الإصدار الثاني من كي 2 (K2-V2): مفتوح بالكامل ويتميّز بقوة الأداء

حقق مشهد النماذج اللغوية الكبيرة تحولاً حاسماً في عام 2025 بعد أن ظل لفترة طويلة منقسماً بين أنظمة الشركات التقنية الكبرى المغلقة مثل Google وOpenAI، ونماذج المطورين ذات الأوزان المفتوحة مثل (Llama)، ومجموعة محدودة من النماذج البحثية مفتوحة المصدر بالكامل.

وهذا المشهد الجديد يرجع لبدء النماذج ذات الأوزان المفتوحة بتضييق الفجوة بسرعة مع الأنظمة الاحتكارية الرائدة، مدفوعة جزئياً بصعود نماذج صينية مثل DeepSeek وQwen وKimi. يمكن إخضاع هذه النماذج لمرحلة ما بعد التدريب وضبطها بدقة لتتحول إلى أنظمة قوية منخفضة الكلفة، بدءاً من نماذج استدلال بمستوى أولمبياد الرياضيات الدولي، وصولاً إلى تطبيقات تشغيلية في قطاعات التمويل والتجزئة والرعاية الصحية والشركات الناشئة. وقد أصبحت هذه النماذج المحرّك القاعدي للذكاء الاصطناعي الحديث، ويأتي معظمها اليوم من الصين.

لكن ثمة تحدٍ جوهري يتمثل في أن المطورين لا يعرفون البيانات أو المنهجيات أو أساليب التحسين التي استُخدمت في بناء هذه النماذج لذا لا يمكنهم إعادة إنتاجها أو تدقيقها أو الوثوق بها بالكامل؛ بل يقتصر دورهم على استخدام الأوزان المنشورة فقط.

أُطلق نموذج كي 2 – الإصدار الثاني (K2-V2) في 6 ديسمبر، وهو أحدث نموذج من فئة 70 مليار معامل ضمن سلسلة نماذج “كي 2” التي يطوّرها معهد النماذج التأسيسية، وقد صُمّم ليغيّر هذه المعادلة إذ يضاهي أداء النماذج الرائدة ذات الأوزان المفتوحة، مع تبنّي نهج “انفتاح شامل بزاوية 360 درجة” فيتم إتاحة الأوزان والبيانات وتفاصيل التدريب ونقاط الحفظ ووصفات الضبط الدقيق جميعها للعموم. يعني هذا ببساطة أداء قوياً من دون غموض. وعملياً، يجعل ذلك من “كي 2” النموذج المفتوح عالي الأداء الوحيد في الغرب، والبديل المفتوح المصدر بالكامل للأنظمة الصينية التي تهيمن على هذا المجال.

ومع بدء جهات مستقلة مثل ArtificialAnalysis.ai في تقييم نموذج “كي 2″، تتضح ملامح النظام البيئي الأوسع بصورة أكبر. فمشهد الذكاء الاصطناعي اليوم يتشكل بفعل ثلاث قوى رئيسة: نماذج احتكارية رائدة ضخمة، وأنظمة صينية ذات أوزان مفتوحة سريعة النمو، وعدد محدود للغاية من النماذج التأسيسية مفتوحة المصدر بالكامل.

وباستخدام بيانات أحدث لوحة صدارة منشورة من ArtificialAnalysis.ai، وعند وضع جميع هذه النماذج على خريطة واحدة — حيث يمثل المحور الأفقي الأداء، والمحور العمودي مستوى الانفتاح، ويعكس حجم الفقاعة حجم النموذج — تتضح الصورة بشكل جلي. فأقصى يمين الرسم تهيمن عليه الأنظمة الاحتكارية الضخمة ذات التريليونات من المعاملات: قوية لكنها مغلقة. وفي المنتصف نطاق واسع من النماذج الصينية ذات الأوزان المفتوحة، التي تتيح مرونة في الضبط الدقيق وما بعد التدريب، لكنها لا تكشف تقريباً شيئاً عن كيفية بنائها.

في المقابل يتميّز “كي 2 ” بانفتاحه الكامل وأدائه القوي، حيث يُعد من النماذج القليلة التي ترتقي نحو أعلى الشكل البياني، فهو لا ينتمي إلى معسكر الأنظمة الرائدة المغلقة، ولا إلى الفئة شبه المفتوحة في الوسط؛ بل يقف نموذجاً مفتوح المصدر يحافظ على قدرته التنافسية، وهو النموذج المفتوح المصدر بالكامل الوحيد الذي يجمع بين الأداء العالي وقابلية إعادة الإنتاج.

ومن ناحية عملية يتيح ذلك للمطورين خياراً جديداً فإما الاعتماد على أداء خام داخل «صندوق أسود»، أو تبنّي نموذج شبه مفتوح لا يمكن التحقق من أصوله، أو اختيار «كي 2»: نموذج تأسيسي يتميز بالشفافية من البداية إلى النهاية، وخفة البنية بما يكفي للنشر في البيئات الواقعية، وأداء قادر على الوقوف جنباً إلى جنب مع الأنظمة التي رسمت حدود الريادة.

تتوفر تفاصيل مسار تدريب “كي 2” بالكامل على منصة Hugging Face، ويُظهر “مؤشر الانفتاح” مدى ندرة هذا المستوى من الشفافية.

وعند النظر إلى نتائج الأداء والانفتاح معاً، تتضح الصورة: “كي 2” ليس مجرد نموذج مفتوح آخر، بل يرسّخ معياراً جديداً للتطوير الشفاف، مع تقديم قدرات استدلال عالية الجودة وقابلة للتكيّف، واضعاً أساساً قوياً للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

هذه ليست سوى البداية.