مجموعة Ant تُصدر Ling-2.6-1T مفتوح المصدر بتريليون معلمة ومُصمَّم للوكلاء الذكيين

أصدر مختبر InclusionAI التابع لمجموعة Ant بتاريخ 30 أبريل 2026 الأوزانَ المفتوحة لنموذج Ling-2.6-1T، وهو نموذج لغوي ضخم من نوع Mixture-of-Experts (MoE) بتريليون معلمة، صُمِّم خصيصًا لسير عمل الوكلاء واستدعاء الأدوات والمهام البرمجية الطويلة. وقد تم نشر النموذج على منصتَي Hugging Face وModelScope برخصة مرنة، مما يُصعّد عامًا حافلًا أصلًا بالنماذج الصينية مفتوحة المصدر.

أبرز النقاط

• تريليون معلمة إجمالية، مع تنشيط ما يقارب 50 إلى 63 مليار معلمة لكل رمز عبر توجيه Mixture-of-Experts.
• نافذة سياق بسعة 262,144 رمزًا، مع إخراج يصل إلى 32,800 رمز لكل استجابة.
• بنية انتباه هجينة تجمع بين Multi-Head Latent Attention وLinear Attention لتفعيل وضع "التفكير السريع" الذي يُقلّص استهلاك الرموز.
• أوزان مفتوحة منشورة على Hugging Face وModelScope، مع واجهة برمجية رسمية بسعر 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال و2.50 دولار لكل مليون رمز إخراج.
• قفزة بمقدار 15 نقطة على مؤشر Artificial Analysis للذكاء مقارنةً بسلفه Ling-1T، حيث وصل إلى 34 نقطة، أي على مستوى DeepSeek V3.2 (32) وKimi K2.5 (37).

التفاصيل

طوّر فريق Bailing Large Model في مختبر InclusionAI التابع لمجموعة Ant نموذجَ Ling-2.6-1T، وقدّمه باعتباره نموذجًا رائدًا "يُعطي الأولوية للتنفيذ" لا للاستدلال البحت. وتصف Ant التصميمَ بأنه ابتعاد متعمَّد عن الأنظمة المثقلة بسلاسل التفكير: فبدلًا من إنتاج آثار استدلال مرئية طويلة، تم ضبط النموذج ليتصرّف بحزم تجاه التعليمات واستدعاءات الأدوات والمخرجات المُهيكلة.

ووفقًا لملاحظات الإصدار، يُحقّق النموذج نتائج رائدة بين النماذج مفتوحة المصدر على معايير SWE-bench Verified وAIME 26 وTAU2-Bench لسير عمل الوكلاء وBFCL-V4 لاستدعاء الأدوات. وأكّد التقييم المستقل من Artificial Analysis قوة أرقام الاستدلال العلمي، حيث حقّق النموذج 75 بالمئة على معيار GPQA، مما يضعه في الفئة ذاتها مع DeepSeek V3.2 في مهام المعرفة على مستوى الدراسات العليا.

ويمثّل آلية "التفكير السريع" أبرز ادعاءات الكفاءة في الإعلان. وتُفيد Ant بأن Ling-2.6-1T يستخدم نحو 16 مليون رمز إخراج لإكمال مؤشر Artificial Analysis للذكاء بالكامل، مقارنةً بحوالي 75 مليون رمز لـ GLM-5.1 و27 مليون لـ Kimi K2.6. وعند الأسعار المُعلنة، يُترجَم ذلك إلى نحو 95 دولارًا لتشغيل مجموعة المعايير كاملةً، أي أرخص بمراحل من عدة نماذج رائدة مغلقة.

التأثير

بالنسبة للمطورين الذين يبنون وكلاء ذكيين، تُعدّ نسبة التكلفة إلى القدرة الجزء الأكثر تأثيرًا في هذا الإعلان. فإتاحة نموذج مفتوح بتريليون معلمة يُشغّل سير عمل الوكلاء بأقل من دولار واحد لكل مهمة كبيرة يُزيل عائقًا حقيقيًا أمام الشركات الناشئة وفرق البحث التي استبعدتها أسعار النماذج الرائدة المغلقة. كما تفتح نافذة السياق بسعة 262 ألف رمز المجالَ لمراجعة قواعد بيانات شيفرة طويلة وتحليل وثائق متعدّدة وحلقات استخدام أدوات مُمتدّة دون اقتطاع عدواني.

أما صورة الموثوقية الواقعية فهي أكثر تباينًا. إذ رصدت Artificial Analysis نسبة هلوسة بلغت 92 بالمئة على معيار AA-Omniscience، وهي قريبة من GPT-5.5 غير الاستدلالي، مما يعني أن الفرق التي تنشر النموذج لأحمال مرتبطة بالاسترجاع أو حسّاسة للامتثال ستحتاج إلى حواجز حماية وطبقات تحقّق دقيقة.

أما على مستوى المنظومة الأوسع، فيُضيف هذا الإصدار نقطة بيانات أخرى إلى رواية هيمنت على عام 2026، وهي أن المختبرات الصينية لم تعد تتأخّر عن حدود مفتوحة المصدر بل باتت تُحدّدها. وينضم Ling-2.6-1T إلى الإصدارات المفتوحة الحديثة من فريق Qwen التابع لـ Alibaba وسلسلة Kimi من Moonshot وGLM-5 من Zhipu وDeepSeek، كدليل على أن الفجوة مع النماذج الرائدة الغربية المغلقة تتقلّص في أدنى تقدير.

الخلفية

تُشغّل مجموعة Ant، الذراع المالية التي تملك Alibaba فيها حصة أقلية بنحو 33 بالمئة، مختبرَ InclusionAI كذراعها البحثية المفتوحة. وقد بدأت عائلة Ling بنماذج كثيفة أصغر، ثم تطوّرت إلى Ling-1T الأصلي في أواخر العام الماضي، ثم مرّت عبر Ling-2.5-1T وLing-2.6-Flash وLing-2.6-1T خلال نحو ستة أشهر. كما أُصدر شقيق آخر موجَّه للاستدلال يُسمّى Ring-1T سابقًا بوصفه أول نموذج "تفكير" مفتوح المصدر بتريليون معلمة، ويُؤدّي خطّا المنتجَين الآن أدوارًا متمايزة: Ring للاستدلال المتأنّي، وLing للتنفيذ السريع.

وتعكس هذه الإستراتيجية نمطًا أوسع لدى مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية يتمثّل في توزيع الأوزان المفتوحة بقوة، مع تحقيق الإيرادات عبر واجهات الاستدلال البرمجية والتكاملات المؤسسية. ولم تكشف Ant عن حجم الحوسبة المُستخدمة في التدريب، لكن التحسينات المعمارية، خاصة مكوّن الانتباه الخطّي، تُشير إلى عمل جوهري على اقتصاديات الاستدلال لا على التوسّع وحده.

ما هو القادم

أشارت Ant إلى أن عائلة Ling ستُواصل التطوير على محورَي كفاءة الرموز وتخصّص الوكلاء، مع تكامل أعمق مع منتجات Ant المؤسسية لاحقًا هذا العام. وتُقدّم منصات استضافة من جهات خارجية، بما في ذلك Novita وOpenRouter وZenMux، نموذجَ Ling-2.6-1T بالفعل، مما سيُسرّع تجريب المطورين له. ويُتوقَّع رصد عمليات ضبط دقيق من المجتمع وتقطير لأحجام أصغر ومعايير على أحمال عمل مكثّفة الوكلاء، فهذه الأمور، أكثر من أرقام مؤشر الذكاء الخام، هي ما سيُحدّد ما إذا كان Ling-2.6-1T سيُصبح الخيار الافتراضي لمنظومات الوكلاء الإنتاجية أم بديلًا قويًا لكنه متخصّص أمام DeepSeek وQwen.

المصدر: AIBase