أعلنت شركة "علي بابا" عن إطلاق نموذجها الجديد "Qwen3.8-Max"، الذي يضم 2.4 تريليون معامل، في خطوة تعزز بها حضورها في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. ويأتي هذا الإصدار الجديد بتسعيرة أقل من المنافسين الغربيين، ما يمنح الشركة الصينية ميزة تنافسية واضحة في السوق. ويعتمد النموذج على بنية "Transformer" المتقدمة، مع دعم كامل لتقنيات "Machine Learning" و"Deep Learning"، مما يجعله خيارًا جذابًا للشركات التي تبحث عن أداء عالٍ بتكلفة معقولة. وتشير التقديرات إلى أن "Qwen3.8-Max" قادر على منافسة كبرى النماذج العالمية في مهام "Benchmark" المختلفة، مع تفوق ملحوظ في معالجة اللغات الطبيعية وفهم السياقات المعقدة.

أعلنت شركة "علي بابا" عن إصدار نموذجها الجديد "Qwen3.8-Max"، وهو نموذج يعتمد على بنية "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) ويضم 2.4 تريليون معامل، ووصفته الشركة بأنه الأكثر قدرة ضمن عائلة "Qwen" حتى الآن. وقد أدى هذا الإطلاق إلى ارتفاع أسهم الشركة المدرجة في هونغ كونغ بنسبة تصل إلى 7%، كما ارتفعت أسهمها المدرجة في الولايات المتحدة بنحو 4.5%، وسط تفاعل المستثمرين مع نموذج يقدّم أسعارًا أقل من النماذج الغربية الرائدة مع تحقيق نتائج تنافسية في المعايير القياسية.

ماذا تُظهر الأرقام فعليًا؟

يعتمد "Qwen3.8-Max" على بنية "خليط الخبراء"، ما يعني أن جزءًا فقط من معاملاته البالغة 2.4 تريليون يتم تفعيله عند معالجة أي استعلام محدد. ولم تكشف "علي بابا" عن العدد الدقيق للمعاملات المُفعّلة، متبعةً بذلك نمطًا شائعًا بين المختبرات الصينية التي تمتنع عن الكشف عن هذه التفاصيل. ويدعم النموذج إدخال النصوص والصور والفيديو، مع إخراج نصي، كما يوفر نافذة سياق تستوعب نحو 991 ألف "Token" للإدخال و131 ألف "Token" للإخراج، وهو ما يكفي لمعالجة قاعدة بيانات برمجية كاملة أو مستند قانوني طويل في تمريرة واحدة.

وفي اختبار "Terminal-Bench 2.1"، وهو معيار يقيس الأداء في مهام البرمجة الواقعية والمهام الوكيلة (Agentic)، سجّل "Qwen3.8-Max" درجة 86.6، متقدمًا على نموذج "Claude Opus 4.8" من "Anthropic" الذي حصل على 84.6، لكنه يبقى خلف نموذج "GPT-5.6 Sol" من "OpenAI" الذي سجّل 88.8. أما على معيار "DeepSWE 1.1" الخاص بهندسة البرمجيات الوكيلة، فالقفزة أكثر وضوحًا، حيث ارتفعت النتيجة من 21.6 إلى 56.6 مقارنةً بالنسخة السابقة، أي أكثر من الضعف. كما أن الأداء متعدد الوسائط قوي أيضًا: 86.1 على "OSWorld-Verified" و92.1 على "OmniDocBench 1.5"، وهو معيار لفهم المستندات.

زاوية التسعير

تسعّر "علي بابا" واجهة الـ API المستضافة عبر منصة "DashScope" بمبلغ 2.00 دولار لكل مليون "Token" للإدخال، و6.00 دولارات لكل مليون "Token" للإخراج، مع إتاحة "Token" الإدخال المخزّن مؤقتًا (Cached) بسعر 0.25 دولار فقط لكل مليون — أي أرخص بنحو ثماني مرات من الإدخال الجديد. ويأتي هذا التسعير أقل بكثير مما تفرضه المختبرات الغربية الرائدة عادةً على نماذج ذات قدرات مماثلة، ما يواصل نمطًا تنافس فيه المختبرات الصينية بقوة على التكلفة حتى عندما تتخلف قليلًا في الأداء الخام على المعايير القياسية.

واقع النشر والتشغيل

يتطلب تشغيل النسخة الكاملة من النموذج (2.4 تريليون معامل) بنية تحتية متعددة العقد داخل مراكز البيانات، ما يجعل النشر الذاتي الكامل بعيد المنال إلا لأكبر مشغّلي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ولمن يرغب في تشغيل النموذج على أجهزة GPU قياسية، توفّر "علي بابا" أيضًا نموذج "Qwen3.8-27B"، وهو نموذج أصغر وكثيف من العائلة نفسها، كخيار واقعي للتشغيل المحلي. وقد وعدت الشركة بإتاحة الأوزان المفتوحة (Open Weights) لكل من النموذج الرئيسي (2.4T) ونموذج 27B خلال الأسبوع التالي لهذا الإعلان.

أين يقع هذا في السباق الأوسع؟

على لوحة المتصدرين المجتمعية "Arena.AI"، أصبح "Qwen3.8-Max" فورًا النموذج الصيني الأعلى ترتيبًا في مهام النصوص، رغم أنه ما زال يتخلف عن عدة نماذج من "Anthropic" بما فيها "Claude Fable 5". وفي مهام الرؤية تحديدًا، احتل المرتبة الثانية عالميًا، خلف نسخة من "Fable 5" فقط — وهي نتيجة لافتة لنموذج يُقال إن تكاليف تدريبه وتشغيله تمثّل جزءًا صغيرًا مما تتطلبه النماذج الغربية المماثلة.

ووفقًا لما نشرته MarkTechPost، يأتي هذا الإصدار بعد أسابيع فقط من إطلاق المختبر الصيني المنافس "Moonshot AI" لنموذجه مفتوح الأوزان "Kimi K3"، ما يسلّط الضوء على السرعة التي تشهدها دورة المنافسة بين مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية في عام 2026.