الذكاء الاصطناعي06‏/11‏/2026، 1:19 م UTC·2 دقائق قراءة

كاكاو تطلق Kanana-2-v-decide مفتوح المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعي

أتاحت كاكاو نموذج Kanana-2-v-decide متعدد الوسائط على Hugging Face، وهو يعيد احتمالات واختيارات ودرجات بدل الجمل، ويستهدف وكلاء الذكاء الاصطناعي.

Illustration of an AI agent receiving probability and score outputs from Kakao's Kanana-2-v-decide model. — الصورة: 스타트업 생태계의 모든 것 \'플래텀(Platum)\'

أعلنت شركة كاكاو الكورية الجنوبية، في السادس من نوفمبر، إتاحة نموذج القرار متعدد الوسائط Kanana-2-v-decide بصيغة مفتوحة المصدر على منصة Hugging Face. يفهم النموذج النصوص والصور معًا، ويُوزَّع برخصة «Kanana Open License» التي تسمح بالاستخدام البحثي والتجاري.

عند تلقي سؤال، لا يكتب نموذج القرار إجابة طويلة، بل يعيد النتيجة بصيغة محددة مثل الاحتمال أو الاختيار أو الدرجة. أما نماذج اللغة الكبيرة التقليدية فتكتب النتيجة في جمل، ما يضطر الخدمة إلى استخراج الخلاصة منها من جديد. ويتجاوز نموذج القرار هذه الخطوة ويمرّر النتيجة مباشرة إلى الإجراء التالي. وتتواصل جهود تطوير نماذج متخصصة في القرار، إذ أطلقت الشركة الأمريكية الناشئة TypeSafe AI نموذج Jev في سبتمبر.

حاجة وكلاء الذكاء الاصطناعي

تبرز الحاجة إلى هذه النماذج لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذين ينفذون مهام متعددة الخطوات بصورة مستقلة، ويقررون باستمرار أي أداة يستخدمون وأي معلومات يعتمدون وما الخطوة التالية. ويوفر نموذج القرار خلاصة سريعة في كل مرحلة.

بُني Kanana-2-v-decide على نموذج كاكاو متعدد الوسائط Kanana-2-v-3b. وتأتي النتيجة بإحدى ثلاث صيغ: الاحتمال يبيّن فرصة تحقق شرط ما، والاختيار يعطي احتمال كل خيار وأنسبها، والدرجة تعكس احتمالات مراحل التقييم بدقة. فإذا أرسل عميل صورة منتج مكسور وطلب استبداله، يقيّم النموذج الصورة ونص الطلب ليحدد هل التلف حقيقي، وما نوع الاستفسار، ومدى استياء العميل. ثم تطابق الخدمة هذه القيم مع معاييرها لتحويل الطلب إلى موظف أو بدء إجراءات الاستبدال.

يعتمد التصميم على التضمين (embedding)، إذ تتحول الأسئلة والخيارات إلى متجهات تُقارن أوجه التشابه بينها لاختيار الإجابة. ويمكن تخزين الخيارات المتكررة كمتجهات وإعادة استخدامها، فيقل حجم الحساب وزمن الاستجابة.

الأداء والخطط

وفق كاكاو، يستجيب النموذج في المتوسط خلال 0.04 ثانية على بطاقة H200 واحدة، أي أسرع بنحو 43 مرة من GPT-6 Luna لدى OpenAI. وقيست الدقة بمجموعة Kanana Decision Bench الداخلية المؤلفة من 15,909 أسئلة بالكورية، ومجموعة Decision Index العامة. وشملت المقارنة Decision-1 من مايكروسوفت وJev وpplx-decider-v1.1-27B من Perplexity وSolar Decide من Upstage، وقالت الشركة إن نموذجها حقق أعلى درجة في المجموعتين.

ستطبق كاكاو النموذج أولًا في مشاريع داخلية مثل البحث على الويب والتصنيف التلقائي لفئات المنتجات. وعلى المدى البعيد تعتزم دمج البحث والقرار في نموذج واحد.