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 نماذج ذكاء اصطناعي تحتوي على تريليونات من المعاملات، تحت تراخيص مفتوحة، موسعة عائلة نماذج Ling، مما يشير إلى استمرار الاستثمار في أنظمة التفكير المتقدمة المرتبطة بالخدمات المالية والرقمية.

أعلنت شركة التكنولوجيا المالية المقيمة في هانغتشو عن نموذج Ling-2.5-1T، وهو نموذج لغة كبير مصمم للكفاءة في الاستنتاج والتفاعل مع الوكلاء، 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 و ModelScope، وهما منصتان شهيرتان لتوزيع الذكاء الاصطناعي المفتوح.

تشكل هذه الإصدارات جزءًا من تحديث أوسع لمحفظة الذكاء الاصطناعي المفتوحة 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 تريليونات المعاملات تركز على الكفاءة في الاستنتاج

يمثل Ling-2.5-1T أحدث نموذج رئيسي في سلسلة نماذج اللغة العامة من Ant Group. تصف مواد الشركة التحسينات في كفاءة الاستنتاج وتوافق التفضيلات، بالإضافة إلى دعم التفاعل مع الوكلاء الأصليين. يقبل النموذج سياقات تصل إلى مليون رمز، مما يتيح تحليل النصوص الطويلة ومهام الحوار الممتدة.

تبدو مكاسب الكفاءة مركزية في التحديث. ذكرت شركة 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 15,000 و23,000 رمز لتحقيق نتائج مماثلة. وفقًا للشركة، يستخدم Ling-2.5-1T حوالي 5,890 رمزًا.

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 يركز على الاستنتاج الرياضي المتقدم

ينتمي Ring-2.5-1T إلى سلسلة Ring المحسنة للاستنتاج من Ant Group. يستخدم النموذج ما تسميه الشركة بنية هجينة خطية، بهدف تحسين حل المشكلات الهيكلية. أبلغت Ant Group عن نتائج عالية على معايير الرياضيات الأكاديمية، بما في ذلك نتائج تلبي معايير الميدالية 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 شركة Ant عن تحديثات فبراير التي جرت خلال فترة قصيرة لكل خط. وصفت الشركة الإصدارات بأنها ترقية شاملة عبر عائلة النماذج المفتوحة.

لا تزال التوزيعات المفتوحة عنصرًا مهمًا في الاستراتيجية. من خلال إصدار النماذج بموجب تراخيص مفتوحة، تتيح Ant Group للباحثين والمطورين الوصول إليها وتكييفها. أصبح الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مجالًا تنافسيًا بين الشركات التكنولوجية الكبرى ومجموعات البحث. توفر التوفر على Hugging Face و ModelScope 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 Ant Group 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 و Ring بعد تقديم Ming-Flash-Omni-2.0 في 11 فبراير. وصفت شركة Ant Group هذا النموذج بأنه الأول الذي يوحد الكلام والصوت والموسيقى ضمن بنية واحدة. تدمج الأنظمة متعددة الوسائط أنواع بيانات متعددة، مما يتيح التفاعل عبر الصوت والصورة والنص.

تتمتع هذه القدرة بأهمية في واجهات 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 شركة Ant Group عن مقارنات معيارية لـ Ming-Flash-Omni-2.0، لكنها وصفتها بأنها نموذج شامل كبير النطاق.

يشير توقيت الإصدارات عبر ثلاثة خطوط نماذج إلى تطوير منسق بدلاً من تحديثات معزولة. تغطي نماذج Ling و Ring و Ming معًا اللغة، والاستنتاج، والتفاعل متعدد الوسائط. يتوافق هذا المزيج 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 بها للذكاء 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 Ant Group 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 Ant Group ترقية عائلة Ling بأنها خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يشير AGI إلى أنظمة قادرة على أداء مجموعة واسعة من المهام الإدراكية بمرونة تشابه التفكير البشري. تختلف التعريفات الصناعية، ويظل AGI هدفًا طموحًا أكثر من كونه معلمًا محددًا.

يساهم إصدار نماذج تحتوي على تريليونات من المعاملات في توسيع نطاق البحث. لا يحدد عدد المعاملات وحده القدرة، لكن النماذج الكبيرة غالبًا ما تتيح تعلم تمثيل أوسع. مع تجارب على بنية الاستنتاج والتكامل متعدد الوسائط، تستكشف هذه الأعمال مسارات نحو أنظمة عامة.

لم تحدد Ant Group جداول زمنية أو مقاييس لتقدم AGI. وصفت الشركة الإصدارات بأنها خطوات ضمن البحث المستمر، وليس ادعاءات بتحقيق ذكاء عام. تتيح التوفرية العامة 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 وتاريخ المعاملات. تدعم أنظمة الاستنتاج المركزة مهام التقييم المنظم. 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 استهلاك الرموز في Ling-2.5-1T من التكاليف التشغيلية في عمليات النشر الكبيرة.

تشير نتائج الأداء في 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 Ant المفتوحة بنية أساسية للبدء، وليست حلولاً نهائية للمؤسسات.

السياق التنافسي في نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة

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

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

إطلاق نماذجي Ling-2.5-1T و Ring-2.5-1T يحملان أهمية استراتيجية تتجاوز المقاييس التقنية. فهي تشير إلى 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 المفتوحة عبر مجالات اللغة، والاستنتاج، والتعدد الوسائط. تؤكد الإصدارات على الكفاءة، وحل المشكلات الهيكلي، والتكامل عبر الوسائط. تتيح التوفرية العامة تقييمًا خارجيًا وتطبيقات متنوعة.

مع تعميق شركات التكنولوجيا المالية استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، أصبح تطوير النماذج الأساسية جزءًا من مكدس تقنياتها. تظهر إصدارات Ant التي تحتوي على تريليونات من المعاملات 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 و Ring-2.5-1T خطوة أخرى في دمج أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة ضمن قطاع التكنولوجيا المالية ونظام الابتكار المفتوح الخاص به.