كشفت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية الناشئة “ديب سيك” عن إصدارين جديدين من نموذج ذكاء اصطناعي تجريبي أصدرته قبل أسابيع، مضيفةً قدرات جديدة قالت إنها ستساعد في الجمع بين التفكير وتنفيذ بعض الإجراءات بشكل مستقل.
وفي حين أن النموذج الذي أصدرته الشركة في سبتمبر كان يُسمى “DeepSeek-V3.2-Exp” في إشارة إلى أنه تجريبي، فإن الإصدار الأحدث يُسمى “DeepSeek-V3.2”.
وقالت الشركة الناشئة إن النموذج الجديد يُضاهي أداء نموذج “GPT-5” الرائد من شركة “أوبن أيه آي” في العديد من معايير اختبار التفكير، مما يُشير إلى أن نماذج الصين مفتوحة المصدر لا تزال قادرة على منافسة نماذج وادي السيليكون المغلقة البارزة في بعض المعايير على الأقل، بحسب تقرير لوكالة “بلومبرغ”.
وأضافت “ديب سيك” أيضًا أن إصدار “V3.2” يجمع بين القدرة على محاكاة ما يشبه التفكير البشري مع القدرة على استخدام أدوات مثل محركات البحث والآلات الحاسبة ومنفذي الأكواد البرمجية.
وقالت الشركة في منشور على منصة إكس: “يُعد DeepSeek-V3.2 أول نموذج لدينا يدمج التفكير مباشرةً في استخدام الأدوات ويدعم أيضًا استخدام الأدوات في وضعي التفكير وعدم التفكير”.
وقد وصفت “ديب سيك”، التي أذهلت عالم التكنولوجيا في يناير بنموذج ذكاء اصطناعي مبتكر، النسخة التجريبية من النموذج بأنها خطوة نحو الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي.
أما الإصدار الثاني الذي أطلقته “ديب سيك”، وهو “V3.2-Speciale”، فيركز على العمليات الحسابية الرياضية وقدرات التفكير المطول. وقالت الشركة الناشئة إن الهدف هو “دفع قدرات الاستدلال في النماذج مفتوحة المصدر إلى أقصى حدودها واستكشاف حدود قدرات النماذج”.
وأضافت الشركة أن “DeepSeek-V3.2-Speciale” يُضاهي أداء أحدث نماذج شركة غوغل وهو ” Gemini-3 Pro”، وقد حقق أداءً بمستوى الميدالية الذهبية في الاختبارات المعيارية مثل أولمبياد الرياضيات الدولي وأولمبياد المعلوماتية الدولي.
وقالت “ديب سيك” أيضًا إنها ابتكرت طريقة جديدة لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.
تُعدّ هذه علامة جديدة على أن مختبر الذكاء الاصطناعي المؤثر يُضاعف جهوده البحثية مع أحدث إصدار له لجعل معالجة الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر كفاءة.
وبعد أن أحدث نموذجها الرائد ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي في يناير، تُمضي “ديب سيك” الناشئة قدمًا في ابتكارات جديدة لتعزيز مكانتها في سباق الذكاء الاصطناعي الصيني. وفي الأسبوع الماضي فقط، أصدرت الشركة نموذجًا مفتوحًا جديدًا يُسمى “DeepSeekMath-V2″، والذي أظهر قدرات قوية في إثبات النظريات الرياضية.
