“إحساس-مستوى فابِل” بقدرة 2.8 تريليون معامل من Kimi K3 يحدّث سجلًا مفتوح المصدر

作者: 李丹، وول ستريت جورنال (وول ستريت غِرْن ويونغ)

بدأت شركة Moonshot المواجهة رسميًا بإطلاق جولة جديدة من “معركة المصدر المفتوح” لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في الصين.

في 16 يوليو (يوم الخميس)، أطلقت شركة Moonshot رسميًا نموذجها الأساسي مفتوح المصدر من الجيل الجديد Kimi K3، بحجم معلمات يصل إلى 2.8 تريليون، كما قامت في الوقت نفسه بتفعيل خدمات واجهة برمجة التطبيقات (API) وتوفير وثائق للمطورين. ذكرت وكالة شينخوا أن تقييم النموذج أظهر أن المستوى الذكي الشامل لـ Kimi K3 يقترب من النماذج المغلقة التي تتصدر المستوى عالميًا، كما أشارت إلى أنه يُعد حاليًا أكبر نموذج مفتوح المصدر من حيث عدد المعلمات عالميًا، ما يمثل خطوة جديدة في مسار تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) في الصين.

يُعد Kimi K3 أقوى نموذج رائد لدى Moonshot حتى الآن، وقد صُمم خصيصًا لبرمجة الوكلاء (العوامل الذكية) بعيدة المدى ولمهام سير العمل الخاصة بالتطور الذاتي. وهو يقدم آلية انتباه هجينة للخطية (Hybrid Linear Attention) باسم Kimi Delta Attention (KDA) المطورة ذاتيًا لدى Moonshot، وبنية Attention Residuals (AttnRes). ومن خلال تحسين معالجة المعلومات عبر التسلسلات الطويلة وقدرة نقل المعلومات داخل الشبكات العميقة، يعزز ذلك كفاءة تدريب النماذج الكبيرة وأداء الاستدلال.

تحقيق تسريع فك ترميز حتى 6.3 مرات عند سياق يصل إلى مليون Token

يدعم Kimi K3 نافذة سياق حتى 1 مليون Token، ويأتي مزودًا أصليًا بقدرة فهم بصري. ويستهدف بشكل أساسي سيناريوهات عالية الصعوبة مثل هندسة البرمجيات والعمل المعرفي والاستدلالات المعقدة. وتذكر Moonshot أن تقنية KDA تحقق تسريعًا لفك الترميز يصل إلى 6.3 مرات ضمن سياقات بمستوى المليون، بينما تعمل آلية AttnRes بزيادة تكلفة تقل عن 2% لرفع كفاءة التدريب بنحو 25%.

وشددت Moonshot على أن النموذج يركز على تحسين قدرات برمجة الوكلاء (Agentic Coding)، إذ يمكنه فهم قواعد كود كبيرة، واستدعاء الأدوات، وتنفيذ الاختبارات، ثم تعديل خطة المهام بشكل مستمر بناءً على الملاحظات. وفي الوقت نفسه، يعتمد K3 تصميم MoE بكثافة أعلى من حيث التفرعات (sparsity). ووفقًا لبيانات تم تجميعها من مجتمع المطورين، يمتلك النموذج 896 وحدة خبراء، إلا أنه لا يتم تفعيل 16 خبيرًا فقط في كل عملية استدلال. وبهذا يتم توسيع سعة النموذج مع التحكم في تكاليف الحوسبة.

وبالمقارنة مع الجيل السابق، يركز Kimi K3 بشكل أكبر على التحول من “الإجابة عن الأسئلة” إلى “إنجاز المهام”. وبشكل خاص في مهام هندسة البرمجيات على دورات زمنية طويلة، يمكن للنموذج إجراء أحكام شاملة بالاعتماد على الكود وسجلات التشغيل ونتائج الاختبارات والمعلومات البصرية. وهذا يمنحه إمكانات أقوى في سيناريوهات مثل تطوير الألعاب وهندسة الواجهة الأمامية وتصميم CAD وتحسين البنية التحتية.

عدة اختبارات تقترب من النماذج المغلقة الرائدة، وبعض التقييمات تتجاوز Claude Opus 4.8

بعد إطلاق Kimi K3، أصبحت اختبارات أداء النموذج بؤرة اهتمام السوق.

ووفقًا لنتائج التقييم التي أعلنتها Moonshot وبيانات مجتمعية تم تجميعها، دخل Kimi K3 ضمن الفئة الأولى عالميًا في عدة اتجاهات مثل توليد الكود والعمل المعرفي والبحث عن نصوص طويلة ومهام الوكلاء (Agent). وفي بعض تقييمات القدرات الشاملة، اعتُبر K3 قريبًا من المستوى الثاني بعد سلسلة Claude Fable من حيث الترتيب، وكذلك بعد نماذج GPT الرائدة، ليحتل مواقع متقدمة بين النماذج المشاركة في الاختبارات.

في تقييمات العمل المعرفي، تُظهر بيانات GDPval-AA v2 التي تم تجميعها من المجتمع أن Kimi K3 حقق 1687 نقطة، متجاوزًا 1600 نقطة لدى Claude Opus 4.8 Max، ويأتي فقط بعد Claude Fable 5 Max وGPT-5.6 Sol Max. يقيّم هذا الاختبار قدرة النماذج على إنجاز مهام العمل الحقيقي عبر 44 مهنة و9 قطاعات، ويتضمن مهامًا معقدة مثل تحليل البحوث والتقييمات التجارية والكتابة المهنية.

وبحسب اختبار عمل معرفي للوكيل AA-Briefcase، حقق Kimi K3 1527 نقطة، وهو في الترتيب الثاني بعد Claude Fable 5 Max، كما يتجاوز GPT-5.6 Sol Max.

وفي مجال قدرات السياق الطويل واسترجاع المعلومات، تُظهر بيانات مجتمعية أن Kimi K3 سجل 91.2 نقطة في اختبار BrowseComp. وبسبب دعم النموذج لنافذة سياق تصل إلى 1 مليون Token، وقدرته على إتمام المهام في نمط وكيل واحد دون الحاجة إلى ضغط سياق إضافي، يُنظر إليه على أنه يتمتع بميزة واضحة في سيناريوهات استرجاع المعلومات الطويلة الأمد وعالية الصعوبة.

إحساس على مستوى “Fable” يثير نقاشًا، وKimi K3 يتحدى مسار Anthropic المغلق

بالإضافة إلى نتائج Benchmark، أثار Kimi K3 أيضًا نقاشات واسعة حول التجربة الفعلية لدى مجتمع المطورين.

أفاد بعض المستخدمين الذين أجروا اختبارات مسبقة بأن K3 أظهر في مهام الوكلاء المعقدة (Agent) والبرمجة المتواصلة وسيناريوهات استدعاء أدوات متعددة قدرات تخطيط وتنفيذ مستقلة تقترب من المستوى الذي كان يحققه سابقًا نموذج مغلق رائد فقط، وهو ما وصفه بعض المطورين بأنه يمتلك “إحساسًا على مستوى Fable”.

وأشارت نتائج اختبار ذُكرت من مدير صندوق تحوط في الخارج إلى أن أداء Kimi K3 يتفوق على Opus 4.8، وأن تسعيره يقارب 60% من تسعير Opus 4.8. كما خلصت فرق من مؤسسات استثمارية محلية بعد إجراء قياسات إلى أن قدرات Kimi K3 تتجاوز Opus 4.8 وتقترب من Fable5 وGPT-5.6 Sol.

ومع ذلك، بالمقارنة مع سلسلة Claude Fable المغلقة لدى Anthropic، فإن توصيف Kimi K3 حاليًا هو “يقترب” وليس “يتجاوز بشكل شامل”.

وبسبب عدم نشر نماذج مثل Fable للمعلمات الكاملة ولا تفاصيل جميع الاختبارات، لا يمكن للجهات الخارجية إجراء مقارنة دقيقة 1 إلى 1. لكن استنادًا إلى التقييمات المنشورة، يكون Kimi K3 قد تجاوز Claude Opus 4.8 في بعض اختبارات العمل المعرفي وقدرات الوكلاء، ما يشير إلى أن نماذج المصدر المفتوح الصينية تدخل مرحلة جديدة من المنافسة مع نماذج مغلقة رائدة في الولايات المتحدة.

وترى جهات داخل الصناعة أن أهمية Kimi K3 لا تكمن فقط في حجم المعلمات ونتائج Benchmark، بل أيضًا في اختياره مسار الأوزان المفتوحة. فبخلاف OpenAI وAnthropic اللتين تعتمدان أساسًا على توفير نماذج مغلقة عبر API، تأمل Moonshot في توسيع منظومة المطورين من خلال نماذج مفتوحة المصدر.

وبعد DeepSeek، تواصل Kimi K3 تعزيز الدليل على أن شركات الذكاء الاصطناعي الصينية انتقلت من المنافسة على أساس فروق التكلفة إلى منافسة شاملة تشمل قدرات النماذج وبيئة الوكلاء والبنية التحتية للمطورين.

رغم أن الاهتمام الخارجي بدأ قبل الإطلاق: مقابلة مع نموذج Anthropic الرائد

في الواقع، قبل الإطلاق الرسمي لـ Kimi K3، بدأت وسائل إعلام خارجية في التركيز المكثف على هذا النموذج قبل أيام.

أشارت تقارير إلى أن Kimi K3 تم تصنيفه داخليًا كأحد أكبر نماذج AI في الصين من حيث الحجم، ومن المتوقع أن يتجاوز Claude Opus 4.8 من Anthropic في عدة اختبارات رئيسية شائعة، وأن يضيّق كذلك الفجوة في الأداء مع Claude Opus 4.8 الرائد لدى Anthropic. ويُنظر إلى هذه الترقية بوصفها الأهم حتى الآن لدى Moonshot.

ورغم أن Anthropic لم تنشر حجم معلمات Opus 4.8، فإن التقديرات المتداولة في الصناعة تشير غالبًا إلى نطاق يتراوح بين 1.5 تريليون و2 تريليون معلمة.

ونقلت صحيفة فاينانشال تايمز عن مصادر قولها إن Kimi K3، رغم أنه من المتوقع ألا يتمكن من تجاوز نموذج Fable الأحدث لدى Anthropic الذي تم إيقاف نشره سابقًا بسبب مسائل تتعلق بالسلامة، إلا أنه سيكون كافيًا لمواجهة التحدي أمام الفكرة السائدة في السوق منذ وقت طويل بأن “نماذج الصين متأخرة 8 إلى 12 شهرًا عن الولايات المتحدة”.

وبالنسبة لمختبرات AI في الولايات المتحدة، لا تتمثل التحديات الكبرى في قدرات النماذج وحدها، بل في نموذج الأعمال.

وبما أن Kimi K3 سيصدر بطريقة أوزان مفتوحة، فيمكن للمطورين حول العالم تنزيله مجانًا ونشره محليًا وتعديله بأنفسهم. وهذا يعني أنه قد يتشكل بسرعة منظومة مطورين كما حدث مع DeepSeek، ما يخلق ضغطًا تنافسيًا مستمرًا على OpenAI وAnthropic اللتين تتبعان استراتيجية نماذج مغلقة.

محور المنافسة في AI: ليس الأداء وحده، بل كذلك التكلفة والبيئة المفتوحة

خلال العام الماضي، واصلت شركات AI الأمريكية الضخ في استثمارات بمئات مليارات الدولارات لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وأطلقت باستمرار نماذج أحدث وأكثر قوة.

وفي الوقت نفسه، ترتفع أسعار تسويقها تجاريًا بشكل مستمر.

وفقًا لمعلومات على الموقع الرسمي لـ Anthropic، تخطط الشركة اعتبارًا من سبتمبر من هذا العام لرفع سعر Claude Opus 4.8 بنحو 50% إضافي تقريبًا. حيث يرتفع سعر إدخال الـ Token إلى 3 دولارات لكل مليون Token، ويرتفع سعر إخراج الـ Token إلى 15 دولارًا لكل مليون Token.

وبالمقابل، تتبع شركات AI الصينية مسارًا مختلفًا.

ومن ضمنها DeepSeek وMoonshot، واصل عدد من شركات AI الصينية إصدار نماذج بأوزان مفتوحة. ولا يقتصر ذلك على تمكين الشركات من نشرها بشكل خاص، بل تنخفض كذلك تكلفة الاستدلال الإجمالية بشكل واضح مقارنة بنماذج الصف الأول الأمريكية.

كمثال على نموذج K2.6 الذي سبق أن أصدرته Moonshot، فإن تكلفة استخدامه تقارب ثلث تكلفة Claude Opus 4.8.

ومع توجه المزيد من الشركات إلى ضبط تكاليف AI، بدأت شركات أجنبية عديدة أيضًا في تجربة استبدال جزء من نماذج الولايات المتحدة بنماذج صينية لتقليل نفقات الاستدلال.

وقد صرح مارك أندريسِن (Marc Andreessen)، الشريك المؤسس لدى شركة رأس المال الاستثماري الشهيرة Andreessen Horowitz، سابقًا بأن GLM-5.2 التي أطلقتها Zhipu قد أصبحت أول نموذج صيني قادر على منافسة بل وحتى التفوق بشكل جزئي على نماذج الصف الأول في مختبرات AI الأمريكية في عدد من الاختبارات العامة.

اشتداد منافسة المصدر المفتوح: إعادة تقييم قيمة شركات AI الصينية

منذ بداية هذا العام، تحولت معظم شركات AI الصينية تقريبًا إلى مسار المصدر المفتوح.

وبفضل سلسلة R1، حظي DeepSeek بسرعة باهتمام المطورين على مستوى العالم؛ ثم تبعت ذلك شركات مثل Zhipu وMiniMax بإطلاق نماذج بأوزان مفتوحة تباعًا؛ والآن انضمت Moonshot رسميًا أيضًا إلى هذا المعسكر.

وفي الوقت ذاته، ما زالت شركات AI الأمريكية الرائدة تتمسك بمسار النماذج المغلقة.

لا توفر OpenAI آخر سلسلة GPT ولا Anthropic نموذج Claude الرائد أوزانًا مفتوحة، بل تعتمد على نمط اشتراكات API لزيادة الإيرادات التجارية بشكل مستمر.

وأصبحت هذه الفروق في نموذج العمل محورًا جديدًا للفصل في منافسة AI على مستوى العالم.

وأشارت صحيفة فاينانشال تايمز إلى أن عددًا متزايدًا من مستثمري وادي السيليكون وكبار المسؤولين التنفيذيين في شركات التكنولوجيا بدأوا يعتقدون بأن الفجوة في الأداء بين نماذج AI الرائدة في الصين والولايات المتحدة تضيق بسرعة، لكن ما قد يحسم المشهد التنافسي الحقيقي مستقبلاً ليس بالضرورة مجرد ترتيب النماذج، بل من يستطيع بناء بيئة مفتوحة تشمل المطورين في جميع أنحاء العالم.

وفي الوقت نفسه، يعيد السوق الرأسمالي تقييم قيمة شركات AI الصينية.

ونقلت صحيفة فاينانشال تايمز أن Moonshot تعمل على جولة تمويل جديدة، بتقييم يقارب 315 مليار دولار. كما بدأ DeepSeek جولة تمويل جديدة أيضًا بتقييم يقارب 710 مليارات دولار. وبالمقارنة، يبلغ تقييم Anthropic بعد أحدث جولة تمويل نحو 9650 مليار دولار، بينما يبلغ تقييم OpenAI حوالي 8520 مليار دولار.

ومع إطلاق Kimi K3 رسميًا، فإن المنافسة بين شركات AI الصينية الرائدة ومختبرات الولايات المتحدة المتقدمة لم تعد تقتصر على تقابل قدرات النماذج فحسب، بل تمتد أكثر لتصبح مواجهة شاملة تشمل بيئة المصدر المفتوح ومنظومة المطورين ونموذج الأعمال.