نماذج مفتوحة الوزن تضيق الفجوة الإلكترونية مع الذكاء الاصطناعي الخاص؛ ظهور Kimi K3؛ هاسابيس يقترح تنظيم الذكاء العام الاصطناعي

يجد معهد أمن الذكاء الاصطناعي البريطاني أن النماذج مفتوحة الوزن مثل GLM-5.2 وDeepSeek V4-Pro تتخلف الآن عن النماذج الحدودية المغلقة بمقدار 4-7 أشهر فقط، مقارنة بـ 6-10 أشهر. تطلق الشركة الصينية Moonshot AI نموذج Kimi K3، وهو نموذج يحتوي على 2.8 تريليون معلمة ويطابق الأداء الحدودي، وسيتم فتح مصادره. يقترح ديميس هاسابيس من DeepMind هيئة معايير شبيهة بـ FINRA للإشراف على الذكاء العام الاصطناعي.

قام معهد الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي (AISI) التابع للحكومة البريطانية بتحليل القدرات السيبرانية للنماذج مفتوحة الأوزان مقابل النماذج المملوكة، ووجد أن الفجوة تقلصت: النماذج الحديثة GLM-5.2 و DeepSeek V4-Pro تحقق أداءً مشابهًا للنماذج الحدودية التي صدرت قبل 4-7 أشهر، مقارنة بـ 6-10 أشهر خلال معظم عام 2025. في المهام السيبرانية المحدودة، يقترب نموذج GLM-5.2 من Claude Opus 4.6، بينما يقع DeepSeek-V4-Pro بين Claude Opus 4.5 و GPT-5. أما في اختبارات السيبران طويلة الأجل، فتظهر فجوة أكبر، حيث يطابق GLM-5.2 أداء Opus 4.5 وينخفض DeepSeek V4-Pro عن Sonnet 4.5. كما كشفت شركة Moonshot AI الصينية عن Kimi K3، وهو نموذج مفتوح الأوزان يحتوي على 2.8 تريليون معلمة، يضاهي أو يتخلف عن Claude Fable 5 و GPT 5.6 Sol في المقاييس؛ سيتم إصدار أوزانه مع ورقة بحثية. أظهر Kimi K3 قدرة على تحسين الذات ذاتيًا من خلال تطوير مُجمّع GPU (MiniTriton) وتصميم شريحة لنموذج نانو. واقترح Demis Hassabis إنشاء هيئة معايير تقودها الحكومة الأمريكية على غرار FINRA لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي الحدودية لمواجهة مخاطر الأمن القومي، بدءًا بالمراجعة الطوعية قبل الإصدار وصولًا إلى التنظيم الرسمي. بشكل منفصل، أظهر بحث من كلية إمبريال كوليدج بلندن و AISI أن نماذج اللغة الكبيرة يمكنها إكمال مهام جانبية مخفية بالتزامن مع المهام المشروعة، مع عدم قدرة أي مراقب فردي على كشف الهجمات التدريجية وغير التدريجية؛ حيث قامت مجموعة من أربعة مراقبين بتقليل التهرب التدريجي من 93% إلى 47%.

المصدر: Import AI — الأصلي