أطلقت Alibaba ‏Qwen 3.5 Small — نماذج مدمجة للتشغيل مباشرة على الأجهزة

عاشت صناعة الذكاء الاصطناعي خلال السنتين الماضيتين وفقاً لصيغة بسيطة: كلما زاد عدد المعاملات، كان النموذج أكثر ذكاءً. لقد اقترحت علي بابا للتو سيناريو بديل. أطلقت فريق Qwen سلسلة من نماذج اللغة المدمجة تسمى Qwen 3.5 Small — عائلة تتراوح من 0.8 إلى 9 مليارات معاملة، مصممة خصيصاً للعمل على أجهزة المستخدم دون الاتصال بخوادم سحابية.

لفهم أهمية هذا الإصدار، من الجدير النظر إلى السياق. خلال السنة ونصف الماضية، تنافست أكبر المختبرات في العالم — OpenAI وGoogle وAnthropic — في إنشاء نماذج "الحدود" الكبيرة بشكل متزايد، بمئات المليارات وحتى تريليونات المعاملات. تُظهر هذه النماذج نتائج مثيرة للإعجاب، لكنها تواجه قيداً أساسياً: فهي تتطلب أقوى بنية تحتية للخادم وتعمل حصرياً عبر السحابة. تنتقل كل طلب من المستخدم إلى مركز بيانات بعيد وتعود، مما يخلق تأخيراً واعتماداً على الإنترنت ومشاكل في خصوصية البيانات. قررت علي بابا مهاجمة هذه المشكلة بالذات.

تُصاغ فلسفة Qwen 3.5 Small بإيجاز: "More Intelligence, Less Compute" — ذكاء أكبر بتكاليف حسابية أقل. خلف هذا الشعار التسويقي يكمن عمل هندسي جاد. تغطي النماذج في العائلة نطاقاً من 0.8 مليار معاملة، مما يسمح بتشغيلها حتى على الهواتف الذكية منخفضة التكلفة، إلى 9 مليارات — حجم مريح لأجهزة الكمبيوتر المحمول والأجهزة اللوحية الحديثة ذات ذاكرة الوصول العشوائي الكافية. السؤال الرئيسي، الذي لا توجد إجابة شاملة عليه بعد من المعايير المفتوحة، هو مدى "ذكاء" هذه النماذج فعلاً مقارنة بالمنافسين ذوي الحجم المماثل. ومع ذلك، أظهرت الأجيال السابقة من Qwen باستمرار نتائج تنافسية، ولا توجد أسباب للاعتقاد بأن السلسلة الجديدة ستكون استثناءً.

من المهم فهم أن علي بابا ليست رائدة هنا، لكنها ربما اللاعب الأكثر طموحاً. أطلقت Microsoft بالفعل سلسلة Phi، وGoogle — Gemma، وتطور Meta نسخاً مدمجة من Llama. ومع ذلك، يتميز Qwen 3.5 Small بتنوع مجموعته: توفير عائلة كاملة من النماذج بأحجام مختلفة تحت معمارية واحدة يعني منح المطورين مرونة الاختيار. يمكن لمنشئ تطبيق الملاحظات المحمول أن يأخذ نسخة المليار معاملة 0.8 للتصحيح التلقائي الأساسي، بينما يمكن لمصنع السماعات الذكية استخدام نموذج 4 مليارات معاملة لمساعد صوتي كامل الميزات. النموذج بـ 9 مليارات معاملة قادر على التعامل مع المهام التي كانت تتطلب قبل سنة استدعاء واجهة برمجية سحابية.

بالنسبة لعلي بابا، لهذا الإصدار أيضاً أبعاد استراتيجية. يخوض عملاق التكنولوجيا الصيني معركة من أجل التأثير العالمي في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. النماذج المفتوحة هي إحدى الأدوات الرئيسية في هذا الصراع. يصبح كل مطور يدمج Qwen في تطبيقه جزءاً من نظام علي بابا البيئي. بالنظر إلى أن العقوبات الأمريكية تحد من وصول الشركات الصينية إلى أحدث الرقاقات لتدريب النماذج الضخمة، يبدو التركيز على نماذج مدمجة فعالة ليس مجرد خيار تكنولوجي، بل استراتيجية قسرية وفي الوقت نفسه دعوة مستقبلية. إذا لم تتمكن من الحصول على أفضل الأجهزة لتدريب وحوش بتريليونات المعاملات، فمن المنطقي أن تتعلم كيفية تحقيق أقصى استفادة من النماذج الأصغر.

قد تكون العواقب على الصناعة كبيرة. النماذج التي تعمل على الأجهزة تحل عدة مشاكل مؤلمة في نفس الوقت. الخصوصية: بيانات المستخدم لا تترك هاتفه. السرعة: لا تأخير من طلبات الشبكة. إمكانية الوصول: يعمل الذكاء الاصطناعي بدون اتصال بالإنترنت. التكلفة: لا يحتاج المطورون إلى الدفع مقابل كل استدعاء واجهة برمجية. بالنسبة لمليارات المستخدمين في الدول النامية، حيث الإنترنت المحمول غير مستقر وغالي التكلفة، فإن الذكاء الاصطناعي المحلي على الهاتف الذكي ليس ترفاً، بل الطريق الحقيقي الوحيد للتكنولوجيا.

بالطبع، النماذج المدمجة لن تحل محل نماذج الحدود. المهام المعقدة للتفكير، وإنشاء نصوص طويلة ومترابطة، والتحليل متعدد الأنماط — كل هذا يبقى إقليم النماذج الكبيرة. لكن الغالبية العظمى من المهام اليومية — الملخصات والترجمة والإكمال التلقائي والتصنيف والحوار البسيط — تقع بشكل مريح في إمكانيات نماذج بمليارات المعاملات. وهذه هي المهام التي تحدد تجربة المستخدم لمئات الملايين من الأشخاص.

يؤكد إصدار Qwen 3.5 Small على اتجاه سيحدد صناعة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة: مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس فقط في السحابة. إنه في جيب كل مستخدم، في كل جهاز قادر على تنفيذ الاستدلال محلياً. وضعت علي بابا رهانها، والآن الكرة في ملعب المنافسين.