بايدو تطلق ERNIE 5.5 Flash Preview: 280 مليار معامل، 14 مليارًا منها نشطة، وسياق بحجم مليون رمز

تواصل المختبرات الصينية إصدار نماذج MoE كبيرة مفتوحة الأوزان، وتضيف بايدو إلى هذه السلسلة خيارًا جديدًا. فقد أعلنت الشركة عن ERNIE 5.5 Flash Preview، وهو أول نموذج يخضع لمرحلة ما بعد التدريب فوق القاعدة ERNIE 5.5 Flash Base التي أُصدرت سابقًا. وهو حتى الآن نسخة معاينة، لكن الأرقام الواردة في الإعلان تستحق الانتباه: فالنموذج كبير الحجم وسريع في العمل في الوقت نفسه.

ما الذي ورد في الإعلان

تتوافر حتى الآن ثلاثة معطيات علنية. الأول هو البنية: 280 مليار معامل في المجموع و14 مليارًا نشطة. وهذا نموذج Mixture-of-Experts: يضم النموذج في داخله كثيرًا من «الخبراء»، ولا يُفعَّل مع كل رمز سوى جزء صغير منهم. والثاني هو السياق بحجم مليون رمز. والثالث هو السرعة: أكثر من 200 رمز في الثانية لكل مستخدم على منصة Baidu Qianfan. ويضاف إلى ذلك وعد بفتح الأوزان قبل 25 نوفمبر.

من المهم فهم الفرق بين «في المجموع» و«النشطة». تخيل مكتبة كبيرة لا تفتح فيها عن كل سؤال جميع الخزائن، بل اثنتين أو ثلاثًا فقط من الخزائن اللازمة. المعرفة المخزنة كثيرة، لكن ما يجب قراءته قليل. ولهذا فإن الحوسبة لكل رمز تماثل تقريبًا حوسبة نموذج بحجم 14 مليارًا، بينما تماثل سعة المعرفة سعة نموذج أكبر بكثير.

ثمة تحفظ مهم: هذا لا يوفر الذاكرة. فلتشغيل النموذج لديك ستظل مضطرًا إلى إبقاء جميع المعاملات البالغة 280 مليارًا في الذاكرة، ولو بصيغة مكممة. والتوفير يخص سرعة الحوسبة وتكلفتها، لا حجم التخزين.

ماذا تعني «ما بعد التدريب» و«Preview»

النموذج الأساسي هو ناتج التدريب المسبق: يكمل النص لكنه لا يتبع التعليمات جيدًا. أما ما بعد التدريب (SFT والتعلم المعزز ومراحل مشابهة) فيحوله إلى مساعد ينفذ المهام ويحافظ على صيغة الإجابة ويستدعي الأدوات. وهذه المرحلة عادةً هي التي تحدد ما إذا كان النموذج سيفيد في منتج ما. أما كلمة Preview فتعني أن النسخة النهائية لم تصدر بعد، وأن السلوك قد يتغير.

وثمة تفصيل آخر: لا توجد في المنشور أي اختبارات معيارية. لا مقارنات مع Qwen أو DeepSeek أو نماذج فئة GPT، ولا نتائج في البرمجة ولا في مهام الوكلاء. لذلك لا يمكن حتى الآن تأكيد الادعاءات المتعلقة بالجودة ولا نفيها. المعروف فقط هو البنية وطول السياق والسرعة.

ماذا يفعل المطور ومدير المنتج

إلى أن تصدر الأوزان، تبدو الخطة المعقولة كالتالي:

1. إذا كان لديك وصول إلى Qianfan، فاختبر النموذج على مهامك الخاصة لا على الاختبارات المعيارية العامة.
2. تحقق من السياق الطويل عمليًا. فالمليون رمز المعلن لا يضمن أن النموذج يجد الحقائق بالجودة نفسها في بداية المستند ووسطه ونهايته. أجرِ اختبار «إبرة في كومة قش» على بيانات حقيقية.
3. انتظر الترخيص. فللاستخدام التجاري يهم أن تعرف هل يُسمح بالتعديل وإعادة البيع، وهل ثمة قيود بحسب المنطقة أو حجم النشاط. والإعلان لا يذكر شيئًا عن ذلك.
4. احسب العتاد. حتى بصيغة 4 بت، يحتاج 280 مليار معامل إلى نحو 140 غيغابايت للأوزان وحدها، أي عدة معالجات رسومية للخوادم، لا محطة عمل واحدة.

تهم سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية الوكلاء والواجهات التفاعلية. فالسلاسل متعددة الخطوات التي تضم عشرات استدعاءات النموذج تتحول إلى ثوانٍ من الانتظار، والاستدلال السريع يغير فعليًا الإحساس بالمنتج. لكن انتبه إلى عبارة «لكل مستخدم»: فهي السرعة على حزمة بايدو السحابية تحت حمل معين، وعلى عتادك ستكون الأرقام مختلفة.

الخلاصة

لا يُعد ERNIE 5.5 Flash Preview اختراقًا حتى الآن، إذ لا توجد قياسات مستقلة، لكنه إشارة قوية: نموذج MoE كبير آخر بسياق طويل ووعد بأوزان مفتوحة. وبالنسبة إلى الفرق التي تختار نموذجًا مفتوحًا للوكلاء أو للعمل مع المستندات الكبيرة، فهو مرشح للقائمة المختصرة. ويفضل اتخاذ القرار بعد 25 نوفمبر، عندما تتوفر الأوزان والترخيص وأولى الاختبارات من أطراف ثالثة.