تقود الصين مسار توزيع النماذج ذات الأوزان المفتوحة، إذ تطرح العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة فيها نماذجها عبر الإنترنت ليتمكن أي شخص من تنزيلها وتشغيلها، شريطة امتلاكه العتاد المطلوب. وأحدث نموذج يحظى بهذا الاهتمام هو Qwen3.8-Max من علي بابا، إذ كشفت الشركة أنها تخطط لنشر أوزانه على ModelScope وHugging Face الأسبوع المقبل.

قفزت أسهم علي بابا استجابة لذلك، إذ أغلق سهمها المدرج في هونغ كونغ مرتفعًا 7% يوم الاثنين، تلاه ارتفاع بنسبة 4.2% في التداولات السابقة لافتتاح السوق في الولايات المتحدة.

وأشار متحدث باسم الشركة إلى أن هذه هي «المرة الأولى التي سنفتح فيها مصدر أوزان نموذج من فئة Qwen-Max». وهذا هو أقوى نماذج الشركة؛ فقد طرحت سابقًا أوزان نماذجها الأقل قوة والأقل تكلفة، مع تقييد الوصول إلى المنتج الرائد.

لكن الاتجاه بين المطورين الصينيين يتحول بشكل متزايد نحو إتاحة الأوزان مفتوحة المصدر. فقد نشرت شركة Moonshot AI، ومقرها بكين، أوزان نموذجها الخاص Kimi K3 ذي 2.8 تريليون معلمة في 27 يوليو.

وفي حين تحافظ مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية الرائدة على أوزان نماذجها باعتبارها ملكية خاصة بشكل صارم، يتمثل الاتجاه في الصين في تقديم نتائج مماثلة - وإن كانت أقل قوة في جوانب كثيرة - ضمن حزمة أرخص وقابلة للتنزيل مجانًا.

نموذج Qwen3.8-Max من علي بابا يستعرض قدراته في المهام متوسطة إلى طويلة الأمد

يضم Qwen3.8-Max من علي بابا 2.4 تريليون معلمة، ويمكنه معالجة ما يصل إلى مليون رمز مميز في كل استعلام. ويُسوَّق النموذج باعتباره أداة قوية للمهام ذات الآفاق الزمنية الأطول، بدلًا من التفاعلات الشبيهة بتلك التي توفرها روبوتات الدردشة.

لاستعراض هذه القدرات، أسند المطور إلى النموذج مهام معقدة في تعلم الآلة والبرمجة. وشملت هذه المهام مشروعًا لتطوير البرمجيات استمر عدة أسابيع، وأسفر عن 265 عملية إيداع، و127 طلب سحب، و151 مشكلة بعد نحو 16 يومًا من دون أي تدخل بشري. وفي اختبار آخر، طُلب من النموذج تقليص حجم شريحة دائرة تشفير؛ فنجح Qwen في خفض الحجم المادي للمكوّن بنسبة 81% عبر تقليص عدد بوابات المنطق فيه من 8,298 إلى 678.

وللنموذج أيضًا حالات استخدام في التجارة الإلكترونية، كما أظهر اختبار نهائي مُنح فيه ¥100,000 وكُلّف بتحقيق أكبر قدر ممكن من الأرباح خلال محاكاة استمرت عامًا. وتمكن النموذج من مضاعفة رأس ماله أربع مرات خلال تلك الفترة، لينهي المحاكاة مرتفعًا بنسبة 152% مقارنة بالتكرار السابق من نموذج علي بابا الرائد.

أُجريت هذه الاختبارات داخليًا في علي بابا وفقًا لقواعدها وإجراءاتها الخاصة، ولم تخضع لتدقيق مستقل.

كيف يقارن Qwen3.8-Max بالمنافسين

قد تبدو قدرات Qwen أقل إثارة للإعجاب عند مقارنتها بنماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية الرائدة. ويكشف جدول المقارنة الخاص بعلي بابا أن النموذج يتفوق في بعض أنواع المهام، لكنه يتأخر في أنواع أخرى. وفي اختبار Terminal Bench 2.1 - الذي يقيس قدرة النماذج على إكمال المهام المعقدة متعددة الأجزاء - حصل النموذج على 86.6، متقدمًا على النماذج الرائدة من Anthropic، لكنه لا يزال متأخرًا قليلًا عن GPT-5.6 Sol من OpenAI الذي سجل 88.8.

لكن Qwen يتفوق على جميع المنافسين في اختبار PaperBench، الذي يقيس القدرة على إعادة إنتاج أوراق بحثية في تعلم الآلة، بحصوله على 93.0. وكانت نتائج المعايير الأخرى أقل إبهارًا؛ إذ حصل نموذج علي بابا على 67.7 فقط في اختبار البرمجة SWE-bench Pro، متأخرًا بفارق كبير عن Claude Fable 5 الذي سجل 80.0.

وعند حصر المقارنة بالمنافسين المحليين، يتحسن موقع Qwen3.8-Max. فقد أفادت Bloomberg بأنه يحتل مرتبة أعلى من Kimi K3 ذي الإشادة الواسعة - وهو نموذج آخر مفتوح الأوزان وقريب الحجم - في عدة معايير رئيسية، رغم أن نموذج Moonshot يحقق أداءً أفضل هامشيًا بصورة عامة.

ومع ذلك، يضع هذا Qwen3.8-Max بين أبرز النماذج المنافسة ذات الأوزان المفتوحة، لا سيما في المهام ذات الآفاق الزمنية الأطول.