تقوم ByteDance بتدريب نموذج ذكاء اصطناعي يحتوي على ما يصل إلى 10 تريليونات من المعلمات، وهو نظام يمكن أن يقترب من حجم نموذج Mythos المتطور من Anthropic ويزيد بشكل كبير المخاطر في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. نشرت صحيفة فايننشال تايمز الخطة في 7 أغسطس 2026، نقلاً عن أشخاص مطلعين على الأمر، فيما أكدت رويترز ووسائل إعلام أخرى التفاصيل لاحقًا.
يعد هذا البناء أحدث إشارة إلى أن شركات التكنولوجيا الصينية ترفض التنازل عن سباق النماذج الحدودية لمنافسيها الأمريكيين. للحصول على [أخبار الذكاء الاصطناعي العاجلة] (https://aibuzzwire.news) والتحليل المستمر لمكانة كل مختبر، تتتبع AI Buzz Wire هذه القصة أثناء تطورها.
ماذا يعني رقم 10 تريليون معلمة
معلمات النموذج هي الأوزان الرقمية التي يتعلمها من بيانات التدريب للتعرف على الأنماط وإنشاء النص وتنفيذ المهام. يتم استخدامها على نطاق واسع كبديل تقريبي للقياس، على الرغم من أن الباحثين يحذرون من أن عدد المعلمات وحده لا يحدد مدى قدرة النموذج. إن أساليب التدريب وجودة البيانات والهندسة المعمارية لها نفس القدر من الأهمية.
ومع ذلك، فإن هدف الـ 10 تريليونات معلمة يعد أمرًا مهمًا. بهذا الحجم، سيكون نموذج ByteDance أكبر بثلاث مرات من Kimi K3 الخاص بـ Moonshot AI، والذي يضم 2.8 تريليون معلمة ويمثل حاليًا أحد أكثر الجهود الصينية طموحًا حتى الآن.
قبل إطلاق Kimi K3، كان LongCat-2.0 من Meituan وV4-Pro من DeepSeek يقودان المجال المحلي في الصين بما يقرب من 1.6 تريليون معلمة لكل منهما، في حين تجاوزت العديد من المختبرات الصينية الأخرى عتبة تريليون معلمة. نظام ByteDance المخطط له سيتركهم جميعًا خلفهم بفارق كبير.
سد الفجوة بالأساطير الإنسانية
من الصعب إجراء مقارنات مباشرة مع النماذج الأمريكية الرائدة لأن شركات مثل Anthropic وOpenAI لا تكشف علنًا عن عدد المعلمات للأنظمة بما في ذلك Fable، أو Mythos، أو GPT-5.5. ومع ذلك، أشارت فاينانشيال تايمز إلى تقديرات الصناعة التي تضع Mythos 5 الأكثر تقدمًا في Anthropic عند حوالي ثمانية تريليونات من المعلمات وFable 5 عند حوالي خمسة تريليونات.
وهذا من شأنه أن يضع نموذج ByteDance القادم قريبًا من حجم Mythos، وهو النظام الذي يُنظر إليه على نطاق واسع على أنه من بين أقوى النماذج الحدودية المتاحة. إن الوصول إلى هذا النطاق من شأنه أن يمثل علامة فارقة بالنسبة للمختبر الصيني، وسيزيد من التساؤلات حول ما إذا كانت فجوة المعايير بين النماذج الحدودية الأمريكية والصينية آخذة في التضييق أخيرًا.
وأشارت التقارير إلى أن ByteDance لم تستجب على الفور لطلبات التعليق.
التدريب المسبق جارٍ بالفعل
يخضع نموذج ByteDance حاليًا للتدريب المسبق، وفقًا لصحيفة Financial Times. يعد التدريب المسبق هو المرحلة الأكثر استخدامًا للحوسبة في تطوير نموذج كبير، وتستغرق العملية عادةً من ثلاثة إلى ستة أشهر قبل أن يتم ضبط النظام وإصداره.
يشير هذا الجدول الزمني إلى أن أي إصدار عام لا يزال على بعد أشهر، على الرغم من أن القرار ببدء التدريب المسبق على هذا النطاق يعكس التزامًا جادًا ومزودًا بموارد جيدة. ويتطلب التدريب المسبق لنموذج يحتوي على 10 تريليونات من المعلمات مجموعات هائلة من الرقائق المتخصصة وكميات هائلة من الكهرباء، وهي تكاليف لا يستطيع استيعابها سوى عدد قليل من الشركات في العالم.
وقد حددت ByteDance، المعروفة باسم الشركة الأم لـ TikTok وDouyin، في السابق الذكاء الاصطناعي كواحدة من أولوياتها الإستراتيجية الأربع لعام 2026. وكانت الشركة تتجه نحو الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال نموذج الفيديو Doubao chatbot وSeedance، لكن نموذج اللغة على النطاق الحدودي سيمثل جهدها الأكثر طموحًا حتى الآن للتنافس وجهاً لوجه مع المختبرات الرائدة.
لماذا تعتبر معايير سباق التسلح مهمة؟
وتأتي هذه الدفعة المبلغ عنها في الوقت الذي تواصل فيه شركات التكنولوجيا الصينية تسريع دورات إصدار نماذجها، وتتنافس مع المنافسين الأمريكيين لبناء أنظمة أكثر قوة دون جعل تشغيلها باهظ التكلفة. أنتجت هذه الإستراتيجية سلسلة من الإصدارات طوال عام 2026، بدءًا من Kimi K3 من Moonshot إلى خط Qwen3 من Alibaba وسلسلة V4 من DeepSeek.
وفي الوقت نفسه، تشهد البيئة السياسية الأوسع تحولاً. كانت بكين تدرس تشديد ضوابط التصدير على أفضل نماذج ورقائق الذكاء الاصطناعي، وهي خطوة يمكن أن تقيد الوصول الخارجي إلى نوع الأنظمة الحدودية التي تبنيها ByteDance الآن. إن نموذج العشرة تريليونات معلمة الذي تم تطويره في ظل هذه القيود سيكون بمثابة نظام قوي، ومخدم محليا إلى حد كبير.
بالنسبة للمختبرات نفسها، أصبحت الحسابات تتعلق بشكل متزايد بالاقتصاد. تعد النماذج الأكبر حجمًا أكثر قدرة ولكن تدريبها وتشغيلها أكثر تكلفة بكثير، وتنقسم الصناعة حول ما إذا كان الحجم الأولي أو الهندسة المعمارية الأكثر ذكاءً وما بعد التدريب هي التي ستحدد الفائز التالي.
الصورة الأكبر
وتؤكد خطة بايت دانس على اتجاه أوسع: يبدو أن الفجوة بين أكبر النماذج الحدودية الأمريكية والصينية، والتي كانت تعتبر ذات يوم لا يمكن التغلب عليها، آخذة في التقلص. إذا كانت تقديرات الصناعة لحجم ميثوس دقيقة، فإن نموذج بايت دانس في نفس الملعب سيمثل إغلاقًا ذا مغزى لتلك المسافة.
كما أنه يزيد الضغط على OpenAI، وAnthropic، وGoogle للحفاظ على تقدمها. ومع استهداف الشركات الصينية الآن لأنظمة معاملات تزيد عن تريليون، ومتابعة المختبرات الغربية لتصميمات أكبر من أي وقت مضى، فإن سباق المعلمات لا يُظهر سوى القليل من علامات التباطؤ - حتى في الوقت الذي يناقش فيه الباحثون مدى أهمية الأرقام الأولية حقًا.
البقاء في صدارة سباق الذكاء الاصطناعي
يتحرك مشهد النموذج الحدودي بشكل أسرع من أي وقت مضى. قم بوضع إشارة مرجعية على صفحتنا الرئيسية للحصول على أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي والتغطية المتعمقة لكل إصدار رئيسي.
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
