سلسلة «Phi 4».. جيل AI جديد من مايكروسوفت ينافس OpenAI
في خطوة قد تعيد تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة مايكروسوفت عن إطلاق سلسلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم Phi 4، والتي فاجأت الجميع بأدائها العالي رغم أحجامها الصغيرة جداً، في تحدٍّ واضح لعمالقة السوق وفي مقدمتهم OpenAI.
السلسلة الجديدة تضم ثلاثة نماذج رئيسية، وهم: Phi-4 mini reasoning، وPhi-4 reasoning، وPhi-4 reasoning plus، وكلها متاحة للمطورين بترخيص مفتوح، ما يعني أن بإمكانهم استخدامها بحرية كاملة والتعديل عليها أيضاً، وفقاً لتقرير نشره موقع TechCrunch.
أداء استثنائي في عباءة صغيرة
أبرز ما يميز النماذج الجديدة هو قدرتها على تنفيذ مهام معقدة في بيئات محدودة الموارد، دون أن تحتاج إلى بنية تحتية ضخمة.
- «تشات جي بي تي» يقتحم عالم التسوق.. «أوبن إيه آي» تكسر الحواجز
- بواجهة جديدة لنماذج «Llama».. «ميتا» تفتح أبواب الذكاء الاصطناعي للشركات
النموذج الأول في السلسلة، Phi-4 mini reasoning، لا يتعدى حجمه 3.8 مليار "معلمة"، ومع ذلك، فإنه يبرع في أداء المهام التعليمية والدروس الخصوصية التفاعلية، خاصة على الأجهزة خفيفة الإمكانيات.
وهذا النموذج تم تدريبه على مليون مسألة رياضية تم إنشاؤها باستخدام نموذج R1 التابع لشركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek، مما منحه مهارة عالية في تحليل وتقديم حلول دقيقة.
أما النموذج الثاني، Phi-4 reasoning، فيأتي بحجم 14 مليار معلمة، وتم تدريبه على مجموعة مختارة بعناية من بيانات الإنترنت، بالإضافة إلى محتوى تعليمي منسق مستخرج من نموذج O3-mini التابع لـ OpenAI.
هذا ما يجعله مرشحًا مثاليًا لتطبيقات في مجالات مثل البرمجة والعلوم والرياضيات.
أما النموذج الأقوى، Phi-4 reasoning plus، فهو نسخة مطورة من النموذج السابق، صممت خصيصًا لتقديم دقة أعلى في مجالات محددة. المفاجأة؟ أنه يقترب في أدائه من نموذج R1 الضخم – رغم أن الأخير يحتوي على عدد هائل من المعلمات يصل إلى 671 مليار، مقابل حجم أصغر بكثير للنموذج الجديد من مايكروسوفت.
مايكروسوفت.. "نتفوق على الكبار"
ووفقاً لاختبارات أجرتها مايكروسوفت داخلياً، فإن Phi-4 reasoning plus أظهر قدرة مذهلة على مجاراة نموذج O3-mini من OpenAI في اختبار OmniMath – أحد أصعب اختبارات الكفاءة الرياضية للنماذج اللغوية.
وصرّحت الشركة بأن هذه النماذج صُممت لتكون مثالية للأنظمة التي تتطلب سرعة استجابة دون استنزاف كبير للموارد، مع المحافظة على دقة وقدرة استدلالية قوية.
جاهزة للاستخدام الآن
وجميع النماذج الثلاثة أصبحت متاحة عبر منصة Hugging Face، مصحوبة بتقارير تقنية مفصلة حول أدائها، ومجالات الاستخدام المناسبة لها، مما يفتح الباب أمام المطورين لتجربتها ودمجها في مشاريعهم الحالية.
