مجموعة Ant توسع نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مع Ling-2.5-1T و Ring-2.5-1T

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan و Coinbase و Blackrock و Klarna وغيرهم

تدخل تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية الكبرى مرحلة جديدة. أطلقت مجموعة Ant نموذجين للذكاء الاصطناعي بترليون معلمة بموجب تراخيص مفتوحة، موسعة عائلة نماذج Ling الخاصة بها ومشيرة إلى استمرار الاستثمار في أنظمة التفكير المتقدمة المرتبطة بالخدمات المالية والرقمية.

أعلنت شركة التكنولوجيا المالية المقيمة في هانغتشو Ant Group عن نموذج Ling-2.5-1T، وهو نموذج لغة كبير مصمم للكفاءة في الاستنتاج والتفاعل مع الوكيل، إلى جانب Ring-2.5-1T، الذي يوصف بأنه أول نموذج تفكير هجين يعتمد على بنية خطية. كلا النظامين يستندان إلى سلسلة Ling 2.0 التي أُطلقت في أكتوبر 2025 ومتوفرة على Hugging Face وModelScope، وهما منصتان شائعتان لتوزيع الذكاء الاصطناعي المفتوح.

تشكل هذه الإصدارات جزءًا من تحديث أوسع عبر محفظة الذكاء الاصطناعي المفتوح لمجموعة Ant، والتي تشمل أيضًا سلسلة Ming متعددة الوسائط. في وقت سابق من هذا الشهر، قدمت الشركة Ming-Flash-Omni-2.0، وهو نموذج موحد يتعامل مع الكلام والصوت والموسيقى في بنية واحدة.

نماذج بترليون معلمة تركز على الاستنتاج الفعال

يمثل Ling-2.5-1T أحدث نموذج رئيسي في سلسلة Ling العامة للغة التي تطورها مجموعة Ant. تصف مواد الشركة التحسينات في كفاءة الاستنتاج وتوافق التفضيلات، بالإضافة إلى دعم التفاعل مع الوكيل الأصلي. يقبل النموذج طول سياق يصل إلى مليون رمز، مما يتيح تحليل النصوص الطويلة ومهام الحوار الممتدة.

تبدو مكاسب الكفاءة مركزية في التحديث. ذكرت مجموعة Ant أن Ling-2.5-1T يطابق أداء نماذج الاستنتاج الرائدة على معيار AIME 2026 مع استخدام رموز أقل بشكل كبير. عادةً، تتطلب الأنظمة المماثلة بين 15000 و23000 رمز لتحقيق نتائج مماثلة. يستخدم Ling-2.5-1T حوالي 5890 رمزًا، وفقًا للشركة.

يؤثر تقليل استخدام الرموز على تكلفة الحوسبة وسرعة الاستجابة. في تطبيقات المؤسسات، يمكن أن تقلل هذه التحسينات من تكاليف الاستنتاج وتمكن من تطبيقات أكبر نطاقًا. غالبًا ما تتعامل شركات التكنولوجيا المالية مع مهام لغوية عالية الحجم مثل تحليل الامتثال، تفاعل العملاء، ومراجعة المستندات. لذلك، فإن الكفاءة لها أهمية تشغيلية.

Ring-2.5-1T يستهدف الاستنتاج الرياضي المتقدم

ينتمي Ring-2.5-1T إلى سلسلة Ring المحسنة للاستنتاج التي تطورها مجموعة Ant. يستخدم النموذج ما تسميه الشركة بنية هجينة خطية، بهدف تحسين حل المشكلات الهيكلية. أبلغت مجموعة Ant عن نتائج عالية على معايير الرياضيات الأكاديمية، بما في ذلك نتائج تلبي معايير الميداليات الذهبية في المسابقات الدولية.

في معيار الأولمبياد الدولي للرياضيات 2025، حقق Ring-2.5-1T درجة 35 من 42. وفي معيار الأولمبياد الرياضي الصيني 2025، وصل إلى 105 من 126، متجاوزًا الحد الأدنى للفريق الوطني. تقيم هذه الاختبارات التفكير متعدد الخطوات والمعالجة الرمزية بدلاً من الطلاقة العامة في اللغة.

يشير الأداء القوي في هذا المجال إلى تقدم في أنظمة التفكير المتخصصة. أصبحت معايير الرياضيات مرجعًا لتقييم قدرات الاستنتاج في النماذج الكبيرة. قد تترجم التحسينات إلى تطبيقات تتطلب تحليلًا منظمًا، مثل النمذجة المالية، تقييم المخاطر، أو الحساب العلمي.

توسيع عائلة نماذج Ling

تتكون عائلة Ling، المعروفة أيضًا باسم BaiLing، الآن من ثلاثة خطوط رئيسية: نماذج اللغة العامة Ling، ونماذج الاستنتاج Ring، وأنظمة Ming متعددة الوسائط. تحدثت إصدارات فبراير عن تحديث كل خط خلال فترة قصيرة. وصفت مجموعة Ant هذه الإصدارات بأنها ترقية شاملة عبر عائلة النماذج المفتوحة.

لا تزال التوزيعات المفتوحة عنصرًا مهمًا في الاستراتيجية. من خلال إصدار النماذج بموجب تراخيص مفتوحة، تتيح مجموعة Ant للباحثين والمطورين الوصول إليها وتكييفها. أصبح الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مجالًا تنافسيًا بين الشركات التكنولوجية الكبرى ومجموعات البحث. توفر التوافر على Hugging Face وModelScope النماذج ضمن مجتمعات التطوير العالمية.

بالنسبة لشركات التكنولوجيا المالية، يمكن أن تسرع النماذج المفتوحة من اعتماد النظام البيئي. يمكن للمطورين الخارجيين بناء تطبيقات مخصصة لمهام الصناعة، مما يوسع حالات الاستخدام العملية دون الحاجة إلى تطوير مباشر من البائع. اتبعت مجموعة Ant نهجًا مماثلاً في منصات الدفع والتمويل الرقمي، مشجعة على التكامل من قبل أطراف ثالثة.

التطوير متعدد الوسائط مع Ming-Flash-Omni-2.0

تأتي إصدارات Ling وRing بعد تقديم Ming-Flash-Omni-2.0 في 11 فبراير. وصفت مجموعة Ant هذا النموذج بأنه الأول الذي يوحد الكلام والصوت والموسيقى ضمن بنية واحدة. تدمج الأنظمة متعددة الوسائط أنواع بيانات متعددة، مما يتيح التفاعلات عبر الصوت والصوت والنص.

تُعد هذه القدرة ذات صلة بواجهات الخدمات المالية. تعتمد المساعدات الصوتية، والتوثيق الصوتي، وأدوات المحادثة المصرفية على المعالجة متعددة الوسائط. يمكن أن يبسط دمج الوسائط في نموذج واحد عملية النشر والتنسيق عبر القنوات. لم تكشف مجموعة Ant عن مقارنات معيارية لـ Ming-Flash-Omni-2.0، لكنها وصفتها بأنها نموذج شامل واسع النطاق.

يُشير توقيت الإصدارات عبر ثلاثة خطوط نماذج إلى تطوير منسق بدلاً من تحديثات معزولة. تغطي نماذج Ling وRing وMing معًا اللغة، والاستنتاج، والتفاعل متعدد الوسائط. يتوافق هذا الجمع مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تتطلب وظائف معرفية متعددة.

تطوير الذكاء الاصطناعي داخل شركات التكنولوجيا المالية

تقوم شركات التكنولوجيا المالية الكبرى بشكل متزايد ببناء بنية تحتية خاصة بالذكاء الاصطناعي. تخلق منصات الدفع، والبنوك الرقمية، والأسواق المالية تدفقات بيانات هائلة وتدير أنظمة مخاطر معقدة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الداخلية معالجة بيانات المعاملات، والتواصل مع العملاء، وسجلات الامتثال على نطاق واسع.

استثمرت مجموعة Ant في أبحاث الذكاء الاصطناعي لسنوات، وطبقت التعلم الآلي في كشف الاحتيال، وتقييم الائتمان، وأتمتة الخدمات. تمتد عائلة Ling هذه القدرة إلى نماذج لغة عامة ومركزة على الاستنتاج. تتيح الإصدارات المفتوحة الوصول إلى خارج الاستخدام الداخلي.

يعكس هذا النهج اتجاهًا أوسع في شركات التمويل المدفوعة بالتكنولوجيا. لم يعد تطوير الذكاء الاصطناعي يركز فقط على نماذج التنبؤ المتخصصة، بل يشمل أنظمة لغة واستنتاج كبيرة قادرة على أداء مهام عامة. يمكن لهذه النماذج دعم وكلاء آليين، وتحليل القرارات، وواجهات محادثة.

نحو أبحاث الذكاء الاصطناعي العام

وصفت مجموعة Ant ترقية عائلة Ling بأنها خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام. يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى أنظمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام الإدراكية بمرونة تشابه التفكير البشري. تختلف تعريفات الصناعة، ويظل AGI هدفًا طموحًا أكثر من كونه معلمًا محددًا.

يساهم إصدار نماذج بترليون معلمة في مقياس البحث. عدد المعلمات وحده لا يحدد القدرة، لكن النماذج الكبيرة غالبًا ما تتيح تعلم تمثيل أوسع. مع تجارب بنية الاستنتاج والتكامل متعدد الوسائط، تستكشف هذه الأعمال طرقًا نحو أنظمة عامة.

لم تحدد مجموعة Ant جداول زمنية أو مقاييس لتقدم الذكاء الاصطناعي العام. وصفت الإصدارات بأنها خطوات ضمن البحث المستمر، وليس ادعاءات بتحقيق ذكاء عام. تتيح التوافر العام للنماذج تقييمًا خارجيًا ومقارنة، مما يمكن أن يوجه اتجاه البحث.

آثار ذلك على نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

قد تؤثر النماذج الجديدة على اعتماد المؤسسات للذكاء الاصطناعي في التمويل وقطاعات أخرى. تتيح نماذج اللغة ذات السياق الطويل تحليل المستندات الممتدة وسجلات المعاملات. تدعم أنظمة الاستنتاج التركيز على المهام المنظمة. تتيح النماذج متعددة الوسائط التفاعل الصوتي.

يتيح الوصول المفتوح للشركات اختبار هذه القدرات دون حواجز ترخيص ملكية. يمكن للشركات ضبط النماذج لمهام محددة مثل مراقبة الامتثال، تحليل العقود، أو أتمتة دعم العملاء. قد يقلل تقليل استخدام الرموز في Ling-2.5-1T من التكاليف التشغيلية في التطبيقات الكبيرة.

تشير نتائج الأداء على معايير الرياضيات إلى إمكانيات للمهام التحليلية، رغم أن تطبيقها في المجالات العملية يتطلب تكييفًا. عادةً، تجمع المؤسسات بين النماذج الأساسية وبيانات متخصصة وأنظمة تحكم. توفر إصدارات مجموعة Ant بنية أساسية مبدئية بدلاً من حلول مؤسسية مكتملة.

السياق التنافسي في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة

أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة ساحة تنافسية بين شركات التكنولوجيا ومجموعات البحث. تطلق الشركات أنظمة أكبر وأكثر قدرة لجذب بيئات المطورين وتأثير المعايير. يدعم التوافر على المستودعات الكبرى الاعتماد والتجريب.

تضع إصدارات مجموعة Ant الشركة بين المساهمين العالميين في نماذج كبيرة مفتوحة. كانت شركات التكنولوجيا المالية تستهلك أدوات الذكاء الاصطناعي المطورة في أماكن أخرى. يشير بناء وإصدار نماذج أساسية إلى تحول نحو الابتكار الداخلي والتأثير الخارجي.

إطلاق نماذجي Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T يحملان أهمية استراتيجية تتجاوز المقاييس التقنية. يدل على استثمار مستمر في أبحاث الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل منظمة التكنولوجيا المالية واستعداد لمشاركة النتائج مع مجتمع التطوير الأوسع.

نظرة مستقبلية

تمدد تحديثات عائلة Ling الأخيرة لمحفظة الذكاء الاصطناعي المفتوح عبر مجالات اللغة، والاستنتاج، والتعددية الوسائطية. تؤكد الإصدارات على الكفاءة، وحل المشكلات الهيكلي، والتكامل عبر الوسائط. تدعو التوافر العام إلى تقييم وتطبيق خارجي.

مع تعميق شركات التكنولوجيا المالية استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، أصبح تطوير النماذج الأساسية جزءًا من مكدس تقنياتها. تظهر إصدارات مجموعة Ant ذات البترليون معلمة هذا التحول. ستعتمد التأثيرات العملية على كيفية تطبيق المطورين والمؤسسات لهذه الأنظمة في المهام الواقعية، من التحليل المالي إلى التفاعل الرقمي.

حتى الآن، تمثل إطلاقة Ling-2.5-1T وRing-2.5-1T خطوة أخرى في دمج أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدم ضمن قطاع التكنولوجيا المالية ونظام الابتكار المفتوح الخاص به.