مجموعة Ant توسع نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مع Ling-2.5-1T و Ring-2.5-1T

اكتشف أحدث أخبار فعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها مديرون تنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرها

يدخل تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية الكبرى مرحلة جديدة. فقد أصدرت Ant Group نموذجين للذكاء الاصطناعي بحجم تريليون معرّف تحت تراخيص مفتوحة، لتوسيع عائلة نماذج Ling، مما يدل على استمرار الاستثمار في أنظمة استدلال متقدمة مرتبطة بالخدمات المالية والرقمية.

أعلنت شركة التكنولوجيا المالية ومقرها هانغتشو عن Ling-2.5-1T، وهو نموذج لغوي كبير مصمم للاستدلال بكفاءة والتفاعل مع الوكلاء، إلى جانب Ring-2.5-1T، الذي وُصف بأنه أول نموذج تفكير بهندسة خطية هجينة. يعتمد النظامان معًا على سلسلة Ling 2.0 التي تم تقديمها في أكتوبر 2025، وهما متاحان على Hugging Face وModelScope، وهما منصتان مستخدمتان على نطاق واسع للتوزيع المفتوح للذكاء الاصطناعي.

تشكل الإصدارات جزءًا من تحديث أوسع ضمن محفظة Ant Group من الذكاء الاصطناعي المفتوح، والتي تشمل أيضًا سلسلة Ming متعددة الوسائط. وفي وقت سابق من هذا الشهر، قدمت الشركة Ming-Flash-Omni-2.0، وهو نموذج موحّد يتعامل مع الكلام والصوت والموسيقى ضمن بنية واحدة.

نماذج تريليون-معلمة تركز على الاستدلال بكفاءة

يمثل Ling-2.5-1T أحدث قمة ضمن سلسلة Ling لنماذج اللغة العامة لدى Ant Group. تصف مواد الشركة تحسينات في كفاءة الاستدلال وتوافق التفضيلات، إلى جانب دعم التفاعل مع الوكلاء بشكل أصلي. يقبل النموذج أطوال سياق تصل إلى مليون توكن، ما يتيح التحليل الطويل ومهام الحوار الممتد.

تبدو مكاسب الكفاءة في صلب التحديث. أفادت Ant Group بأن Ling-2.5-1T يطابق أداء نماذج الاستدلال الرائدة على معيار AIME 2026 بينما يستخدم توكنات أقل بكثير. عادةً ما تتطلب الأنظمة المماثلة بين 15,000 و23,000 توكن لتحقيق نتائج مشابهة. تستخدم Ling-2.5-1T نحو 5,890 توكنًا، وفقًا للشركة.

يؤثر تقليل استخدام التوكنات في تكلفة الحوسبة وسرعة الاستجابة. في عمليات النشر على مستوى المؤسسات، يمكن أن تقلل هذه التحسينات نفقات الاستدلال وتمكّن تطبيقات أكبر نطاقًا. غالبًا ما تعالج شركات التكنولوجيا المالية مهام لغوية عالية الحجم مثل تحليل الامتثال والتفاعل مع العملاء ومراجعة المستندات. لذلك تكتسب الكفاءة أهمية تشغيلية.

Ring-2.5-1T يستهدف الاستدلال الرياضي المتقدم

ينتمي Ring-2.5-1T إلى سلسلة Ring المحسّنة للاستدلال لدى Ant Group. يستخدم النموذج ما تسميه الشركة بنية خطية هجينة، بهدف تحسين حل المشكلات بشكل منظم. وقد أفادت Ant Group بتحقيق درجات مرتفعة على معايير الرياضيات الأكاديمية، بما في ذلك نتائج تحقق معايير الميدالية الذهبية في مسابقات دولية.

على معيار أولمبياد الرياضيات الدولي 2025، حقق Ring-2.5-1T 35 من أصل 42. وعلى معيار أولمبياد الرياضيات في الصين 2025، وصل إلى 105 من أصل 126، متجاوزًا حد فريق المنتخب الوطني. تقيس هذه الاختبارات الاستدلال متعدد الخطوات والتلاعب الرمزي بدلًا من الطلاقة اللغوية العامة.

تشير القوة في هذا المجال إلى تقدم في أنظمة الاستدلال المتخصصة. أصبحت معايير الرياضيات نقطة مرجعية لتقييم قدرات الاستدلال في النماذج الكبيرة. قد تنعكس التحسينات في تطبيقات تتطلب تحليلًا منظمًا، مثل نمذجة مالية أو تقييم مخاطر أو حوسبة علمية.

توسيع عائلة نموذج Ling

تتكون عائلة Ling، المعروفة أيضًا باسم BaiLing، الآن من ثلاث مسارات رئيسية: نماذج Ling للغة العامة، ونماذج Ring للاستدلال، وأنظمة Ming متعددة الوسائط. تحدّث إصدارات فبراير كل مسار خلال فترة قصيرة. وصفت Ant Group الإصدارات بأنها ترقية شاملة عبر عائلة النماذج المفتوحة.

يظل التوزيع المفتوح عنصرًا بارزًا في الاستراتيجية. من خلال إصدار نماذج تحت تراخيص مفتوحة، تتيح Ant Group للباحثين والمطورين الوصول إليها وتكييفها. أصبح الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مجالًا تنافسيًا بين كبريات شركات التكنولوجيا ومجموعات البحث. إن إتاحة النماذج على Hugging Face وModelScope تضعها ضمن مجتمعات تطوير عالمية.

بالنسبة لشركات التكنولوجيا المالية، يمكن للنماذج المفتوحة تسريع اعتماد النظام البيئي. يستطيع المطورون الخارجيون بناء تطبيقات مخصصة لمهام قطاعية، بما يوسع حالات الاستخدام العملية دون تطوير مباشر من البائع. وقد سعت Ant Group إلى اتباع نهج مماثل في منصات الدفع والتمويل الرقمي، وتشجيع تكامل الأطراف الثالثة.

تطوير متعدد الوسائط مع Ming-Flash-Omni-2.0

تأتي إصدارات Ling وRing بعد تقديم Ming-Flash-Omni-2.0 في 11 فبراير. وقد وصفت Ant Group ذلك النموذج بأنه الأول الذي يوحّد الكلام والصوت والموسيقى ضمن بنية واحدة. تدمج الأنظمة متعددة الوسائط أنواعًا متعددة من البيانات، ما يتيح تفاعلات عبر الصوت والسمع والنص.

لهذه القدرة صلة بواجهات الخدمات المالية. تعتمد أدوات المساعدات الصوتية والتحقق الصوتي والخدمات المصرفية الحوارية على معالجة متعددة الوسائط. قد يؤدي دمج الوسائط داخل نموذج واحد إلى تبسيط النشر والتنسيق عبر القنوات. لم تكشف Ant Group عن مقارنات معيارية لـ Ming-Flash-Omni-2.0 لكنها وضعته كنموذج omni واسع النطاق.

يشير توقيت الإصدارات عبر ثلاثة خطوط نماذج إلى تطور منسق وليس تحديثات معزولة. يغطي Ling وRing وMing معًا اللغة والاستدلال والتفاعل متعدد الوسائط. يتوافق هذا مع عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات التي تتطلب وظائف معرفية متعددة.

تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية

تقوم الشركات المالية التقنية الكبرى على نحو متزايد ببناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي مملوكة. تولد منصات الدفع والبنوك الرقمية والأسواق المالية تدفقات بيانات هائلة وتشغّل أنظمة مخاطر معقدة. يمكن للنماذج الداخلية للذكاء الاصطناعي معالجة بيانات المعاملات وتواصل العملاء وسجلات الامتثال على نطاق واسع.

استثمرت Ant Group في أبحاث الذكاء الاصطناعي لعدة سنوات، مطبقة تعلم الآلة على كشف الاحتيال وتقييم الائتمان وأتمتة الخدمات. تعمل عائلة Ling على توسيع هذه القدرة إلى نماذج لغة عامة ومركزة على الاستدلال. وتُوسع الإصدارات المفتوحة نطاق الوصول خارج الاستخدام الداخلي.

يعكس هذا النهج اتجاهًا أوسع في تمويل الشركات المدفوعة بالتكنولوجيا. لم يعد تطوير الذكاء الاصطناعي يركز فقط على نماذج التنبؤ المتخصصة. بل أصبح يشمل أنظمة اللغة الكبيرة والاستدلال القادرة على أداء مهام عامة. ويمكن لهذه النماذج دعم وكلاء آليين وتحليل القرارات وواجهات حوارية.

نحو أبحاث الذكاء الاصطناعي العام

قدمت Ant Group ترقيات عائلة Ling باعتبارها تقدمًا نحو الذكاء الاصطناعي العام. يشير مصطلح AGI إلى أنظمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام المعرفية مع قابلية للتكيف شبيهة بالاستدلال البشري. تختلف تعريفات الصناعة، ويظل AGI هدفًا طموحًا وليس معلمًا محددًا.

يسهم إصدار نماذج بحجم تريليون معلمة في توسيع نطاق البحث. لا يحدد عدد المعلمات وحده القدرات، لكن غالبًا ما تمكّن النماذج الكبيرة من تعلم تمثيلات أوسع نطاقًا. وبالاقتران مع تجارب بنية الاستدلال وتكامل متعدد الوسائط، يستكشف هذا العمل مسارات نحو أنظمة عامة.

لم تحدد Ant Group جداول زمنية أو مقاييس لتقدم AGI. وصفت الشركة الإصدارات بأنها خطوات ضمن أبحاث مستمرة بدلًا من ادعاءات تحقيق ذكاء عام. يتيح توفر النماذج للعامة التقييم والمقارنة من طرف خارجيين، ما يمكن أن يؤثر على اتجاه البحث.

آثار على نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

قد تؤثر النماذج الجديدة في تبني الذكاء الاصطناعي في التمويل وقطاعات أخرى. تتيح نماذج اللغة طويلة السياق تحليل المستندات الممتدة وسجلات المعاملات. تدعم الأنظمة الموجهة نحو الاستدلال مهام التقييم المنظم. وتمكّن النماذج متعددة الوسائط من التفاعل المعتمد على الصوت.

يسمح الوصول المفتوح للمؤسسات باختبار هذه القدرات دون عوائق الترخيص الحصري. يمكن للشركات ضبط النماذج بدقة لمهام خاصة بالمجال مثل المراقبة على الامتثال أو تحليل العقود أو أتمتة دعم العملاء. وقد يؤدي تقليل استخدام التوكنات في Ling-2.5-1T إلى خفض التكاليف التشغيلية في النشر الكبير.

تشير نتائج المعايير في الرياضيات إلى احتمال لمهام تحليلية، لكن التحويل إلى مجالات تطبيقية يتطلب تكييفًا. عادةً ما تجمع المؤسسات بين النماذج الأساسية وبيانات متخصصة وأنظمة تحكم. توفر إصدارات Ant Group المفتوحة هياكل بداية بدلًا من حلول مؤسسية مكتملة.

السياق التنافسي في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوح

أصبحت نماذج Open AI ساحة منافسة بين شركات التكنولوجيا ومجموعات البحث. تقوم الشركات بإصدار أنظمة كبيرة وقادرة بشكل متزايد لجذب منظومات المطورين والتأثير في المعايير. ويدعم توفرها على المستودعات الرئيسية اعتمادها والتجريب.

تضع إصدارات Ant Group الشركة ضمن المساهمين العالميين في نماذج كبيرة واسعة النطاق مفتوحة. تاريخيًا، كانت شركات التكنولوجيا المالية تستهلك أدوات ذكاء اصطناعي تم تطويرها في مكان آخر. ويشير بناء وإصدار نماذج أساسية إلى تحول نحو الابتكار الداخلي والتأثير الخارجي.

لذلك تحمل عمليات الإطلاق لـ Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T أهمية استراتيجية تتجاوز المقاييس التقنية. فهي تشير إلى استمرار الاستثمار في أبحاث ذكاء اصطناعي واسعة النطاق داخل مؤسسة للتكنولوجيا المالية، وإلى استعداد لمشاركة النتائج مع المجتمع التطويري الأوسع.

نظرة مستقبلية

تمتد تحديثات عائلة Ling الأحدث لدى Ant Group بمحفظة الذكاء الاصطناعي المفتوح عبر مجالات اللغة والاستدلال ومتعدد الوسائط. تؤكد الإصدارات على الكفاءة وحل المشكلات بشكل منظم والتكامل عبر الوسائط. إن التوفر للعامة يدعو إلى التقييم والتطبيق من طرف خارجيين.

وبينما تعمق شركات التكنولوجيا المالية استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، يصبح تطوير النماذج الأساسية جزءًا من حزمة تقنياتها. توضح إصدارات Ant Group بحجم تريليون معلمة هذا التحول. وستعتمد الأثر العملي على كيفية تطبيق المطورين والمؤسسات لهذه الأنظمة في مهام العالم الحقيقي، بدءًا من التحليل المالي وحتى التفاعل الرقمي.

في الوقت الحالي، تمثل عمليات إطلاق Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T خطوة أخرى في دمج أبحاث ذكاء اصطناعي متقدم داخل قطاع التكنولوجيا المالية، ضمن منظومة الابتكار المفتوح التابعة له.