دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن زاید (MBZUAI) با همکاری شرکت G42، از دستاورد جدید خود در عرصه فناوری رونمایی کرده است. این دستاورد، یک مدل استدلالگر پیشرفته و کمهزینه با نام هوش مصنوعی K2 Think است که با هدف به چالش کشیدن مدلهای بزرگ و پرچمدار شرکتهای پیشرو مانند OpenAI و DeepSeek توسعه یافته است.
این مدل نشان میدهد که برای دستیابی به عملکرد بالا، همیشه نیازی به ساختارهای عظیم و پرهزینه نیست و میتوان با رویکردی هوشمندانهتر به نتایج مشابه یا حتی بهتر دست یافت.
اگر به هوش مصنوعی و دنیای آن علاقهمند هستید، با ای بازی همراه شوید تا از جدیدترین اخبار مطلع بمانید.
اقدام داکداکگو برای تجمیع مدلهای مختلف هوش مصنوعی، نشاندهنده روند گستردهتر نفوذ AI در محصولات مختلف است. این روند تنها به پلتفرمهای نرمافزاری محدود نمیشود؛ برای مثال، محصولاتی مانند ضبط کننده صدای Soundcore Work با ادغام هوش مصنوعی در سختافزار، قابلیتهای جدیدی مثل رونویسی دقیق را ارائه میده دهند.
همزمان، رقابت در این عرصه با بازیگران جدیدی مانند دیپسیک شدیدتر میشود و کاربران برای بهرهوری حداکثری از این ابزارهای قدرتمند، به دنبال یادگیری ترفندهایی مانند تنظیمات مخفی ChatGPT-5 هستند تا بتوانند کنترل بیشتری بر خروجیها داشته باشند.
ویژگی شگفتانگیز هوش مصنوعی K2 Think: اندازه کوچک، عملکرد بزرگ
براساس گزارش CNBC، برجستهترین ویژگی که هوش مصنوعی K2 Think را از رقبای خود متمایز میکند، اندازه بهینه آن است. این مدل تنها با ۳۲ میلیارد پارامتر ساخته شده که در مقایسه با مدلهای غولپیکر مانند R1 از شرکت DeepSeek با ۶۷۱ میلیارد پارامتر، بسیار کوچکتر است.
با این وجود، توسعهدهندگان آن ادعا میکنند که K2 Think در آزمونهای دشوار و معیارهای سنجش مرتبط با ریاضیات، کدنویسی و علوم تخصصی، عملکردی برابر یا حتی فراتر از رقبای بزرگ خود به نمایش گذاشته است.
| مشخصه | هوش مصنوعی K2 Think | مدل DeepSeek R1 |
| تعداد پارامترها | ۳۲ میلیارد | ۶۷۱ میلیارد |
| عملکرد در بنچمارکها | برابر یا بهتر از رقبا | بسیار بالا |
| حوزه تمرکز | ریاضیات، کدنویسی و علوم | عمومی و استدلال |
| رویکرد توسعه | کمهزینه و بهینه | مقیاس بزرگ |
روشهای فنی پیشرفته در هوش مصنوعی K2 Think
عملکرد خیرهکننده این مدل، حاصل ترکیب چندین روش فنی پیشرفته است. هوش مصنوعی K2 Think بر پایه مدل متنباز Qwen 2.5 شرکت علیبابا توسعه یافته و با استفاده از روشهایی نظیر تنظیم دقیق نظارتشده با «زنجیره طولانی تفکر» (Long Chain-of-Thought) به توانایی استدلال عمیق دست یافته است.
علاوه بر این، تکنیک «مقیاسبندی در زمان تست» (test-time scaling) به این مدل اجازه میدهد تا با تخصیص منابع محاسباتی بیشتر در لحظه استنتاج، عملکرد خود را به شکل چشمگیری بهبود بخشد.
رویکرد سیستمی در توسعه هوش مصنوعی K2 Think
به گفته محققان پروژه، وجه تمایز اصلی این مدل در نگاه سیستمی به آن است. آنها تأکید میکنند که K2 Think صرفاً یک مدل تنها نیست، بلکه نتیجه یکپارچهسازی روشهای مختلف در قالب یک سیستم منسجم است. این رویکرد سیستمی باعث شده تا تمام اجزا با یکدیگر هماهنگ شده و در نهایت خروجیای با کیفیت بسیار بالا ارائه دهند که فراتر از مجموع تواناییهای هر یک از اجزای منفرد است.
کاربرد تخصصی هوش مصنوعی K2 Think در علوم و ریاضیات
توسعهدهندگان K2 Think صراحتاً اعلام کردهاند که هدف آنها ساخت یک چتبات عمومی دیگر مانند ChatGPT نبوده است.
در مقابل، این مدل به طور خاص برای کاربردهایی طراحی شده که نیازمند استدلال عمیق و پیچیده هستند، مانند حل مسائل پیچیده در حوزه ریاضیات و علوم. هدف نهایی این است که هوش مصنوعی K2 Think بتواند فرآیندهای فکری و تحلیلی طولانیمدت را که ممکن است سالها توسط انسانها زمان ببرد، به شدت فشرده کرده و به کشفیات علمی سرعت بخشد.
مدل هوش مصنوعی K2 Think یک نمونه برجسته از این تفکر است که «بزرگتر بودن همیشه به معنای بهتر بودن نیست». این مدل با تکیه بر بهینهسازی و روشهای نوآورانه، نشان میدهد که میتوان با منابع کمتر به قابلیتهای استدلالی بسیار پیشرفته دست یافت و مسیر را برای توسعه مدلهای هوش مصنوعی کارآمدتر و در دسترستر در آینده هموار کرد.
