ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لمعالجة ومراجعة العقود؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لمعالجة ومراجعة العقود هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لتحليل واستخراج وفهم المستندات القانونية المعقدة. باستخدام بنيات التعلم العميق المتقدمة، يمكن لهذه النماذج معالجة العقود الطويلة، وتحديد البنود الرئيسية، واستخراج البيانات المنظمة من الجداول والنماذج، وتقديم رؤى قائمة على الاستدلال. تتيح هذه التقنية للمهنيين القانونيين وفرق الامتثال والشركات أتمتة مراجعة العقود، وتقليل الجهد اليدوي، وضمان الدقة بكفاءة غير مسبوقة. إنها تعزز التعاون، وتسرع سير العمل القانوني، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات تحليل العقود القوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من العناية الواجبة إلى تقييم المخاطر وإدارة الامتثال.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct هو نموذج لغة بصرية ضمن سلسلة Qwen2.5 يُظهر تحسينات كبيرة في عدة جوانب: لديه قدرات فهم بصري قوية، حيث يتعرف على الكائنات الشائعة أثناء تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات في الصور؛ ويعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا؛ ويمكنه فهم مقاطع الفيديو التي تزيد مدتها عن ساعة والتقاط الأحداث الرئيسية؛ ويحدد بدقة مواقع الكائنات في الصور عن طريق إنشاء مربعات إحاطة أو نقاط؛ ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct: فهم شامل لمستندات العقود
Qwen2.5-VL-72B-Instruct هو نموذج لغة بصرية ضمن سلسلة Qwen2.5 يُظهر تحسينات كبيرة في عدة جوانب: لديه قدرات فهم بصري قوية، حيث يتعرف على الكائنات الشائعة أثناء تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات في الصور؛ ويعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا؛ ويمكنه فهم مقاطع الفيديو التي تزيد مدتها عن ساعة والتقاط الأحداث الرئيسية؛ ويحدد بدقة مواقع الكائنات في الصور عن طريق إنشاء مربعات إحاطة أو نقاط؛ ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج. يُظهر النموذج أداءً ممتازًا عبر معايير مختلفة بما في ذلك مهام الصور والفيديو والوكيل. بفضل 72 مليار معلمة وطول سياق يبلغ 131 ألفًا، يتفوق في استخراج المعلومات المنظمة من مستندات العقود المعقدة، مما يجعله مثاليًا لسير عمل معالجة ومراجعة المستندات القانونية.
المزايا
- نموذج قوي بـ 72 مليار معلمة وطول سياق 131 ألفًا للعقود الطويلة.
- يتفوق في تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل مستندات العقود.
- يدعم المخرجات المنظمة لاستخراج البيانات من النماذج والجداول الممسوحة ضوئيًا.
العيوب
- يتطلب موارد حاسوبية كبيرة للنشر.
- تكلفة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر للمعالجة بكميات كبيرة.
لماذا نحبه
- يجمع بين قدرات اللغة البصرية القوية وتوليد المخرجات المنظمة، مما يجعله مثاليًا لاستخراج وتحليل بنود العقود المعقدة والجداول والأحكام القانونية من أي تنسيق مستند.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج اللغة البصرية (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناؤه على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا متعدد الوسائط عامًا.
zai-org/GLM-4.5V: تحليل عقود متعددة المستندات بكفاءة
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج اللغة البصرية (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. من الناحية الفنية، يتبع GLM-4.5V سلالة GLM-4.1V-Thinking ويقدم ابتكارات مثل التشفير الموضعي ثلاثي الأبعاد المدور (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. من خلال التحسين عبر مراحل التدريب المسبق، والضبط الدقيق تحت الإشراف، والتعلم المعزز، فإن النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا متعدد الوسائط عامًا. بالإضافة إلى ذلك، يتميز النموذج بمفتاح 'وضع التفكير'، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بمرونة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق لتحقيق التوازن بين الكفاءة والفعالية—وهو مثالي لسيناريوهات مراجعة العقود.
المزايا
- بنية MoE مع 12 مليار معلمة نشطة فقط لاستدلال فعال من حيث التكلفة.
- يعالج الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة بطول سياق 66 ألفًا.
- يتميز بـ 'وضع التفكير' للاستدلال العميق على بنود العقود المعقدة.
العيوب
- نافذة سياق أصغر مقارنة ببعض المنافسين.
- قد يتطلب التبديل بين وضع الكفاءة والاستدلال العميق.
لماذا نحبه
- يقدم قدرات استثنائية في معالجة العقود من خلال بنيته المبتكرة MoE ووضع التفكير، مما يتيح الفحص السريع للمستندات والاستدلال القانوني العميق بجزء بسيط من التكلفة الحسابية.
deepseek-ai/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 مشابهًا لـ OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الإجمالية بـ 671 مليار معلمة إجمالية وطول سياق 164 ألفًا.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: استدلال متقدم لمراجعة العقود
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 مشابهًا لـ OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الإجمالية. بفضل 671 مليار معلمة إجمالية تستفيد من بنية MoE وطول سياق مثير للإعجاب يبلغ 164 ألفًا، يتفوق DeepSeek-R1 في تحليل العقود المعقدة التي تتطلب استدلالًا منطقيًا عميقًا، وتفسير البنود، وتقييم المخاطر. يضمن تدريب النموذج بالتعلم المعزز تحليلًا قانونيًا دقيقًا وقويًا وعمليًا يتماشى مع معايير مراجعة العقود في العالم الحقيقي.
المزايا
- نموذج MoE ضخم بـ 671 مليار معلمة مع قدرات استدلال متقدمة.
- طول سياق 164 ألفًا يتعامل مع العقود الطويلة والمعقدة للغاية.
- أداء مشابه لـ OpenAI-o1 لمهام الاستدلال.
العيوب
- تسعير SiliconFlow أعلى بسعر 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج و0.5 دولار لكل مليون رمز إدخال.
- يتطلب موارد حاسوبية كبيرة للنشر.
لماذا نحبه
- يمثل ذروة تحليل العقود القائم على الاستدلال، حيث يجمع بين الحجم الهائل وتحسين التعلم المعزز لتقديم رؤى قانونية دقيقة، وتحديد المخاطر، وتفسير البنود الذي يضاهي مراجعة الخبراء البشريين.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة لمعالجة العقود
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 لمعالجة ومراجعة العقود، كل منها يتمتع بقوة فريدة. لفهم المستندات باللغة البصرية، يوفر Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct تحليلًا شاملاً للعقود متعددة التنسيقات. لمعالجة المستندات المتعددة بكفاءة من حيث التكلفة مع قدرات استدلال عميقة، يقدم zai-org/GLM-4.5V أوضاع تفكير مرنة، بينما يعطي deepseek-ai/DeepSeek-R1 الأولوية للاستدلال المتقدم للتحليل القانوني المعقد. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك الخاصة في مراجعة ومعالجة العقود.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج لغة بصرية | $0.59/M tokens (I/O) | استخراج البيانات المنظمة من المستندات |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | نموذج لغة بصرية (MoE) | $0.86/M (O) | $0.14/M (I) | معالجة فعالة مع وضع التفكير |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال (MoE) | $2.18/M (O) | $0.5/M (I) | استدلال متقدم للعقود المعقدة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأوائل لعام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct، وzai-org/GLM-4.5V، وdeepseek-ai/DeepSeek-R1. تميز كل من هذه النماذج بابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في فهم مستندات العقود، واستخراج البيانات المنظمة، ومعالجة التنسيقات المتعددة، والاستدلال القانوني العميق.
يُظهر تحليلنا المتعمق أن Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct هو الخيار الأفضل لاستخراج البيانات المنظمة من العقود، وذلك بفضل قدراته القوية في اللغة البصرية ودعمه للمخرجات المنظمة من النماذج والجداول الممسوحة ضوئيًا والمستندات متعددة التنسيقات. بالنسبة للمؤسسات التي تتطلب معالجة فعالة من حيث التكلفة مع قدرات استدلال عميقة، يقدم zai-org/GLM-4.5V توازنًا ممتازًا ببنيته MoE ووضع التفكير. ولتحليل العقود الأكثر تعقيدًا الذي يتطلب استدلالًا منطقيًا متقدمًا وتقييمًا للمخاطر، يقدم deepseek-ai/DeepSeek-R1 أداءً لا مثيل له بطول سياقه البالغ 164 ألفًا وتحسين التعلم المعزز.