أبرز النقاط:
- شاومي تكشف عن نموذجها اللغوي الأقوى MiMo-V2-Flash الموجه للسرعة وكفاءة الأداء.
- النموذج يعتمد على معمارية “مزيج الخبراء” (MoE) ويتفوق في الاستدلال وتوليد الأكواد.
- إتاحة النموذج بشكل مفتوح المصدر بالكامل مع تكلفة تشغيل منخفضة جداً مقارنة بالمنافسين.
في خطوة استراتيجية جريئة نحو تعزيز مكانتها في عالم الذكاء الاصطناعي التأسيسي (Foundation AI)، كشفت شركة شاومي النقاب عن نموذجها اللغوي الكبير والأكثر تطوراً حتى الآن: MiMo-V2-Flash.
يركز النموذج الجديد بشكل أساسي على تقديم أداء فائق السرعة وبنية برمجية عالية الكفاءة، مع قدرات مذهلة في مجالات الاستدلال المنطقي (Reasoning) وتوليد الأكواد البرمجية (Code Generation)، مما يضعه في منافسة مباشرة مع عمالقة المجال مثل DeepSeek V3.2 و Claude 4.5 Sonnet.
1. تصميم مخصص للسرعة والوكلاء الأذكياء
يعتمد نموذج MiMo-V2-Flash على معمارية “مزيج الخبراء” (Mixture-of-Experts – MoE)، حيث يضم إجمالي 309 مليار معلمة (Parameter)، منها 15 مليار معلمة نشطة فقط أثناء المعالجة. تم تصميم هذا النموذج خصيصاً لسيناريوهات وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) والتفاعلات متعددة الأدوار التي تتطلب استجابة سريعة.
تستخدم شاومي بنية انتباه هجينة بنسبة 1:5، تجمع بين الانتباه الشامل (Global Attention) والانتباه ذو النافذة المنزلقة (Sliding Window Attention) مع نافذة بحجم 128 رمزاً (Token).
يبلغ طول السياق الأصلي للنموذج 32,000 رمز، مع إمكانية التدريب لدعم ما يصل إلى 256,000 رمز، مما يتيح للنموذج الحفاظ على كفاءة عالية عند التعامل مع المهام الطويلة والمعقدة. وتزعم شاومي أن النموذج يقدم مخرجات أسرع من المنافسين مثل DeepSeek و Claude بتكاليف تشغيل أقل.
2. الأداء والسعر التنافسي
تُظهر نتائج اختبارات الأداء (Benchmarks) أن MiMo-V2-Flash يحتل مكانة ريادية في عدة مجالات. فقد صُنف ضمن أفضل نموذجين مفتوحي المصدر في مهام الاستدلال مثل AIME 2025 و GPQA-Diamond.
وفي مجال هندسة البرمجيات، تفوق النموذج في اختبارات SWE-Bench Verified و SWE-Bench Multilingual على العديد من النماذج مفتوحة المصدر، ووصل إلى مستويات تضاهي نماذج متقدمة مثل GPT-5 و Claude 4.5 Sonnet.
التسعير الاقتصادي:
حددت شاومي سعر واجهة برمجة التطبيقات (API) عند مستويات تنافسية للغاية:
- 0.1 دولار لكل مليون رمز مُدخل (Input Token).
- 0.3 دولار لكل مليون رمز مُخرج (Output Token).
كما أن الخدمة متاحة مجاناً لفترة محدودة. وبحسب الشركة، يولد النموذج ردوداً بسرعة 150 رمزاً في الثانية، بتكلفة استنتاج (Inference Cost) تمثل 2.5% فقط من تكلفة تشغيل نموذج Claude.
3. ابتكارات تقنية متقدمة
يضم النموذج تقنيات مبتكرة لتعزيز الأداء، أبرزها:
- التنبؤ متعدد الرموز (Multi-Token Prediction – MTP): تسمح هذه التقنية للنموذج بتوليد عدة رموز في وقت واحد والتحقق منها قبل الإخراج، مما يزيد من سرعة فك التشفير دون زيادة الحمل على الذاكرة. وتشير شاومي إلى تحسن في السرعة يتراوح بين 2.0 إلى 2.6 مرة مقارنة بالطرق التقليدية.
- تقطير السياسة الموجه (Multi-Teacher Online Policy Distillation – MOPD): طريقة جديدة لما بعد التدريب تستخدم عدة نماذج “معلمة” لتوجيه النموذج “الطالب” عبر مكافآت دقيقة. تتيح هذه الطريقة تحقيق أداء عالٍ باستخدام أقل من 1/50 من موارد التدريب التقليدية، وتدعم التحسين الذاتي المستمر.
4. كيفية الوصول والاستخدام
أطلقت شاومي واجهة ويب للدردشة تحت اسم MiMo Studio (متاحة عبر aistudio.xiaomimimo.com)، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل المباشر مع النموذج.
تدعم المنصة:
- البحث عبر الويب.
- سير عمل الوكلاء الأذكياء.
- توليد الأكواد البرمجية.
- مفتاح للتبديل بين الردود الفورية والردود التي تتطلب “تفكيكراً” أعمق.
كما يمكن للنموذج إنشاء صفحات ويب HTML وظيفية، ويتكامل بسلاسة مع أدوات التطوير مثل Claude Code و Cursor.
5. مفتوح المصدر بالكامل
تأكيداً لالتزامها تجاه مجتمع المطورين، طرحت شاومي نموذج MiMo-V2-Flash بترخيص MIT المفتوح بالكامل.
- تتوفر أوزان النموذج (Model Weights) على منصة Hugging Face.
- تم نشر كود الاستنتاج (Inference Code) على GitHub.
كما ساهمت الشركة بكود الاستنتاج في مشروع SGLang منذ يوم الإطلاق، بهدف توسيع قاعدة المطورين وتوفير أدوات ذكاء اصطناعي عالية الأداء وشفافة ومنخفضة التكلفة.
يعكس هذا الإطلاق تحول شاومي لتصبح لاعباً رئيسياً في ساحة الذكاء الاصطناعي، مقدمةً حلولاً تجمع بين التفكير المنطقي القوي، وكتابة الأكواد السريعة، وكفاءة النشر في النظام البيئي مفتوح المصدر.
📡 للمزيد من التغطيات اليومية، استكشف قسم الأخبار عبر موقعنا.
ابقَ دائماً في قلب الحدث التقني! 🔍
انضم الآن إلى نخبة متابعينا على تيليجرام و واتساب لتصلك أهم الأخبار والحصريات فور حدوثها! 💡
التعليقات