ديب سيك الصينية تطلق نموذج مفتوح المصدر يحقق ذهبية أولمبياد الرياضيات الدولى

أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek، عن إطلاق أول نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر في العالم يسجّل أداءً على مستوى الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، أعرق مسابقات الرياضيات العالمية منذ عام 1959.

نموذج DeepSeek يتفوق على كل من Google DeepMind وOpenAI

وقد أصبح النموذج الجديد Math-V2 ، متاحًا للمطورين عبر منصتي Hugging Face وGitHub بموجب ترخيص مرن يسمح بإعادة استخدامه وتطويره بحرية، ويعد هذا الإنجاز محطة مهمة في سباق تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التفكير الرياضي المعقد، بعد شهور من نجاح كلٍّ من Google DeepMind وOpenAI في تسجيل مستويات مماثلة في المسابقة نفسها.

يعتمد أولمبياد الرياضيات الدولي على مشكلات تتطلب بصيرة عميقة وإبداعًا ودقة منطقية، بحسب باحث الذكاء الاصطناعي بجامعة هارفارد هوانج ييتشن، ويانغ لين، أستاذ علوم الحاسوب بجامعة كاليفورنيا، ولا يكتفي النموذج بتقديم الإجابة، بل يقدّم خطوات التفكير التي توصّل بها للحل، وهي مهارة لا يتقنها سوى نحو 8% فقط من المشاركين الذين ينالون الميدالية الذهبية.

ديب سيك: النموذج حقق درجات ذهبية في أسئلة IMO لعام 2025

وذكرت DeepSeek أن نموذجها حقق درجات ذهبية في أسئلة IMO لعام 2025 وكذلك في أولمبياد الرياضيات الصيني لعام 2024، ورحّب المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Hugging Face، كليمنت ديلانج، بإطلاق النموذج المفتوح المصدر، قائلًا عبر منصة X:" تخيّل امتلاك عقل أحد أفضل علماء الرياضيات في العالم مجانًا لاستكشافه وتحسينه وتشغيله على أجهزتك.. لا قيودلا شركة ولا حكومة تستطيع استرجاعه... هذا هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي والمعرفة."

النموذج الجديد يحقق نقلة في قدرات التفكير الذاتي للأنظمة الذكية

بحسب منشور DeepSeek على مدونة Hugging Face، جاءت عملية التطوير استجابةً لمشكلة تواجه العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، لأن هذه النماذج تُدرَّب غالبًا على تحسين الأداء في اختبارات رياضية محددة، لكنها لا تطوّر قدرات منطقية فعلية، بل تعتمد على حلول يسهل التحقق منها، لذلك ركزت DeepSeek على تعزيز قدرة النموذج على التحقق الذاتي من إجاباته، حتى في المسائل التي لا يوجد لها حلول معروفة، وهو ما يمثل خطوة مهمة نحو بناء ذكاء رياضي حقيقي.

وكتب الباحثون:"لا يزال أمامنا الكثير من العمل، لكن نتائجنا تشير إلى أن التفكير الرياضي القابل للتحقق ذاتيًا يمثل اتجاهًا بحثيًا واعدًا قد يسهم في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة."