تواصل الشركات الصينية الناشئة إحداث ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي، فبعد أن أدهشتنا شركة ديبسيك (DeepSeek) في وقت سابق من هذا العام بنموذجها المجاني DeepSeek-R1 الذي ادعت منافسته لأداء ChatGPT، نشهد الآن تطورًا جديدًا. فقد أعلنت شركة Moonshot AI الصينية عن إطلاق نموذجها الرائد Kimi K2 Reasoning، الذي تطمح من خلاله إلى تجاوز عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل GPT-5 من OpenAI وClaude Sonnet 4.5 من أنثروبيك في معايير رئيسية محددة. يبرز Kimi K2 بتفوقه الملحوظ في اختبارات التفكير والتصفح مثل BrowseComp وSeal-O، مما يعكس قدراته الفائقة في هذه المجالات الحيوية، ورغم أن Kimi K2 قد يظهر أداءً أقل في بعض اختبارات البرمجة مقارنة بالمنافسين، إلا أنه يتميز بكونه نموذجًا مفتوح المصدر ومتاحًا للاستخدام المجاني، على عكس نماذج مثل ChatGPT Plus وClaude التي تتطلب اشتراكًا شهريًا يقارب 20 دولارًا للحصول على الميزات المتقدمة.
تُظهر المقارنة التالية الفروقات الرئيسية بين Kimi K2 Reasoning ومنافسيه:
| الميزة / النموذج | Kimi K2 Reasoning | GPT-5 / Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| قدرات التفكير والتصفح (BrowseComp, Seal-O) | يتفوق بشكل ملحوظ | أداء أقل |
| اختبارات البرمجة | أداء أقل | يتفوق |
| التكلفة / الترخيص | مجاني ومفتوح المصدر | يتطلب اشتراكًا شهريًا (حوالي 20 دولارًا) |
| تصميم النموذج | Mixture-of-Experts (MoE) – يستخدم حتى 32 مليار معلمة لكل استفسار | نماذج كثيفة – تستخدم عددًا أكبر من المعلمات لتحقيق أقصى أداء |
| تكاليف الحوسبة والكمون | أقل (بسبب كفاءة MoE) | أعلى (بسبب استخدام معلمات أكثر) |
| تكلفة التدريب | حوالي 4.6 مليون دولار (تقديري) | غير مذكور، ولكن غالبًا أعلى بكثير |
ما هو Kimi K2؟
Kimi K2 هو نموذج لغوي كبير (LLM) تم تدريبه على ما يقارب تريليون معلمة، لكنه يتميز بتصميمه الفعال الذي يسمح له بالاستفادة القصوى من هذه المعلمات. يعتمد النموذج على بنية “Mixture-of-Experts” (MoE)، مما يعني أنه لا يتم تفعيل جميع المعلمات في وقت واحد، بل يتم تنشيط مجموعة محددة تبلغ حوالي 32 مليار معلمة فقط لمعالجة كل استفسار والرد عليه، هذا الأسلوب المبتكر يسهم بشكل مباشر في تحقيق أداء سريع وفعال من حيث التكلفة. على النقيض، تعتمد النماذج الكثيفة مثل GPT-5 وClaude Sonnet 4.5 على تفعيل عدد أكبر بكثير من المعلمات لتحقيق أقصى أداء، مما يؤدي عادة إلى ارتفاع تكاليف الحوسبة وزيادة زمن الاستجابة. شركة Moonshot AI، المدعومة من عملاق التجارة الإلكترونية علي بابا، تسير على خطى DeepSeek كواحدة من الشركات الصينية الناشئة الرائدة في تطوير نماذج لغوية كبيرة بتكاليف أقل بكثير مقارنة بمنافسيها في الولايات المتحدة. وفقًا لتقرير CNBC، تم تدريب نموذج Kimi K2 بتكلفة تقديرية بلغت حوالي 4.6 مليون دولار، ورغم أن Kimi K2 لم يحقق انتشارًا واسعًا بعد، إلا أن هناك عدة طرق متاحة للوصول إليه واستخدامه.
كيفية استخدام نموذج Kimi K2:
للوصول إلى نموذج Kimi K2 والاستفادة من قدراته، تتوفر عدة خيارات متنوعة:
- **عبر الموقع الرسمي (Kimicom):** تُعد هذه الطريقة الأبسط، حيث يمكنك الوصول إلى Kimi K2 مباشرة من خلال واجهة الدردشة الرسمية على Kimicom، ويتطلب الاستخدام تسجيل الدخول الذي يتيح لك الاستفادة من النموذج بشكل غير محدود دون قيود على الرموز أو الوقت.
- **عبر منصة Hugging Face:** توفر هذه المنصة الشهيرة للمستخدمين إمكانية تجربة النماذج مفتوحة المصدر، ويمكنك استخدام مساحة “Kimi K2 Instruct” لتجربة استفساراتك والحصول على الردود مباشرة في متصفحك، مع إمكانية إنشاء حساب جديد أو تسجيل الدخول بحسابك الحالي إذا كنت مستخدمًا جديدًا.
- **عبر OpenRouter للمطورين:** للمبرمجين الذين يهدفون إلى دمج النموذج في تطبيقاتهم الخاصة، يمكن الوصول إلى Kimi K2 بسهولة من خلال OpenRouter عبر إنشاء مفتاح API مخصص.
- **الاستضافة الذاتية (Self-Hosting):** لمن يبحث عن أقصى درجات التحكم وخصوصية البيانات، يتيح هذا الخيار استضافة النموذج على أجهزتك الخاصة، ويتطلب ذلك تنزيل ملفات النموذج من Hugging Face وتشغيله باستخدام أدوات استدلال مثل vLLM أو SGLang، علمًا بأن هذه الطريقة توفر أداءً أسرع ولكنها تستدعي وجود أجهزة قوية، بما في ذلك وحدة معالجة رسومات (GPU) كبيرة وذاكرة وصول عشوائي (RAM) واسعة.
هذا المقال لا ينتمي لأي تصنيف.
