أعلنت شركة بايت دانس (ByteDance)، الشركة المالكة لتطبيق تيك توك (TikTok)، عن دخولها المجال المتنامي لنماذج الاستدلال المتقدمة بالذكاء الاصطناعي (AI reasoning) من خلال Seed-Thinking-v1.5. بعد الإصدارات الأخيرة من OpenAI و DeepSeek، تهدف بايت دانس إلى تقديم ذكاء اصطناعي يتفوق في حل المشكلات المعقدة في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) والمجالات العامة. يستخدم هذا النموذج اللغوي الكبير (LLM - Large Language Model) الجديد بنية مزيج الخبراء (MoE - Mixture-of-Experts)، المشابهة لنموذج Llama 4 من ميتا (Meta) و Mixtral من ميسترال (Mistral)، مما يسمح له بالاستفادة من 200 مليار مُعامِل (parameter) مع تنشيط 20 مليار فقط في كل مرة لتحقيق التشغيل الفعال.
على الرغم من أن Seed-Thinking-v1.5 ليس متاحًا بعد للاستخدام العام، فقد نشرت بايت دانس (ByteDance) ورقة فنية تفصّل قدراته. تظهر اختبارات الأداء (benchmarks) أن النموذج يؤدي بقوة، منافسًا لـ DeepSeek R1 ويقترب من أداء Gemini 2.5 Pro من جوجل (Google) و o3-mini-high من OpenAI في العديد من اختبارات الاستدلال، بل ويتفوق عليها في اختبار ARC-AGI. شمل التطوير انتقاءً دقيقًا لبيانات التدريب (training data)، وتقنيات تعلم معزز (reinforcement learning) مبتكرة (VAPO و DAPO) لتحسين الاستقرار، وأدوات مخصصة مثل Seed-Verifier و Seed-Thinking-Verifier لنمذجة مكافأة (reward modeling) أكثر موثوقية أثناء التدريب.
النقاط الرئيسية
- أعلنت بايت دانس (ByteDance) عن Seed-Thinking-v1.5، نموذجها اللغوي الكبير (LLM) الجديد الذي يركز على قدرات الاستدلال المتقدمة.
- يستخدم النموذج بنية مزيج الخبراء (MoE) الفعالة مع إجمالي 200 مليار مُعامِل (parameter)، ويستخدم 20 مليار فقط بشكل نشط.
- تضعه اختبارات الأداء (Performance benchmarks) في موقع تنافسي مع نماذج مثل DeepSeek R1، و Gemini 2.5 Pro من جوجل (Google)، و o3-mini-high من OpenAI، خاصة في مهام الاستدلال.
- تشمل الابتكارات التقنية الرئيسية أطر عمل متخصصة للتعلم المعزز (reinforcement learning) (VAPO/DAPO) وأدوات جديدة للتحقق من المكافأة (reward verification) (Seed-Verifier).
- تم تفصيل Seed-Thinking-v1.5 في ورقة فنية ولكنه لم يُطرح بعد للتنزيل أو الاستخدام العام.
في جملة واحدة
قدمت بايت دانس (ByteDance)، الشركة الأم لتيك توك (TikTok)، نموذج Seed-Thinking-v1.5، وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد مصمم للاستدلال المحسن، يعتمد على بنية مزيج الخبراء (MoE) الفعالة ويظهر أداءً تنافسيًا مقارنة بالنماذج الرائدة. على الرغم من عدم توفره للجمهور بعد، يسلط تطويره الضوء على الابتكارات في بيانات التدريب (training data) والتعلم المعزز (reinforcement learning) وطرق التقييم.
المصادر: 1