Qwen2.5-Max: كيف رفعت علي بابا سقف المنافسة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي؟

لم يكن إطلاق علي بابا لنموذج Qwen2.5-Max في يناير 2025 مجرد إضافة جديدة إلى قائمة نماذج الذكاء الاصطناعي. فقد كشف عن استراتيجية أكثر اتساعًا: نموذج كبير عالي الأداء، متاح فورًا عبر واجهات برمجة التطبيقات السحابية، ومدعوم بمنظومة واسعة من النماذج ذات الأوزان المفتوحة.

أدى ذلك إلى زيادة حدة المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي. فلم يعد بإمكان الشركات الغربية الاعتماد على تفوق أدائي واضح وحده، كما لم يعد المطورون الصينيون يتنافسون فيما بينهم فقط؛ بل أصبح السباق يشمل السعر، والانفتاح، ومرونة النشر، والوصول إلى العملاء من المؤسسات.

ما هو Qwen2.5-Max؟

وصفت علي بابا Qwen2.5-Max بأنه نموذج لغوي واسع النطاق يعتمد على بنية مزيج الخبراء أو MoE، وقد دُرّب مسبقًا على أكثر من 20 تريليون رمز، ثم خضع لتدريب لاحق باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم المعزز من ملاحظات البشر (RLHF). 9

تضم بنية MoE عدة شبكات «خبيرة»، وتوجّه كل مدخلة إلى مجموعة فرعية منها. ويمكن لهذا التصميم أن يزيد السعة الإجمالية للنموذج من دون تشغيل جميع أجزائه مع كل طلب، ما قد يساعد على تحسين كفاءة الاستدلال. لكن علي بابا لم تكشف في إعلان الإطلاق معلومات معمارية كافية للتحقق بصورة مستقلة من العدد الإجمالي للمعاملات أو عدد المعاملات النشطة في Qwen2.5-Max. 9

ويرتبط النموذج بعائلة Qwen2.5 الأوسع، لكنه ليس النموذج نفسه. فقد شملت تلك العائلة نماذج أساسية وأخرى مضبوطة للتعليمات، بأحجام تراوحت بين 0.5 مليار و72 مليار مُعامل، إلى جانب إصدارات مكمّمة متاحة عبر مستودعات مثل Hugging Face وModelScope وKaggle. 132

أما Qwen2.5-Max، فقد طُرح في البداية بوصفه نموذجًا مستضافًا لا إصدارًا يمكن تنزيل أوزانه. وكان الوصول المبكر إليه مرتبطًا بخدمة Model Studio التابعة لـ Alibaba Cloud، وبواجهات المحادثة الخاصة بـ Qwen. 13

ماذا قالت علي بابا، وماذا تثبت الأدلة؟

قالت علي بابا إن Qwen2.5-Max حقق أداءً قريبًا من Claude 3.5 Sonnet في عدد من التقييمات، وتفوّق على GPT-4o وDeepSeek-V3 وLlama 3.1 405B «في معظم الاختبارات تقريبًا». لكن هذه كانت ادعاءات صادرة عن الشركة، وليست دليلًا على تفوق شامل في كل استخدامات الإنتاج. 29

وسلّطت الشركة الضوء على اختبارات تقيس قدرات مختلفة، من بينها:

• MMLU-Pro لأسئلة المعرفة والاستدلال الصعبة.
• GPQA-Diamond لأسئلة متقدمة تتطلب خبرة متخصصة.
• LiveCodeBench لقياس القدرة على البرمجة.
• LiveBench لتقييم أوسع لقدرات النماذج.
• Arena-Hard بوصفه تقريبًا لتفضيلات البشر. 912

ساعد هذا المزيج من الاختبارات على تقديم Qwen2.5-Max كنموذج عام للبرمجة والرياضيات والعمل المعرفي والمساعدات المؤسسية. لكن نتائج المقارنات المعيارية تتأثر بصياغة المطالبات، وإصدارات النماذج، ومنهجية التقييم، وأي اختلاف في أدوات الوصول أو تعليمات النظام. لذلك ينبغي قراءتها باعتبارها دليلًا على التنافسية في اختبارات محددة، لا ترتيبًا نهائيًا للموثوقية أو السلامة أو زمن الاستجابة أو الملاءمة المؤسسية.

أداء Chatbot Arena

أظهر ترتيب مبكر أُعلن عنه في فبراير 2025 لمنصة Chatbot Arena أن Qwen2.5-Max جاء في المركز السابع عالميًا برصيد 1332 نقطة. كما وضعته التقارير في المركز الأول ضمن فئتي الرياضيات والبرمجة، وفي المركز الثاني ضمن فئة المطالبات الصعبة. 1012

قدّم ذلك إشارة خارجية مهمة تتجاوز اختبارات علي بابا الداخلية، لأن Chatbot Arena تعتمد على مقارنات جماهيرية مجهّلة بين إجابات النماذج. ومع ذلك، يظل الترتيب متغيرًا وحساسًا لصياغة المطالبات. ولا يقيس المركز المتقدم وحده دقة الحقائق أو السلامة أو استخدام الأدوات أو سلوك الوكلاء على المدى الطويل أو متطلبات تشغيل النموذج داخل مؤسسة.

وعليه، فإن التقييم الأكثر دقة هو أن Qwen2.5-Max كان منافسًا موثوقًا قريبًا من حدود الأداء العالمية، وأن نتائجه تحدّت التصورات السابقة عن الفجوة بين النماذج الصينية والغربية الرائدة. أما العبارات الأقوى، مثل القول إنه «تفوّق» نهائيًا على كل نموذج منافس، فينبغي نسبها إلى علي بابا وربطها بالاختبارات المحددة التي استندت إليها. 29

أهمية منظومة Qwen

جاءت القيمة الاستراتيجية لـ Qwen2.5-Max جزئيًا من النماذج المحيطة به. فقد ذكر التقرير التقني لـ Qwen2.5 أن أكثر من 100 نموذج وإصدار كانت متاحة عبر مستودعات عامة، مع الجمع بين نماذج ذات أوزان مفتوحة وخدمات مستضافة مملوكة. 1

وخدمت هذه التركيبة شرائح مختلفة من السوق:

• المطورون يستطيعون تنزيل النماذج الأصغر وضبطها وتكميمها وتشغيلها على بنيتهم التحتية.
• الشركات يمكنها استخدام واجهات برمجة تطبيقات مُدارة من دون تشغيل البنية التحتية للنموذج بنفسها.
• Alibaba Cloud تستطيع تحويل الطلب على النماذج إلى استهلاك لخدماتها السحابية عبر Model Studio.
• شركاء العتاد والبرمجيات يمكنهم دعم عمليات النشر في بيئات متعددة، بدل حصرها في واجهة API مغلقة واحدة.

لم تكن هذه استراتيجية بسيطة تقوم على الاختيار بين الانفتاح والإغلاق. فقد أبقت علي بابا نموذجًا رائدًا عالي المستوى خلف خدمة مستضافة، واستخدمت النماذج المفتوحة لبناء الاعتياد لدى المطورين، وتشجيع التكاملات، وترسيخ حضورها في عمليات النشر.

كيف وسّع Qwen3 الاستراتيجية؟

كانت الخطوة الرئيسية التالية إطلاق Qwen3 في أبريل 2025 بوصفه عائلة ذات أوزان مفتوحة. وشمل الإصدار ستة نماذج كثيفة بأحجام تراوحت بين 0.6 مليار و32 مليار مُعامل، ونموذجين من نوع MoE: أحدهما بإجمالي 30 مليار مُعامل، منها 3 مليارات نشطة، والآخر بإجمالي 235 مليار مُعامل، منها 22 مليارًا نشطة. 1718

وأتاحت علي بابا نماذج Qwen3 عالميًا عبر قنوات شملت Hugging Face وGitHub وModelScope، مع إمكانية تجربتها عبر chat.qwen.ai، فيما كان الوصول إلى واجهات API مخططًا له عبر منصة الشركة للنماذج. 1718

وضّح هذا التسلسل نموذج أعمال علي بابا: خدمات مستضافة تمنح العملاء وصولًا مُدارًا إلى النماذج المتقدمة، وأوزان مفتوحة تشجع على النشر المحلي والضبط الدقيق وبناء تطبيقات من أطراف ثالثة. وأصبحت Model Studio حلقة الوصل التجارية بين جانبي المحفظة.

كما روّجت علي بابا لاحقًا لدعم Qwen3 في بيئات عتادية متنوعة، من بينها عمليات النشر المكمّمة على أجهزة Apple، ودعم معالجات AMD Instinct، ونماذج أصغر صُممت للعمل على هواتف تعتمد على معالجات Arm. 22 وساعد ذلك على تقليل اعتماد المنظومة على مزود سحابي واحد أو منصة تسريع واحدة.

لماذا صعّد الإطلاق سباق النماذج الرائدة؟

جاء Qwen2.5-Max بعد فترة قصيرة من جذب DeepSeek-V3 اهتمامًا عالميًا. ولذلك بدا إطلاقه أقل شبهًا بإنجاز صيني معزول، وأكثر دلالة على اتساع ميدان المنافسة بسرعة. فشركة علي بابا، وهي لاعب سحابي كبير تملك عائلة نماذج راسخة، استطاعت الرد بنموذج قدّمته باعتباره قريبًا من الأنظمة الأمريكية الرائدة. 2

وتحرك الضغط التنافسي في أربعة اتجاهات رئيسية:

1. الأداء: النموذج الذي يقترب من حدود الأداء في البرمجة والرياضيات والمعرفة العامة يستطيع المنافسة على أعباء عمل حقيقية، حتى إن لم يتصدر كل اختبار.
2. التكلفة والكفاءة: يمكن لبنى MoE واستراتيجيات البنية التحتية الفعالة أن تجعل تشغيل النماذج عالية القدرة أقل تكلفة.
3. سهولة الوصول: تخفّض واجهات API عتبة التبني، بينما تتيح الأوزان المفتوحة الاستضافة الذاتية والتخصيص.
4. التوزيع: تستطيع المنصة السحابية إدخال النموذج مباشرة في سير عمل التطوير والنشر والفوترة لدى المؤسسات.

وبالنسبة إلى مزودين غربيين مثل Anthropic وOpenAI، رفع ذلك سقف التميّز المطلوب. فلم يعد كافيًا أن يقدّم النموذج المميز نتيجة قوية في اختبار واحد؛ بل يتعين عليه تبرير سعره عبر تفوق مستدام في القدرة أو السلامة أو الموثوقية أو استخدام الأدوات أو التعامل مع السياقات الطويلة أو الحوكمة أو دعم المؤسسات.

والنتيجة المرجحة ليست الاستبدال الفوري، بل مزيدًا من تقسيم السوق. فقد تواصل المؤسسات ذات المتطلبات الأكثر صرامة الدفع مقابل النماذج الرائدة المغلقة، بينما تحصل الاستخدامات الحساسة للتكلفة أو التي تتطلب تخصيصًا واسعًا أو سيطرة أكبر على مكان استضافة البيانات على بدائل صينية أو مفتوحة أكثر مصداقية.

القدرات متعددة اللغات والانتشار العالمي

كان التوجه متعدد اللغات في عائلة Qwen الأوسع عاملًا تنافسيًا إضافيًا. فقد وصفت مواد Qwen2.5 منظومة واسعة لاستخدامات اللغة والبرمجة، بينما ذكرت مواد Qwen3 اللاحقة دعم 119 لغة ولهجة. 118

وبالنسبة إلى الشركات الدولية، قد يكون نطاق اللغات عاملًا في اختيار النموذج بقدر أهمية نتائج الاختبارات باللغة الإنجليزية. فهو يؤثر في التوطين، وخدمة العملاء، والترجمة، وأنظمة المعرفة الداخلية، والنشر الإقليمي. وتبقى الميزة العملية مرتبطة بجودة النموذج في كل لغة وبمتطلبات العمل، لكن الاستراتيجية اللغوية الواسعة تمنح علي بابا فرصًا أكبر للمنافسة خارج سوق يركز على الإنجليزية وحدها.

ماذا عن «Ox Alpha»؟

لا تتوافر في المواد المقدمة أدلة موثوقة كافية على وجود نموذج صيني رائد موثق ومُطلق باسم Ox Alpha، ويمكن مقارنته بـ DeepSeek-V3 أو Qwen2.5-Max. لذلك ينبغي التعامل مع الاسم باعتباره تسمية غير موثقة أو ضربًا من التكهن، لا دليلًا في تقييم قدرات الصين في الذكاء الاصطناعي.

لكن هذا الغموض لا يغيّر الخلاصة الأوسع. فقد أظهرت نماذج Qwen2.5-Max وDeepSeek والإصدارات الصينية اللاحقة أن المنافسة عند حدود الأداء أصبحت متعددة الأقطاب. وأصبحت الأوزان المفتوحة، والبنى الفعالة، وواجهات API المستضافة، والدعم متعدد اللغات، والتوزيع السحابي أدوات تنافسية أساسية، لا مزايا جانبية.

الأهمية طويلة الأمد لـ Qwen2.5-Max

لم يثبت Qwen2.5-Max أن علي بابا تجاوزت بصورة دائمة كل مختبرات الذكاء الاصطناعي الغربية. لكن أهميته كانت استراتيجية بالدرجة الأولى: فقد أظهر كيف يمكن لشركة واحدة أن تجمع بين نموذج رائد تنافسي، ووصول سحابي، وتطوير نماذج مفتوحة، وتوزيع عالمي على المطورين.

غيّر هذا النهج السؤال الذي يواجه مشتري حلول الذكاء الاصطناعي. فبدل الاكتفاء بالسؤال عن النموذج الذي تصدّر اختبارًا معياريًا، أصبح عليهم مقارنة القدرة، والتكلفة، والانفتاح، والتحكم في النشر، والتغطية اللغوية، ودعم العتاد، والعمليات المؤسسية في حزمة واحدة.

بهذا المعنى، زاد Qwen2.5-Max حدة سباق النماذج الرائدة حتى مع بقاء بعض انتصاراته المعيارية محل نقاش. فقد ساعد على نقل المنافسة من سباق بين عدد محدود من المختبرات المغلقة إلى سوق أوسع تصبح فيه منظومة النموذج والبنية التحتية المحيطة به بقدر أهمية النموذج نفسه.