منذ أن أطلقت شركة DeepSeek نموذجها الذكي للاستدلال، DeepSeek-R1، في يناير الماضي، لم تُجرَ أي تحديثات جوهرية. وتنتشر بين الحين والآخر شائعات عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد من DeepSeek، مما يُثير ضجة على الإنترنت، ولكن يبدو من المرجح أن يشهد الشهر المقبل إطلاق نموذج DeepSeek-V4 متعدد الوسائط، والذي سيتضمن تحسينات كبيرة مقارنةً بالإصدار السابق.
بحسب المصدر، عمل فريق تطوير DeepSeek، بقيادة المؤسس المشارك ليانغ وينفنغ، خلال الأشهر الستة الماضية على معالجة أوجه القصور في معالجة المحتوى المرئي وتحسين قدرات البحث بالذكاء الاصطناعي. كما سعت الشركة إلى تعزيز قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي في توليد التعليمات البرمجية وتوسيع نطاق البحث السياقي. ولتحقيق هذه الأهداف، بدأت DeepSeek التعاون مع بايدو العام الماضي.
يتسابق مستخدمو المنصات الاحترافية حول العالم لاكتشاف أي مؤشرات على إصدار جديد من DeepSeek. قبل أيام، تم إطلاق خوارزميتي Healer Alpha وHunter Alpha على OpenRouter، أكبر مُجمِّع لواجهات برمجة التطبيقات (API) لنماذج الذكاء الاصطناعي. Healer Alpha نموذج لغوي متعدد الوسائط قادر على إدراك المعلومات المرئية والسمعية، وإجراء الاستدلال متعدد الوسائط، وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بدقة عالية. يبلغ حجم نافذة سياق الخوارزمية 260,000 رمز فقط. أما Hunter Alpha، فهو مصمم خصيصًا للتطبيقات القائمة على الوكلاء، ويحتوي على تريليونات من المعلمات ونافذة سياق تبلغ مليون رمز. تشير المواصفات إلى أن الخوارزمية بارعة في التخطيط طويل المدى، والاستدلال المعقد، والتنفيذ المستمر للمهام متعددة الخطوات. كما أنها قادرة على اتباع التعليمات بدقة، وهو أمر بالغ الأهمية عند العمل مع أُطر عمل مثل OpenClaw، التي تتيح إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي.
بعد إطلاق هذين النموذجين اللغويين، عادت النقاشات على شبكة التواصل الاجتماعي X حول قرب إطلاق DeepSeek-V4 إلى الواجهة. مع ذلك، وبالنظر إلى الإعلانات السابقة حول DeepSeek-V4، نجد أن النموذج يحتوي على عشرات التريليونات من المعاملات، ونافذة سياقية تضم مليون رمز، وقدرة على فهم وتوليد بيانات متعددة الوسائط، أي معالجة وإنشاء النصوص والصور والفيديوهات. هذا يعني أن خصائص الخوارزميات التي تم إطلاقها مؤخرًا على OpenRouter لا تتطابق تمامًا مع المعايير المتوقعة لـ DeepSeek-V4.
بحسب المصدر، يركز تطوير النسخة القادمة من DeepSeek على تحسين الذاكرة طويلة المدى، التي تُعدّ من أهم خصائص نماذج اللغة. وقد شارك ليانغ وينفنغ، خلال الأشهر الستة الماضية، في تأليف ثلاث أوراق بحثية، من بينها تلك المتعلقة باستكشاف إمكانية توسيع الذاكرة طويلة المدى لنماذج اللغة.
تُظهر نتائج بحث وينفنغ وفريقه مسارًا واضحًا للتطور التكنولوجي. فبعد أن أسسوا نموذجًا للتعلم المعزز للاستدلال في DeepSeek-R1، يستكشف المطورون ابتكارات إضافية في البنية الأساسية. وعلى وجه التحديد، يسعون، من خلال وحدات جديدة مثل "الذاكرة المشروطة"، إلى تحسين أداء الخوارزمية بمعالجة المشكلات المعروفة في البنى التقليدية فيما يتعلق بالذاكرة وقوة الحوسبة. ويُعد هذا العمل أيضًا بمثابة تحضير تكنولوجي لإطلاق DeepSeek-V4. علاوة على ذلك، سيتم تكييف الخوارزمية الجديدة بشكل كامل مع مُسرّعات الذكاء الاصطناعي الصينية، وقد تصبح أول نموذج ذكاء اصطناعي يعمل بكامل طاقته ضمن "النظام البيئي للحوسبة المحلية".
من المتوقع أن يشهد سوق نماذج الذكاء الاصطناعي الصيني نشاطاً ملحوظاً في شهر أبريل. فبالإضافة إلى الإصدار الجديد من DeepSeek، من المتوقع أيضاً أن تُطلق شركة Tencent نموذجاً آخر للذكاء الاصطناعي يحتوي على 30 مليار مُعامل.
المصدر:
المصدر: 3dnews.ru
