Aleph Alpha أطلقت نموذج الذكاء الاصطناعي الألماني السيادي Kolibri

أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الألمانية Aleph Alpha نموذج Kolibri مفتوح الأوزان في 3 أكتوبر 2026. نُشرت الأوزان بترخيص Apache 2.0 على Hugging Face، بينما يعمل النموذج على اللغتين الألمانية والإنجليزية فقط. تُطلق الشركة على Kolibri اسم النموذج السيادي: يمكن للمؤسسات تشغيله على خوادمها الخاصة، ولا تغادر البيانات المبنى، ولا يمكن لأحد تعطيله أو إيقافه.

ما هو Kolibri

بُني Kolibri على بنية مزيج الخبراء (MoE) ويحتوي على 78,1 مليار معامل إجمالاً، إلا أن نحو 3,5 مليار منها فقط تُفعَّل عند معالجة كل رمز. من بين 50 طبقة، تحتوي كل منها على 384 خبيراً وخبير مشترك واحد، بينما يرسل الموجّه كل رمز إلى 6 فقط من أصل 384. تم تدريب النموذج على 768 وحدة معالجة رسوميات NVIDIA B200، على نحو 24 تريليون رمز، أكثر من 20% منها بالألمانية.

تغطي نافذة السياق 262 144 رمزاً، وفي الاختبارات يصل النموذج إلى 1 048 576 رمز. حد المعرفة هو 18 يونيو 2026. تشغل الأوزان بصيغة FP8 نحو 78 جيجابايت، لذلك يلزم وجود وحدتي NVIDIA A100 أو H100 بسعة 80 جيجابايت، أو وحدة واحدة من H200 أو B200 أو B300.

يحتوي المُرمّز على مفردات 128 000 رمز، وتمتلك Aleph Alpha خوارزمية جديدة تُسمى UniBPE. اسم المحكمة الدستورية الفيدرالية يُقسَّم إلى 6 رموز مع مُرمّز GPT-5، وإلى رمزين مع Kolibri. يستهلك النموذج رموزاً أقل بنسبة 11,2% في النصوص الألمانية.

لماذا يُعتبر سيادياً

وفقاً لـ Aleph Alpha، أنشأ النموذج فرق ألمانية ودُرّب على البنية التحتية الألمانية والفلندية، مع الالتزام بالتشريعات الأوروبية الألمانية، ودون سيطرة أجنبية. كما وقّعت الشركة مدونة ممارسات GPAI التابعة للاتحاد الأوروبي.

السيادة لا تعني أن النموذج لم يتلقَّ شيئاً من خارج أوروبا: أُعيد معالجة نصوص الويب الإنجليزية باستخدام Gemma 4 من Google، والألمانية عبر Mistral-NeMo، ولأغراض فلاتر الجودة استُخدمت بيانات مختارة من Qwen3-32B. كما تمت تصفية البيانات من التحيزات السياسية.

نقاط القوة والضعف

وفقاً لتقييم الشركة الخاص، يتفوق Kolibri على النماذج المفتوحة بنفس الحجم في اللغتين: النتيجة الإجمالية بالإنجليزية 75,5، وبالألمانية 70,8، وفي الرياضيات (AIME 2025) 87,5 بالألمانية و96,9 بالإنجليزية. في الأسئلة الألمانية، يستنتج النموذج بالألمانية دون التحويل إلى الإنجليزية. كما تم تدريبه على التواضع: عندما لا تدعم الأدلة المقدمة في السياق الإجابة، يعترف بذلك. في اختبار كانت فيه الإجابة غير معروفة، فعل ذلك في 44% من الحالات، بينما فعل GPT-OSS 120B ذلك في 23,7% فقط.

نقاط الضعف علنية أيضاً: في اختبار يتطلب الإجابة من الذاكرة، يحتل المركز الأخير بين 12 نموذجاً مقارناً، ويخسر أمام المنافسين في استدعاءات الأدوات متعددة الخطوات ومهام كتابة الكود. وزن 78 جيجابايت لا يتسع إلا لوحدات GPU في مراكز البيانات، ودعم vLLM جديد، ولا أحد يقدم النموذج كخدمة بعد.

Kolibri هو الخيار الأفضل عندما يكون النص الألماني مهمًا والعتاد الخاص أيضاً: للهيئات العامة، أو البنوك، أو المصنّعين الذين يحتاجون إلى بقاء الوثائق على البنية التحتية الداخلية واختيار خطأ مؤكد هو "لا أعرف". عند العمل على وثائق طويلة كالقوانين والعقود، تظهر نقاط القوة هذه بالضبط.