اكتشف شركة OpenAI، يوم الثلاثاء، عن نموذجين مفتوحي الوزن (الوزن المفتوح) للذكاء الاصطناعي المتخصص في الاستدلال، وتميزان بقدرات الويب لسلسلة نماذجها o.
وذكرت الشركة عبر موقعها الرسمي أن كلا النموذجين متاحان مجانًا للتنزيل عبر منصة Hugging Face المخصصة للمطورين، وتوصف الارتباطات بأنها “الأحدث والأفضل” عند اختيارنا بالنماذج المفتوحة الأخرى عبر العديد من الأسباب.
النموذجان يأتي بحجمين:
نموذج gpt-oss-120b عظيم القدرات، ويمكن تشغيله على وحدة الرسومات Nvidia One.
موديل gpt-oss-20b الأخف وزنا، ويمكن تشغيله على جهاز كمبيوتر محمول عادي بذاكرة 16 جيجابايت.
ويمثل هذا الإطلاق أول نموذج لغوي مفتوح المصدر من OpenAI منذ الإصدار GPT-2 قبل أقل من خمس سنوات.
وقالت في إحاطتها الصحفية، إن OpenAI إن نماذجها المفتوحة ستكون قادرة على إرسال استفسارات يناير إلى نماذج الذكاء الاصطناعي في السحابة. وهذا يعني أنه إذا لم يكن بإمكان النموذج المفتوح الحصول على أداء مهمة معينة، مثل صورة، فيمكن للمطورين ربطه بنموذج مفتوح أكثر من نماذج الشركة.
رغم أن OpenAI اتبعت الاتجاه الديمقراطي المفتوح في بداياتها، إلا أنها سرعان ما لاحظت تطوير البحوث بشكل مغلق واحتكاري. وقد ساعدها هذا أيضًا في بناء عمل تجاري كبير يقوم على الوصول إلى نماذج الذكاء الصناعية الخاصة عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للشركات والمطورين.
لكن الرئيس التنفيذي سام ألتمان قال في يناير إن OpenAI كان “في الجانب الخاطئ من التاريخ” فيما يتعلق بسياسة المصدر المفتوح. وتواجه الشركة اليوم ضغوطا متزايدة من مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية مثل DeepSeek وQwen التابعة لشركة Alibaba وMoonshot AI، والتي تتميز بالمصدر من بين أكبر القدرات والشعبية عالميًا.
تتضمن شركة Meta تهيمن سابقًا تحليلات تحليلية مفتوحة، إلا أن نماذج Llama التابعة لها تابعة لها خلال العام الماضي.
وفي شهر يوليو، حثت إدارة العمل المطورين الأمريكيين للذكاء الاصطناعي على تقنيات فتحهم لتعزيز التبني العالمي للذكاء الاصطناعي المتماشي مع القيم الأمريكية.
ومع ذلك، gpt-oss، تأمل OpenAI في صنع ود المطورين وإدارة العمل الصيني، الذين يراقبون المختبرات المتقدمة في مجال الارتباطات المفتوحة.
أداء النماذج
هدفت OpenAI إلى وضع نموذج لها مفتوح رائد بين نماذج الذكاء الاصطناعي للوزن، وتريد أنها ترغب في ذلك.
في اختبار Codeforces (مع الأدوات)، وهو اختبار للبرمجة تمامًا، سجل gpt-oss-120b وgpt-oss-20b من 2622 و2516 على التوالي، متفوقين على DeepSeek R1، لكنهما لا يزالان أقل من نماذج نماذج o3 وo4-mini من OpenAI.
في اختبار Humanity’s Last Exam (HLE)، وهو اختبار جماهيري صعب يتضمن مجموعة متنوعة من المواضيع (مع الأدوات)، حقق gpt-oss-120b وgpt-oss-20b نجاحًا بنسبة 19% و17.3% على التوالي. وهذا أيضًا أقل من أداء o3، لكنه يتفوق على الارتباطات المفتوحة الأخرى مثل DeepSeek وQwen.
الهلوسة المعلوماتية
ونظرت OpenAI إلى أن نماذجها المفتوحة تتطلب خدمات “هلوسة” (إجابات بسيطة) أعلى بكثير مقارنة بنماذجها الحديثة مثل o3 WO4-mini.
وقد أشارت الشركة سابقا إلى أنها لا تفهم تماما سبب تفاقم مشكلة الهلوسة في النماذج الحديثة. وفي ورقة بحثية، ذكرت OpenAI أن “ذلك متوقع، لأن النماذج الأصغر تمتلك معرفة أقل بالعالم مقارنة بالنماذج المتقدمة، وتميل إلى الهلوسة أكثر.”
في اختبار داخلي يُدعى PersonQA، تقيس فيه الشركة دقة معرفة النموذج عن الأشخاص:
سجل نموذج gpt-oss-120b نسبة هلوسة 49%
بينما سجل gpt-oss-20b نسبة 53%
وهذه النسب تفوق بثلاثة أضعاف معدل الهلوسة في نموذج o1 (الذي سجل 16%)، وحتى أعلى من o4-mini (الذي سجل 36%).
تدريب النماذج الجديدة
ذكرت OpenAI أن نماذجها المفتوحة دُربت بطرق مشابهة للنماذج الاحتكارية الخاصة بها. حيث استخدمت تقنية Mixture-of-Experts (MoE)، والتي تقوم بتفعيل عدد أقل من المعاملات (parameters) لكل مدخلة لتوفير كفاءة أكبر.
مثلا، نموذج gpt-oss-120b يحتوي على 117 مليار معامل إجمالا، لكن النموذج يقوم بتفعيل فقط 5.1 مليار معامل لكل رمز (Token).
كما استخدمت الشركة تقنية التعلم المعزز عالي القدرة (High-Compute Reinforcement Learning)، وهي مرحلة ما بعد التدريب، يتم فيها تعليم النماذج التمييز بين الصحيح والخطأ في بيئات محاكاة باستخدام مجموعات ضخمة من وحدات معالجة الرسومات Nvidia. وهذا ما استخدمته الشركة أيضًا في تدريب سلسلة o.
تتميز هذه النماذج بقدرتها على دعم وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)، ويمكنها استدعاء أدوات مثل البحث عبر الإنترنت أو تنفيذ كود Python ضمن عملية التفكير المتسلسل (Chain-of-Thought).
ومع ذلك، تؤكد OpenAI أن هذه النماذج نصية فقط، أي لا يمكنها معالجة أو توليد صور أو أصوات مثل نماذجها الأخرى.
التراخيص والخصوصية
أطلقت OpenAI النموذجين gpt-oss-120b وgpt-oss-20b تحت رخصة Apache 2.0، والتي تُعد من أكثر الرخص مرونة.
وهذا يعني أن الشركات يمكنها استخدام هذه النماذج وتحقيق أرباح منها دون الحاجة لدفع رسوم أو الحصول على إذن من OpenAI.
ومع ذلك، على عكس النماذج المفتوحة كليا من مختبرات مثل AI2، أعلنت OpenAI أنها لن تنشر بيانات التدريب التي استخدمتها لبناء هذه النماذج، وهو أمر متوقع في ظل الدعاوى القضائية النشطة ضد بعض شركات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك OpenAI، بشأن استخدام محتوى محمي بحقوق النشر في تدريب النماذج.
مخاوف الأمان
أجّلت OpenAI إصدار النماذج المفتوحة عدة مرات خلال الأشهر الماضية بسبب مخاوف تتعلق بالسلامة. وذكرت في ورقة بيضاء أنها درست ما إذا كان بالإمكان إعادة تدريب هذه النماذج المفتوحة من قبل جهات خبيثة لاستخدامها في الهجمات السيبرانية أو تطوير أسلحة بيولوجية أو كيميائية.
وبعد اختبارات داخلية وتقييمات من جهات خارجية، قالت الشركة إن gpt-oss قد يُزيد قدراته البيولوجية بشكل طفيف، لكنها لم تجد أدلة على أن هذه النماذج قد تصل إلى مستوى “القدرة العالية” الذي يشكّل خطراً في هذه المجالات، حتى بعد إعادة تدريبها.
المنافسة القادمة
رغم أن نموذج OpenAI يُعد رائدًا بين النماذج المفتوحة حاليًا، إلا أن المطورين يتطلعون بشغف إلى إطلاق نموذج DeepSeek R2 الجديد، بالإضافة إلى نموذج مفتوح جديد من مختبر Meta Superintelligence.
