Aleph Alpha تطلق Kolibri، نموذجا مفتوحا للإنجليزية والألمانية

أطلقت Aleph Alpha نموذج Kolibri المفتوح للغتين الإنجليزية والألمانية بموجب ترخيص Apache 2.0. ويضم النموذج 78.1 مليار معامل إجمالا يعمل منها 3.46 مليار مع كل رمز، ويقرأ سياقا يصل إلى مليون رمز، ودُرّب على أن يقول لا أعرف عندما يخلو السياق من الإجابة.

Aleph Alpha تطلق Kolibri، نموذجا مفتوحا للإنجليزية والألمانية

أطلقت Aleph Alpha في 3 أكتوبر 2026 نموذجها اللغوي الجديد Kolibri. وقد صممت الشركة الألمانية التي يقع مقرها في هايدلبرغ النموذج للغتين الإنجليزية والألمانية، وأتاحته بموجب ترخيص Apache 2.0. ويمكن لأي شخص تنزيل ملفات النموذج، ما يعني أن المؤسسات تستطيع تشغيله على خوادمها الخاصة. وتقدم الشركة Kolibri بوصفه نموذجا سياديا يمكن للجهات الحكومية والقطاعات الخاضعة لتنظيم صارم استخدامه دون إرسال بياناتها الداخلية إلى خدمة خارجية.

بنية Kolibri

بحسب بطاقة النموذج، يعتمد Kolibri بنية خليط الخبراء (Mixture-of-Experts، MoE). ويبلغ إجمالي معاملاته 78.1 مليار معامل، لكن 3.46 مليار فقط منها تعمل مع كل رمز (token). وتضم كل طبقة 384 خبيرا يُختار منها 6 في كل خطوة. ويهدف هذا التصميم إلى الاستفادة من معرفة نموذج كبير بعبء حوسبة نموذج أصغر بكثير. وتصل نافذة السياق إلى مليون رمز، وقد جرى تدريب السياق الطويل على 256 ألف رمز، وتوصي بطاقة النموذج بهذا الطول من أجل الكفاءة.

دُرّب Kolibri على الإنجليزية والألمانية فقط. وتقول Aleph Alpha إنها خصصت جزءا كبيرا من بيانات التدريب للنصوص الألمانية، وطورت مُجزّئ رموز (tokenizer) خاصا بها يقسم الكلمات الألمانية المركبة الطويلة بكفاءة أكبر. ويدعم النموذج وضع الاستدلال بأربع درجات من الجهد هي: بلا، ومنخفض، ومتوسط، ومرتفع، ليختار المستخدم بين التكلفة وجودة الإجابة. كما يدعم استدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة.

يقول لا أعرف عندما يغيب الجواب عن السياق

بحسب الإعلان، دُرّب Kolibri على أن يقول "لا أعرف" عندما لا يتضمن السياق المعطى إجابة، بدلا من اختلاق معلومة. وتستخدم Aleph Alpha لذلك أسلوبا خاصا بها يسمى بروتوكول Merlin-Arthur، يولد أمثلة سلبية اصطناعية للتدريب ويهدف إلى ربط إجابات النموذج بمصادرها. وتؤكد الشركة أهمية هذا السلوك في الأعمال الحساسة التي قد تسبب فيها الإجابة الخاطئة مخاطر تتعلق بالامتثال.

لمن صُمم النموذج

بحسب Aleph Alpha، يستهدف النموذج قطاعات مثل الإدارة العامة والطيران والفضاء والتصنيع والسيارات وأشباه الموصلات. وتذكر بطاقة النموذج من بين استخداماته المساعدات الحوارية وسير عمل الوكلاء ومعالجة المستندات والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وأدوات المعرفة الداخلية. وملفات النموذج متاحة على Hugging Face. وبحسب بطاقة النموذج، يتطلب تشغيل Kolibri عتادا من فئة مراكز البيانات: بطاقتين على الأقل من A100 أو H100 بسعة 80 غيغابايت، أو بطاقة واحدة من H200 أو B200 أو B300. ويعمل النموذج على vLLM عبر إضافة aleph-alpha-inference من الشركة، ويوفر واجهة متوافقة مع OpenAI. وتشير بطاقة النموذج إلى أن Kolibri مصمم للأنظمة الخاضعة لمراجعة بشرية، وأنه ينبغي استخدامه بصفة استشارية في مهام دعم القرار.

يأتي Kolibri خلفا لنموذج Kolibri Origin الذي صدر في يونيو. وبحسب الشركة، نما النموذج خلال الأشهر الثلاثة الفاصلة بينهما من 30 مليار معامل إلى 78 مليارا، واتسعت نافذة السياق من 65 ألف رمز إلى مليون. ودُرّب النموذج في ألمانيا وفنلندا على بطاقات NVIDIA B200، وتاريخ انقطاع معرفته 18 يونيو 2026.

في طريقها إلى الاندماج مع Cohere

أعلنت Aleph Alpha في 16 سبتمبر 2026 توقيع اتفاقية اندماج نهائية مع شركة الذكاء الاصطناعي الكندية Cohere. وبحسب الإعلان، ستعمل الشركة المندمجة عالميا باسم Cohere، بمقرين في برلين وتورنتو، وسيبقى مكتب Aleph Alpha في هايدلبرغ مركزا للأبحاث. ولا تزال الصفقة بانتظار الموافقات التنظيمية، وتتوقع الشركتان إتمامها في وقت لاحق من هذا العام.

نشرت Aleph Alpha نتائج الاختبارات الواردة في الإعلان. ولأن النموذج دُرّب على الإنجليزية والألمانية فقط، لا تتوفر معلومات عن أدائه في اللغات الأخرى، كما يحتاج تشغيله إلى عتاد قوي من فئة مراكز البيانات. ومن الحكمة تجربة Kolibri على مستنداتك وسير عملك قبل اعتماده. وللحصول على صورة أشمل، تجدر متابعة تقييمات الباحثين المستقلين أيضا.

المصادر: Aleph Alpha: إعلان Kolibri، وHugging Face: بطاقة نموذج Kolibri-1، وAleph Alpha: اتفاقية الاندماج مع Cohere.

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından