Cogito v1: خطوة عملية نحو الذكاء العام (AGI) من Deep Cogito
في تطور كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة Deep Cogito الناشئة عن إصدار نماذجها الأولى المفتوحة المصدر من سلسلة Cogito v1، والتي تمثل بداية منهج جديد لتدريب نماذج اللغة عبر استراتيجية تُعرف باسم التقطير والتضخيم التكراري (IDA) – وهي خطوة استراتيجية نحو بناء الذكاء العام الخارق (AGI).

ما الجديد؟
أطلقت الشركة نماذج LLMs بأحجام 3B و8B و14B و32B و70B، جميعها متاحة برخصة مفتوحة، وتفوقت على أفضل النماذج المفتوحة المماثلة في السوق من LLaMA، وDeepSeek، وQwen، بل إن نموذج Cogito 70B تفوق على Llama 4 MoE 109B في عدة معايير قياسية.
المنهج الجديد: IDA (التقطير والتضخيم التكراري)
يعتمد تدريب النماذج على خوارزمية IDA، التي تهدف إلى تجاوز حدود ذكاء “المُشرف البشري” التقليدي، من خلال:
- الخطوة 1 (التضخيم): استخدام عمليات فرعية تعتمد على حسابات مكثفة لإنتاج إجابات أكثر ذكاءً.
- الخطوة 2 (التقطير): تدريب النموذج على تقليد التفكير المحسَّن عبر تقليصه إلى معاييره الداخلية.
يتكرر هذا التفاعل لتحسين قدرات النموذج ذاتيًا، مما يؤدي إلى حلقة تغذية راجعة إيجابية تعزز ذكاء النموذج مع كل دورة.
قدرات النماذج
تعمل في وضعيْن:
- الوضع القياسي (LLM عادي)
- وضع التفكير (تأمل داخلي قبل الإجابة)
مصممة خصيصًا لتناسب:
- البرمجة
- تشغيل الأدوات
- استخدامات العملاء التفاعلية (Agentic use cases)
- لا تركّز على سلاسل استدلال طويلة، بل على الفعالية والكفاءة.
الأداء والتفوق
تم اختبار النماذج مقابل منافسيها في الوضعين (قياسي واستدلالي)، وحققت أداءً أعلى في أغلب المعايير.
نموذج Cogito-70B، على سبيل المثال، يتفوق على:
- Llama 3.3 70B المقطّر من Llama 3-405B
- Llama 4 Scout 109B المقطّر من Llama 4 Behemoth-2T
كما أن عملية التدريب كاملة استغرقت حوالي 75 يومًا فقط من قبل فريق صغير.
الخطوات القادمة
تسعي Cogito v1 إلي:
- إطلاق نماذج أكبر قريبًا:
- 109B
- 400B
- 671B
- تحديث نقاط التحقق (checkpoints) للنماذج الحالية بأداء أعلى.
- جميع النماذج ستظل مفتوحة المصدر.
حول Deep Cogito
شركة ناشئة مقرها سان فرانسيسكو، تسعى لبناء الذكاء العام الخارق عبر منهج علمي قائم على الاستدلال المتقدم والتحسين الذاتي. تضم نخبة من مهندسي وباحثي الذكاء الاصطناعي، وتلقى دعمًا ماليًا قويًا من كبرى شركات رأس المال الاستثماري.