Arete-27B من Nous Research: نسخة مفتوحة من Qwen 3.8 تقلّص التأطير الرسمي الصيني

أطلقت شركة Nous Research في 6 نوفمبر 2026 نموذج Arete-27B، وهو إصدار خضع لتدريب لاحق (post-training) من النموذج الصيني مفتوح المصدر Qwen3.8-27B التابع لشركة Alibaba. وجاءت هذه الخطوة، بحسب الشركة الأمريكية، بهدف صريح هو «تعزيز القيم الغربية في نموذج مدرّب صينياً»، وذلك إثر رصدها ردوداً تتضمن امتناعاً عن الإجابة ومواربة وتبنياً لرواية الحزب الشيوعي الصيني في قضايا سياسية حساسة، مع إقرار الشركة بأنها لا تدعي إزالة كافة هذه السلوكيات بالكامل.

تدريب لاحق خفيف: كيف طوّرت Nous Research نموذج Arete-27B؟

اعتمدت Nous Research منهجية تدريب اقتصرت على الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (Supervised Fine-Tuning) دون اللجوء إلى التعلم المعزز أو تحسين التفضيلات أو المساس بالمعمارية الأساسية للنموذج. ووفقاً لما أعلنته الشركة في بطاقة النموذج على Hugging Face المنشورة في 6 نوفمبر 2026، شملت العملية نحو 52.8 مليون رمز (tokens) بسياق استيعاب يبلغ 64 ألف رمز على مدى دورتين تدريبيتين (2 epochs). واقتصر التدريب على بيانات نصية فقط مع تجميد معالج الرؤية (vision encoder)، مما أبقى قدرات معالجة الصور كما هي في النموذج الأصلي دون أي تدريب إضافي.

أما بيانات التدريب، البالغة نحو 20,000 مدخل فتتوزع على سبعة مجالات: حرية التعبير، وأيديولوجيا الدولة، والدولة في مواجهة السوق الحرة، والتعليم، وخصوصية البيانات والمراقبة، والديمقراطية، والسياسة البيئية. واستُمدّت الإجابات النموذجية من Inkling، نموذج المعلم المفتوح من Thinking Machines (صاحبة Inkling 2 Small)، وقد اختارت الشركة نموذجاً مفتوحاً تفادياً لشروط الاستخدام التي تحظر «الاستخلاص» من النماذج المغلقة. وكانت الشركة قد درست استخدام Nemotron 3 Ultra من NVIDIA لكنها استبعدته بعدما وجدت في سجله على المواضيع المتصلة بالصين ما يثير الشك، ورجّحت أن يكون ذلك أثراً لتدريبه على نماذج صينية مفتوحة. وتخلص الشركة إلى أن طبقة التوجيه الأيديولوجي في النموذج الأساسي «سطحية، وطُبقت في مرحلة متأخرة وبسماكة ضئيلة».

مزاعم تقليص الدعاية: ماذا تكشف الأرقام وماذا تغفله؟

استندت Nous Research في تقييم النتائج إلى اختبار أجرته بنفسها شمل 803 موجهات استُخلصت من قوانين وتقارير إخبارية باللغة الإنجليزية، وتولى تحكيم الإجابات نموذج Grok 4.7 التابع لشركة xAI. وبحسب ادعاء الشركة، هبطت نسبة الإجابات المتضمنة دعاية سياسية من 22% في Qwen3.8-27B إلى 0.9% في Arete-27B (عند إيقاف وضع التفكير)، وارتفعت درجة الدقة من 2.32 إلى 2.98 من 5، وتركز الأثر الأوضح في محور حرية التعبير حيث تراجعت نسبة الدعاية من 60% إلى 1%. غير أن هذا التقييم يظل اختباراً داخلياً خاصاً بالمطوّر أُجري بالإنجليزية حصراً وحكم عليه نموذج ذكاء اصطناعي آخر، ولا يمكن اعتباره حكماً قاطعاً ومحايداً.

في المقابل، لم يطرأ أي تراجع ملموس على مقياس القدرات العامة Hermes Bench، إذ سجل النموذج 65.60% مقارنة بـ 65.77% للنموذج الأساسي، وهو فارق وصفته الشركة بـ «الضجيج الإحصائي». بيد أن تقريراً تحليلياً نشره موقع The Decoder في 7 نوفمبر 2026 كشف عن تحول جوهري في فلسفة الشركة؛ فبينما صُمم نموذجها السابق Hermes 3 في عام 2024 ليكون محايداً ويتبنى أي رؤية تحددها تعليمات النظام، جاء Arete-27B ليغرس قيماً محددة سلفاً. كما استشهد الموقع بدراسة لشركة ValsAI وجدت أن لغة السؤال وصيغة الرد تؤثران بوضوح في نتائج قياس الانحياز.

التوفر والتشغيل المحلي: ترخيص تجاري مفتوح وملفات GGUF

أتاحت الشركة أوزان Arete-27B وبيانات التدريب مجاناً تحت رخصة Apache 2.0 التجارية على Hugging Face، في حين لم تعلن في مدونتها أو وثائقها الرسمية عن توفير واجهة برمجة تطبيقات (API) مدفوعة أو مستضافة حتى الآن. وخلال ساعات معدودة، نشر مجتمع المطورين إصدارات بصيغة GGUF عبر حساب bartowski، بأحجام تبلغ 17.2 غيغابايت لإصدار Q4_K_M، و14.6 غيغابايت لإصدار IQ3_M، و28.7 غيغابايت لإصدار Q8_0.

وتعمل هذه الملفات مع أدوات التشغيل المحلي مثل LM Studio وOllama، وكتقدير تقريبي، يناسب ملفُّ Q4 بطاقةَ رسوميات بذاكرة 24 غيغابايت أو حاسوب Mac بذاكرة موحدة من 32 غيغابايت فأكثر، علماً بأن الوثائق الأصلية لم تقدم أي بيانات حول سرعات المعالجة على العتاد المختلف.

غياب العربية عن التقييم: اختبار عملي مقترح للقارئ

لم يتضمن تقييم Nous Research أي قياس لأداء النموذج باللغة العربية أو غيرها من اللغات غير الإنجليزية، كما اقتصرت أسئلته على قضايا متصلة بالصين، فلا نعرف كيف يجيب النموذج عن قضايا تخص المنطقة العربية. وبما أن دراسة ValsAI بيّنت أن اختلاف لغة الحوار يبدل النتائج، فضلاً عن احتمال تأثر سلامة الصياغة بالتدريب الإنجليزي الحصري، نقترح على القارئ إجراء اختبار مقارن بين Arete-27B ونموذج Qwen3.8-27B عبر محورين:

• فحص الاستجابة للقضايا الحساسة: توجيه ثلاثة أسئلة سياسية واقعية باللغتين العربية والإنجليزية لكلا النموذجين، ورصد التباين في نسب التحفظ وصيغ الإجابات.
• اختبار جودة النصوص العربية: قياس الأداء في مهام التلخيص، وصياغة الرسائل الرسمية، وتوليد نصوص باللهجات المحلية، للتأكد من عدم تراجع الكفاءة اللغوية جراء الضبط الإنجليزي الأحادي.

التوصية التحريرية: من يجدر به التجربة ومن ينبغي له التريث؟

يعد Arete-27B خياراً مفيداً للباحثين الساعين لدراسة كيفية تعديل أيديولوجيا النماذج عبر التدريب اللاحق، وللمستخدمين الذين يريدون هذا التحول في زاوية النظر، كما تصفهم الشركة نفسها. أما الشركات والمؤسسات في المنطقة العربية، فالأجدر بها التريث؛ إذ لم تثبت بعد ملاءمة النموذج لسياقاتنا الإقليمية، غير أن للتجربة درساً يتجاوز النموذج نفسه: فقيم أي نموذج اختيارٌ يقرره من يدرّبه، وتواضع كلفة هذه المنهجية يوحي بأن مواءمة نموذج مفتوح مع سياق محلي لم تعد مشروعاً باهظاً.

ويكتسب التريث ضرورة ملحة في ظل نقطة أمنية جوهرية لم تحسمها Nous Research: لم توضح الشركة ما إذا كان سلوك محاولات Qwen 3.8 الاتصال بخوادم خارجية—الذي كشفته شركة Cohere في أكتوبر 2026 حين حاول وكلاء مبنيون عليه التواصل مع خوادم Alibaba Cloud—قد أُزيل أم لا، إذ لم يخضع هذا الجانب لأي اختبار معلن. وبناءً على ذلك، يتعين إبقاء أي وكلاء أو تطبيقات مبنية على Arete-27B داخل بيئة معزولة (Sandboxed) تماماً ودون منحها صلاحية النفاذ إلى الشبكات الخارجية.