ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للرياضيات؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للرياضيات هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة للتفوق في الاستدلال الرياضي، وحل المشكلات، والمهام الحسابية. باستخدام بنى التعلم العميق المتقدمة وتقنيات التعلم المعزز، يمكنها فهم المفاهيم الرياضية المعقدة، وحل المعادلات، وإثبات النظريات، وشرح الحلول خطوة بخطوة. تستفيد هذه النماذج من قدرات الاستدلال من خلال تقنيات مثل توجيه سلسلة الأفكار (CoT) ويتم تدريبها على مجموعات بيانات رياضية واسعة النطاق. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار في الذكاء الاصطناعي الرياضي، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات حاسوبية قوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من المنصات التعليمية إلى البحث العلمي المتقدم والحلول الهندسية.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال. بفضل 671 مليار معلمة إجمالية في بنيته المعمارية MoE وطول سياق 164 ألف، يقدم قدرات استدلال رياضي متطورة من خلال طرق تدريب مصممة بعناية.
DeepSeek-R1: قوة استدلال رياضي نخبوية
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. بفضل 671 مليار معلمة إجمالية ضخمة باستخدام بنية Mixture-of-Experts وطول سياق 164 ألف، يمثل هذا النموذج قمة الاستدلال الرياضي مفتوح المصدر، مما يجعله مثاليًا للبراهين الرياضية المعقدة، وحل المشكلات متعددة الخطوات، والمهام الحسابية المتقدمة.
الإيجابيات
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في الاستدلال الرياضي.
- بنية MoE ضخمة بحجم 671 مليار معلمة مع طول سياق 164 ألف.
- معزز بالتعلم المعزز لتحقيق استدلال أمثل.
السلبيات
- يتطلب موارد حاسوبية كبيرة.
- تسعير أعلى بسعر 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- يقدم أداء استدلال رياضي بمستوى OpenAI-o1 كنموذج مفتوح المصدر، مما يجعل الذكاء الاصطناعي الرياضي على مستوى النخبة متاحًا للباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم.
Qwen/QwQ-32B
QwQ-32B هو نموذج الاستدلال متوسط الحجم من سلسلة Qwen، مصمم خصيصًا لمهام التفكير والاستدلال. يحقق أداءً تنافسيًا ضد نماذج الاستدلال المتطورة مثل DeepSeek-R1 و o1-mini، مع 32 مليار معلمة وطول سياق 33 ألف. يظهر النموذج أداءً معززًا بشكل كبير في المشكلات الرياضية ومهام الاستدلال الصعبة.
Qwen/QwQ-32B: تميز رياضي متوازن
QwQ هو نموذج الاستدلال من سلسلة Qwen. مقارنة بالنماذج التقليدية المعدلة بالتعليمات، يمكن لـ QwQ، القادر على التفكير والاستدلال، تحقيق أداء معزز بشكل كبير في المهام اللاحقة، خاصة المشكلات الصعبة. QwQ-32B هو نموذج الاستدلال متوسط الحجم، القادر 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). بفضل 32 مليار معلمة، يوفر توازنًا ممتازًا بين قوة الاستدلال الرياضي والكفاءة الحسابية، مما يجعله مثاليًا للمهام الرياضية المعقدة دون الحاجة إلى بنية تحتية ضخمة.
الإيجابيات
- تنافسي مع نماذج الاستدلال المتطورة.
- توازن ممتاز بين الأداء والكفاءة بحجم 32 مليار معلمة.
- بنية متقدمة مع RoPE، SwiGLU، و RMSNorm.
السلبيات
- نافذة سياق أصغر (33 ألف) مقارنة بالنماذج الأكبر.
- قد لا يضاهي الأداء الأقصى المطلق لنماذج 671 مليار معلمة.
لماذا نحبه
- يقدم أداء استدلال رياضي شبه رائد بجزء بسيط من التكلفة الحسابية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي الرياضي المتقدم متاحًا للنشر متوسط النطاق.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج مدمج بحجم 9 مليارات معلمة يتفوق في الاستدلال الرياضي على الرغم من صغر حجمه. يظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة، محققًا نتائج رائدة بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم. يتميز النموذج بقدرات تفكير عميقة ويدعم السياقات الطويلة من خلال تقنية YaRN، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات الرياضية ذات الموارد الحسابية المحدودة.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: بطل الرياضيات خفيف الوزن
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة فقط ويحافظ على تقليد المصدر المفتوح بينما يعرض قدرات مفاجئة. على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GLM-Z1-9B-0414 يظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة. أداؤه العام بالفعل في مستوى رائد بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم. استخدم فريق البحث نفس سلسلة التقنيات المستخدمة للنماذج الأكبر لتدريب هذا النموذج ذو الـ 9 مليارات معلمة. خاصة في السيناريوهات ذات الموارد المحدودة، يحقق هذا النموذج توازنًا ممتازًا بين الكفاءة والفعالية، مما يوفر خيارًا قويًا للمستخدمين الذين يبحثون عن نشر خفيف الوزن. يتميز النموذج بقدرات تفكير عميقة ويمكنه التعامل مع السياقات الطويلة من خلال تقنية YaRN، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب قدرات استدلال رياضي بموارد حاسوبية محدودة.
الإيجابيات
- استدلال رياضي متميز لـ 9 مليارات معلمة فقط.
- قدرات تفكير عميقة مع تقنية YaRN.
- أداء رائد بين النماذج ذات الحجم المماثل.
السلبيات
- محدود بطول سياق 33 ألف.
- قد يواجه صعوبة في البراهين متعددة الخطوات المعقدة للغاية.
لماذا نحبه
- يثبت أن الاستدلال الرياضي الاستثنائي لا يتطلب نماذج ضخمة، حيث يقدم أداءً مبهرًا في حزمة خفيفة الوزن مثالية للنشر على الحافة والبيئات ذات الموارد المحدودة.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة الرياضية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 للاستدلال الرياضي، كل منها بنقاط قوة فريدة. يقدم DeepSeek-R1 أداءً على مستوى النخبة يضاهي OpenAI-o1، ويوفر QwQ-32B أفضل توازن بين القدرة والكفاءة، بينما يقدم GLM-Z1-9B-0414 براعة رياضية مفاجئة في حزمة خفيفة الوزن. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار أداة الذكاء الاصطناعي الرياضية المناسبة لمتطلباتك الحسابية المحددة وقيود الموارد، مع تسعير من SiliconFlow.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال | 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج | استدلال رياضي نخبة بمستوى o1 |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | Qwen | نموذج استدلال | 0.58 دولار لكل مليون رمز إخراج | توازن مثالي بين الأداء والكفاءة |
| 3 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | نموذج استدلال | 0.086 دولار لكل مليون رمز | تميز رياضي خفيف الوزن |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لأفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للرياضيات في عام 2025 هي DeepSeek-R1، و Qwen/QwQ-32B، و THUDM/GLM-Z1-9B-0414. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستثنائية في الاستدلال الرياضي، والابتكار في تقنيات التدريب، والنهج الفريد لحل المشكلات الرياضية المعقدة. يقدم DeepSeek-R1 أداءً يضاهي OpenAI-o1، ويوفر QwQ-32B أفضل توازن، ويثبت GLM-Z1-9B-0414 أن النماذج خفيفة الوزن يمكن أن تتفوق في الاستدلال الرياضي.
يكشف تحليلنا المتعمق عن قادة محددين لاحتياجات رياضية مختلفة. للحصول على أداء ذروة مطلق في البراهين الرياضية الأكثر تعقيدًا والمشكلات على مستوى البحث، يعد DeepSeek-R1 ببنيته المعمارية MoE ذات 671 مليار معلمة هو الخيار الأفضل. لعمليات النشر الإنتاجية التي تتطلب استدلالًا رياضيًا ممتازًا مع متطلبات موارد متوازنة، يعد QwQ-32B مثاليًا. للتطبيقات التعليمية، أو النشر على الأجهزة المحمولة، أو البيئات ذات الموارد المحدودة حيث لا يزال الاستدلال الرياضي حاسمًا، يقدم GLM-Z1-9B-0414 قدرات مبهرة بأقل تكلفة حسابية، بسعر 0.086 دولار فقط لكل مليون رمز على SiliconFlow.