"إينكلينغ" من ميرا مراتي: نموذج مفتوح بـ975 مليار معامل يتفوق على أمريكا ويتراجع أمام الصين

أطلقت شركة "ثينكينغ ماشينز لاب" (Thinking Machines Lab) أول نموذج لغوي مفتوح الأوزان (Open-Weight Model) لها، وحمل معه رقماً يصعب تجاهله: 975 مليار معامل (Parameters) إجمالاً. النموذج، الذي يحمل اسم "إينكلينغ" (Inkling)، يمثل أول منتج علني تصدره الشركة الناشئة التي أسستها ميرا مراتي بعد رحيلها عن منصب كبيرة مسؤولي التقنية (CTO) في "أوبن إيه آي" (OpenAI)، وهو يشكل أول اختبار حقيقي لما إذا كانت رهانات الشركة البحثية ستترجم إلى نموذج ذي قيمة فعلية على الأرض.

بُني "إينكلينغ" على هيكلية "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts)، حيث يُفعّل فقط 41 مليار معامل من إجمالي 975 مليار عند تنفيذ أي مهمة. هذا التصميم يحافظ على تكاليف الاستدلال (Inference) عند مستويات معقولة، مع إبقاء قدرة النموذج على الاستفادة من مخزون معرفي أكبر بكثير. تدريب النموذج استند إلى 45 تريليون وحدة رمزية (Tokens) من نصوص وصور وصوتيات وفيديوهات، ويعالج النموذج أصلاً كل هذه الأنواع الثلاثة من المدخلات، لكن مخرجاته اليوم تنحصر في النص فقط، بما يشمل الأكواد البرمجية والبيانات المُهيكلة والعناصر ذات التنسيق المخصص. كما يدعم النموذج نافذة سياق (Context Window) تصل إلى مليون وحدة رمزية، ما يضعه في مصاف أطول الأنظمة سياقاً في الصناعة.

أداء متقدم بشوائب واضحة

على مؤشر الذكاء الخاص بمنصة "أرتيفيشال أناليسيس" (Artificial Analysis Intelligence Index)، سجّل "إينكلينغ" 41 نقطة، متجاوزاً نموذج "نيمو ترون 3 ألترا" (Nemotron 3 Ultra) من إنفيديا الذي حصد 38 نقطة، ليصبح بذلك النموذج المفتوح الأوزان الأعلى تصنيفاً من مختبر أمريكي. هذا إنجاز لافت لـ"ثينكينغ ماشينز"، لكن لوحة النتائج ليست وردية بالكامل: بلغت نسبة الهلوسة (Hallucination Rate) المُسجّلة 63 بالمئة، في مقابل دقة واقعية لا تتجاوز 40 بالمئة، وبحسب عدة تقارير لا يزال "إينكلينغ" متأخراً عن أقوى النماذج المفتوحة الصادرة من مختبرات صينية. يبدو أن الشركة تقدّم هذا الإصدار ليس كمنتج طليعي يتفوق على الجميع، بل كدليل عملي على فرضيتها القائلة بأن نهج "النموذج الواحد الذي يناسب كل الاستخدامات" مقاربة خاطئة، وذلك بعد إطلاقها السابق لمنصة "تينكر" (Tinker) المخصصة لتكييف النماذج مع مهام محددة.

رأس مال ضخم تحت المجهر

هذا الإصدار يعيد تسليط الضوء على التمويل الاستثنائي الذي حصلت عليه "ثينكينغ ماشينز". الشركة، التي أسستها مراتي في فبراير 2025 بالشراكة مع جون شولمان، أحد مؤسسي "أوبن إيه آي"، وليليان وينغ، النائبة السابقة لرئيس السلامة والروبوتات في الشركة نفسها، جمعت ما وُصف بأنه أكبر جولة تمويل تأسيسية (Seed Round) في التاريخ، بتقييم بلغ 12 مليار دولار قبل أن تطرح منتجاً واحداً. "إينكلينغ" هو أوضح إشارة حتى الآن على وجهة استخدام هذا المال: فريق مستعد لنشر نموذج مفتوح تنافسي، وإن لم يكن كاملاً، بدلاً من الاحتفاظ ببحوثه مغلقة بالكامل.

من يحتاج "إينكلينغ" فعلاً؟

بالنسبة للمطورين والشركات التي تقيّم خيارات النماذج المفتوحة، فإن موضع "إينكلينغ" التنافسي معقّد. حجمه الضخم وطول نافذة السياق يجعلانه مرشحاً جدياً للمهام التي تستفيد من مدخلات متعددة الوسائط (Multimodal Input) واسعة، ومن الاستدلال (Reasoning) عبر وثائق طويلة، وترتيبه على مؤشر الذكاء يعكس قوة تقنية حقيقية مقارنة بمنافسيه المحليين. لكن نسبة الهلوسة المرتفعة تبقى تحفظاً جدياً بالنسبة لأي استخدام يتطلب موثوقية واقعية، وستحتاج الفرق التقنية على الأغلب إلى ضوابط حماية (Guardrails) أو تعزيز بالاسترجاع (Retrieval Augmentation) قبل الاعتماد على "إينكلينغ" في أعباء عمل حساسة للحقائق دون مراقبة بشرية. أما مدى سرعة إضافة "ثينكينغ ماشينز" لقدرات مخرجات متعددة الوسائط، كإنتاج الصور أو الصوت، لا الاكتفاء بالمدخلات المتعددة فقط، فسيكون مؤشراً حاسماً على قدرتها على تضييق الفجوة مع المختبرات الطليعية الأمريكية والصينية على حد سواء.