أبوظبي، الإمارات العربية المتحدة, 27 يناير / كانون الثاني 2026 /PRNewswire/ — أعلنت كل من “جي 42″ و”سيريبراس سيستمز” ومعهد النماذج التأسيسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي اليوم، إطلاق الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك – K2 Think“. ويعتمد نظام الاستدلال المتقدم الجديد، الذي يضم 70 مليار مُعامِل، على النموذج الأساسي K2-V2، أقوى نموذج تأسيسي مفتوح المصدر من فئة النماذج المتقدمة لدى المعهد، والمصمَّم خصيصًا لدعم نموذج “كي 2 ثينك”.
ويمثّل هذا الإطلاق محطة مهمة في مسيرة السيادة التكنولوجية لدولة الإمارات. ففي حين كانت الإصدارات السابقة من نموذج “كي 2 ثينك – K2 Think” مفتوحة ومتاحة على نطاق واسع، يُعد الإصدار الثاني من “كي 2 ثينك“ أول نموذج مفتوح المصدر بالكامل من حيث البنية والتشغيل، بدءاً من بيانات ما قبل التدريب وآليات تنقيتها، مروراً بمرحلة ما بعد التدريب ومواءمة الاستدلال، ووصولاً إلى التقييم. وبذلك يحقق هذا النموذج مستوى غير مسبوق من الشفافية وكفاءة الأداء في آنٍ واحد.
ومن خلال ترقية النموذج الأساسي إلى K2-V2، يفتح الإصدار الثاني من “كي 2 ثينك” آفاقاً جديدة للأداء والمصدر المفتوح والاستقلالية، ما يعزز مكانة دولة الإمارات في مجال تطوير أنظمة متقدمة للذكاء الاصطناعي على مستوى النماذج الرائدة عالمياً، مع الحفاظ على كامل السيادة وإتاحة الوصول العالمي.
ويُجسد الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك“ تحولاً جذرياً في تصميم أنظمة الاستدلال المفتوحة، إذ ينتقل من كونه نموذج استدلال جاء على قواعد النموذج التأسيسي، إلى نظام استدلال مدمج في صلب النموذج نفسه. وبفضل استناده إلى قدرات السياق الطويل والشفافية الكاملة في التدريب التي يتميز بها نموذج K2-V2، يعمل النظام اليوم كنموذج سيادي متكامل ومفتوح المصدر من الطرفين.
وتُتاح جميع مراحل تطوير الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك“ للفحص وإعادة الإنتاج بشكل مستقل، ما يعزز الموثوقية العلمية ويدعم أهداف السيادة الوطنية في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد تم تصميم النظام خصيصاً للاستدلال، حيث يعالج المسائل المعقدة خطوة بخطوة عبر “سلاسل تفكير طويلة” في مجالات تشمل الرياضيات والعلوم والبرمجة والمنطق والمحاكاة.
ويقدم هذا النهج مستويات أداء أعلى، حيث يقوم على “الاستدلال أولاً” وعلى نموذج تأسيسي مفتوح المصدر بالكامل، إذ يحقق الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك“ نتائج رائدة في مقاييس الاستدلال المعقدة، بما في ذلك AIME2025 و GPQA-Diamond و HMMT و IFBench، وذلك عند مقارنته بأنظمة الاستدلال مفتوحة المصدر الأخرى .
المميزات الرئيسية للإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك“:
يعتمد الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك” على أحدث نموذج تأسيسي تم تطويره في معهد النماذج التأسيسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وهو K2-V2 الذي جرى تصميمه منذ البداية لدعم قدرات الاستدلال والسياق الطويل ومواءمة الأداء، بما يرفع سقف الإمكانات التي يمكن لنظام الاستدلال تحقيقها.
ويتيح الطول الموسّع للسياق في الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك” قدرات أعلى للاحتفاظ بالمعلومات لفترات أطول، ما يمكّنه من تنفيذ عمليات استدلال متعددة الخطوات وبصورة متواصلة عبر كميات أكبر من المحتوى المعرفي.
ويعتمد الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك” على سلسلة بيانات مستقلة بالكامل، إذ يستند التدريب حصرياً إلى مجموعات بيانات قام معهد النماذج التأسيسية بإعدادها وتنقيتها، بما في ذلك مجموعة Guru، بعد تنقيحها كلياً من مقاييس التقييم اللاحقة، لضمان تقييم عادل وموثوق لأداء النموذج.
ويتميز الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك” بمستوى شفافية كاملة، إذ تتاح جميع مكوناته بدءاً من بيانات ما قبل التدريب ونقاط التحقق الوسيطة، وصولاً إلى وصفات ما بعد التدريب وعمليات التقييم، بما يتيح فحصها وإعادة استخدامها وتوسيعها من قِبل مجتمع الأبحاث والتطوير.
لمزيد من المعلومات حول الإصدار الثاني من نموذج “كي 2 ثينك” أو للاطلاع على البيانات المستخدمة في تطويره، يُرجى زيارة المنصة الرسمية لمعهد النماذج التأسيسية. يمكنكم أيضًا التعرف على النموذج بشكل أوسع من خلال الموارد التالية:
- تجربة الويب: الدخول إلى تطبيق الويب
- الصفحة الرسمية: زيارة الموقع الإلكتروني الرسمي عبر k2think.ai
- تطبيقات الهاتف المتحرك:
تحميل التطبيق على iOS
تحميل التطبيق على Android - معلومات تفصيلية: الاطلاع على المقال
- نظرة مرئية: مشاهدة الفيديو التعريفي
للتواصل الإعلامي:
لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة https://mbzuai.ac.ae/
نبذة عن جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي هي جامعة بحثية تتخذ من العاصمة الإماراتية أبوظبي مقراً لها، وهي أوّل جامعة تكرّس كامل إمكاناتها لدفع عجلة التقدّم العلمي باستخدام الذكاء الاصطناعي. وتهدف الجامعة إلى تمكين الجيل المقبل من رواد الذكاء الاصطناعي وتعزيز الابتكار واستحداث تطبيقات فعّالة للذكاء الاصطناعي لخدمة المجتمع والإنسانية، وذلك من خلال توفير التعليم عالمي المستوى والبحث متعدد التخصّصات. وفي عام 2025، أطلقت الجامعة برنامجها الأول في مرحلة البكالوريوس، وهو برنامج في مجال الذكاء الاصطناعي يتألف من مسارين متميّزين، هما مسار الأعمال ومسار الهندسة.
نبذة عن سيريبراس سيستمز:
تعمل سيريبراس سيستمز على بناء أسرع بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في العالم. ويضم فريقها نخبة من روّاد هندسة الحوسبة، وعلماء الحاسوب، وباحثي الذكاء الاصطناعي، والمهندسين. وتعمل الشركة على الارتقاء بسرعة الذكاء الاصطناعي من خلال الابتكار والاختراع، لإيمانها بأن تسريع الذكاء الاصطناعي كفيل بإحداث تغيير حقيقي في العالم.
وتتمثل التقنيات الرائدة للشركة في محرك المعالجة على مستوى الرقاقة “وايفر سكيل إنجن – WSE” وهو أكبر وأسرع معالج ذكاء اصطناعي في العالم. وبحجم يزيد 56 مرة على أكبر وحدة معالجة رسومية، ويستخدم WSE جزءًا بسيطًا من الطاقة لكل وحدة حوسبة، مع توفير أداء يفوق المنافسين بأكثر من 20 مرة في مهام الاستدلال والتدريب.
وقد اختارت شركات رائدة، ومعاهد بحثية، وحكومات في خمس قارات حلول “سيريبراس” لتشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وتتوفر حلول سيريبراس داخل مقرات المؤسسات وكذلك عبر السحابة.
لمزيد من المعلومات، يُرجى زيارة cerebras.ai أو متابعتنا على لينكدإن وX و/أو ثريدز.
نبذة عن معهد النماذج التأسيسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
يقود معهد النماذج التأسيسية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي أبحاثًا أكاديمية رائدة في قلب الابتكار العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي، مستنداً إلى احتياجات مجتمعية واقعية وتحديات ملموسة.
ومن خلال قاعدة علمية قوية وكفاءات عالمية تمتد بين أبوظبي وباريس ووادي السيليكون، يطوّر المعهد أقوى النماذج التأسيسية في العالم، نماذج مفتوحة وسريعة ومصممة لحل تحديات واقعية.
وتشمل هذه النماذج: نموذج “PAN” العالمي، “كي 2 – “K2، و360-open LL، و”كي 2 ثينك – K2 Think“، وهو نموذج مفتوح المصدر رائد للاستدلال المتقدم في الذكاء الاصطناعي. كما أسهم المهندسين في المعهد تطوير نماذج لغوية كبيرة للغات منخفضة الموارد، منها العربية “جيس – Jais“، والهندية “ناندا – NANDA“، والكازاخية “شيركالا – SHERKALA“.
Photo – https://mma.prnewswire.com/media/2870716/MBZUAI_Launches_K2_Think_V2.jpg
View original content: