Ollama تضيف نماذج قرار للتصنيف والتقييم محليا
يدعم الإصدار التمهيدي 0.35 من Ollama نماذج قرار يكون ناتجها اختيارا أو احتمالا أو درجة. ويمكن لنموذجي Nimble من Bespoke Labs وTev1 من Together AI فرز تذاكر الدعم أو وسم المحتوى على جهازك الخاص.
بدأت Ollama في 28 سبتمبر 2026 دعم نماذج القرار (decision models) مع إصدارها التمهيدي 0.35. وتجيب هذه النماذج عن السؤال باختيار أو احتمال أو درجة، فيأتي ناتجها قصيرا. ومن أمثلة الاستخدام التي تذكرها Ollama توجيه تذاكر الدعم إلى الفريق المناسب، وإرسال الطلب إلى النموذج المناسب، وتصنيف المحتوى.
كيف يعمل نموذج القرار
تتبع نقطة النهاية الجديدة /v1/systemone واجهة Jev API من شركة تدعى TypeSafe. ويرسل المستخدم النص المراد الحكم عليه ومعه ما يصل إلى 64 سؤالا. وللأسئلة ثلاثة أنواع: choice يختار خيارا واحدا ويعطي كل خيار احتمالا، وnoul يُرجع احتمال صحة شرط ما، وscore يمنح درجة وفق معايير مرتبة. وفي مثال ملاحظات الإصدار، يُصنَّف النص "Our checkout has returned 500 errors since 9am" باحتمال مرتفع ضمن bug من بين bug وbilling وaccount. وتأتي كل إجابة أيضا مع قيمة ثقة، وتنبه صفحات النماذج إلى أن هذه القيمة لا تمثل احتمال صحة الإجابة.
أول نموذجين
Nimble نموذج بـ 9 مليارات معامل درّبته Bespoke Labs على أساس Qwen3.5-9B. يشغل نحو 9.5 GB، ومرخص بـ Apache 2.0، ويُثبَّت بالأمر ollama pull nimble. وتأتي سرعته من أنه يقيّم رموز الإجابة (tokens) مباشرة من دون خطوة استدلال، وبحسب صفحته يجب ألا يتجاوز النص المراد الحكم عليه 8,192 رمزا. أما Tev1 فعائلة نماذج تجريبية من Together AI: النسخة ذات 4 مليارات معامل حجمها 4.5 GB، والنسخة ذات 0.8 مليار معامل حجمها 812 MB. وتنشر Together AI أدوات بناء البيانات وسكربتات التدريب بترخيص MIT، لكنها لا تذكر في الصفحة ترخيصا للنموذج نفسه.
بالنسبة إلى الشركات التي تشغّل الذكاء الاصطناعي على خوادمها الخاصة، هذه طريقة بسيطة لفرز تذاكر الدعم ورسائل البريد الإلكتروني من دون إرسال البيانات إلى الخارج. ويمكن استخدامها من Python عبر SDK الخاص بـ TypeSafe بعد توجيهه إلى عنوان Ollama المحلي.
لا يزال الإصدار 0.35 تمهيديا، ويبقى الإصدار المستقر 0.34.4. ولم تصل نماذج القرار بعد إلى سطر أوامر Ollama ولا إلى مكتبتيها لـ Python وJavaScript، ولم تُنشر تدوينة الإعلان بعد. وتعمل النماذج على النص فقط، وتختار حصرا من بين الخيارات التي يقدمها المستخدم. وتكتب Together AI أن Tev1 لم يُختبر بالكامل على لغات غير الإنجليزية ولا في مواجهة حقن الأوامر (prompt injection)، لذا يستحسن تجربته أولا على أمثلتك الخاصة. ولمعرفة أداء النماذج في مهام مختلفة، تجدر متابعة المقارنات التي يجريها باحثون مستقلون.
المصادر: GitHub: ملاحظات إصدار Ollama v0.35.0، وOllama: Nimble، وOllama: Tev1.
