نموذج لغة TokenPost.ai. قد يتم حذف أو تحريف المحتوى الرئيسي أو وجود اختلافات مع الواقع.