أعلنت مايكروسوفت مؤخرًا عن إطلاق نموذج Phi-4-Reasoning-Plus، وهو نسخة مطورة من نموذج Phi-4، تتميز بقدرات متقدمة في التفكير المنطقي العميق وحل المسائل المعقدة بدقة وكفاءة.
يعتمد النموذج الجديد على بنية Transformer الكثيفة، ويضم 14 مليار مَعلمة. لكنه رغم حجمه المتوسط يتفوق على نماذج أكبر حجماً في عدد من اختبارات الأداء، منها امتحانات الرياضيات والبرمجة والمنطق.
اعتمدت مايكروسوفت في تدريب Phi-4-Reasoning-Plus على بيانات مركبة ومُنقّحة تم انتقاؤها بعناية، إلى جانب مرحلة تعزيز تعليمي تضمنت أكثر من ستة آلاف مسألة رياضية.
وساعدت هذه المرحلة في تعزيز دقة النموذج، مع الحرص على إبقاء ردوده منطقية ومتسقة وخالية من التكرار.
وتميزت طريقة التدريب باستخدام إشارات تعليمية داخلية تفصل خطوات التفكير عن الجواب النهائي، ما يسهل تتبع طريقة الحل وفهم المنطق وراءه.
Phi-4-Reasoning-Plus: الأداء والمميزات
من ناحية الأداء، أشارت مايكروسوفت إلى أن نموذجها الجديد حقق تفوقًا ملحوظًا على نماذج ضخمة مثل DeepSeek-R1-Distill-70B في اختبارات دقيقة، بل اقترب أداؤه من نموذج DeepSeek-R1 الأساسي الذي يضم 671 مليار مُعامل.
وفي اختبار AIME للرياضيات لعام 2025، استطاع النموذج اجتياز الأسئلة الثلاثين بدقة لافتة من المحاولة الأولى، وهي نتيجة لم تحققها أغلب النماذج الأكبر حجماً.
أما من الناحية التقنية، يوفر Phi-4-Reasoning-Plus دعماً للسياقات الطويلة يصل إلى 32 ألف رمز، وتم اختباره بنجاح على مدخلات تتجاوز 64 ألف رمز.
كما أنه يتوافق مع أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوحة مثل Hugging Face وllama.cpp وvLLM وOllama، مما يسهل دمجه في بيئات العمل المختلفة.
ووفقًا لتقارير مايكروسوفت، يمكن توظيف النموذج في مجالات متعددة تشمل التحليل القانوني، الشئون المالية، وفحص البيانات التقنية المعقدة.
بالإضافة إلى أن قدرته على فصل منطق التفكير عن الإجابة النهائية تتيح تكامله بسلاسة في الأنظمة التي تتطلب التفسير أو الشفافية.
كذلك، خضع النموذج لاختبارات أمان مكثفة من قبل فريق Microsoft AI Red Team، وهو ما يزيد الثقة بإمكانية استخدامه في بيئات تنظيمية صارمة.
وبالختام، تكشف هذه الخطوة من مايكروسوفت أن النماذج الصغيرة لم تعد أقل كفاءة بالضرورة، بل يمكن عبر أساليب تدريب ذكية وبيانات مصممة بعناية إنتاج نماذج دقيقة وقابلة للاستخدام على نطاق واسع دون الحاجة لبنية تحتية معقدة.
ويفتح النموذج الجديد المجال أمام مؤسسات التقنية لاعتماد حلول قوية بأحجام قابلة للإدارة، سواء في خدمات الذكاء الاصطناعي التفاعلي أو في أدوات تحليل البيانات المعتمدة على الفهم المنطقي المتسلسل.
