قامت شركة Arcee AI الصغيرة الناشئة ببناء LLM مفتوح المصدر بحجم 400B من الصفر إلى أفضل Meta’s Llama

يعتقد الكثيرون في الصناعة أن الفائزين في سوق نماذج الذكاء الاصطناعي قد تم تحديدهم بالفعل: ستمتلكها شركات التكنولوجيا الكبرى (جوجل، وميتا، ومايكروسوفت، وقليل من أمازون) جنبًا إلى جنب مع صانعي النماذج المفضلين لديهم، إلى حد كبير OpenAI وAnthropic.

لكن شركة Arcee AI الناشئة الصغيرة المكونة من 30 شخصًا لا توافق على هذا الرأي. أصدرت الشركة للتو نموذجًا أساسيًا مفتوحًا بشكل حقيقي ودائم (ترخيص Apache) للأغراض العامة يسمى Trinity، وتدعي Arcee أنه عند معلمات 400B، يعد من بين أكبر نماذج الأساس مفتوحة المصدر التي تم تدريبها وإصدارها على الإطلاق من قبل شركة أمريكية.

يقول Arcee إن Trinity يُقارن بـ Meta’s Llama 4 Maverick 400B، وZ.ai GLM-4.5، وهو نموذج مفتوح المصدر عالي الأداء من جامعة Tsinghua الصينية، وفقًا للاختبارات القياسية التي تم إجراؤها باستخدام النماذج الأساسية (القليل جدًا من التدريب بعد التدريب).

مثل النماذج الأخرى المتطورة (SOTA)، تم تصميم Trinity للبرمجة والعمليات متعددة الخطوات مثل الوكلاء. ومع ذلك، وعلى الرغم من حجمه، فهو ليس منافسًا حقيقيًا لـ SOTA حتى الآن لأنه يدعم النص فقط حاليًا.

هناك المزيد من الأوضاع قيد العمل – نموذج الرؤية قيد التطوير حاليًا، ونسخة تحويل الكلام إلى نص موجودة على خريطة الطريق، حسبما قال CTO Lucas Atkins لـ TechCrunch (في الصورة أعلاه، على اليسار). بالمقارنة، فإن Meta’s Llama 4 Maverick هي بالفعل متعددة الوسائط، وتدعم النص والصور.

ولكن قبل إضافة المزيد من أوضاع الذكاء الاصطناعي إلى قائمتها، تقول Arcee، إنها أرادت الحصول على شهادة LLM أساسية من شأنها أن تثير إعجاب عملائها المستهدفين الرئيسيين: المطورين والأكاديميين. يريد الفريق بشكل خاص جذب الشركات الأمريكية من جميع الأحجام بعيدًا عن اختيار النماذج المفتوحة من الصين.

وقال أتكينز: “في نهاية المطاف، الفائزون في هذه اللعبة، والطريقة الوحيدة للفوز حقًا بالاستخدام، هي الحصول على أفضل نموذج للوزن المفتوح”. “لكي تفوز بقلوب وعقول المطورين، عليك أن تمنحهم الأفضل.”

تظهر المعايير أن نموذج Trinity الأساسي، الذي هو قيد المعاينة حاليًا بينما يتم إجراء المزيد من التدريب بعده، يحتفظ بنموذجه الخاص إلى حد كبير، وفي بعض الحالات، يتفوق قليلاً على Llama في اختبارات الترميز والرياضيات والفطرة السليمة والمعرفة والتفكير.

إن التقدم الذي أحرزته Arcee حتى الآن لتصبح مختبرًا تنافسيًا للذكاء الاصطناعي أمر مثير للإعجاب. يتبع نموذج Trinity الكبير نموذجين صغيرين سابقين تم إصدارهما في ديسمبر: نموذج Trinity Mini ذو المعلمة 26B، وهو نموذج تفكير بعد التدريب الكامل للمهام التي تتراوح من تطبيقات الويب إلى الوكلاء، ونموذج Trinity Nano ذو المعلمة 6B، وهو نموذج تجريبي مصمم لدفع حدود النماذج الصغيرة ولكن الثرثارة.

الأمر المهم هو أن Arcee قام بتدريبهم جميعًا في ستة أشهر مقابل إجمالي 20 مليون دولار، باستخدام 2048 وحدة معالجة رسوميات Nvidia Blackwell B300. قال المؤسس والرئيس التنفيذي مارك ماكويد (في الصورة أعلاه، على اليمين)، إن هذا من بين ما يقرب من 50 مليون دولار جمعتها الشركة حتى الآن.

قال أتكينز، الذي قاد جهود بناء النموذج، إن هذا النوع من الأموال كان “كثيرًا بالنسبة لنا”. ومع ذلك، فقد أقر بأن هذا المبلغ يتضاءل مقارنة بالمبلغ الذي تنفقه المختبرات الكبرى في الوقت الحالي.

قال أتكينز، الذي كانت مسيرته المهنية قبل الحصول على ماجستير إدارة الأعمال، تتضمن بناء وكلاء صوتيين للسيارات، إن الجدول الزمني لمدة ستة أشهر “كان محسوبًا للغاية”. “نحن شركة ناشئة شابة متعطشة للغاية. لدينا قدر هائل من المواهب والباحثين الشباب الأذكياء الذين، عندما أتيحت لهم الفرصة لإنفاق هذا المبلغ من المال وتدريب نموذج بهذا الحجم، كنا على ثقة من أنهم سيرتقيون إلى مستوى المناسبة. وقد فعلوا ذلك بالتأكيد، مع العديد من الليالي الطوال، والعديد من الساعات الطويلة. ”

يقول McQuade، الذي كان سابقًا موظفًا مبكرًا في سوق النماذج مفتوحة المصدر HuggingFace، إن Arcee لم تبدأ في الرغبة في أن تصبح مختبرًا أمريكيًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: كانت الشركة في الأصل تقوم بتخصيص النماذج لعملاء المؤسسات الكبيرة مثل SK Telecom.

“كنا نقوم فقط بمرحلة ما بعد التدريب. لذلك كنا نأخذ العمل الرائع للآخرين: كنا نأخذ نموذج لاما، ونأخذ نموذج ميسترال، ونأخذ نموذج كوين الذي كان مفتوح المصدر، ونقوم بتدريبه بعد ذلك لجعله أفضل “للاستخدام المقصود للشركة، بما في ذلك القيام بالتعلم المعزز.

ولكن مع نمو قائمة عملائهم، كما قال أتكينز، أصبحت الحاجة إلى نموذجهم الخاص أمرًا ضروريًا، وكان ماكويد قلقًا بشأن الاعتماد على شركات أخرى. وفي الوقت نفسه، كان العديد من أفضل النماذج المفتوحة يأتي من الصين، والتي كانت الشركات الأمريكية حذرة منها، أو مُنعت من استخدامها.

لقد كان قرارًا مثيرًا للأعصاب. قال ماكويد: “أعتقد أن هناك أقل من 20 شركة في العالم قامت بالتدريب المسبق ونشر نموذجها الخاص” بالحجم والمستوى الذي كانت شركة Arcee تسعى إليه.

بدأت الشركة صغيرة في البداية، حيث جربت نموذجًا صغيرًا بحجم 4.5B تم إنشاؤه بالشراكة مع شركة التدريب DatologyAI. ثم شجع نجاح المشروع على بذل جهود أكبر.

ولكن إذا كانت الولايات المتحدة تمتلك اللاما بالفعل، فلماذا تحتاج إلى نموذج آخر مفتوح الوزن؟ يقول أتكينز إنه من خلال اختيار ترخيص Apache مفتوح المصدر، تلتزم الشركة الناشئة بإبقاء نماذجها مفتوحة دائمًا. يأتي ذلك بعد أن أشار مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Meta، العام الماضي إلى أن شركته قد لا تجعل دائمًا جميع نماذجها الأكثر تقدمًا مفتوحة المصدر.

يقول: “يمكن النظر إلى اللاما على أنها ليست مصدرًا مفتوحًا حقًا لأنها تستخدم ترخيصًا خاضعًا لرقابة Meta مع تحذيرات تجارية وتحذيرات الاستخدام”. وقد أدى هذا إلى ادعاء بعض المنظمات مفتوحة المصدر أن Llama غير متوافق مع المصدر المفتوح على الإطلاق.

وقال ماكويد: “إن Arcee موجود لأن الولايات المتحدة تحتاج إلى بديل مفتوح بشكل دائم ومرخص من طراز Apache وذو مستوى حدودي يمكنه التنافس فعليًا على حدود اليوم”.

يمكن تنزيل جميع نماذج Trinity، الكبيرة والصغيرة، مجانًا. سيتم إصدار النسخة الأكبر بثلاث نكهات. Trinity Large Preview عبارة عن نموذج تعليمات تم تدريبه بشكل خفيف، مما يعني أنه تم تدريبه على اتباع التعليمات البشرية، وليس فقط التنبؤ بالكلمة التالية، والتي تهيئه للاستخدام العام للدردشة. Trinity Large Base هو النموذج الأساسي بدون تدريب لاحق.

ثم لدينا TrueBase، وهو نموذج يحتوي على أي بيانات تعليمات أو تدريب ما بعد ذلك، لذا لن تضطر المؤسسات أو الباحثين الذين يرغبون في تخصيصه إلى الكشف عن أي بيانات أو قواعد أو افتراضات.

ستقدم Acree AI في النهاية نسخة مستضافة من نموذج الإصدار العام الخاص بها لتسعير API التنافسي. سيستغرق هذا الإصدار ما يصل إلى ستة أسابيع حيث تواصل الشركة الناشئة تحسين التدريب الاستدلالي للنموذج.

تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ Trinity-Mini هو 0.045 دولارًا أمريكيًا / 0.15 دولارًا أمريكيًا، وتتوفر أيضًا طبقة مجانية محدودة السعر. وفي الوقت نفسه، لا تزال الشركة تبيع خيارات ما بعد التدريب والتخصيص.