DeepSeek R2: نموذج مفتوح المصدر جديد يُحدث نقلة نوعية

أحدث الإصدار العام لـ DeepSeek R1 في يناير 2025 تغييرًا جذريًا في مشهد الذكاء الاصطناعي. ولكن، سأتحدث اليوم عن الخطوة التالية في تطور DeepSeek، وربما القفزة الكبيرة التالية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كما نعرفها: DeepSeek R2 .

التطورات الأخيرة في DeepSeek

لقد مرّ هذا الأمر دون أن يُلتفت إليه أحد، لكن فريق البحث في DeepSeek استضاف مؤخرًا فعاليةً بعنوان "أسبوع المصادر المفتوحة". خلال هذه الفعالية، أصدر فريق DeepSeek خمسة مستودعات مفتوحة المصدر لعرض أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

ومن بين هذه الأدوات الثلاثة الأكثر شهرة:

• FlashMLA : هذا هو نواة فك تشفير MLA فعالة لوحدات معالجة الرسومات Hopper.
• DeepEP : أول مكتبة اتصالات على الإطلاق لتدريب واستنتاج نموذج MoE.
• DeepGEMM : مكتبة FP8 GEMM تعمل مع كل من GEMMs الكثيفة وMoE.

إذن، ماذا يعني كل هذا في الواقع؟

حسنًا، صُممت جميع هذه الأدوات لتسهيل وتطوير كفاءة تطوير وتبسيط نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي المستقبلية. وهذا يقودني مباشرةً إلى موضوع النقاش الرئيسي: DeepSeek R2.

DeepSeek R2: التطور القادم في الذكاء الاصطناعي

يرتبط حدث DeepSeek Open-Source Week والمنتجات المعروضة هناك بشكل أنيق بالإصدار القادم من طراز Reasoning 2 أو R2 الذي طال انتظاره من الشركة، والذي من المقرر أن يكون ترقية كبيرة على طراز DeepSeek R1 السابق.

بالنسبة لأي شخص لم يتابع الأخبار والإصدارات المتعلقة بـ DeepSeek، فسوف أقوم بتفصيل الأساسيات:

طُوِّر DeepSeek R1 في الصين، وأُطلِق في أوائل عام 2025. وكان حدثًا بارزًا في مجال الذكاء الاصطناعي، وأدى جزئيًا إلى بيع أكثر من تريليون دولار أمريكي من سوق الأسهم العالمية. لماذا؟ لأن R1 كان نموذجًا متطورًا وثوريًا، وقادرًا على منافسة أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي من كبرى العلامات التجارية الغربية.

وقد أظهرت الاختبارات أنها كانت، في العديد من المجالات، مساوية أو أفضل من أمثال:

• Claude
• GPT-4o
• OpenAI-o1-mini
• والعديد من الآخرين

لقد نجحت في تحقيق كل هذا وهي مفتوحة المصدر ومتاحة مجانًا. كان الأمر رائدًا آنذاك، وكنتُ من بين العديد من المتحمسين للذكاء الاصطناعي حول العالم الذين أذهلتهم القصة: فقد تمكنت شركة صينية ناشئة صغيرة من تحقيق مستوى التميز التكنولوجي نفسه الذي حققته علامات تجارية ضخمة بمليارات الدولارات مثل OpenAI.

ولكن لم يستغرق الأمر وقتًا طويلاً بعد إصدار R1 بالنسبة لي والعديد من الآخرين حتى نتساءل، "ما هو التالي؟"

حسنًا، صدر تقريرٌ مؤخرًا من رويترز، يكشف أن فريق تطوير DeepSeek مُستعجلٌ لإطلاق نموذج R2 بحلول مايو. لذا، قد نحصل عليه قريبًا جدًا، ويمكنني الجزم بأن هذا النموذج الجديد سيُغيّر مشهد الذكاء الاصطناعي بشكل جذري أكثر مما فعله R1.

تأثير R2

هذا ما أتوقعه من R2:

• سيكون رخيصًا للغاية، تمامًا مثل R1
• سوف يتطابق أو حتى يتفوق على النماذج الرائدة مثل نماذج OpenAI o3-full أو o3-high
• سوف يتفوق على جميع النماذج الأخرى الموجودة في السوق تقريبًا

وسيصدر قريبًا جدًا، إن صدقت التقارير الأخيرة. يبدو أن فريق هانغتشو الذي يعمل على DeepSeek متشوق جدًا لإصداره، وتوقعي الشخصي هو أنه قد يُصدر مباشرةً بعد عطلة عيد تشينغمينغ الصيني، الموافق 6 مايو، لذا راقبوا مواعيدكم.

يُقال أيضًا إن فريق DeepSeek يُركز على إنتاج برمجيات أفضل من ذي قبل، وتحسين الأداء بمجموعة من اللغات، وليس فقط الإنجليزية والصينية، اللتين كانتا محور التركيز الرئيسي والخيارات الافتراضية مع R1. وهذا أمر منطقي، إذ أثبت DeepSeek R1 شعبيته في جميع أنحاء العالم، وسيرغب المستخدمون في التفاعل مع R2 باللغات الإسبانية والفرنسية والروسية، إلخ.

وما علينا إلا أن ننظر إلى تأثير R1 على التنبؤ بكيفية تأثير R2 على الأسواق العالمية. أدى إصدار R1 إلى انخفاض حاد في سوق الأسهم، حيث انخفضت أسهم NVIDIA والعملات المشفرة والأسهم العالمية في الأيام التي تلت إصداره. أذهلني ذلك حينها، لأننا لم نشهد شيئًا كهذا تقريبًا من قبل.

لماذا حدث ذلك تحديدًا؟ حسنًا، يعود ذلك جزئيًا إلى أن معالج R1 صُمم باستخدام شرائح NVIDIA قديمة وأقل قوة، وليس أحدثها، مما جعل أحدث تقنيات NVIDIA أقل قيمةً وإبهارًا من هذا المنظور. كما أدى ذلك إلى منافسة شديدة مع كبرى شركات الذكاء الاصطناعي الغربية، مما أدى إلى انخفاض تقييماتها ومنتجاتها.

قد يُحدث إطلاق R2 تأثيرًا مماثلًا. فقد يُزعزع هيمنة شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى، مثل OpenAI و Google، مُحدثًا تغييرًا جذريًا في المشهد، ومُثبتًا أنه ليس بالضرورة استخدام أحدث وأفضل الرقاقات والعتاد لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مذهلة.

سر نجاح DeepSeek

في هذه المرحلة، قد تتساءل "ما سر نجاح DeepSeek المذهل؟" حسنًا، أعتقد أنني فهمت الإجابة. يكمن سر نجاح DeepSeek في سرعة ابتكارها في تطوير الذكاء الاصطناعي، وجرأة تفكيرها خارج الصندوق، واختلافها عن الشركات الكبرى الراسخة.

الابتكار في التكنولوجيا

كان جزء كبير من هذا استثمارًا ضخمًا في الحوسبة. ضخّت الشركة الأم لـ DeepSeek مبالغ طائلة في شراء أجهزة حوسبة، مثل مجموعات الحوسبة الفائقة المتطورة، مثل Firefly، الذي يستخدم آلافًا من شرائح NVIDIA 800 بتكلفة أقل بكثير من أحدث الشرائح، مما مكّن DeepSeek من بناء ذكاء اصطناعي مذهل بميزانية صغيرة نسبيًا.

في الواقع، هناك قصة مثيرة للاهتمام وراء ذلك. أنفقت الشركة التي تقف وراء DeepSeek حوالي 1.2 مليار يوان على مجموعتين من الذكاء الاصطناعي فائق الحوسبة في عامي 2020 و2021. وتألفت هذه المجموعات من حوالي 10,000 شريحة NVIDIA 800، وقد جذبت هذه المشتريات انتباه بعض الهيئات التنظيمية الكبرى في الصين.

سألت تلك الجهات DeepSeek عن سبب شرائها لهذا الكم الهائل من الرقاقات، واضطر الفريق إلى شرح ما كانوا يعملون عليه. في النهاية، حصلوا على موافقة الجهات التنظيمية، مما سمح لهم بالمضي قدمًا. في الوقت نفسه، تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الغربية عددًا أكبر من رقاقات NVIDIA المتطورة - يصل إلى 50,000 رقاقة - والتي مُنع تصديرها إلى الصين.

لذا، اضطرت DeepSeek للتعامل مع شرائح أقل جودة، لكنها نجحت في ذلك، مُركزةً على الكفاءة بدلًا من الأداء الأقصى، ومُستخرجةً أقصى قيمة ممكنة من المكونات المُتاحة. وهذا يعني أيضًا انخفاضًا في تكاليف الحوسبة والنفقات العامة، والتي تُحمّل المستخدمين النهائيين - أشخاص مثلي ومثلك.

وضع المعايير

بمجرد أن أنشأت DeepSeek البنية التحتية الأولية، تمكنت من المضي قدمًا في ابتكاراتها، وتوسيع نطاق عملها، وتطوير نماذج وأنظمة ذكاء اصطناعي مختلفة بكفاءة من حيث التكلفة. حتى أنها وصلت إلى نقطة أصبح فيها نموذجها على بُعد 4.5 نقطة فقط من أن يصبح الأفضل رسميًا في العالم في اختبارات المقارنة.

هذا مُذهلٌ لي، ويزيد حماسي تجاه R2. فإذا اقتربت R1 من أن تكون الأفضل في هذا المجال، فمن شبه المؤكد أن R2 ستُحقق أداءً أعلى بكثير وتُحقق المزيد. سيكون من المثير للاهتمام رؤية مدى روعة R2 عند إصدارها، وأدائها المُقارن بالنماذج الأخرى، وكيف ستُحاول الشركات الأخرى مُجاراة DeepSeek.

التسعير العادل

هناك أيضًا عامل التسعير. كان DeepSeek متاحًا وبأسعار أرخص بكثير من أي نموذج ذكاء اصطناعي رئيسي آخر في السوق. قارنتُ جداول الأسعار وقت إصدار R1، وكان الفرق مذهلاً. وسرعان ما تخلى الكثيرون عن اشتراكاتهم في OpenAI وتوافدوا على DeepSeek عندما رأوا جودته ورخص سعره.

لقد رأينا أيضًا OpenAI اضطرت إلى خفض خطط التسعير الخاصة بها بسرعة، لأن DeepSeek كان أرخص بنحو 40 مرة من السعر الذي كانت OpenAI تفرضه في ذلك الوقت، وهو الأمر الذي لا يزال يذهلني عندما أتذكره.

بالطبع، لا نعرف الكثير عن أسعار R2 حتى الآن، لكنني لا أتوقع أن تُغير DeepSeek تكتيكاتها كثيرًا مع الطراز الجديد. سيظل خيارًا اقتصاديًا، يتيح لأكبر عدد ممكن من الناس الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة دون إجبارهم على دفع مبالغ طائلة على الرسوم الشهرية.

بالإضافة إلى ذلك، مع إطلاق DeepSeek لهذه الأدوات الجديدة في حدثها مفتوح المصدر، أصبح شرط الدخول إلى تطوير الذكاء الاصطناعي أقل وأقل تكلفة. لذا، من المحتمل أن يكون R2 أرخص من طراز R1 الأصلي، والذي سيُحدث ثورةً حقيقيةً في عالم الذكاء الاصطناعي وما وراءه.

استعد لإصدار DeepSeek R2

بشكل عام، أنا متحمس جدًا لإصدار R2 القادم من DeepSeek. جميع المؤشرات إيجابية، مما يشير إلى أن هذا النموذج الجديد مفتوح المصدر سيكون أفضل ليس فقط من R1، بل من أي نموذج ذكاء اصطناعي آخر رأيناه حتى الآن. سيكون أسرع وأذكى وأكثر تفوقًا من جميع النواحي، وقد نحصل على سعر أفضل له أيضًا. ترقبوا المزيد من التحديثات.