ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للاستدلال؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للاستدلال هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة للتفوق في التفكير المنطقي وحل المشكلات ومهام الاستدلال متعددة الخطوات. تستخدم هذه النماذج بنيات متقدمة مثل التعلم المعزز ومزيج الخبراء لأداء حسابات رياضية معقدة وتحليل الشفرات والاستدلال المنظم. إنها تمكن المطورين والباحثين من بناء تطبيقات تتطلب قدرات منطقية متطورة، من إثبات النظريات الآلي إلى حلول هندسة البرمجيات المتقدمة، مع توفير الشفافية وإمكانية الوصول التي لا يمكن أن توفرها البدائل مغلقة المصدر.
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 استدلالي متطور
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 ألف، فإنه يمثل قمة قدرات الاستدلال مفتوحة المصدر.
المزايا
- أداء يضاهي OpenAI-o1 على معايير الاستدلال.
- تحسين متقدم بالتعلم المعزز.
- 671 مليار معلمة مع بنية MoE فعالة.
العيوب
- متطلبات حسابية أعلى بسبب حجم النموذج.
- تسعير ممتاز بسعر 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً بمستوى OpenAI-o1 في حزمة مفتوحة المصدر، مما يجعل الاستدلال العالمي متاحًا للباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 هو نموذج استدلال مفتوح الوزن وواسع النطاق ذو انتباه هجين، يضم 456 مليار معلمة و 45.9 مليار معلمة نشطة لكل رمز. يدعم أصلاً سياقًا بحجم مليون رمز، ويستخدم آلية الانتباه السريع التي توفر 75% من عمليات FLOPs مقارنة بـ DeepSeek R1 عند 100 ألف رمز، ويستفيد من بنية MoE. يؤدي التدريب الفعال بالتعلم المعزز باستخدام CISPO والتصميم الهجين إلى أداء متطور في الاستدلال ذي المدخلات الطويلة ومهام هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
MiniMax-M1-80k: استدلال فعال على نطاق واسع
MiniMax-M1 هو نموذج استدلال مفتوح الوزن وواسع النطاق ذو انتباه هجين، يضم 456 مليار معلمة و 45.9 مليار معلمة نشطة لكل رمز. يدعم أصلاً سياقًا بحجم مليون رمز، ويستخدم آلية الانتباه السريع التي توفر 75% من عمليات FLOPs مقارنة بـ DeepSeek R1 عند 100 ألف رمز، ويستفيد من بنية MoE. يؤدي التدريب الفعال بالتعلم المعزز باستخدام CISPO والتصميم الهجين إلى أداء متطور في الاستدلال ذي المدخلات الطويلة ومهام هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي، مما يجعله مثاليًا لسيناريوهات الاستدلال المعقدة والممتدة.
المزايا
- 456 مليار معلمة مع تفعيل فعال لـ 45.9 مليار لكل رمز.
- دعم سياق أصلي بحجم مليون رمز للاستدلال الشامل.
- توفير 75% من عمليات FLOPs مقارنة بـ DeepSeek R1.
العيوب
- قد تتطلب البنية الهجينة المعقدة معرفة متخصصة.
- أعلى فئة تسعير بسعر 2.2 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- يجمع بين الحجم الهائل والكفاءة المذهلة، مما يوفر أداء استدلاليًا استثنائيًا مع استخدام موارد حاسوبية أقل بكثير من المنافسين.
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، يقوم بتصحيح قواعد بيانات الشفرات الحقيقية في Docker بشكل مستقل ويكسب المكافآت فقط عندما تجتاز مجموعات الاختبار الكاملة. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولًا صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
Kimi-Dev-72B: خبير الاستدلال في البرمجة والهندسة
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، يقوم بتصحيح قواعد بيانات الشفرات الحقيقية في Docker بشكل مستقل ويكسب المكافآت فقط عندما تجتاز مجموعات الاختبار الكاملة. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولًا صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي. مع 72 مليار معلمة وطول سياق 131 ألف، فإنه يوفر قدرات استدلال ممتازة بأسعار SiliconFlow تنافسية.
المزايا
- نتيجة متطورة 60.4% على SWE-bench Verified.
- متخصص في استدلال هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
- الأكثر فعالية من حيث التكلفة بسعر 1.15 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.
العيوب
- عدد معلمات أصغر مقارنة بالنماذج العليا الأخرى.
- محسن بشكل أساسي للبرمجة بدلاً من الاستدلال العام.
لماذا نحبه
- يتفوق في استدلال هندسة البرمجيات العملي مع تقديم أفضل قيمة، مما يجعل ذكاء البرمجة المتقدم متاحًا لجميع المطورين.
مقارنة نماذج الاستدلال
في هذا الجدول، نقارن نماذج الاستدلال مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025، لكل منها نقاط قوة فريدة. لمهام الاستدلال العامة، يقدم DeepSeek-R1 أداءً يضاهي OpenAI-o1. وللكفاءة والاستدلال طويل السياق، يوفر MiniMax-M1-80k توفيرًا حسابيًا استثنائيًا. ولهندسة البرمجيات واستدلال البرمجة، يقدم Kimi-Dev-72B نتائج متطورة بأفضل قيمة. تساعدك هذه المقارنة على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات الاستدلال والميزانية الخاصة بك على SiliconFlow.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | استدلال | 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج | أداء يضاهي OpenAI-o1 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | استدلال | 2.2 دولار لكل مليون رمز إخراج | توفير 75% من عمليات FLOPs، سياق 1 مليون |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | استدلال | 1.15 دولار لكل مليون رمز إخراج | أفضل قيمة لاستدلال البرمجة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأوائل لعام 2025 هي DeepSeek-R1 و MiniMax-M1-80k و Kimi-Dev-72B. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستدلالية الاستثنائية، وبنياته المبتكرة، ومقارباته الفريدة لحل المشكلات المنطقية والرياضية المعقدة.
يُظهر تحليلنا نقاط قوة متخصصة: يتفوق DeepSeek-R1 في الاستدلال الرياضي والمنطقي العام الذي يضاهي النماذج مغلقة المصدر. MiniMax-M1-80k مثالي لمهام الاستدلال طويلة السياق التي تتطلب معالجة معلومات مكثفة. Kimi-Dev-72B لا يُضاهى في استدلال البرمجة وهندسة البرمجيات بنتيجة 60.4% على SWE-bench Verified.