كشفت شركة DeepSeek الصينية مؤخرًا عن إطلاق نسخة محدثة من نموذجها المتخصص في حل المسائل الرياضية المعقدة، تحت اسم Prover-V2.
جاء هذا التحديث دون ضجة إعلامية، لكنه سرعان ما لفت الأنظار عبر المنصات التقنية، خصوصًا أنه يمثل تطورًا ملموسًا في قدرات النماذج الصغيرة نسبيًا، في ظل القيود المفروضة على الشركة فيما يخص الوصول إلى أحدث شرائح Nvidia المتقدمة.
وتعتمد النسخة الجديدة على نموذج V3 الأساسي وتحتوي على 671 مليار معلمة، كما تتبنى هيكلية تعتمد على مبدأ الخبراء المتعددين، ما يسمح بتقسيم المهام المعقدة إلى أجزاء أصغر يتم توزيعها على وحدات متخصصة.
يعزز هذا النهج من قدرة النموذج على معالجة البراهين الرياضية بكفاءة، وهو ما أكسبه إشادة من المجتمع العلمي، حيث وصفه أحد طلاب أولمبياد الرياضيات على منصة X بأنه مبهر.
تزامن الإعلان عن Prover-V2 مع موجة منافسة متصاعدة بين عمالقة التكنولوجيا في الصين، إذ جاء بعد يوم واحد فقط من كشف مجموعة علي بابا عن سلسلة نماذج Qwen3، التي قالت إنها تجاوزت أداء نموذج R1 السابق من DeepSeek في عدة جوانب.
كان نموذج R1 قد حقق شهرة واسعة منذ إطلاقه في يناير، بعد أن أظهر قدرة عالية على الاستدلال بكفاءة مع تكلفة تدريب منخفضة مقارنة بنماذج مثل o1 من OpenAI.
من ناحية أخرى، كانت OpenAI قد أطلقت مؤخرًا نماذج o3 و o4-mini، ووصفتها بأنها الأذكى والأكثر تطورًا حتى الآن، ما يزيد من الضغوط على DeepSeek للإفصاح عن تفاصيل نموذجها المقبل R2، والذي ما يزال طي الكتمان حتى اللحظة.
ورغم غياب أي جدول زمني رسمي لإطلاق R2، يرى البعض أن إصدار Prover-V2 قد يكون مؤشرًا مبكرًا على قرب التحول نحو الجيل الثاني من نماذج الاستدلال لدى الشركة.
وأصبحت النسخة الجديدة من Prover متاحة للمطورين عبر منصة Hugging Face.
تؤكد هذه الخطوة على استمرار سياسة DeepSeek في تقديم نماذج مفتوحة تلائم مجالات البحث والتعليم والتطوير، مع الحفاظ على تركيزها في مجال الذكاء الاصطناعي الموجه نحو البرهان الرياضي.
