في خطوة لافتة ضمن سباق الذكاء الاصطناعي العالمي، أعلنت مجموعة “علي بابا” القابضة عن تطوير جيل جديد من نماذج اللغات الكبيرة يتميز بكفاءة غير مسبوقة، رغم صغر حجمه وانخفاض تكلفته مقارنةً بالمنافسين.
وكشفت “علي بابا كلاود”، ذراع الشركة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، عن نموذج Qwen3-Next-80B-A3B، الذي يُعد أصغر بنحو 13 مرة من أكبر نماذجها السابقة.
ويتفوق النموذج الجديد في الأداء وسرعة التنفيذ، مع انخفاض تكاليف التدريب بنسبة تصل إلى 90%، بحسب تقرير نشره موقع “scmp” واطلعت عليه “العربية Business”.
وبحسب مطوريه، فإن النموذج الجديد أسرع بعشر مرات في بعض المهام من النسخة السابقة Qwen3-32B، في حين لم تتجاوز تكلفة تدريبه 500 ألف دولار، مقارنةً بمئات الملايين التي أنفقتها شركات كبرى مثل “غوغل” على نماذجها.
ويرجع نجاح النموذج إلى تقنيات مبتكرة، أبرزها آلية “الانتباه الهجين” وتقنية Gated DeltaNet، التي طوّرها باحثون من MIT وNvidia، ما ساعد على تحسين كفاءة معالجة البيانات مع تقليل استهلاك الموارد.
كما اعتمد النموذج على بنية “مزيج الخبراء” (MoE) التي تتيح توزيع المهام بين خبراء افتراضيين متخصصين، مما عزز الأداء وخفّض التكاليف.
ورغم احتوائه على 3 مليارات معلمة نشطة فقط، فقد حقق النموذج تكافؤًا مع أقوى منافسيه مثل DeepSeek-V3.1 وKimi-K2.
الأهم أنه صغير بما يكفي ليُشغَّل على بطاقة رسومية واحدة من طراز Nvidia H200، ما يجعله أقرب إلى الاستخدام العملي على أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية.
ويرى خبراء أن ما حققته “علي بابا” يمثل ملامح الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي: نماذج أصغر حجمًا وأكثر كفاءة وأقل تكلفة، في وقت ترتفع فيه تكلفة تدريب النماذج العملاقة إلى مئات الملايين، بل وقد تتجاوز المليار دولار بحلول عام 2027.
