ما هي نماذج اللغات الكبيرة لمهام الاستدلال؟
نماذج اللغات الكبيرة لمهام الاستدلال هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة للتفوق في التفكير المنطقي، وحل المشكلات الرياضية، والاستدلال المعقد متعدد الخطوات. تستخدم هذه النماذج تقنيات تدريب متقدمة مثل التعلم المعزز ومعالجة سلسلة الأفكار لتقسيم المشكلات المعقدة إلى خطوات قابلة للإدارة. يمكنها التعامل مع البراهين الرياضية، وتحديات البرمجة، والاستدلال العلمي، وحل المشكلات المجردة بدقة غير مسبوقة. تمكن هذه التكنولوجيا المطورين والباحثين من بناء تطبيقات تتطلب تفكيرًا تحليليًا عميقًا، من إثبات النظريات الآلي إلى تحليل البيانات المعقدة والاكتشاف العلمي.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الشاملة.
DeepSeek-R1: أداء استدلال متميز
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الشاملة. مع 671 مليار معلمة باستخدام بنية MoE وطول سياق 164 ألفًا، فإنه يمثل قمة تطوير نماذج الاستدلال.
الإيجابيات
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في مهام الاستدلال.
- تحسين متقدم بالتعلم المعزز.
- بنية MoE ضخمة بـ 671 مليار معلمة.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب الحجم الكبير.
- تسعير ممتاز بسعر 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- يقدم أداء استدلال متطورًا مع تدريب RL مصمم بعناية ينافس أفضل النماذج مغلقة المصدر.
Qwen/QwQ-32B
QwQ هو نموذج الاستدلال من سلسلة Qwen. مقارنة بالنماذج التقليدية المعدلة بالتعليمات، يمكن لـ QwQ، القادر على التفكير والاستدلال، تحقيق أداء محسن بشكل كبير في المهام اللاحقة، خاصة المشكلات الصعبة. QwQ-32B هو نموذج الاستدلال متوسط الحجم، وهو قادر على تحقيق أداء تنافسي ضد نماذج الاستدلال المتطورة، مثل DeepSeek-R1، o1-mini.
Qwen/QwQ-32B: تميز في الاستدلال الفعال
QwQ هو نموذج الاستدلال من سلسلة Qwen. مقارنة بالنماذج التقليدية المعدلة بالتعليمات، يمكن لـ QwQ، القادر على التفكير والاستدلال، تحقيق أداء محسن بشكل كبير في المهام اللاحقة، خاصة المشكلات الصعبة. QwQ-32B هو نموذج الاستدلال متوسط الحجم، وهو قادر على تحقيق أداء تنافسي ضد نماذج الاستدلال المتطورة، مثل DeepSeek-R1، o1-mini. يدمج النموذج تقنيات مثل RoPE، SwiGLU، RMSNorm، وتحيز الانتباه QKV، مع 64 طبقة و 40 رأس انتباه Q (8 لـ KV في بنية GQA).
الإيجابيات
- أداء تنافسي ضد نماذج الاستدلال الأكبر.
- حجم معلمة فعال 32 مليار لنشر أسرع.
- بنية انتباه متقدمة مع GQA.
السلبيات
- طول سياق أصغر (33 ألفًا) مقارنة بالنماذج الأكبر.
- قد لا يضاهي ذروة الأداء المطلقة لنماذج 671 مليار.
لماذا نحبه
- يقدم التوازن المثالي بين قدرة الاستدلال والكفاءة، ويوفر أداءً تنافسيًا في حزمة أكثر سهولة.
DeepSeek-V3
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي للنسخة السابقة DeepSeek-V3-1226، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال.
DeepSeek-V3: قوة استدلال معززة
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي للنسخة السابقة DeepSeek-V3-1226، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والبرمجة. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، وقدرات المحادثة العادية.
الإيجابيات
- يدمج تقنيات التعلم المعزز R1.
- درجات تتجاوز GPT-4.5 في الرياضيات والبرمجة.
- بنية MoE ضخمة بـ 671 مليار معلمة مع سياق 131 ألفًا.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية عالية للنشر.
- هيكل تسعير ممتاز للاستخدام المؤسسي.
لماذا نحبه
- يجمع بين أفضل ما في العالمين: قدرات استدلال استثنائية موروثة من R1 مع أداء قوي للأغراض العامة.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي للاستدلال
في هذا الجدول، نقارن نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة في الاستدلال لعام 2025، لكل منها نقاط قوة فريدة. لأداء استدلال متطور، يتصدر DeepSeek-R1 الطريق. للاستدلال الفعال دون مساومة، يقدم QwQ-32B أفضل توازن. للاستدلال متعدد الاستخدامات جنبًا إلى جنب مع القدرات العامة، يتفوق DeepSeek-V3. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار نموذج الاستدلال المناسب لاحتياجاتك التحليلية وحل المشكلات المحددة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | استدلال | $2.18/M out, $0.5/M in | أداء استدلال متميز |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | QwQ | استدلال | $0.58/M out, $0.15/M in | تميز في الاستدلال الفعال |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | عام + استدلال | $1.13/M out, $0.27/M in | استدلال متعدد الاستخدامات + مهام عامة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لمهام الاستدلال لعام 2025 هي DeepSeek-R1، و Qwen/QwQ-32B، و DeepSeek-V3. تميز كل من هذه النماذج بأدائه الاستثنائي في الاستدلال المنطقي، وحل المشكلات الرياضية، وقدرات التفكير المعقد متعدد الخطوات.
يظهر تحليلنا أن DeepSeek-R1 يتصدر في أداء الاستدلال الخالص بقدرات تضاهي OpenAI-o1. للاستدلال الفعال من حيث التكلفة دون التضحية بالجودة، يقدم QwQ-32B أداءً تنافسيًا في حزمة أكثر كفاءة. للمستخدمين الذين يحتاجون إلى كل من قدرات الاستدلال والقدرات العامة، يوفر DeepSeek-V3 أفضل مزيج من التفكير التحليلي والمساعدة المتعددة الاستخدامات للذكاء الاصطناعي.