كشفت شركة تينسنت عن نموذج الاستدلال T1 مع اشتداد المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين

قدمت شركة Tencent Holdings نموذجًا جديدًا للاستدلال بالذكاء الاصطناعي (AI)، وهو Hunyuan T1، المصمم للتنافس مع DeepSeek's R1 من حيث الأداء والقدرة على تحمل التكاليف.

يوم الجمعة، T1 التعلم المعزز واسع النطاق، وهي نفس التقنية التي استخدمتها DeepSeek في نموذج R1 الذي تم إطلاقه في يناير. 

يُظهر T1 أداءًtronعبر مختلف المعايير

يأتي الإصدار الرسمي بعد اختبار تجريبي لمعاينة T1 على روبوت الدردشة Yuanbao التابع لشركة Tencent. وقد حقق النموذج 87.2 نقطة في اختبار Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro، متجاوزًا بذلك DeepSeek-R1 الذي حقق 84 نقطة، ولكنه لم يصل إلى مستوى OpenAI o1 الذي حقق 89.3 نقطة.

أظهر برنامج T1 نتائجtronفي تقييمات أخرى، حيث سجل 78.2 نقطة في اختبارmaticالأمريكي المدعو لعام 2024 (AIME)، مقارنةً بـ 79.8 نقطة لبرنامجي R1 و o1. ووفقًا لشركة Tencent، فقد تفوق في إتقان اللغة الصينية، حيث سجل 91.8 نقطة في مجموعة اختبارات C-Eval، مساويًا بذلك برنامج R1 ومتفوقًا على برنامج o1 الذي سجل 87.8 نقطة.

يُنافس نموذج شركة Tencent أيضًا نموذج DeepSeek من حيث التسعير، وهو ما يُعدّ ميزةً رئيسيةً لهذه الشركة الصينية الناشئة الشهيرة. تتقاضى T1 يوانًا واحدًا (0.14 دولارًا أمريكيًا) لكل مليون رمز مُدخل، بينما تبلغ تكلفة الإخراج 4 يوانات لكل مليون رمز.

يتماشى سعر الإدخال مع سعر R1، الذي يتقاضى يوانًا واحدًا لكل مليون رمز مميز خلال ساعات النهار، و0.25 يوان فقط خلال الليل. كما أن سعر الإخراج مماثل، حيث يبلغ سعر R1 خلال النهار 16 يوانًا لكل مليون رمز مميز، وينخفض ​​إلى 4 يوانات خلال الليل.

بحسب شركة تينسنت، فهي أول شركة في هذا المجال تتبنى بنية هجينة، تشمل نموذج Transformer من جوجل، بالإضافة إلى نظام مولد بيانات مُقدم من جامعة كارنيجي ميلون وجامعة برينستون يُسمى Mamba. وتؤكد الشركة أن هذا يقلل بشكل كبير من تكاليف التدريب والاستدلال، ويُحسّن استخدام الذاكرة أثناء التدريب، مقارنةً بالبنية القائمة كليًا على نموذج Transformer.

تروج الشركة لتقنية T1 باعتبارها "تقلل بشكل كبير من استهلاك الموارد مع ضمان القدرة على التقاط معلومات نصية طويلة"، مما يسمح بسرعات فك تشفير أسرع بنسبة 200٪.

قام خبير سابق في مجال البيانات الضخمة لدى JD.com بكتابة مدونة NCJRYDS التقنية، واختبر النموذجين T1 وR1 على نفس المهام. ثم طلب من نماذج لغوية ضخمة أخرى، بما في ذلك Claude من Anthropic وChatGPT من OpenAI، تقييم النتائج.

خسر نموذج شركة Tencent النزال في كتابة قصيدة صينية قديمة، لكنه تفوق على DeepSeek في تفسير كلمة صينية في سياقات مختلفة.

قام موقع GoPlayAI، وهو مدونة أخرى، بإعطاء نموذج Tencent أربعةmatic، وبعد قضاء خمس دقائق في حلها، أخطأ في أصعب سؤال .

توسّع شركة تينسنت استراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نهج ثنائي النواة

تُسوّق شركة تينسنت، التي تُشغّل تطبيق وي تشات، أكبر تطبيق للتواصل الاجتماعي في الصين، وأكبر شركة ألعاب فيديو في العالم من حيث الإيرادات، الذكاء الاصطناعي كمصدر رئيسي جديد للإيرادات. وقد دمجت الشركة نموذج DeepSeek-R1 في منصتها السحابية وبرنامج الدردشة الآلي Yuanbao، مُقدّمةً بذلك بديلاً إلى جانب نماذج Hunyuan الخاصة بها.

أشار بوني ما هواتينغ، رئيس مجلس إدارة شركة Tencent ومديرها التنفيذي، مؤخرًا إلى أنه يكن احترامًا كبيرًا لشركة DeepSeek لإنتاجها "منتجًاdentومفتوح المصدر ومجانيًا حقًا".

قال ما إن شركة تينسنت تبنت استراتيجية "المعالجة المزدوجة" في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي تستخدم كلاً من تقنية DeepSeek ونماذج Yuanbao الخاصة بها. ويشبه هذا النهج الطريقة التي هيمنت بها الشركة على صناعة ألعاب الفيديو من خلال الترويج لألعابها المطورة ذاتيًا وتلك التي تنتجها استوديوهاتdent .