ملخص رئيسي: مايكروسوفت أطلقت عدة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة يوم الأربعاء الأقوى منها هي فاي ٤ ميني ريزونينج وهي تنافس نموذج OpenAI's o3-mini على الأقل في معيار واحد جميع هذه النماذج الجديدة المرخصة بكيفية مرنة هي نماذج ريزونينج مما يعني أنها قادرة على قضاء المزيد من الوقت في التأكد من صحة الحلول للمسائل المعقدة هذه النماذج توسعت في عائلة فاي الصغيرة التي أطلقتها الشركة قبل عام لتوفير أساس للمطورين الذين يعملون على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البيئات الحوافية فاي ٤ ميني ريزونينج تم تدريبه على حوالي مليون مسألة رياضية صناعية تم توليدها بواسطة نموذج R1 ريزونينج من شركة DeepSeek الصينية وهو يحتوي على حوالي ٣.٨ مليار معلمة وهو مصمم للتطبيقات التعليمية مثل التدريس المدمج على الأجهزة الخفيفة حسب ما يؤكد مايكروسوفت فاي ٤ ريزونينج، وهو نموذج يحتوي على ١٤ مليار معلمة، تم تدريبه باستخدام بيانات ويب عالية الجودة بالإضافة إلى أمثلة مختارة من نموذج o3-mini المذكور سابقًا وهو أفضل للتطبيقات الرياضية والعلمية والبرمجة أما فاي ٤ ريزونينج بلس فهو نموذج فاي-٤ السابق مكيف ليحقق دقة أفضل في مهام معينة تم استخدام تقنيات التعلم التعزيزي في تدريب هذا النموذج لتحقيق تحسينات إضافية الشركة تدعي أن فاي ٤ ريزونينج بلس يقترب من مستوى أداء R1 نموذج يحتوي على عدد معلمات أكبر بكثير ٦٧١ مليار كما أن فاي ٤ ريزونينج بلس يتناسب مع o3-mini في اختبار OmniMath وهو اختبار مهارات رياضية فاي ٤ ميني ريزونينج يحقق أيضًا أداءً متميزًا رغم صغر حجمه تم تصميمه للتطبيقات التي تحتاج إلى قدرات رياضية معقدة في بيئات تحتوي على قيود متعلقة بالطاقة الحوسبة أو زمن الاستجابة مثل أنظمة التدريس المدمجة ومساعدي الذكاء الاصطناعي على الأجهزة وأجهزة الحوسبة الحوافية النماذج الجديدة متاحة على منصة التطوير الذكي Hugging Face مرفقة بتقارير فنية مفصلة رسالة سياقية: هذه النماذج تمثل تحولًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي حيث تثبت أن الأداء المتقدم لا يحتاج دائمًا إلى نماذج ضخمة ومعقدة الخبراء في المجال يصفون هذا التطور بأنه خطوة مهمة نحو تبسيط الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم وجعله متاحًا لتطبيقات أكثر تنوعًا واجهزة ذات موارد محدودة مايكروسوفت تهدف من خلال هذه الخطوة إلى تعزيز الابتكار وإتاحة الفرصة للمطورين لبناء تطبيقات ذكية تعمل بكفاءة في بيئات متنوعة