DeepSeek الصينية تكشف عن نموذج ذكاء اصطناعي من الجيل التالي للتنافس مع GPT-5. لكن هل هو جيد بما يكفي؟

أطلقت شركة DeepSeek الصينية، التي تُعد طفرة تقنية، نموذجاً تجريبياً جديداً هو V3.2-Exp، كجزء من محاولتها تحدي الهيمنة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي. جاء الإطلاق يوم الاثنين وأُعلن عنه لأول مرة عبر منشور على منصة Hugging Face، وهي منتدى شعبي للذكاء الاصطناعي.

تزعم DeepSeek أن هذا الإصدار الأحدث يعتمد على نموذجها الحالي V3.1-Terminus، ولكن مع تركيز أقوى على السرعة والتكلفة ومعالجة الذاكرة.

ووفقاً لأدينا ياكيفو، قائدة المجتمع الصيني على منصة Hugging Face، يتميز النموذج بما يُعرف بـ "DeepSeek Sparse Attention" أو DSA، والذي قالت إنه "يحسن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المستندات الطويلة والمحادثات"، مع خفض تكاليف التشغيل إلى النصف.

إذا تذكر، قبل حوالي عام، انخفض DeepSeek وهز الأمور بإسقاط نموذجها الأول، R1، دون إنذار. أظهر هذا النموذج أنه من الممكن تدريب نموذج لغوي كبير باستخدام شريحة أقل وقوة حوسبة أقل بكثير. لم يتوقع أحد أن فريقاً صينياً يمكنه تحقيق ذلك تحت تلك القيود. مع V3.2-Exp، لم يتغير الهدف: أقل عتاد، أداء أكثر.

إضافة ميزة DeepSeek Sparse Attention وتقليل تكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي

DSA هي الميزة الكبرى في هذا النموذج. فهي تغير طريقة اختيار الذكاء الاصطناعي للمعلومات التي ينظر إليها. بدلاً من مسح كل شيء، يتم تدريب نموذج DeepSeek على التركيز فقط على ما يبدو مفيداً للمهمة. أوضح أدينا أن الفائدة هنا مزدوجة: "الكفاءة" و"خفض التكاليف."

من خلال تخطي البيانات غير ذات الصلة، يتحرك النموذج بسرعة أكبر ويتطلب طاقة أقل. وأوضحت أن النموذج صُمم مع وضع التعاون مفتوح المصدر في الاعتبار.

وقال نيك باتينس، الذي يقود أبحاث الذكاء الاصطناعي في مجموعة The Futurum، لـ CNBC إن النموذج لديه القدرة على فتح أدوات ذكاء اصطناعي قوية أمام المطورين الذين لا يستطيعون تحمل تكاليف النماذج الأكثر تكلفة. وأضاف نيك: "يجب أن يجعل النموذج أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة دون انخفاض ملحوظ في الأداء". لكن هذا لا يعني عدم وجود مخاطر.

طريقة استخدام DeepSeek للانتباه المتناثر تشبه طريقة اختيار شركات الطيران لمسارات الرحلات. قد تكون هناك مئات الطرق للوصول من مكان إلى آخر، لكن القليل منها فقط هو المنطقي. يقوم النموذج بتصفية الضوضاء والتركيز على ما يهم — أو على الأقل ما يعتقد أنه مهم.

ولكن هذا يأتي مع مخاوف. وأوضحت إيكاترينا ألماسك، الشريكة المؤسسة لشركة BlankPage Capital، الأمر ببساطة قائلة: "إذاً، بشكل أساسي، أنت تستبعد الأشياء التي تعتقد أنها غير مهمة." لكن المشكلة، كما قالت، هي أنه لا يوجد ضمان بأن النموذج يستبعد الأشياء الصحيحة.

وحذرت إيكاترينا، التي تدعم شركات مثل Dataiku وDarktrace وGraphcore، من أن التقصير قد يخلق مشاكل لاحقاً. وقالت: "لقد فقدت نماذج الانتباه المتناثر الكثير من الفروق الدقيقة". "ثم تكمن السؤال الحقيقي، هل كان لديهم الآلية الصحيحة لاستبعاد البيانات غير المهمة، أم أن هناك آلية تستبعد البيانات المهمة حقاً، وبالتالي ستكون النتيجة أقل صلة؟"

الاتصال بالرقائق الصينية وإطلاق الكود المصدري مفتوح المصدر

وعلى الرغم من هذه المخاوف، تصر DeepSeek على أن الإصدار V3.2-Exp يؤدي بنفس كفاءة V3.1-Terminus. كما يمكن تشغيل النموذج مباشرة على الرقائق الصينية المحلية مثل Ascend وCambricon، دون الحاجة إلى أي تكوينات إضافية. وهذا أمر جوهري في الجهود الأوسع التي تبذلها الصين لبناء الذكاء الاصطناعي باستخدام عتاد محلي وتقليل الاعتماد على التكنولوجيا الأجنبية. وقالت أدينا: "يعمل DeepSeek مع هذه الرقائق مباشرة من الصندوق".

كما جعلت الشركة الكود الكامل والأدوات الخاصة بالنموذج متاحاً للعامة. وهذا يعني أن أي شخص يمكنه تنزيل النموذج وتشغيله أو تعديله أو البناء عليه. يتماشى هذا الإجراء مع استراتيجية DeepSeek مفتوحة المصدر، لكنه يثير قضية أخرى: براءات الاختراع. وبما أن النموذج مفتوح والفكرة الأساسية، وهي الانتباه المتناثر، موجودة منذ عام 2015، فلا يمكن لـ DeepSeek تقييده قانونياً.

وقالت إيكاترينا: "النهج ليس جديداً بشكل كبير". بالنسبة لها، الجزء الوحيد القابل للدفاع عنه تقنياً هو كيفية اختيار DeepSeek لما يجب الاحتفاظ به وما يجب تجاهله.

هنا تكمن المنافسة الحقيقية الآن. ليس فقط في صنع نماذج أكثر ذكاءً، بل في جعلها أسرع وأرخص وأكثر رشاقة — دون الإضرار بالنتائج. وحتى DeepSeek وصفت هذا الإصدار بأنه "خطوة وسيطة نحو بنيتنا المعمارية من الجيل التالي"، مما يشير إلى أنهم يعملون بالفعل على شيء أكبر.

وقال نيك إن النموذج يظهر أن الكفاءة أصبحت الآن بنفس أهمية القوة الخام. وتعتقد أدينا أن الشركة لديها خطة طويلة المدى في الاعتبار. وقالت: "DeepSeek تلعب اللعبة طويلة المدى للحفاظ على استثمارات المجتمع في تقدمها". "سيبحث الناس دائماً عن ما هو رخيص وموثوق وفعال".