أطلق معهد الابتكار التكنولوجي فالكون H1R 7B، نموذج ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد، يمثل خطوة نوعية نحو إتاحة الذكاء الاصطناعي المتقدم على نطاق أوسع من خلال قدرات استدلال عالمية المستوى ضمن نموذج مدمج وعالي الكفاءة ومتاح للجميع بشكل مفتوح. ويضم النموذج 7 مليارات مُعامل، ويمكنه منافسة وتجاوز أداء نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر أكبر حجماً من مختلف أنحاء العالم، بما فيها مايكروسوفت Phi 4 Reasoning Plus 14B وعلي بابا Qwen3 32B وإنفيديا Nemotron H 47B.
وقال معالي فيصل عبدالعزيز البناي، مستشار رئيس الدولة لشؤون الأبحاث الاستراتيجية والتكنولوجية المتقدمة والأمين العام لمجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة، إن فالكون H1R يجسد رؤية الإمارات في تطوير ذكاء اصطناعي مفتوح ومسؤول يحقق أثراً ملموساً محلياً وعالمياً.
وأضاف أن إتاحة قدرات استدلال متقدمة ضمن نموذج فعال وصغير الحجم يسهم في توسيع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ودعم النمو الاقتصادي وتعزيز مكانة البحث العلمي ودعم الاستدامة والمرونة التكنولوجية على المدى البعيد.
ويعتمد فالكون H1R 7B على نموذج فالكون H1-7B، مع إدخال أسلوب تدريب متقدم وبنية هجينة من نوع Transformer-Mamba، ما يعزز دقة النموذج ويرفع سرعة الاستجابة.
وقالت الدكتورة نجوى الأعرج، الرئيس التنفيذي لمعهد الابتكار التكنولوجي، إن فالكون H1R 7B يجسد تطوراً لافتاً في قدرات الاستدلال في نماذج الذكاء الاصطناعي صغيرة الحجم، إذ يحقق نتائج شبه مثالية في اختبارات معيارية رفيعة المستوى، مع كفاءة استثنائية في استهلاك الذاكرة والطاقة، بما يدعم جاهزيته للتطبيقات الواقعية ويعزز الاستدامة.
من ناحيته قال الدكتور حكيم حسيد، كبار الباحثين في مركز بحوث الذكاء الاصطناعي والعلوم الرقمية التابع لمعهد الابتكار التكنولوجي، إن هذا النموذج يمثل ثمرة أبحاث وهندسة عالمية المستوى، ويجسد كيف يمكن للدقة العلمية والتصميم القابل للتوسع أن يسيرا جنباً إلى جنب، معرباً عن الفخر بتقديم نموذج يمكن مجتمع الباحثين والمطورين من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وسرعة وسهولة في الوصول.
وانسجاماً مع التزام المعهد بالشفافية والتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي، تم إطلاق فالكون H1R 7B كنموذج مفتوح المصدر بموجب رخصة فالكون التابعة للمعهد.
ويمكن للمطورين والباحثين والمؤسسات حول العالم الوصول إلى النموذج عبر منصة Hugging Face، إلى جانب تقرير تقني شامل يستعرض استراتيجيات التدريب وأداء النموذج في أبرز اختبارات الاستدلال المعيارية.
