تقرير تحليل حجم السوق العالمية لنموذج اللغة الصغيرة (SLM) وحصتها واتجاهاتها - نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2032

حجم سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

• تم تقييم حجم سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM) العالمي بـ 5.3 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن يصل إلى 26.70 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 22.40٪ خلال الفترة المتوقعة
• يتم دعم نمو السوق إلى حد كبير من خلال التبني المتزايد للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية في جميع الصناعات، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتحسين تجارب المستخدم في خدمة العملاء وإنشاء المحتوى وتحليل البيانات
• علاوة على ذلك، فإن الطلب المتزايد على التطبيقات المخصصة والواعية للسياق في قطاعات الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة والقانونية يعمل على ترسيخ نماذج اللغة الصغيرة كأدوات أساسية لاتخاذ القرارات الذكية وتحسين سير العمل.

تحليل سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

• أصبحت نماذج اللغة الصغيرة (SLMs)، التي توفر قدرات متقدمة لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها، مكونات أساسية للتطبيقات الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات، بما في ذلك خدمة العملاء والرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة، نظرًا لقدرتها على تقديم تفاعلات مخصصة وواعية بالسياق وأتمتة مهام اللغة المعقدة.
• الطلب المتزايد على أنظمة إدارة دورة حياة المنتج مدفوع في المقام الأول بالتحول الرقمي السريع، والاعتماد المتزايد على الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والحاجة المتزايدة إلى حلول فعالة وقابلة للتطوير تعمل على تحسين تجربة المستخدم وتبسيط العمليات التجارية
• سيطرت أمريكا الشمالية على سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM) بحصة بلغت 32.2% في عام 2024، وذلك بسبب التبني الواسع النطاق للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر الصناعات والاستثمار القوي في أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة والبنية الأساسية
• من المتوقع أن تكون منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع منطقة نموًا في سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM) خلال فترة التنبؤ بسبب التحول الرقمي السريع وتوسع انتشار الإنترنت وتزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الصين واليابان والهند.
• هيمن قطاع التعلم الآلي على السوق بحصة سوقية بلغت 55.6% في عام 2024، بفضل تنوعه وفعاليته من حيث التكلفة في التعامل مع مهام لغوية متنوعة. ويتزايد اعتماده في مختلف القطاعات التي تسعى إلى حلول قابلة للتطوير ذات تعقيد معتدل وأوقات نشر أسرع. وتلعب الخدمات، التي تشمل الاستشارات والتكامل والدعم، دورًا حاسمًا في تسهيل تنفيذ نماذج اللغات الصغيرة وتحسينها، لا سيما للشركات التي تفتقر إلى خبرة داخلية في مجال الذكاء الاصطناعي.

نطاق التقرير وتجزئة سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)       

اتجاهات سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

"زيادة النشر المستند إلى السحابة:"

• إن الاتجاه المهم والمتسارع في سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM) العالمي هو التحول المتزايد نحو النشر المستند إلى السحابة، مما يتيح الوصول القابل للتطوير والمرن والفعال من حيث التكلفة إلى قدرات اللغة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر الصناعات
  • على سبيل المثال، توفر نماذج GPT من OpenAI وVertex AI من Google خدمات نموذج لغة صغيرة مستضافة على السحابة والتي تسمح للشركات بدمج معالجة اللغة المتقدمة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة في البنية التحتية المحلية.
• يُسهّل نشر السحابة تحديثات النموذج المستمرة، والتكامل السلس مع خدمات السحابة الأخرى، والتعاون الأسهل بين الفرق، مما يحسن إمكانية الوصول بشكل كبير ويقلل الوقت اللازم لطرح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السوق
• تقدم شركات مثل Microsoft Azure وAmazon Web Services (AWS) منصات إدارة دورة حياة المنتج المُدارة التي تدعم التطوير السريع ونشر حلول معالجة اللغة الطبيعية، مما يُمكّن المؤسسات من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المتطور دون تكلفة تقنية واسعة النطاق
• يؤدي هذا الاتجاه نحو نشر إدارة دورة حياة المنتج المستندة إلى السحابة إلى تعزيز التبني على نطاق أوسع عبر القطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة وخدمة العملاء، حيث تعد حلول لغة الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والموثوقة أمرًا بالغ الأهمية للتحول الرقمي.
• يعكس التفضيل المتزايد لأنظمة إدارة دورة حياة البرامج المستضافة على السحابة الحاجة إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المرنة عند الطلب والتي يمكنها التعامل مع أحمال العمل الديناميكية، مما يتيح للمؤسسات الابتكار بشكل أسرع وتقديم تجارب مستخدم مخصصة على نطاق واسع

ديناميكيات سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

سائق

"تزايد اعتماد الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي"

• إن التبني المتزايد للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات هو محرك مهم للطلب المتزايد على نماذج اللغة الصغيرة (SLMs)، حيث تسعى الشركات إلى تبسيط العمليات وتعزيز الإنتاجية وتقديم تفاعلات مستخدم ذكية تعتمد على اللغة.
  • على سبيل المثال، في فبراير 2024، قامت مايكروسوفت بدمج نماذج لغة الذكاء الاصطناعي صغيرة النطاق في مجموعة Dynamics 365 الخاصة بها، مما يتيح استجابات العملاء الآلية، وتلخيص البيانات في الوقت الفعلي، واستعلامات اللغة الطبيعية، مما يسمح للمستخدمين بتشغيل أنظمة معقدة مع إدخال نص بسيط.
• في ظل سعي الشركات إلى تقليل أعباء العمل اليدوي وتسريع عمليات اتخاذ القرار، توفر أنظمة إدارة دورة حياة العميل حلولاً فعّالة لأتمتة مهام مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، وإنشاء المستندات، وترجمة اللغات، مما يساعد الشركات على تعزيز تفاعل المستخدمين وكفاءة العمليات. علاوة على ذلك، يُعزز الاستخدام المتزايد لمساعدي الذكاء الاصطناعي والوكلاء الافتراضيين في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والتمويل، وتجارة التجزئة، الطلب على نماذج لغوية مدمجة ومحددة المجال، قادرة على تقديم أداء عالٍ مع استهلاك أقل للموارد.
• إن قدرة نماذج لغة البرمجة على الضبط الدقيق لتطبيقات محددة، إلى جانب تكلفة نشرها المنخفضة مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة، تجعلها جذابة بشكل خاص للشركات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي لأول مرة أو توسع تكامل الذكاء الاصطناعي عبر وظائف مختلفة
• من المتوقع أن يؤدي الاتجاه نحو الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتوافر المتزايد لأنظمة إدارة دورة حياة البرامج (SLM) المدربة مسبقًا والمستضافة على السحابة من مقدمي الخدمات مثل OpenAI وGoogle Cloud وAWS إلى تسريع تبني هذه النماذج عبر كل من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم والمؤسسات الكبيرة.

ضبط النفس/التحدي

"حجم النموذج المحدود يحد من الدقة والفهم السياقي"

• يشكل حجم النموذج المحدود الذي يحد من الدقة والفهم السياقي تحديًا كبيرًا أمام التبني الأوسع لنماذج اللغة الصغيرة (SLMs)، وخاصة في تطبيقات المؤسسات التي تتطلب استجابات دقيقة ومحددة للمجال
  • على سبيل المثال، في حين تم تصميم نماذج LLaMA من Meta وCommand R+ من Cohere للعمل بكفاءة على نطاقات أصغر، إلا أنها غالبًا ما تواجه صعوبة في فهم السياق الطويل أو إنتاج مخرجات دقيقة للغاية مطلوبة في قطاعات مثل القطاع القانوني أو الرعاية الصحية.
• إن الحفاظ على توليد لغة عالية الجودة باستخدام موارد حسابية منخفضة يجبر المطورين على إجراء مقايضات بين الكفاءة والأداء اللغوي، وخاصة عند نشر SLMs في الوقت الفعلي أو على الأجهزة الطرفية
• مع نمو الطلب على أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة والفعّالة من حيث التكلفة والتي تنافس قدرات برامج ماجستير إدارة الأعمال الأكبر حجمًا، فإن التغلب على قيود الهياكل الأصغر حجمًا سيتطلب تقدمًا مستمرًا في تصميم النماذج ومنهجيات التدريب واستراتيجيات الضبط الدقيق.
• إن معالجة هذا التحدي من خلال الابتكار البحثي والاستثمار في الضبط الخاص بالمهام وتحسين جودة بيانات التدريب سيكون أمرًا ضروريًا لضمان قدرة SLMs على تلبية توقعات الصناعة دون المساس بالأداء

نطاق سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

يتم تقسيم السوق على أساس التكنولوجيا والنشر والتطبيق.

• حسب التكنولوجيا

بناءً على التكنولوجيا، يُقسّم سوق نماذج اللغات الصغيرة إلى نماذج قائمة على التعلم العميق، ونماذج قائمة على التعلم الآلي، وخدمات. وقد شكّل قطاع نماذج اللغات الصغيرة أكبر حصة من إيرادات السوق بنسبة 55.6% في عام 2024، بفضل تنوعه وفعاليته من حيث التكلفة في التعامل مع مهام لغوية متنوعة. ويشهد اعتماده تزايدًا في مختلف القطاعات التي تسعى إلى حلول قابلة للتطوير ذات تعقيد معتدل وأوقات نشر أسرع. وتلعب الخدمات، التي تشمل الاستشارات والتكامل والدعم، دورًا حاسمًا في تسهيل تطبيق نماذج اللغات الصغيرة وتحسينها، لا سيما للشركات التي تفتقر إلى خبرة داخلية في مجال الذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يشهد قطاع التعلم العميق أسرع معدل نمو بين عامي 2025 و2032، بفضل قدرته الفائقة على فهم أنماط اللغة المعقدة وتقديم مخرجات أكثر دقة ووعيًا بالسياق. تستفيد هذه التقنية من التطورات المستمرة في بنى الشبكات العصبية ومجموعات البيانات الضخمة، مما يجعلها الخيار الأمثل للتطبيقات التي تتطلب دقة عالية وقابلية للتكيف.

• حسب النشر

بناءً على النشر، يُقسّم السوق إلى سحابية، ومحلية، وهجينة. وقد استحوذ قطاع السحابة على أكبر حصة من إيرادات السوق بنسبة 45.3% في عام 2024، بفضل قابليته للتوسع، وفعاليته من حيث التكلفة، وسهولة الوصول إليه، مما يُمكّن المؤسسات من الاستفادة من نماذج اللغات الصغيرة دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة في البنية التحتية. كما يدعم النشر السحابي تحديثات مستمرة للنماذج وتكاملاً سلسًا مع خدمات السحابة الأخرى، مما يُحسّن الوظائف وتجربة المستخدم.

من المتوقع أن يشهد قطاع الحوسبة الهجينة أسرع معدل نمو سنوي مركب بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بطلب الشركات المتزايد على الجمع بين مرونة الحوسبة السحابية وأمان البنية التحتية المحلية والتحكم فيها. يُناسب النشر الهجين الصناعات ذات اللوائح الصارمة المتعلقة بخصوصية البيانات، مما يسمح بحفظ البيانات الحساسة في الموقع مع الاستفادة من إمكانيات الحوسبة السحابية. ويظل النشر المحلي مهمًا للقطاعات التي تتطلب تحكمًا كاملاً في البيانات والنماذج، وخاصةً في البيئات شديدة التنظيم.

• حسب الطلب

بناءً على التطبيق، يُقسّم سوق نماذج اللغات الصغيرة إلى تطبيقات المستهلك، وتطبيقات المؤسسات، والرعاية الصحية، والتمويل، وتجارة التجزئة، والقانونية، والتصنيع، وغيرها. وقد شكّلت تطبيقات المستهلك أكبر حصة من إيرادات السوق في عام 2024، مدفوعةً بزيادة استخدام المساعدين الافتراضيين، وروبوتات الدردشة، وإنشاء المحتوى المُخصّص. وتُعزّز سهولة دمجها في الأجهزة والخدمات اليومية تفاعل المستهلكين وطلبهم عليها.

من المتوقع أن يشهد قطاع تطبيقات المؤسسات أسرع معدل نمو سنوي مركب بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالحاجة المتزايدة إلى دعم العملاء الآلي، ومعالجة المستندات، وإدارة المعرفة. تستفيد قطاعات مثل الرعاية الصحية والمالية من نماذج لغوية متخصصة مصممة خصيصًا للتوثيق السريري، وكشف الاحتيال، والامتثال، مما يُسرّع من وتيرة تبني هذه النماذج. ويستفيد قطاعا التجزئة والقانون بشكل متزايد من هذه النماذج لتحسين تجربة العملاء وتبسيط سير العمل، بينما يستخدم قطاع التصنيع نماذج لغوية للتوثيق الفني وتواصل سلسلة التوريد. ويشمل قطاع التطبيقات الأخرى تطبيقات التعليم والإعلام والحكومة، والتي تشهد هي الأخرى توسعًا بفضل جهود التحول الرقمي المتنامية.

تحليل إقليمي لسوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

• سيطرت أمريكا الشمالية على سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM) بأكبر حصة إيرادات بلغت 32.2% في عام 2024، مدفوعة بالاعتماد الواسع النطاق على التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر الصناعات والاستثمار القوي في أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة والبنية الأساسية
• تقدر المنظمات في المنطقة بشكل كبير تكامل نماذج اللغة الصغيرة في تعزيز الأتمتة وتحسين تفاعلات العملاء وتبسيط سير العمل في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة.
• يتم دعم هذا التبني أيضًا من خلال الخبرة التكنولوجية والإنفاق المرتفع على تكنولوجيا المعلومات ووجود شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة، مما يجعل أمريكا الشمالية مركزًا رئيسيًا للابتكار ونشر حلول إدارة دورة حياة المنتج

نظرة ثاقبة على سوق نموذج اللغة الصغيرة في الولايات المتحدة

استحوذ سوق إدارة دورة حياة المنتجات في الولايات المتحدة على أكبر حصة من الإيرادات في أمريكا الشمالية في عام 2024، مدفوعًا بالتحول الرقمي السريع والطلب على الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الأعمال. ويساهم الاستخدام المتزايد للمساعدين الافتراضيين، وروبوتات الدردشة، وإنشاء المحتوى الآلي في نمو السوق. كما أن التركيز المتزايد على فهم اللغة الطبيعية وتحسين تجربة العملاء، إلى جانب الدعم الحكومي القوي لمبادرات الذكاء الاصطناعي، يُسرّع نمو السوق. علاوة على ذلك، تواصل شركات التكنولوجيا العملاقة في الولايات المتحدة الاستثمار في تطوير نماذج لغات صغيرة متطورة، مما يدعم انتشارها على نطاق واسع في قطاعات متعددة.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغات الصغيرة في أوروبا

من المتوقع أن يشهد سوق إدارة دورة حياة البرمجيات في أوروبا نموًا مطردًا خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بتزايد الوعي بتطبيقات الذكاء الاصطناعي واللوائح الداعمة التي تعزز خصوصية البيانات والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. كما أن زيادة الاستثمارات في مراكز أبحاث الذكاء الاصطناعي والتعاون بين القطاعين الصناعي والأكاديمي يدفعان عجلة الابتكار. وتعتمد الشركات الأوروبية إدارة دورة حياة البرمجيات لتعزيز الكفاءة التشغيلية، والتفاعل مع العملاء، وإدارة الامتثال، لا سيما في قطاعات المالية والرعاية الصحية والقانون.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغات الصغيرة في المملكة المتحدة

من المتوقع أن يشهد سوق إدارة دورة حياة البرمجيات في المملكة المتحدة نموًا ملحوظًا خلال فترة التوقعات، مدفوعًا بتركيز حكومي قوي على استراتيجيات الذكاء الاصطناعي والابتكار الرقمي. ويعزز تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاعات الخدمات العامة والمالية والتجزئة الطلب على نماذج اللغات الصغيرة. كما تُسرّع الشركات الناشئة وحاضنات التكنولوجيا المتنامية من وتيرة الابتكار وتكامل حلول اللغات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغات الصغيرة في ألمانيا

من المتوقع أن يشهد سوق إدارة دورة حياة البرمجيات في ألمانيا نموًا بمعدل نمو سنوي مركب قوي، مدعومًا بقاعدته الصناعية المتينة وتركيزه على الذكاء الاصطناعي للصناعة 4.0. ويشجع التركيز المتزايد على أمن البيانات والخصوصية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية على تبنيها في قطاعات التصنيع والقانون والرعاية الصحية. كما أن مؤسسات أبحاث الذكاء الاصطناعي العريقة في ألمانيا والمبادرات الحكومية الداعمة للابتكار في هذا المجال تعزز نمو السوق.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغات الصغيرة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

من المتوقع أن يشهد سوق إدارة دورة حياة البرمجيات في منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع نمو، بمعدل نمو سنوي مركب بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالتحول الرقمي السريع، وتوسع انتشار الإنترنت، وتزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي في الصين واليابان والهند. وتُسرّع المبادرات الحكومية التي تُشجع على تطوير الذكاء الاصطناعي والتقنيات الذكية من وتيرة نشرها. كما تُسهم الاستثمارات المتزايدة في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة والبنية التحتية التقنية في توسيع نطاق الوصول إلى حلول نماذج اللغات الصغيرة وتكاليفها في المنطقة.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغة الصغيرة في اليابان

يشهد سوق إدارة دورة حياة المنتج في اليابان زخمًا متزايدًا بفضل منظومته التكنولوجية المتقدمة وتركيزه على الأتمتة. ويعزز الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الإلكترونيات الاستهلاكية والروبوتات وتطبيقات المؤسسات الطلب. كما أن شيخوخة السكان في اليابان تُغذي الحاجة إلى حلول الذكاء الاصطناعي التي تُعزز إمكانية الوصول والكفاءة، لا سيما في قطاعي الرعاية الصحية وخدمة العملاء. ويدعم دمج إدارة دورة حياة المنتج مع أجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة الذكية استمرار نمو السوق.

نظرة عامة على سوق نماذج اللغة الصغيرة في الصين

استحوذت الصين على أكبر حصة من الإيرادات في سوق إدارة دورة حياة المنتج في منطقة آسيا والمحيط الهادئ عام 2024، مدفوعةً بدعم حكومي لتطوير الذكاء الاصطناعي، واقتصاد رقمي متنامٍ، وقاعدة واسعة من شركات التكنولوجيا التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي اللغوي. ويدعم التوجه نحو المدن الذكية، ونمو التجارة الإلكترونية، وانتشار استخدام الهواتف المحمولة، الطلب في مختلف القطاعات. وتُعدّ الأسعار التنافسية والابتكار السريع من شركات الذكاء الاصطناعي المحلية عوامل رئيسية تدعم ريادة السوق في الصين.

حصة سوق نموذج اللغة الصغيرة (SLM)

إن صناعة نموذج اللغة الصغيرة (SLM) يقودها في المقام الأول شركات راسخة، بما في ذلك:

• OpenAI (الولايات المتحدة)
• أنثروبيك (الولايات المتحدة)
• جوجل ديب مايند (المملكة المتحدة)
• كوهير (كندا)
• ريكا أيه آي (الولايات المتحدة)
• زيبو آي (الصين)
• نوميك ايه اي (الولايات المتحدة)
• استقرار الذكاء الاصطناعي (المملكة المتحدة)
• لايت أون (فرنسا)
• سارفام أيه آي (الهند)
• أرسي أيه آي (الولايات المتحدة)
• مختبرات بريم (الولايات المتحدة)
• ميتا ايه اي (الولايات المتحدة)
• مايكروسوفت (الولايات المتحدة)
• Salesforce AI (الولايات المتحدة)
• علي بابا (الصين)
• موزاييك ML (الولايات المتحدة)
• معهد الابتكار التكنولوجي (TII) (الإمارات العربية المتحدة)
• وجه العناق (الولايات المتحدة)

أحدث التطورات في سوق نموذج اللغة الصغيرة العالمي (SLM)

• في فبراير 2025، عززت مايكروسوفت حضورها في سوق إدارة دورة حياة البرمجيات (SLM) بإطلاق سلسلة Phi-4، بما في ذلك Phi-4-mini-instruct وPhi-4-multimodal. توفر هذه النماذج قدرات مُحسّنة في التفكير المنطقي، والفهم متعدد اللغات، والبرمجة، مما يجعلها مثالية للاستخدام من قِبل المؤسسات والمطورين على حد سواء. ومن المتوقع أن يُوسّع توافرها عبر منصات مثل Hugging Face وAzure AI Foundry وOllama نطاق وصول المستخدمين بشكل كبير، ويُسرّع من اعتمادها في مختلف القطاعات.
• في فبراير 2025، وسّعت IBM مجموعة نماذج Granite لتشمل نماذج متعددة الوسائط ونماذج تركز على الاستدلال، مُصمّمة لتطبيقات المؤسسات. من خلال Granite Multimodal وGranite Reasoning، تُلبّي IBM حاجةً مُلحّةً للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والمنطقي، مما يُتيح لها الاستحواذ على حصة أكبر من سوق إدارة دورة حياة الأنظمة المُركّزة على المؤسسات. صُمّمت هذه الأدوات لضمان التكامل السلس والتبني المسؤول، مما يُعزّز عملية اتخاذ القرارات والأتمتة المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
• في يناير 2025، عززت شركة Arcee AI مكانتها التنافسية بإطلاقها نموذجين جديدين لإدارة دورة حياة البرمجيات (SLM) - Virtuoso-Lite وVirtuoso-Medium-v2 - يعتمدان على DeepSeek-V3. هذه النماذج، وخاصةً Virtuoso-Medium-v2، التي تفوقت على معايير Arcee السابقة، تُحسّن الأداء في تطبيقات الرياضيات والبرمجة. من المرجح أن تُسهم بنيتها المتطورة وتقنياتها الحصرية في دفع عجلة الابتكار في مجالات الاستخدام الأكاديمية والتقنية في سوق إدارة دورة حياة البرمجيات.
• في نوفمبر 2024، عززت أمازون حضورها في مجال الذكاء الاصطناعي باستثمار 4 مليارات دولار أمريكي إضافية في أنثروبيك. هذه الخطوة، إلى جانب التدريب المدعوم من AWS Trainium لنماذج Claude مثل Claude 3.5 Haiku و Claude 3.5 Sonnet، تؤكد طموح أمازون في الريادة في نماذج الوكلاء عالية الأداء. الأداء القوي لسلسلة Claude في مهام البرمجة يجعلها مساهمًا رئيسيًا في المشهد التجاري لإدارة دورة حياة النظام (SLM)، وخاصةً في التطبيقات التي تركز على المطورين.
• في أبريل 2024، طرحت مايكروسوفت نموذج الذكاء الاصطناعي "Phi-3-mini"، وهو نموذج ذكاء اصطناعي خفيف الوزن يهدف إلى توفير قدرات لغوية متقدمة لفئة أوسع من المستخدمين بتكلفة أقل. ومن خلال توفيره عبر منصات مثل Microsoft Azure AI Model Catalog وHugging Face وOllama وNVIDIA NIM، تُعزز مايكروسوفت مكانتها في سوق نماذج اللغات الصغيرة (SLM). ويمثل هذا الإطلاق بداية سلسلة نماذج اللغات الصغيرة المفتوحة، مما يُحسّن إمكانية الوصول إليها بشكل كبير ويشجع على اعتمادها على نطاق واسع في مختلف القطاعات.

SKU-74153