نموذج بايت دانس بـ10 تريليونات مُعامِل: ماذا نعرف حتى الآن؟

لكن الرقم لا يعني أن النموذج جاهز للاستخدام قريباً، كما أنه لا يضمن وحده أداءً يتفوق على المنافسين. فالمشروع لا يزال في مراحله الأولى، ولا تزال تفاصيل حجمه النهائي وقدراته غير محسومة.

أين وصل المشروع؟

لا يزال النموذج في مرحلة التدريب المسبق؛ وهي المرحلة التي يتعلم فيها النظام الأنماط والعلاقات من كميات هائلة من البيانات قبل الانتقال إلى الضبط الدقيق والاختبارات. وتستغرق هذه المرحلة عادةً بين ثلاثة وستة أشهر، ما يعني أن أي إطلاق عام للنموذج لا يزال بعيداً .

ولم تحسم بايت دانس بعد ما إذا كانت ستدرب النموذج حتى سقف 10 تريليونات مُعامِل. كما أفاد تقرير منفصل من LatePost في اليوم نفسه بأن الشركة كانت تناقش نموذجاً يتجاوز 5 تريليونات مُعامِل، في إشارة إلى أن نطاق المشروع ربما اتسع لاحقاً .

ولم تتمكن رويترز من التحقق بشكل مستقل من تقرير فايننشال تايمز .

مقارنة سريعة مع النماذج الكبرى

وبحسب هذه التقديرات، سيكون سقف بايت دانس البالغ 10 تريليونات مُعامِل قريباً من Mythos 5 أو أعلى منه قليلاً. إلا أن عدد المُعامِلات ليس مقياساً مباشراً للقدرة؛ فهو يصف جانباً من بنية النموذج، ولا يخبرنا وحده بمدى دقته أو كفاءته أو تفوقه في المهام العملية.

ما الفرق بين «إجمالي المُعامِلات» و«المُعامِلات النشطة»؟

النقطة الأهم في هذا الخبر هي معنى رقم 10 تريليونات. فالتقارير تتحدث عن إجمالي المُعامِلات، أي مجموع القيم التي تتكون منها بنية النموذج بأكملها.

وتستخدم نماذج متقدمة كثيرة بنية تُعرف باسم مزيج الخبراء (Mixture of Experts أو MoE). في هذه البنية لا تُفعَّل كل المُعامِلات عند معالجة كل طلب، بل يختار النظام جزءاً منها فقط لكل مهمة. لذلك قد يضم نموذج ما 10 تريليونات مُعامِل إجمالاً، بينما يستخدم فعلياً تريليوناً أو تريليوني مُعامِل في كل استدلال، بحسب تصميمه .

ولم توضّح التغطية المتاحة حتى الآن ما إذا كان رقم 10 تريليونات يشير إلى الإجمالي فقط، أم إلى المُعامِلات النشطة، أم إلى مزيج من المقاييس. وهذا التفصيل ضروري عند إجراء مقارنة عادلة مع نماذج Anthropic وOpenAI وغيرها.

تشانغ يي مينغ يرفض «الطريق المختصر» عبر تقطير النماذج

أفادت تقارير بأن مؤسس بايت دانس تشانغ يي مينغ وجّه فريق Seed إلى عدم استخدام مخرجات نماذج منافسة لتطوير النموذج الجديد، حتى لو أدى ذلك إلى تراجع الشركة مؤقتاً عن منافسيها داخل الصين .

ويُقصد بـتقطير النماذج تدريب نموذج جديد بالاستفادة من إجابات نموذج أقوى، بما يتيح تقليد جزء من أدائه بسرعة أكبر. وتستخدم مختبرات ذكاء اصطناعي عديدة هذه التقنية لتسريع التطوير، لكن توجيه بايت دانس يمثل رهاناً مختلفاً: بناء القدرات من الداخل، ولو على حساب مكاسب قصيرة الأجل.

ووفق التقارير، كرر تشانغ هذا الموقف خلال اجتماع إداري عُقد في 6 أغسطس 2026، واصفاً النهج بأنه التزام طويل الأمد و«تأجيل للإشباع» بدلاً من مطاردة النتائج السريعة . وقد يرتبط القرار أيضاً بالعلاقة التنظيمية المعقدة بين بايت دانس والحكومة الأميركية بسبب «تيك توك»، وبالرغبة في الحد من التعرض لمخاطر قانونية أو مرتبطة بضوابط التصدير .

فريق Seed: نحو 2000 شخص لسباق النماذج الأساسية

أنشأت بايت دانس قسم Seed في أوائل عام 2023، بعد صعود ChatGPT، ليكون مركز أبحاثها في النماذج الأساسية والذكاء الاصطناعي المتقدم . ويضم الفريق نحو 2000 شخص في الصين، من باحثين ومهندسي بنية تحتية وموظفي وسم بيانات وغيرهم .

وتشمل أبرز الأسماء المرتبطة بالمشروع:

• وو يونغ هوي: رئيس الأبحاث، وهو مسؤول سابق في Google DeepMind وزميل في Google، وانضم إلى بايت دانس في فبراير 2025 .
• شيانغ ليانغ (项亮): مسؤول Seed Foundation، ويقود مشروع النموذج الأساسي بالتعاون مع شِن كه (沈科)، المسؤول عن بيانات التدريب المسبق .
• ليانغ روبو: الرئيس التنفيذي لبايت دانس، ويرفع إليه وو يونغ هوي مباشرة .

وفي عام 2025، دمجت بايت دانس مختبر الذكاء الاصطناعي وفريق الروبوتات في قسم Seed، في خطوة جمعت أعمال البحث والتطوير المتعلقة بالنماذج الأساسية تحت مظلة واحدة .

لماذا يأتي المشروع في توقيت حساس؟

يمثل نموذج بايت دانس، وفق القراءة السائدة للتقارير، محاولة مباشرة لتقليص الفجوة مع مختبرات الذكاء الاصطناعي الأميركية، وخصوصاً Anthropic وOpenAI . ويأتي ذلك في سياق أوسع يضم عدة عوامل:

• فرضت الولايات المتحدة قيوداً على تصدير شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى الصين، ما يدفع بايت دانس إلى الاعتماد على العتاد المحلي والمخزونات المتاحة .
• تتطلب البنية التحتية اللازمة لتدريب نموذج بهذا الحجم توسعاً هائلاً في القدرة الحاسوبية، مع ورود تقارير عن مشاركة تشانغ يي مينغ في مراجعة تخصيص موارد الحوسبة .
• أعاد إطلاق DeepSeek R1 في يناير 2025 تنشيط قطاع الذكاء الاصطناعي الصيني، بعدما أظهر أن المختبرات الصينية قادرة على الوصول إلى نتائج تنافسية رغم القيود المفروضة على الشرائح .
• أصبحت النماذج المتقدمة نفسها جزءاً من نقاشات الأمن القومي الأميركي. فقد قُيد الوصول إلى قدرات Mythos 5 المتقدمة في الأمن السيبراني والدفاع البيولوجي خلال يونيو 2026، قبل إعادته جزئياً إلى مؤسسات «موثوقة» .

وهذا يعني أن المنافسة لم تعد تدور حول ترتيب النماذج في اختبارات الأداء فقط، بل حول الحوسبة والبيانات وسلاسل التوريد وإدارة الوصول إلى القدرات الحساسة.

نموذج مغلق المصدر يخدم منتجات بايت دانس

لم تعلن بايت دانس ما إذا كانت ستطرح نموذج الـ10 تريليونات مُعامِل للعامة. لكن نهج الشركة حتى الآن يميل إلى تطوير نماذج مغلقة المصدر ودمجها داخل منتجاتها، بدلاً من نشرها كنماذج مفتوحة يمكن لأي جهة تنزيلها وتعديلها.

وتحمل منتجات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستهلكين اسم Doubao (豆包)، وهي توظف نماذج Seed في المحادثة والمساعدة وإنشاء المحتوى . كما تشمل أولويات Seed لعام 2026:

• تطوير نماذج للعالم تستهدف الوصول إلى مستوى Google Genie 3 بنهاية العام .
• العمل على وكيل برمجي يحمل اسم Seedance.
• مواصلة تحويل Doubao إلى منتجات تجارية واسعة الاستخدام .

وإذا اكتمل النموذج الجديد، فمن المرجح أن يصبح أساساً لمنتجات Doubao وغيرها من الخدمات الداخلية، لا نموذجاً مفتوح المصدر مستقلاً — مع بقاء ذلك غير مؤكد حتى الآن.

الخلاصة

تراهن بايت دانس على مشروع طويل الأمد بحجم غير مسبوق داخل الصين: نموذج قد يصل إلى 10 تريليونات مُعامِل، يقوده فريق Seed المؤلف من نحو 2000 شخص، تحت إشراف وو يونغ هوي. لكن الرقم ما زال سقفاً مستهدفاً لا نتيجة نهائية، والمشروع في مرحلة تدريب مبكرة، كما أن رويترز لم تتحقق مستقلاً من التقرير الأساسي.

أما الرسالة الاستراتيجية الأوضح، فهي أن الشركة تريد بناء قدراتها بعيداً عن تقطير مخرجات المنافسين. وقد يمنحها ذلك استقلالية أكبر على المدى الطويل، لكنه يجعل الطريق أطول وأكثر كلفة، خصوصاً في ظل القيود الأميركية على الشرائح واحتدام سباق الذكاء الاصطناعي بين واشنطن وبكين.