تضيف Baseten خبرتها في الاستدلال إلى تحالف Nemotron التابع لـNVIDIA

أعلنت Baseten في 5 نوفمبر 2026 انضمامها إلى تحالف NVIDIA Nemotron، مساهمةً برؤى مستمدة من أعباء العمل المؤسسية وخبرتها في التدريب اللاحق والاستدلال في تطوير النماذج المفتوحة. وتوسّع هذه العضوية نطاق تعاونها مع NVIDIA ليشمل إطلاق النماذج والتعلّم المعزز والتخصيص والاستدلال المخصص.

أطلقت NVIDIA التحالف في 16 مارس 2026 لتجميع الأبحاث والخبرات والبيانات والقدرات الحاسوبية حول النماذج المفتوحة الرائدة. وذكر إعلان الإطلاق الصادر عن NVIDIA أن المشروع الأول سيكون نموذجًا أساسيًا تطوره Mistral AI وNVIDIA معًا، ويُدرَّب على NVIDIA DGX Cloud، ويُتاح مفتوح المصدر لتخصيصه من جانب المطورين والمؤسسات، ويُستخدم أساسًا لعائلة Nemotron 4 المرتقبة.

كانت Baseten شريكًا في الإطلاق منذ اليوم الأول لكل من Nemotron 3.5 Super VL وNemotron 3 Ultra. ويتجاوز دورها في التحالف تشغيل النماذج المكتملة ليشمل بيئات التدريب والمعرفة التشغيلية التي صاغتها الخبرة في الاستخدام المؤسسي. وينصب التركيز العملي على تكييف النماذج لتلبية متطلبات أعمال محددة، مع التعامل مع جودة النشر والتكلفة والمرونة بوصفها اعتبارات مترابطة.

التدريب على أحمال العمل الإنتاجية

طوّرت الشركة بيئات للتعلّم المعزز تتعامل مع التسلسلات الهرمية المعقدة للتعليمات، من خلال تجاهل المعلومات الزائدة واتباع تفضيلات الأسلوب المفصلة. وتتناول بيئات أخرى الاستدلال والتخطيط على مدى زمني طويل، عبر التحليل الإحصائي لمجموعات بيانات بيولوجية معقدة، وإثبات النظريات الرياضية، والتنافس في الألعاب. وتحاكي هذه المهام الطريقة التي تَرِد بها التعليمات في بيئات الإنتاج، من خلال مطالبات النظام وتعريفات الأدوات ومتابعات المستخدمين وردود الأدوات ورسائل الخطأ.

يضيف عمل الشركة متعدد الوسائط مهامًا للاستدلال البصري والمكاني، واستدعاءات للأدوات متعددة المراحل تتطلب فهمًا بصريًا. وتفيد Baseten بأن التدريب اللاحق حسّن النتائج في MMMU-Pro، وهو معيار مرجعي للاستدلال متعدد الوسائط على مستوى الخبراء. وتصف ورقة بحثية ذات صلة قُدّمت في 5 أكتوبر 2026 مُسقِطًا يضم 50 مليون مُعامِل، ويربط مُرمِّز الرؤية في Kimi K2.6 بكل من GLM 5.2 وGLM 5.3 مع تثبيت الأوزان المدرّبة مسبقًا، ويتضمن تقييمات على MMMU-Pro وBLINK.

نتائج التخصيص المقاسة

يعرض تقرير CodeRabbit البحثي الصادر في 11 أغسطس 2026 مشروعًا مع NVIDIA وBaseten لتخصيص Nemotron 3.5 Lightning لتوجيه مراجعات الشيفرة، عبر الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، ثم التعلّم المعزز بمكافآت قابلة للتحقق. وفي تقييم ثابت شمل 1,000 مهمة، ارتفعت نسبة التطابق الدقيق في التوجيه من 75.8% للنموذج الأساسي إلى 80.4% بعد الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، ثم إلى 80.7% بعد التدريب بالمكافآت. وارتفع معامل كابا لكوهين، وهو مقياس للتوافق يتجاوز ما يمكن أن يُعزى إلى المصادفة، من 0.429 إلى 0.461 ثم إلى 0.544.

اعتبرت CodeRabbit التغير النهائي البالغ 0.3 نقطة مئوية في التوافق على التوجيه عدم تراجع، لا تحسنًا حاسمًا من الناحية الإحصائية، لأن فترة الثقة المقترنة شملت الصفر. وقدّرَت مقارنة التشغيل أن التكلفة انخفضت بنسبة 50.4% عند بلوغ الإنتاجية المشبعة؛ إذ بلغت تكلفة التقييم نفسه 2.34 دولارًا على النموذج الأساسي و1.16 دولارًا على مثيل واحد من Baseten A100. وأُرجئت اختبارات الأحمال المستدامة وحركة الإنتاج إلى مرحلة لاحقة.

تقدم Harvey حالة مختلفة للتخصيص. وتفيد Baseten بأن منصة الذكاء الاصطناعي القانونية تدرّب Nemotron لاحقًا على Baseten لتلبية احتياجات سير العمل المتخصص الذي يخدم عشرات الآلاف من المحامين يوميًا. وفي بحث نشرته Harvey وBaseten في 8 سبتمبر 2026، أُدرجت غرفة بيانات لصفقة اندماج واستحواذ في بيئة Python، وأُتيح لوكيل رئيسي تفويض مراجعة محددة النطاق إلى وكلاء فرعيين. وأفادت Harvey بأن إطار العمل رفع، عبر سبعة نماذج اختُبرت على 50 غرفة بيانات مستبعدة من التدريب، متوسط معدلات اجتياز معايير التقييم من 23.3% إلى 62.4%.

ويذكر تقرير Harvey أيضًا أن التعلّم المعزز لنموذج وكيل رئيسي Qwen3.5-122B-A10B رفع معدل اجتيازه من 29.9% إلى 63.0% في غرف البيانات الخمسين تلك، مع وصف التجارب بأنها استكشافية أولية، والفجوة المتبقية للوصول إلى معدلات اجتياز شبه كاملة بأنها كبيرة.

النشر والذكاء الاصطناعي الصوتي

تربط Baseten Loops سير عمل التعلّم المعزز المُدار بخدمة الاستدلال المخصص، مع احتفاظ العملاء بملكية أوزان النماذج التي درّبوها. وتدعم Loops كلاً من Nemotron 3.5 Super VL وNemotron 3 Ultra، ويتاح التدريب على Super VL بصيغتي BF16 وNVFP4.

وتقيّم الشركتان أيضًا وكلاء صوتيين مدعومين بـNemotron عبر تطبيقات متكاملة، بما يشمل جودة النموذج وسرعة استجابته. وأفاد معيار Baseten للتعرّف على الكلام الصادر في 4 أغسطس 2026 بأن وحدة NVIDIA H100 واحدة حافظت على تشغيل ما يصل إلى 100 تدفق صوتي متزامن وآني عبر WebSocket. وارتفع زمن الإنهاء، أي الوقت بين انتهاء المتحدث من الكلام وجهوزية النص المفرغ النهائي، من 98 مللي ثانية عند ثمانية تدفقات إلى 138 مللي ثانية عند 100 تدفق.

تربط عضوية Baseten في التحالف تكييف النماذج بالبنية التحتية المستخدمة لتشغيل النماذج الناتجة. وتقدم نتائج العملاء أدلة ملموسة على هذا النهج، في حين يحدد تقدير CodeRabbit عند الإنتاجية المشبعة، إلى جانب عدم اكتمال اختبارات الإنتاج وتجارب Harvey في مراحلها المبكرة، حدود هذا النهج. ويتمثل السؤال الأساسي في مدى ثبات المكاسب المقاسة عند الاستخدام الإنتاجي المستدام.