ما هو LongCat-Next؟ شرح نموذج ميتوان للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الأصلي والمبتكر

النقاط الرئيسية

• LongCat-Next هو نموذج أساسي مفتوح المصدر متعدد الوسائط أصلي طوره فريق LongCat التابع لـ Meituan، وأُطلق في مارس 2026.
• يوحد النص والرؤية (الصور) والصوت في مساحة رموز متقطعة واحدة باستخدام نموذج التكرار الذاتي الأصلي المتقطع (DiNA) والتنبؤ بالرمز التالي (NTP).
• مبني على العمود الفقري MoE LongCat-Flash-Lite (A3B: ~68.5 مليار معامل إجمالي، 3 مليار نشطة)، ويدعم الفهم والتوليد عبر الوسائط مع تحيز استقرائي ضئيل.
• تشمل الابتكارات الرئيسية مولّد الرموز dNaViT (محول الرؤية الأصلي المتقطع لأي دقة)، الذي يمكّن ضغطًا عاليًا (يصل إلى 28×) مع الحفاظ على الجودة، خاصة في عرض النصوص.
• تُظهر الاختبارات المعيارية أداءً منافسًا مقارنةً بالنماذج المتخصصة في الفهم البصري، وتوليد الصور، واستيعاب الكلام، والتفاعل الصوتي منخفض الكُمون.
• مفتوح المصدر بالكامل تحت ترخيص MIT على Hugging Face وGitHub، مع توفر كود الاستدلال ونسخة تجريبية مباشرة.

ما هو LongCat-Next؟

يمثل LongCat-Next تحولًا كبيرًا في بنية الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. على عكس أنظمة "الترقيع" التقليدية التي تُلحق مرمِّزات رؤية أو وحدات صوتية بنواة نموذج لغوي، يعامل هذا النموذج جميع الوسائط كعناصر أصلية داخل إطار موحد واحد.

طوره فريق LongCat التابع لـ Meituan، يقوم LongCat-Next بتحويل الوسائط إلى رموز متقطعة. يتم تحويل الصور، والأشكال الموجية الصوتية، والنص إلى مفردات مشتركة، مما يسمح للنموذج بمعالجتها وتوليدها باستخدام الهدف التكراري الذاتي نفسه: التنبؤ بالرمز التالي.

نهج "التكرار الذاتي الأصلي المتقطع" (DiNA) هذا يقلل من التعقيد المعماري والتحيزات الاستقرائية بما يتجاوز نموذج النمذجة اللغوية. والنتيجة هي نظام أكثر أناقة وقابلية للتوسع، قادر على تحقيق قدرات حقيقية متعددة الوسائط من أي نوع إلى أي نوع.

البنية الأساسية والابتكارات التقنية

التكرار الذاتي الأصلي المتقطع (DiNA)

في صميمه، يمتد LongCat-Next نموذج التنبؤ بالرمز التالي ليشمل جميع الوسائط. تقوم مولدات الرموز المقترنة بتحويل المدخلات إلى معرفات متقطعة:

• النص: توليد الرموز الجزئية القياسية.
• الرؤية: معالجتها عبر dNaViT — محول رؤية أصلي متقطع لأي دقة يتعامل مع أحجام صور متغيرة دون ترقيع ثابت أو تشوهات إعادة الحجم.
• الصوت: تحويله إلى رموز متقطعة تدعم الاستيعاب، والتوليد، والمحادثة منخفضة الكُمون.

تُغذي جميع الرموز في عمود فقري MoE (خليط الخبراء) مشترك. وهذا يمكّن من التفكير المتقاطع السلس بين الوسائط، مثل وصف صورة مع توليد صوت ذي صلة أو العكس.

المقياس والكفاءة للنموذج

• الهيكل الأساسي: LongCat-Flash-Lite MoE بمجموع معلمات تقريبي 68.5 مليار و 3 مليار معلمة نشطة لكل خطوة استدلال.
• الكفاءة: نهج الرموز المتقطعة وتصميم MoE يحافظان على خفة الاستدلال مقارنة بنماذج كثيفة ذات قدرات مماثلة.
• الضغط: يحقق جودة توليد قوية عند نسب ضغط عالية (مثلاً، 28× للصور)، ويتفوق بشكل خاص في عرض النصوص الدقيق داخل الصور المُولدة.

الهيكلية تدعم كلًا من الفهم متعدد الوسائط (مثل: الإجابة على الأسئلة البصرية، تحويل الصوت إلى نص مع سياق) والتوليد (مثل: تحويل النص إلى صورة، تحرير الصور عبر الرموز، توليف الصوت).

الأداء والمعايير القياسية

يشير تحليل التقارير التقنية المنشورة والتقييمات المجتمعية إلى أن LongCat-Next يقدم نتائج ذات قوة صناعية عبر المجالات:

• الفهم البصري: تنافسي مع نماذج الرؤية واللغة المتخصصة على المعايير التي تشمل مشاهد معقدة، مستندات، ومدخلات بأي دقة. يتعامل بفعالية مع الصيغ الرياضية الكثيفة، الصور المحملة بـ OCR، والصور الفوتوغرافية الواقعية.
• توليد الصور: يحافظ على دقة وتماسك عاليين، مع قوة ملحوظة في عرض نصوص مقروءة داخل الصور — وهو ضعف شائع في العديد من الأنظمة متعددة الوسائط.
• الصوت/الكلام: يتفوق في الاستيعاب المتقدم للكلام، محادثات صوتية بتأخير منخفض، واستنساخ صوت قابل للتخصيص. يدعم تفاعلات طبيعية متعددة الوسائط، مثل التحدث مع الإشارة إلى محتوى بصري.
• المهام متعددة الوسائط: أداء قوي في مهام موحدة مثل وصف الصور بتعليقات صوتية أو توليد مرئيات من محفزات منطوقة.

تضع المعايير القياسية النموذج في موقع تنافسي عالٍ ضمن الأطر المتقطعة، غالبًا ما يُطابق أو يقترب من أنظمة أكبر أو متخصصة مع تقديم بساطة هيكلية أكبر.

تشير ملاحظات المجتمع إلى مزايا خاصة في الحالات الحدية الواقعية، مثل مسح المستندات في إضاءة منخفضة أو حوارات مختلطة الوسائط.

كيف يختلف LongCat-Next عن النماذج متعددة الوسائط التقليدية

تعتمد معظم النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) الحالية على نواة مركزية حول اللغة مع مشفرات مساعدة:

• تُسقَط بيانات الرؤية إلى فضاء تضمين LLM عبر محولات أو انتباه متقاطع.
• وحدات الصوت غالبًا ما تكون أنابيب منفصلة.

يؤدي هذا إلى تحديات في المحاذاة، زيادة في زمن الاستجابة، وعدم استقرار في التدريب.

مزايا LongCat-Next:

• فضاء رمزي موحد: تصبح كل الوسائط "لغة أصلية" للنموذج، مما يقلل فجوات الوسائط.
• هدف واحد: التنبؤ بالرمز التالي النقي عبر كل شيء يبسط التدريب والتحجيم.
• تحيز مخفّض: حد أدنى من التحيزات الاستقرائية الإضافية بخلاف الانحدار الذاتي. -h بساطة النشر: الهيكل الأساسي المشترك يسهل تحسين الاستدلال وتقديم الخدمات متعددة الوسائط.

يهدف تحول النموذج هذا إلى تقريب الذكاء الاصطناعي أكثر للتعامل مع إشارات العالم المادي المتشابكة (المشهد، الصوت، النص) بطريقة متماسكة.

البدء مع LongCat-Next

الوصول والموارد

-TODO- هوجينج فيس: meituan-longcat/LongCat-Next — أوزان النموذج، ملفات safetensors، ودمج مع Transformers. -TODO- جيتهاب: مستودع كامل يتضمن كود الاستدلال، التنفيذ المعياري، وتقرير تقني بصيغة PDF. -TODO- تجربة تفاعلية: تجربة تفاعلية على longcat.chat/longcat-next. -TODO- الترخيص: MIT — مناسب للتطبيقات البحثية والتجارية.

نصائح استخدام أساسية

يدعم النموذج مسارات Transformers القياسية مع امتدادات مخصصة للمدخلات متعددة الوسائط. مثال على أنماط الكود (من المستودع):

# كود شبه برمجي للاستدلال متعدد الوسائط
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Next")

# تحويل المدخلات المختلطة (نص + صورة + صوت) إلى رموز
inputs = tokenizer.process_multimodal(prompt, image=image_tensor, audio=audio_tensor)
outputs = model.generate(inputs)

نصائح متقدمة: -TODO- استفد من dNaViT للصور بأي دقة لتجنب فقدان الجودة من تغيير الحجم. -TODO- لمهام التوليد، جرب التحكم على مستوى الرموز للحصول على اتساق أكثر دقة عبر الوسائط. -TODO- استخدم التكميم (مثل النسخ ذات 4 بت المتاحة في مستودعات المجتمع) لنشر النموذج على أجهزة المستهلك.

الأخطاء الشائعة والحالات الحدية

-TODO- إدارة ميزانية الرموز: المدخلات عالية الدقة أو الصوت الطويل تستهلك رموزًا أكثر؛ ركز على المناطق الرئيسية أو استخدم استراتيجيات الضغط. -TODO- المحاذاة بين الوسائط: على الرغم من كونها موحدة، قد تتطلب المهام المتداخلة المعقدة هندسة دقيقة للترتيبات للحصول على التماسك الأمثل. -TODO- تحسين الاستدلال: نماذج MoE تستفيد من إعدادات التوازي بين الخبراء؛ راجع مستودع الاستدلال المخصص لأفضل الممارسات. -TODO- اعتبارات الأجهزة: الدقة الكاملة تتطلب VRAM كبيرًا؛ ابدأ بالمتغيرات المكممة للاختبار.

راقب مناقشات المجتمع للتقنيات الناشئة للضبط الدقيق والتكيفات الخاصة بالتطبيق.

التطبيقات المحتملة والتضمينات المستقبلية

يفتح LongCat-Next أبوابًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تكاملاً: -TODO- وكلاء العالم الحقيقي: روبوتات أو تطبيقات تدرك المرئيات، وتعالج الكلام، وتستجيب متعددة الوسائط في نموذج واحد. -TODO- أدوات إبداعية: توليد موحد للصورة+الصوت+النص لإنشاء المحتوى. -TODO- إمكانية الوصول: فهم محسن للمستندات مع تفاعل صوتي. -TODO- الذكاء الاصطناعي للعالم المادي: خطوة نحو نماذج تعامل المدخلات الحسية بطلاقة مثل اللغة.

كمصدر مفتوح، فإنه يدعو المطورين لبناء امتدادات، ضبط دقيق، ومتغيرات خاصة بالمجال، مما يسرع التقدم في الوسائط المتعددة.

الخاتمة

يبرز LongCat-Next كتقدّم مدروس في نمذجة الوسائط المتعددة الأصلية. من خلال توحيد الوسائط تحت إطار متقطع تلقائي الارتداد، فهو يبسّط البنية المعمارية مع تقديم أداء قادر في الرؤية والخلق والتحدث.

للمطوّرين والباحثين وهواة الذكاء الاصطناعي، يوفّر هذا النموذج مفتوح المصدر أساسًا عمليًا للتجربة بإمكانيات حقيقية أي-إلى-

أي. استكشف مستودع Hugging Face، واطّلع على التقرير الفني، وجرّب العرض المباشر لتجربة نموذج DiNA مباشرةً.

ابدأ البناء بـ LongCat-Next اليوم وساهم في المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الموحد.

مستعد للغوص؟ زُر العرض الرسمي المباشر أو استنسخ مستودع GitHub لبدء التجريب.