مايكروسوفت تكشف MAI-Base-2 بتريليوني معامل وكفاءة أعلى 12 مرة

كشفت مايكروسوفت عن نموذجها الأساسي الجديد MAI-Base-2، وقالت إنه يتفوق على أكبر النماذج الأساسية مفتوحة المصدر في اختبارات داخلية شملت أسئلة في العلوم والبرمجة والرياضيات.

ويستخدم النموذج بنية «خليط الخبراء» بطاقة إجمالية تبلغ تريليوني معامل، لكنه يفعّل 80 مليار معامل فقط عند معالجة كل طلب. وتقول الشركة إنها دربته على مدى 38 يوماً باستخدام 16 ألف شريحة Nvidia GB200 وخمسين تريليون رمز (token)، وإن نحو خُمس هذه الرموز استُخدم لتدريب وحدة رؤية حاسوبية مدمجة تفهم المخططات العلمية.

وتشير مايكروسوفت إلى أن النموذج يتفوق على DeepSeek-V4-Pro-Base، وهو أقوى نموذج أساسي مفتوح المصدر حالياً بحسب الشركة، وإنه أكثر كفاءة في استخدام العتاد بما يصل إلى 12 مرة وفق مقاييس معينة. كما استخدمت الشركة تقنيات مثل قص التدرّج وأداة Muon لتسريع التدريب وتقليل الأخطاء.

ولا يمثل MAI-Base-2 نموذجاً جاهزاً للاستخدام النهائي، بل نموذجاً أساسياً يحتاج إلى جولات تدريب إضافية لإضافة قدرات الاستدلال وضوابط السلامة قبل تحويله إلى منتج. وتخطط مايكروسوفت لترخيص أوزانه لشركاء موثوقين عبر سحابة Azure، واستخدامه لتشغيل سلسلة جديدة من نماذج اللغة ستفصح عن تفاصيلها لاحقاً.

ماذا تعني هذه المصطلحات؟

النموذج الأساسي: نموذج ذكاء اصطناعي درب على كميات ضخمة من البيانات لكنه لم يخضع بعد للتعديلات التي تجعله مساعداً جاهزاً للمستخدم النهائي.

خليط الخبراء (MoE): بنية تشغّل جزءاً صغيراً من شبكة النموذج عند كل طلب بدل تشغيل الشبكة كاملة، ما يخفض الكلفة والطاقة.

المعامل: قيمة رقمية داخل النموذج تُضبط أثناء التدريب، وكلما زاد عددها زادت قدرة النموذج على تمثيل أنماط معقدة.

الرمز (Token): قطعة صغيرة من النص، قد تكون كلمة أو جزء كلمة، يقسم إليها النموذج المدخلات ويحسب عليها التكلفة.