نموذج صيني جديد من Moonshot AI.

أطلقت شركة Moonshot AI الصينية، المدعومة من Alibaba و ZHongShan (سيكويا الصين سابقًا)، نموذجها المفتوح المصدر الجديد Kimi K2.5، وهو نموذج يفهم النصوص والصور والفيديو بشكل أصلي.

‍

الشركة أوضحت أن النموذج دُرب على نحو 15 تريليون توكن تجمع بين النص والوسائط البصرية، ما يجعله نموذجًا متعدد الوسائط من الأساس. وتركّز قوته بشكل خاص على مهام البرمجة وإدارة ما يُعرف بـ Agent Swarms، حيث يعمل عدة وكلاء ذكاء معًا لتنفيذ مهام معقدة.

‍

في الاختبارات المعلنة، أظهر Kimi K2.5 أداءً منافسًا للنماذج المغلقة، بل وتفوق عليها في بعض الحالات. ففي اختبار SWE-Bench Verified للبرمجة، تفوق على Gemini 3 Pro، كما سجّل نتائج أعلى من GPT-5.2 وGemini 3 Pro في النسخة متعددة اللغات من الاختبار. وفي فهم الفيديو، تجاوز GPT-5.2 وClaude Opus 4.5 في معيار VideoMMMU.

‍

وبالتوازي، أطلقت Moonshot أداة برمجية مفتوحة المصدر باسم Kimi Code، تنافس أدوات مثل Claude Code وGemini CLI، وتدعم استخدام الصور والفيديو داخل بيئات التطوير مثل VSCode وCursor.

‍

تأسست Moonshot على يد الباحث السابق في Google وMeta يانغ تشيلين، وقد جمعت تمويلات رفعت تقييمها إلى أكثر من 4 مليارات دولار، مع خطط لجولة جديدة قد ترفع التقييم إلى 5 مليارات دولار.

‍

DeepSeek تعزز تركيزها على الوكلاء الذكيين

تسعى DeepSeek إلى توسيع نطاق منتجاتها في الذكاء الاصطناعي عبر إضافة ميزات بحث ذكية جديدة وزيادة التركيز على الوكلاء (Agents)، في خطوة ترفع حدة المنافسة مع شركات أميركية مثل OpenAI وغوغل.

‍

الشركة الصينية بدأت هذا الشهر توظيف مختصين لبناء محرك بحث بالذكاء الاصطناعي يدعم لغات متعددة، وفق إعلانات وظائف منشورة حديثًا. وتوضح الإعلانات أن البحث المرتقب سيكون متعدد الوسائط، أي قادرًا على التعامل مع النصوص والصور والصوت في آن واحد. بالتوازي، تبحث DeepSeek عن خبرات في بيانات التدريب، وأنظمة التقييم، وبنية تقنية مخصصة لدعم الوكلاء وهي أدوات تعمل بدرجة عالية من الاستقلالية مع تدخل بشري محدود مع الإشارة إلى نية تشغيل عدد كبير منها بشكل دائم.

‍

كانت DeepSeek قد لفتت الأنظار في يناير الماضي بإطلاق نموذج R1 الذي نافس نماذج رائدة بتكلفة أقل بكثير. ومع ترقب واسع لخليفته، نشرت الشركة في ديسمبر ورقة بحثية حول أساليب أكثر كفاءة لتطوير النماذج، وهي خطوة سبقت إصدارات كبرى سابقًا. كما ظهر مؤخرًا تلميح غامض إلى “model1” على GitHub.

‍

إعلانات التوظيف الجديدة تُعد أوضح مؤشر حتى الآن على اتجاه الشركة، التي تؤكد طموحها في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، على خطى كبار اللاعبين في القطاع.

‍

انفيديا مستمرة في استثمار OpenAI

نفى جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، ما تردد عن وجود توتر بين شركته وOpenAI، واصفًا التقارير التي تحدثت عن ذلك بأنها «غير صحيحة».

‍

تصريحات هوانغ جاءت ردًا على تقرير لصحيفة وول ستريت جورنال زعم أن Nvidia تراجع حجم استثمارها في OpenAI، رغم إعلان الطرفين في سبتمبر عن خطة قد تصل إلى 100 مليار دولار تشمل الاستثمار وبناء بنية حوسبة بقدرة 10 غيغاواط لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي.

‍

التقرير أشار إلى أن هوانغ بدأ يصف الاتفاق بأنه غير ملزم، وأبدى تحفظات على استراتيجية OpenAI التجارية، إضافة إلى قلقه من منافسين مثل Anthropic و Google. كما ذكر أن العلاقة بين الشركتين قيد إعادة التقييم، مع نقاشات تدور حول استثمار أقل حجماً بعشرات المليارات.

‍

لكن هوانغ، خلال زيارة إلى تايوان أكد أن Nvidia «ستشارك بالتأكيد» في جولة التمويل الجديدة لـ OpenAI، معتبرًا إياها «استثمارًا ممتازًا». وأضاف: «أؤمن بـ OpenAI وبعملها، فهي من أكثر الشركات تأثيرًا في عصرنا»، رافضًا تحديد قيمة الاستثمار وترك الإعلان لسام ألتمان.

‍

انفيديا تكشف عن نموذج Earth-2

أعلنت Nvidia عن إطلاق حزمة جديدة من البرمجيات والنماذج مفتوحة المصدر، تهدف إلى تمكين الحكومات والشركات من بناء أنظمة للتنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي بسهولة ومرونة أكبر.

‍

المنصة الجديدة، Earth-2، تتضمن نموذجين للطقس قائمين على الذكاء الاصطناعي، صُمما لتقديم توقعات أدق تمتد حتى أسبوعين، إضافة إلى “التنبؤات الفورية” التي ترصد تأثير العواصف والظواهر الجوية القاسية قبل نحو ست ساعات. كما تشمل المنصة نموذجًا جديدًا لدمج البيانات، يحسب بسرعة ما يُعرف بـ“الظروف الابتدائية” للكوكب، مثل درجات الحرارة والرياح والضغط الجوي، وهي الأساس لأي توقع جوي مخصص.

‍

Nvidia تراهن على إزالة العوائق أمام تبني الذكاء الاصطناعي في قطاعات واسعة، خصوصًا الطقس والمناخ، وهما مجالان معروفان باحتياجها قدرات حوسبة ضخمة. خلال السنوات الأخيرة، بدأت نماذج الذكاء الاصطناعي تحل محل الأساليب التقليدية المعتمدة على المحاكاة الفيزيائية، بعدما أثبتت قدرتها على التقاط الأنماط في بيانات ضخمة بدقة أعلى.

‍

قطاعات مثل الطاقة، الشحن، التأمين والزراعة كانت من أوائل المستفيدين من هذا التحول. وتقول Nvidia إن Earth-2 يتيح بناء توقعات مخصصة بشكل مستقل، مع تحكم كامل في البيانات، مستفيدة من طبيعة المنصة المفتوحة التي تسمح بالتعديل والتطوير بحرية.

‍

مصطلح الأسبوع:

Hyperparameter Tuning - ضبط المعامِلات الفائقة

عملية اختيار أفضل إعدادات تشغيل للنموذج، مثل سرعة التعلّم وحجم البيانات المستخدمة، لمساعدته على التعلم بشكل أدق وأفضل دون تغيير بنيته.

‍

أخبار قد تهمك:

• OpenAI تطلق أداة Prsim المجانية لمساعدة العلماء في صياغة الأوراق العلمية والتعاون العلمي.
• تسلا تستثمر 2B$ في xAI رغم معارضة كبار الملاك لدعم xAI في تطوير قدرات تسلا.
• آنثروبيك تطلق ميزة استدعاء التطبيقات التفاعلية داخل بوت المحادثة.
• نموذج Genie 3 من جوجل يواجه تحديات قانونية لحقوق شركات الألعاب مثل Nintendo.
• Chrome يحصل على مساعد ذكي يقوم بالتصفح الآلي بعد الطلب منه باسم Auto Browser
• نصف الأمريكيين مهددين بخطر انقطاعات الكهرباء بسبب الـ AI.