«كيه 2 هورايزن» من IFM: ستة نماذج تكشف بيانات التدريب والشفرة وسجل التطوير

أعلن معهد النماذج التأسيسية (IFM)، التابع لجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في أبوظبي، في 3 سبتمبر 2026 عن K2 Horizon: عائلة مترابطة من ستة نماذج تأسيسية للذكاء الاصطناعي بأحجام 0.9 مليار و3.7 مليار و7 مليارات و32 ملياراً و36B-A4B و375B-A23B معلَمة. طُرحت النماذج والشفرة بموجب ترخيص Apache 2.0. 29

النقطة المحورية في الإصدار ليست إتاحة تنزيل نموذج نهائي فحسب، بل نشر قدر أوسع من سجل تطويره، بحيث يمكن للباحثين فحص كيفية بنائه ومحاولة إعادة إنتاج نتائجه.

ما الذي يتضمنه الإصدار؟

يقول IFM إنه يفتح، لكل نموذج، دورة التطوير من التدريب المسبق إلى التدريب اللاحق المخصص للاستدلال والوكلاء. وتشمل المواد المنشورة:

• بيانات التدريب أو وصفات تفصيلية لبناء البيانات؛
• البنية المفتوحة للنموذج وتركيبات «مزيج الخبراء»؛
• شفرة التدريب وإعداداته؛
• نقاط تحقق وسيطة وسجلات تدريب تفصيلية؛
• نتائج التقييم؛
• والأوزان النهائية للنموذج. 9

وذكرت رويترز أن الحزمة تضم الأوزان وبيانات التدريب والشفرة والمنهجيات ونقاط التحقق الوسيطة، بما يتيح للباحثين تتبع مسار تطوير النماذج وإعادة إنتاج النتائج. 2

لكن هناك تفصيل مهم: يتحدث IFM عن نشر بيانات التدريب أو وصفات بنائها، وليس بالضرورة إعادة توزيع جميع مجموعات البيانات كاملةً. وقد يكون ذلك ذا صلة عندما تمنع التراخيص أو قيود إعادة التوزيع نشر البيانات نفسها. 9

لماذا يتجاوز ذلك مفهوم «الأوزان المفتوحة»؟

إتاحة الأوزان تعني أن المطور يستطيع تشغيل النموذج أو تكييفه، لكنها لا تكشف بالضرورة الطريق الذي أوصل إليه: مزيج بيانات التدريب، وخطوات المعالجة، والشفرة، وإعدادات التدريب، والحالات الوسيطة للنموذج، وإجراءات التدريب اللاحق.

في K2 Horizon، يسعى IFM إلى إتاحة هذه الطبقات الإضافية. وعملياً، يتيح ذلك لفرق مستقلة التحقق من كيفية الوصول إلى نتيجة ما، وإعادة تنفيذ مراحل من التدريب، واختبار الادعاءات التقنية، ثم تكييف العمل لاحتياجات بحثية أو تطبيقية أخرى. 29

وهذا هو المقصود من عبارة مؤسس IFM إريك شينغ بأن الانفتاح ينبغي أن يتيح للآخرين «رؤية البيانات، واتباع المنهج، وإعادة إنتاج النتيجة، وتحسينها». 1

فرق في درجة الإفصاح، لا في التسمية فقط

الأدق النظر إلى الإتاحة باعتبارها طيفاً من درجات الإفصاح:

• الأوزان المفتوحة: قد يُتاح النموذج للتنزيل، مع معلومات محدودة عن مصدره أو عملية تدريبه الكاملة. ووفق رويترز، يأتي إصدار IFM في مواجهة اتجاه صناعي نحو مزيد من السرية في تطوير الذكاء الاصطناعي. 2
• نهج K2 Horizon المفتوح بالكامل: يقول IFM إنه ينشر الأوزان، إلى جانب البيانات أو وصفات بنائها، والشفرة والإعدادات ونقاط التحقق والسجلات والتقييمات. 9
• الوصول عبر خدمات مغلقة: تُقدَّم نماذج مملوكة رائدة عادةً عبر منتجات مستضافة أو واجهات برمجة تطبيقات، بدلاً من نشر دورة تطويرها الكاملة للعامة. ولا تدعم المصادر المتاحة هنا مقارنة تفصيلية شركةً بشركة.

الفارق العملي هو قابلية التحقق: يمكن تقييم سلوك نموذج ذي أوزان مفتوحة، لكن الإصدار الأوسع يمنح الباحثين أدلة أكثر بكثير لفحص العملية التي أنتجت هذا السلوك.

قابلية إعادة الإنتاج والرقابة والقدرة التنافسية

قال شينغ لرويترز إن هدف IFM هو وضع مرجع لما يمكن أن يبدو عليه الإصدار المفتوح حقاً للنماذج. 2 والفكرة المعلنة هي دعم علم قابل لإعادة الإنتاج، بدلاً من مطالبة الآخرين بالثقة في نقطة تحقق نهائية غير شفافة.

وقد تمتد فائدة هذا النوع من الشفافية إلى ما بعد الأوساط البحثية؛ إذ يمكن أن توفر المواد التفصيلية لصناع السياسات والجهات التنظيمية ومجموعات المصلحة العامة أساساً لفحص الادعاءات المتعلقة بقدرات النماذج وطرق بنائها ومخاطرها، بدلاً من الاعتماد الكامل على ملخصات المطورين. 2

وفي الوقت نفسه، يؤكد IFM أن الانفتاح لا يعني بالضرورة أداءً أقل. فمواد الإطلاق تضع العائلة في مجالات الاستدلال والرياضيات والبرمجة واستخدام الأدوات ومهام الوكلاء؛ غير أن هذه تظل ادعاءات أداء صادرة عن IFM وليست تحققاً مستقلاً. 19

ستة أحجام لبيئات تشغيل مختلفة

تبدأ عائلة K2 Horizon بنماذج صغيرة للأجهزة ذات الموارد المحدودة، وتنتهي بنموذج رئيسي كبير من نوع «مزيج الخبراء».

النموذج	الاستخدام الذي وصفه IFM
0.9B	أجهزة طرفية محدودة الموارد، مثل الساعات والنظارات الذكية. 1
3.7B	استخدامات على الجهاز نفسه وموجهة للهواتف. 1
7B	تشغيل على الجهاز، مع تركيز على هندسة البرمجيات ومهام بحثية أعمق. 1
32B	استضافة محلية على الحواسيب المحمولة ومحطات العمل والخوادم داخل المؤسسة. 1
36B-A4B	نموذج متناثر للاستضافة المحلية وداخل المؤسسة. 19
375B-A23B	النموذج الرئيسي لمهام الاستدلال والبحث وهندسة البرمجيات والأعمال الوكيلة الأطول زمناً والأعلى تطلباً. 19

ويقول IFM إن البنية والواجهات والأدوات وآلية التوجيه المشتركة صُممت كي ينتقل المطور من النماذج الصغيرة إلى الأكبر من دون تغيير سير عمل النشر. 1

دلالة الإطلاق للإمارات

يدعم الإصدار طموح الإمارات إلى تعزيز موقعها في الذكاء الاصطناعي المتقدم. فقد أُطلق IFM من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وتمنح K2 Horizon المؤسسة عائلة نماذج تأسيسية قابلة للاستخدام عالمياً، مع مواد تطوير يراد لها أن تكون متاحة للباحثين والمطورين خارج أبوظبي أيضاً. 12

ويبقى نجاح التجربة في ترسيخ معيار دائم للانفتاح مرهوناً بمدى قابلية المواد المنشورة للاستخدام، وبقدرة فرق مستقلة على إعادة إنتاج العمل وتوسيعه. لكن الرسالة الأساسية واضحة: الانفتاح في الذكاء الاصطناعي، وفق طرح IFM، يجب أن يعني أكثر من مجرد القدرة على تنزيل نموذج مكتمل. 29