نموذج ذكاء اصطناعي صغير أرخص 11 مرة من GPT-5.6 لونا ويكاد يضاهيه في اختبار المنطق

أعلنت مختبرات Pathway، التي تركز على بنى معمارية مختلفة عن المحولات (Transformers)، عن نتائج نموذج التفكير الخاص بها BDH-CQ. وعلى الرغم من أن النموذج يمتلك 150 مليون معامل فقط، فقد حقق نسبة 29.5% في معيار ARC-AGI-1، بتكلفة لا تتجاوز 0.0007 دولار لكل مهمة. وهذا يجعله أرخص بـ 11 مرة من نموذج OpenAI الصغير GPT-5.6 Luna، الذي سجل 34.2% وبتكلفة 0.008 دولار لكل مهمة حتى بعد خفض السعر بنسبة 80%. للمقارنة، سجل نموذج Anthropic Claude Opus 5 ونموذج Google Gemini 3.1 Pro درجات تتراوح بين 97% و98% في نفس الاختبار، لكن بتكلفة تتراوح بين 0.5 و0.6 دولار لكل مهمة، أي ما يقرب من ألف مرة أكثر. كما أن نموذج Alibaba Qwen3 235B كلف أكثر من ثلاثة أضعاف تكلفة BDH-CQ، لكن أداءه كان أسوأ. وتقول المختبرات إن الفرق يعود إلى آليات التفكير: فمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تولد نصوصًا وسيطة تستهلك الرموز (tokens)، بينما يقوم BDH-CQ بحل المشكلات بشكل صامت في الذاكرة. وأظهرت التجارب الأولية أن BDH-CQ يتبع قوانين التوسع القياسية المماثلة لنماذج المحولات التي تتراوح معاملاتها بين مليار و600 مليار معامل. وتخطط Pathway لمعالجة مهام أكثر صعوبة، بما في ذلك التفكير الرياضي واختبار ARC-AGI-2، وفي النهاية تقييم شامل لـ ARC-AGI-3، على أمل أن تستمر ميزة الكفاءة في المشكلات الأكبر والأكثر تعقيدًا.