أصدرت OpenAI نموذجين قويين مفتوحي الوزن، gpt-oss-120b و gpt-oss-20b، مما يمكّن الأداء المتقدم للذكاء الاصطناعي المحلي دون الحاجة إلى الوصول إلى الإنترنت، مما يمثل خطوة كبيرة في الوصول إلى المطورين.
أعلنت منظمة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI عن إصدار نموذجين متقدمين مفتوحين الوزن يحملان اسم gpt-oss-120b و gpt-oss-20b. توفر هذه النماذج أداءً قويًا في التطبيقات العملية مع الحفاظ على تكاليف تشغيل منخفضة. تم إصدارها بموجب ترخيص Apache 2.0 المرن، وتتفوق على النماذج المفتوحة الأخرى ذات الحجم المماثل في مهام الاستدلال، وتظهر قدرات قوية في استخدام الأدوات، وتم تحسينها لتعمل بكفاءة على الأجهزة ذات المستوى الاستهلاكي. شملت عملية التدريب تقنيات التعلم المعزز جنبًا إلى جنب مع الرؤى المستمدة من أكثر نماذج OpenAI الداخلية تقدمًا، بما في ذلك o3 وأنظمة متطورة أخرى.
يعمل نموذج gpt-oss-120b بشكل شبه متكافئ مع نموذج OpenAI’s o4-mini في معايير التفكير الأساسية ويعمل بكفاءة على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت. في الوقت نفسه، يحقق نموذج gpt-oss-20b نتائج قابلة للمقارنة مع نموذج OpenAI’s o3-mini في المعايير الشائعة وقادر على العمل على الأجهزة الحافة مع ذاكرة تبلغ 16 جيجابايت فقط، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات المحلية، والاستدلال المحلي، أو الاختبار السريع دون الحاجة إلى بنية تحتية مكلفة. كلا النموذجين يظهران قدرات قوية في استخدام الأدوات، واستدعاء الوظائف القليل، وتفكير سلسلة منطق (CoT) كما يتضح في تقييم Tau-Bench agentic وHealthBench، وفي بعض الأحيان يتفوقان على النماذج الملكية مثل OpenAI o1 وGPT-4o.
تتوافق هذه النماذج مع واجهة برمجة التطبيقات للردود وهي مصممة للتكامل ضمن سير العمل الوكيلة، مما يوفر تعليمات متقدمة تتبعها، واستخدام الأدوات بما في ذلك البحث على الويب وتنفيذ أكواد Python، وقدرات التفكير المنطقي. يشمل ذلك جهد التفكير القابل للتعديل لتحقيق الأمثل للمهام التي لا تتطلب تفكيرًا معقدًا أو التي تعطي الأولوية للزمن المنخفض في المخرجات النهائية. كلا النموذجين قابلان للتخصيص بالكامل، يدعمان التفكير المنطقي الكامل، ويتوافقان مع تنسيقات المخرجات المنظمة.
تعتبر اعتبارات السلامة مركزية لإصدار هذه النماذج، خاصةً بالنظر إلى طبيعتها المفتوحة. إلى جانب التدريب والتقييم الشاملين على السلامة، تم تطبيق طبقة إضافية من الاختبار من خلال نسخة مُعدلة بعناية من gpt-oss-120b تحت إطار استعداد OpenAI. تحقق نماذج gpt-oss أداءً معيارياً للسلامة قابلًا للمقارنة مع أحدث نماذج OpenAI المملوكة، مما يوفر للمطورين تأكيدات سلامة مماثلة. تتوفر النتائج التفصيلية ومزيد من المعلومات في ورقة بحثية وبطاقة نموذج، مع مراجعة المنهجية من قبل خبراء خارجيين، مما يمثل تقدمًا في وضع معايير جديدة للسلامة للنماذج ذات الوزن المفتوح.
تعاونت OpenAI مع شركاء مبكرين مثل AI Sweden وOrange وSnowflake لاستكشاف الاستخدامات الواقعية لهذه النماذج المفتوحة، بما في ذلك الاستضافة المحلية لأمان البيانات والتخصيص على مجموعات بيانات متخصصة. تهدف توفر هذه النماذج المفتوحة إلى تمكين مجموعة واسعة من المستخدمين—from المطورين الفرديين إلى الشركات الكبيرة والكيانات الحكومية—to تشغيل وتخصيص الذكاء الاصطناعي على بنيتهم التحتية الخاصة. عند دمجها مع نماذج أخرى متاحة عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، يمكن للمطورين اختيار من مجموعة من الخيارات التي توازن بين الأداء والتكلفة والكمون لدعم سير العمل المتنوع في الذكاء الاصطناعي.
Gpt-oss-120b و Gpt-oss-20b متاحان الآن مجانًا مع دعم واسع للمنصات والأجهزة
الأوزان لكل من gpt-oss-120b و gpt-oss-20b متاحة للوصول إليها بشكل مفتوح للتنزيل على Hugging Face ومقدمة مع التكميم الأصلي بتنسيق MXFP4. وهذا يمكّن نموذج gpt-oss-120b من العمل ضمن سعة ذاكرة تبلغ 80 جيجابايت، بينما يتطلب نموذج gpt-oss-20b فقط 16 جيجابايت. وقد خضعت كلا النموذجين للتدريب بعد التعلم باستخدام تنسيق التوجيه harmony، وتتوفر أداة عرض harmony مفتوحة المصدر بلغة Python و Rust لتسهيل التبني. بالإضافة إلى ذلك، تم توفير تنفيذات مرجعية لتشغيل الاستدلال باستخدام PyTorch ومنصة Metal من Apple، جنبًا إلى جنب مع مجموعة من أدوات الأمثلة للتطبيق العملي.
تم تصميم هذه النماذج لتكون مرنة وسهلة الاستخدام، حيث تدعم النشر محليًا، على الجهاز، أو من خلال مزودي الاستدلال من الأطراف الثالثة. لتعزيز إمكانية الوصول، تم إقامة شراكات قبل الإطلاق مع منصات النشر الرئيسية بما في ذلك Azure، Hugging Face، vLLM، Ollama، llama.cpp، LM Studio، AWS، Fireworks، Together AI، Baseten، Databricks، Vercel، Cloudflare، وOpenRouter. كما تم التعاون مع الشركات المصنعة للأجهزة مثل NVIDIA، AMD، Cerebras، وGroq لضمان الأداء الأمثل عبر أنظمة مختلفة.
بالتزامن مع هذا الإصدار، تقدم مايكروسوفت إصدارات محسّنة من نموذج gpt-oss-20b للأجهزة التي تعمل بنظام ويندوز. مدعومة من ONNX Runtime، تدعم هذه الإصدارات الاستدلال المحلي ويمكن الوصول إليها عبر Foundry Local ومجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لـ VS Code، مما يسهل عملية التكامل للمطورين على منصات ويندوز.
بالنسبة للمطورين الذين يسعون إلى نماذج قابلة للتخصيص بالكامل قادرة على التعديل والنشر ضمن بيئاتهم الخاصة، توفر نماذج gpt-oss حلاً مناسباً. على العكس من ذلك، بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى قدرات متعددة الوسائط، والأدوات المدمجة، والتكامل السلس مع المنصات، تظل النماذج المقدمة من خلال منصة API الخيار المفضل. يتم متابعة ملاحظات المطورين باستمرار، مع إمكانية النظر في دعم API مستقبلاً لنماذج gpt-oss.
يمثل تقديم gpt-oss-120b و gpt-oss-20b تقدمًا ملحوظًا في مجال النماذج ذات الوزن المفتوح، حيث يوفر تحسينات كبيرة في قدرات التفكير والسلامة على نطاقها. تكمل هذه النماذج المفتوحة النماذج المستضافة المملوكة من خلال تقديم مجموعة أوسع من الأدوات للمطورين لتسهيل البحث المتقدم، وتحفيز الابتكار، وتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر أمانًا وشفافية عبر تطبيقات متنوعة.
علاوة على ذلك، تساعد هذه النماذج المفتوحة في تقليل الحواجز أمام الدخول للأسواق الناشئة، والقطاعات ذات الموارد المحدودة، والمنظمات الصغيرة التي قد تواجه قيودًا في اعتماد الحلول الملكية. من خلال توفير أدوات قوية ومتاحة، يتمكن المستخدمون في جميع أنحاء العالم من تطوير وابتكار وخلق فرص جديدة. إن التوافر الواسع لهذه النماذج ذات الأوزان المفتوحة القادرة التي تم إنتاجها في الولايات المتحدة يساهم في توسيع الوصول العادل إلى الذكاء الاصطناعي.
إن نظامًا موثوقًا من النماذج المفتوحة هو عنصر أساسي في تعزيز الوصول الواسع والشامل للذكاء الاصطناعي. يتم تشجيع المطورين والباحثين على استخدام هذه النماذج للتجريب والتعاون ودفع حدود ما يمكن تحقيقه. من المتوقع متابعة التقدم المستمر في هذا المجال باهتمام.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أوبن أي آي تطلق Gpt-oss-120b و Gpt-oss-20b، مما يجلب نماذج متطورة إلى الأجهزة المحلية
باختصار
أصدرت OpenAI نموذجين قويين مفتوحي الوزن، gpt-oss-120b و gpt-oss-20b، مما يمكّن الأداء المتقدم للذكاء الاصطناعي المحلي دون الحاجة إلى الوصول إلى الإنترنت، مما يمثل خطوة كبيرة في الوصول إلى المطورين.
أعلنت منظمة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI عن إصدار نموذجين متقدمين مفتوحين الوزن يحملان اسم gpt-oss-120b و gpt-oss-20b. توفر هذه النماذج أداءً قويًا في التطبيقات العملية مع الحفاظ على تكاليف تشغيل منخفضة. تم إصدارها بموجب ترخيص Apache 2.0 المرن، وتتفوق على النماذج المفتوحة الأخرى ذات الحجم المماثل في مهام الاستدلال، وتظهر قدرات قوية في استخدام الأدوات، وتم تحسينها لتعمل بكفاءة على الأجهزة ذات المستوى الاستهلاكي. شملت عملية التدريب تقنيات التعلم المعزز جنبًا إلى جنب مع الرؤى المستمدة من أكثر نماذج OpenAI الداخلية تقدمًا، بما في ذلك o3 وأنظمة متطورة أخرى.
يعمل نموذج gpt-oss-120b بشكل شبه متكافئ مع نموذج OpenAI’s o4-mini في معايير التفكير الأساسية ويعمل بكفاءة على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت. في الوقت نفسه، يحقق نموذج gpt-oss-20b نتائج قابلة للمقارنة مع نموذج OpenAI’s o3-mini في المعايير الشائعة وقادر على العمل على الأجهزة الحافة مع ذاكرة تبلغ 16 جيجابايت فقط، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات المحلية، والاستدلال المحلي، أو الاختبار السريع دون الحاجة إلى بنية تحتية مكلفة. كلا النموذجين يظهران قدرات قوية في استخدام الأدوات، واستدعاء الوظائف القليل، وتفكير سلسلة منطق (CoT) كما يتضح في تقييم Tau-Bench agentic وHealthBench، وفي بعض الأحيان يتفوقان على النماذج الملكية مثل OpenAI o1 وGPT-4o.
تتوافق هذه النماذج مع واجهة برمجة التطبيقات للردود وهي مصممة للتكامل ضمن سير العمل الوكيلة، مما يوفر تعليمات متقدمة تتبعها، واستخدام الأدوات بما في ذلك البحث على الويب وتنفيذ أكواد Python، وقدرات التفكير المنطقي. يشمل ذلك جهد التفكير القابل للتعديل لتحقيق الأمثل للمهام التي لا تتطلب تفكيرًا معقدًا أو التي تعطي الأولوية للزمن المنخفض في المخرجات النهائية. كلا النموذجين قابلان للتخصيص بالكامل، يدعمان التفكير المنطقي الكامل، ويتوافقان مع تنسيقات المخرجات المنظمة.
تعتبر اعتبارات السلامة مركزية لإصدار هذه النماذج، خاصةً بالنظر إلى طبيعتها المفتوحة. إلى جانب التدريب والتقييم الشاملين على السلامة، تم تطبيق طبقة إضافية من الاختبار من خلال نسخة مُعدلة بعناية من gpt-oss-120b تحت إطار استعداد OpenAI. تحقق نماذج gpt-oss أداءً معيارياً للسلامة قابلًا للمقارنة مع أحدث نماذج OpenAI المملوكة، مما يوفر للمطورين تأكيدات سلامة مماثلة. تتوفر النتائج التفصيلية ومزيد من المعلومات في ورقة بحثية وبطاقة نموذج، مع مراجعة المنهجية من قبل خبراء خارجيين، مما يمثل تقدمًا في وضع معايير جديدة للسلامة للنماذج ذات الوزن المفتوح.
تعاونت OpenAI مع شركاء مبكرين مثل AI Sweden وOrange وSnowflake لاستكشاف الاستخدامات الواقعية لهذه النماذج المفتوحة، بما في ذلك الاستضافة المحلية لأمان البيانات والتخصيص على مجموعات بيانات متخصصة. تهدف توفر هذه النماذج المفتوحة إلى تمكين مجموعة واسعة من المستخدمين—from المطورين الفرديين إلى الشركات الكبيرة والكيانات الحكومية—to تشغيل وتخصيص الذكاء الاصطناعي على بنيتهم التحتية الخاصة. عند دمجها مع نماذج أخرى متاحة عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، يمكن للمطورين اختيار من مجموعة من الخيارات التي توازن بين الأداء والتكلفة والكمون لدعم سير العمل المتنوع في الذكاء الاصطناعي.
Gpt-oss-120b و Gpt-oss-20b متاحان الآن مجانًا مع دعم واسع للمنصات والأجهزة
الأوزان لكل من gpt-oss-120b و gpt-oss-20b متاحة للوصول إليها بشكل مفتوح للتنزيل على Hugging Face ومقدمة مع التكميم الأصلي بتنسيق MXFP4. وهذا يمكّن نموذج gpt-oss-120b من العمل ضمن سعة ذاكرة تبلغ 80 جيجابايت، بينما يتطلب نموذج gpt-oss-20b فقط 16 جيجابايت. وقد خضعت كلا النموذجين للتدريب بعد التعلم باستخدام تنسيق التوجيه harmony، وتتوفر أداة عرض harmony مفتوحة المصدر بلغة Python و Rust لتسهيل التبني. بالإضافة إلى ذلك، تم توفير تنفيذات مرجعية لتشغيل الاستدلال باستخدام PyTorch ومنصة Metal من Apple، جنبًا إلى جنب مع مجموعة من أدوات الأمثلة للتطبيق العملي.
تم تصميم هذه النماذج لتكون مرنة وسهلة الاستخدام، حيث تدعم النشر محليًا، على الجهاز، أو من خلال مزودي الاستدلال من الأطراف الثالثة. لتعزيز إمكانية الوصول، تم إقامة شراكات قبل الإطلاق مع منصات النشر الرئيسية بما في ذلك Azure، Hugging Face، vLLM، Ollama، llama.cpp، LM Studio، AWS، Fireworks، Together AI، Baseten، Databricks، Vercel، Cloudflare، وOpenRouter. كما تم التعاون مع الشركات المصنعة للأجهزة مثل NVIDIA، AMD، Cerebras، وGroq لضمان الأداء الأمثل عبر أنظمة مختلفة.
بالتزامن مع هذا الإصدار، تقدم مايكروسوفت إصدارات محسّنة من نموذج gpt-oss-20b للأجهزة التي تعمل بنظام ويندوز. مدعومة من ONNX Runtime، تدعم هذه الإصدارات الاستدلال المحلي ويمكن الوصول إليها عبر Foundry Local ومجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لـ VS Code، مما يسهل عملية التكامل للمطورين على منصات ويندوز.
بالنسبة للمطورين الذين يسعون إلى نماذج قابلة للتخصيص بالكامل قادرة على التعديل والنشر ضمن بيئاتهم الخاصة، توفر نماذج gpt-oss حلاً مناسباً. على العكس من ذلك، بالنسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى قدرات متعددة الوسائط، والأدوات المدمجة، والتكامل السلس مع المنصات، تظل النماذج المقدمة من خلال منصة API الخيار المفضل. يتم متابعة ملاحظات المطورين باستمرار، مع إمكانية النظر في دعم API مستقبلاً لنماذج gpt-oss.
يمثل تقديم gpt-oss-120b و gpt-oss-20b تقدمًا ملحوظًا في مجال النماذج ذات الوزن المفتوح، حيث يوفر تحسينات كبيرة في قدرات التفكير والسلامة على نطاقها. تكمل هذه النماذج المفتوحة النماذج المستضافة المملوكة من خلال تقديم مجموعة أوسع من الأدوات للمطورين لتسهيل البحث المتقدم، وتحفيز الابتكار، وتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر أمانًا وشفافية عبر تطبيقات متنوعة.
علاوة على ذلك، تساعد هذه النماذج المفتوحة في تقليل الحواجز أمام الدخول للأسواق الناشئة، والقطاعات ذات الموارد المحدودة، والمنظمات الصغيرة التي قد تواجه قيودًا في اعتماد الحلول الملكية. من خلال توفير أدوات قوية ومتاحة، يتمكن المستخدمون في جميع أنحاء العالم من تطوير وابتكار وخلق فرص جديدة. إن التوافر الواسع لهذه النماذج ذات الأوزان المفتوحة القادرة التي تم إنتاجها في الولايات المتحدة يساهم في توسيع الوصول العادل إلى الذكاء الاصطناعي.
إن نظامًا موثوقًا من النماذج المفتوحة هو عنصر أساسي في تعزيز الوصول الواسع والشامل للذكاء الاصطناعي. يتم تشجيع المطورين والباحثين على استخدام هذه النماذج للتجريب والتعاون ودفع حدود ما يمكن تحقيقه. من المتوقع متابعة التقدم المستمر في هذا المجال باهتمام.