أصدرت NVIDIA نموذج AceReason-Nemotron-14B - وهو نموذج رياضيات وبرمجة لن تحتاج إلى التحدث معه

أطلقت شركة NVIDIA نموذج AceReason-Nemotron-14B، وهو نموذج مفتوح المصدر يحتوي على 14 مليار معلمة ويركز على التفكير في الرياضيات والترميز.
لقد تم تدريبه باستخدام التعلم التعزيزي - أولاً على مشاكل الرياضيات، ثم على تحديات التعليمات البرمجية - بهدف حل المهام التي تعتمد على المنطق بشكل أكثر دقة من نماذج اللغة التقليدية.

أصبح التطبيق الآن متاحًا على تطبيق Hugging Face حتى يتمكن أي شخص من تنزيله واستخدامه.

ما تقوله الشركة

شاركت NVIDIA معاييرها المرجعية التي تُظهر تحسينات حقيقية:

• 78.6% على AIME 2024

• 67.4% على AIME 2025

• 61.1% على LiveCodeBench v5

• 54.9% على LiveCodeBench v6

تظهر هذه النتائج أن النموذج قادر على التفكير في مشاكل متعددة الخطوات وتوليد حلول أفضل في كل من الرياضيات والبرمجة.

إنهم لا يقومون بإصدار نموذج فحسب - بل يضعون الأساس لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل.

كما قال جينسن هوانج، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA:

"توفر نماذج التفكير المفتوحة والبرامج والأدوات الخاصة بشركة NVIDIA للمطورين والمؤسسات في كل مكان اللبنات الأساسية لإنشاء قوة عاملة متسارعة للذكاء الاصطناعي."
- بيان صحفي لشركة NVIDIA، 18 مارس 2025

ماذا يعني ذلك (بالكلمات البشرية)

لا تحاول شركة NVIDIA إنشاء مساعد جديد.
إنهم يقدمون للمطورين مجموعة أدوات - مجانية ومفتوحة ومصممة للتفكير بوضوح في المشكلات المعقدة.

AceReason لا يقوم بمحادثات قصيرة.
تم تصميمه لمساعدة المهندسين والمبرمجين والباحثين في حل المشكلات الصعبة في الرياضيات والبرمجة من خلال تحسين كيفية تفكير النموذج خطوة بخطوة.

إنه شيء يمكنك بناؤه، وليس شيئًا يمكنك التحدث إليه.

ماذا يعني التعلم المعزز؟

عندما تقول NVIDIA أن هذا النموذج تم تدريبه باستخدام التعلم التعزيزي، فإليك ما تعنيه حقًا:

إنه مثل تقديم ردود الفعل للذكاء الاصطناعي أثناء تعلمه - حتى يتمكن من تجربة إجابات مختلفة ومعرفة أيها أفضل.

بدلاً من مجرد نسخ الأمثلة كما في التدريب العادي، يمر النموذج عبر حلقة:

1. يحاول الإجابة على مشكلة

2. يحصل على درجة أو "مكافأة" بناءً على مدى جودة الإجابة

3. يتكيف ليفعل الأفضل في المرة القادمة

يُعد هذا مفيدًا للمهام مثل الرياضيات والترميز، حيث لا توجد جملة واحدة تبدو صحيحة - بل توجد إجابة صحيحة تتطلب خطوات منطقية للوصول إليها.

يساعد التعلم التعزيزي النموذج على تعلم كيفية اتخاذ هذه الخطوات بدقة أكبر.

لذا، وبكلمات بسيطة:
إنه ليس مدربًا على التحدث فقط - بل مدرب أيضًا على الحل.

ما علاقة DeepSeek R1 Distilled و Qwen-14B بالأمر؟

عندما تحاول تطوير خوارزمية الذكاء الاصطناعي، فإن معرفة هدفك - ما تريد منها أن تفعله بالفعل - هو المفتاح.

وهنا يأتي دور Qwen-14B و DeepSeek R1 Distilled.

لا تعد هذه الوحدات مجانية الاستخدام فحسب (نعم، Qwen-14B مفتوح المصدر)، بل تم بناؤها أيضًا بشيء نادر في عالم LLM: التركيز.

ونحن نعلم أن قول "مُركّز" قد يبدو غامضًا.
ولكن ما نعنيه هو هذا:

لقد تم تدريب هذه النماذج لغرض محدد للغاية في الاعتبار.
لا يتعين عليهم التعامل مع كل شيء، مثلما يفعل Gemini أو ChatGPT.
إنهم لا يحاولون إجراء محادثة، أو أن يكونوا صادقين سياسياً، أو أن يفهموا الفروق الدقيقة، أو أن يساعدوك في كتابة قصيدة.

لقد تم تصميمهم للقيام بشيء واحد بشكل جيد - وبسبب ذلك، فإنهم لا يشعرون بالإرهاق.

ولهذا السبب فهي نقاط بداية رائعة لبناء شيء مثل AceReason.
عندما تبدأ بنموذج تم ضبطه بالفعل ليكون حادًا وضيقًا، يكون من الأسهل تدريبه على المهام التي لا علاقة لها بالحديث أو لا علاقة لها به على الإطلاق - مثل حل المشكلات الرياضية أو كتابة التعليمات البرمجية الوظيفية.

كيفية المقارنة: غرض النموذج ونطاقه

خلاصة القول

• صفحة النموذج والتوفر.

• يكلف:
  مجاني للاستخدام البحثي والتجاري بموجب ترخيص النموذج المفتوح من NVIDIA

• الإصدارات الكمية (قابلة للتحميل):

• Q2_K (2 بت): 5.77 جيجابايت

• Q4_K_M (4 بت): 8.99 جيجابايت

• Q8_0 (8 بت): 15.7 جيجابايت

• F16 (16 بت): 29.5 جيجابايت

• التوثيق وبطاقة النموذج.

• التقرير الفني (التركيز على التفكير الرياضي).

منظور فريق الضوء المتجمد

تقول هذه الخطوة التي اتخذتها NVIDIA الكثير.

أولاً، من الواضح أنهم يلعبون لعبة مع بائعي LLM، حتى لو لم يقولوا ذلك بصوت عالٍ.
إنهم يتفاعلون مع الرسالة مفتوحة المصدر حتى يتمكنوا من توجيه المحادثة بهدوء بعيدًا عن:

"مرحبًا، نحن نبني برامج ماجستير القانون الآن"
ونحو:
"نحن ندعم المطورين فقط."

ولكن إذا توقفت ونظرت حقًا - فهذا يصرخ:
لقد انتقلت شركة NVIDIA للتو من الحديث عن الرقائق... إلى صنع النماذج.
وليس أي نماذج - نماذج مدربة على التفكير والتعلم وبناء المعرفة.

ولنتحدث عن الوحدات التي اختاروها.
وهنا حيث يصبح الأمر مثيرا للاهتمام.

لقد اختاروا DeepSeek، والذي قد يبدو وكأنه مجرد مشروع مفتوح المصدر آخر...
لكن تحت السطح، يحاول أن يكون مساعدًا لك أيضًا - ولكن في صورة مفتوح المصدر.

لماذا هذا مهم؟
لأن البيانات الثقافية والتدريبية تشكل كيفية تفكير النموذج.
و DeepSeek لا يأتي من نفس المكان مثل GPT-4 أو Gemini.
لذا فإن تحيزاتها، وأسلوبها، وأولوياتها مختلفة.
في عالم الذكاء الاصطناعي، نعلم أن:

"ما تتدرب عليه هو ما ستحصل عليه."

وهنا الحقيقة - تدريب نموذج ليكون خاليًا من التحيز، وصحيحًا سياسيًا، وجيدًا في المحادثة أمر صعب حقًا.
لذلك لم تهتم NVIDIA.

لقد هدفوا إلى شيء أنظف بكثير:
الرياضيات والبرمجة.
لا سياسة. لا مشاعر.
إنها مجرد لغة عالمية، حيث لا داعي للقلق بشأن الإساءة إلى أي شخص.

هذه ليست ملاحظة جانبية، بل هي الاستراتيجية بأكملها.

لأن حرب الذكاء الاصطناعي الحقيقية لا تتعلق بمن يبني المساعد الأكثر ودية.
إن الأمر يتعلق بمن يملك البيانات.
ولا يمكن لشركة NVIDIA الاعتماد على شخص آخر لتزويدها بما تحتاج إليه.
إذا كان عملك يعتمد على البنية الأساسية، فمن الأفضل أن تفهم البرامج التي يتم بناؤها فوقها.

وكيف تفعل ذلك؟
سهل.
قم بتوصيل احتياجات المطورين الخام وغير المفلترة.
ابدأ بجمع الإشارات.
أنشئ خطًا بينك وبين جمهورك - قبل أن يفعل ذلك شخص آخر.

دعونا لا ننسى:
لقد تم دعم كل قفزة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال البنية التحتية ووحدات معالجة الرسومات.
هذا مجال NVIDIA، وهم يخططون للبقاء هناك.
ولكن لكي يظلوا ذوي صلة، يتعين عليهم الاستمرار في إلهام المطورين.
و هذا ؟
هذه هي فكرتهم الكبيرة القادمة.

وعلينا أن نعطيهم ذلك:
لقد قرأوا الغرفة.
لقد أدركوا أن المصدر المفتوح سيتحدث مباشرة إلى قلب التطوير الحقيقي.
لقد علموا أن البيانات هي العملة الجديدة - وقد أنفقنا بالفعل الكثير من بياناتنا مجانًا، فقط لاستخدام ما بناه الآخرون.

إذن، إليكم ما سنقوله بصوت عالٍ وواضح:

إذا كنت مطورًا،
بياناتك ليست مجرد حركة مرور.
إنها عاصمة.
وإذا لم تطالب بها الآن، فسيفعلها شخص آخر.

هذا الإصدار؟
لا يتعلق الأمر فقط بالمنطق.

إن الأمر يتعلق بالتمركز.
ملكية.
والتأكد من عدم استبعادهم أبدًا من المرحلة التالية من اللعبة.