علي بابا تطلق QwQ-32B للذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية وتكلفة قليلة

أعلنت علي بابا عن نموذج QwQ-32B، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يستخدم التعلم المعزز ليحقق أداءً ينافس النماذج الأكبر مثل DeepSeek-R1، لكن بتكلفة أقل بكثير.

تفاصيل الخبر

يعتمد QwQ-32B على تقنيات متطورة تجعله أكثر كفاءة وأقل تكلفة، حيث يتميز بـ:

• استخدام التعلم المعزز على نطاق واسع، مما يعزز أدائه في الرياضيات المتقدمة، البرمجة، والمهام القائمة على الاستدلال.
• حجمه أصغر بحوالي 20 مرة مقارنةً بـ DeepSeek-R1، لكنه يقدم أداءً مماثلاً أو حتى متفوقًا في العديد من المعايير الأساسية.
• تكلفة تشغيل منخفضة للغاية، حيث يبلغ سعره 0.20 دولار فقط لكل مليون رمز إدخال وإخراج، أي أقل بنسبة 90% مقارنة بالنماذج الأخرى مثل R1 وo1-mini.
• إتاحته كمصدر مفتوح بموجب ترخيص Apache 2.0، مما يسهل الوصول إليه عبر Hugging Face ومنصة ModelScope السحابية التابعة لعلي بابا.

الأهداف المستقبلية

تسعى علي بابا من خلال هذا النموذج إلى:

• تحقيق تقدم في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر بتكلفة تشغيلية منخفضة.
• دعم تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة في مجالات البرمجة، تحليل البيانات، وحل المشكلات المعقدة.
• تمكين الشركات والمطورين من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية ودون الحاجة إلى موارد ضخمة.
• تعزيز قدرة الصين على المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من خلال نماذج صغيرة الحجم وفعالة.

مع QwQ-32B، تواصل علي بابا دفع حدود الذكاء الاصطناعي نحو الكفاءة والاقتصادية، مما يعزز فرص تطوير تقنيات جديدة بتكاليف أقل وأداء أعلى.