---
title: تقدم Think Machines لنموذج Inkling 2 Small في إطار حملة جمع تمويل بقيمة 5000000000 دولار
url: https://www.elseif.net/ar/tkdm-think-machines-lnmothg-inkling-2-small-fy-atar-hml-gmaa-tmoyl-bkym-5000000000-dolar
published: 2026-11-12T06:17:39+00:00
language: ar
section: النماذج
source: https://www.techtalkthai.com/thinking-machines-debuts-inkling-2-small-amid-reported-5b-fundraising-push/
organizations: accel, business, inkling, machines, mira, think
publisher: elseif
---

# تقدم Think Machines لنموذج Inkling 2 Small في إطار حملة جمع تمويل بقيمة 5000000000 دولار

أعلنت Think Machines عن إطلاق نموذج لغة كبير جديد، Inkling 2 Small، الذي يمكن أن يقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي بشكل تلقائي. تم إطلاق هذا النموذج رسميًا في نهاية يوم الخميس، حيث ذكرت Business Insider أن Think Machines تعمل على جمع تمويل جديد بقيمة 5000000000 دولار، مع Accel كقائد في هذه الحملة. تأسست الشركة في العام الماضي من قبل Mira Murati، رئيسة التكنولوجيا السابقة في OpenAI، ومن المتوقع أن يتم تقييم الشركة بقيمة 40000000000 دولار. تم تدريب Inkling 2 Small على مجموعة من GB300 NVL72، حيث يتكون كل مجموعة من 72 بطاقة Blackwell Ultra و36 وحدة معالجة مركزية. أكملت الشركة المرحلة الأولية من التدريب في غضون 68 ساعة، ثم قامت بتعديل النموذج عبر عملية تعلم متقدمة لمدة 9 أيام، بالإضافة إلى مراحل تدريبية متوسطة أخرى.

أظهرت Inkling 2 Small قدرتها على كتابة برامج من خلال تقديم مئات الآلاف من مهام كتابة الكود، بما في ذلك مهام بحثية ذات تعقيد عالي مثل تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بعد التدريب الأساسي، وتعديل مكونات LLM المعروفة باسم النواة، وإجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي الأخرى. تم اختبار مهارات التعلم الآلي لـ Inkling 2 Small من خلال تعديل Qwen3.5-4B، حيث أظهر النموذج زيادة في دقة التنبؤات بمقدار الضعف في غضون 4.5 ساعة. كما أظهرت Inkling 2 Small قدرتها على أداء مهام تجارية تلقائية، متفوقة على Spark Open، Kimi K3، ونماذج مفتوحة المصدر أخرى في معايير الأعمال المعتمدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Inkling 2 Small تحليل الصور وتقييم جودة الرسوم البيانية التي يتم إنشاؤها. يمكن للمستخدمين طلب إنشاء متاجر إلكترونية، حيث يقوم النموذج بتفحص الكود بحثًا عن الأخطاء ويحقق من صحة عرض المنتجات.

يتكون مشفر الرؤية في Inkling 2 Small من 292 مليون معلمة من إجمالي 594 مليار معلمة، مع 17000 مليون معلمة تعمل عند إدخال الأوامر. يمكن للمستخدمين تعديل كمية الطاقة المعالجة المستخدمة في المهام المختلفة، مما يتيح لهم اختيار بين جودة النتائج وزيادة الكفاءة التكلفة. يمكن للمستخدمين ذوي الخبرة توسيع قدرات النموذج من خلال عمليات ما بعد التدريب أو تعديل البيانات الخاصة بهم. أعلنت Think Machines أن Inkling 2 Small يتعلم بشكل أسرع من النماذج السابقة، مما يجعل عمليات ما بعد التدريب أكثر كفاءة. يمكن الوصول إلى Inkling 2 Small عبر خدمة Tinker السحابية لشركة Think Machines، مع خطط لإصدار أوزان النموذج تحت ترخيص مفتوح المصدر في الأسبوع القادم.