نادرًا ما يكون البحث العميق مهمة فردية. إنها عملية متعددة المراحل: تحديد الخطة، واكتشاف الرؤى، وتقييم المصادر، وتحسين عمليات المتابعة، وتجميع التحليل، وصياغة المخرجات. على الأنظمة المستندة إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU)، يمكن أن يستغرق إكمال مرحلة واحدة من هذه الدورات 10 دقائق - أو أكثر إذا عدت بأسئلة جديدة. هذا الاحتكاك يخنق التكرار.
اليوم، تفخر شركة NinjaTech AI بالإعلان بحث سوبر نينجا السريع والعميق، بدعم من شراكتنا الاستراتيجية مع سيريبراس - تقديم أكثر من 5 مرات أسرع من حلقات البحث أكثر من النماذج التقليدية. أما الآن، فإن القيام باستكشافات متكررة متعددة الخطوات في دقائق - وليس عشرات الدقائق - ليس ممكنًا فحسب، بل إنه سهل أيضًا.
لماذا هذا مهم الآن
بحث سوبر نينجا السريع والعميق ليس سريعًا فقط. إنه التحول في الحركة:
- سرعة بدون تنازلات: التسلسلات المعقدة من التفكير وتقييم المصدر والتوليف التي كانت تستغرق أكثر من 10 دقائق تكتمل الآن في 1-2 دقيقة فقط.
- الذكاء التفاعلي: يعمل التكرار في الوقت الفعلي على تحويل البحث العميق للذكاء الاصطناعي من تقرير ثابت إلى شريك ديناميكي عند الطلب.
- لا تضحية بالجودة: تستند كل إجابة إلى المصادر المذكورة والتفكير المنظم والتحليل الشامل - مما يضمن أن زيادة السرعة لا تأتي على حساب العمق أو الدقة.
المعايير: دقة قابلة للمقارنة، سرعة اختراق
لتقييم الجودة والأداء، قمنا باختبار بحث سوبر نينجا السريع والعميق، مدعوم من طراز Qwen3-235B على أجهزة Cerebras، باستخدام معيار غايا—اختبار صعب في العالم الحقيقي للتفكير متعدد الخطوات واستخدام الأدوات (رابط arXiv).
مهام GAIA صعبة بشكل متعمد: 466 سؤالًا بإجابات يمكن التحقق منها، مصممة لقياس ليس فقط الاسترجاع الواقعي ولكن أيضًا القدرة على التخطيط وجمع المصادر والتفكير في التعقيد وتقديم نتائج دقيقة.
نتائج الدقة - مطابقة الأفضل
تم تحقيق بحث SuperNinja السريع والعميق دقة 58.9%، يتتبع عن كثب النماذج عالية المستوى مثل Sonnet 4 من Anthropic (62.1%) وجيميني 2.5 برو (62.6%)، وتفوق على GPT-O3 من OpenAI (54.5%).
نتائج السرعة - في فئة خاصة بها
المكان الذي فصل فيه Qwen3-235B على Cerebras نفسه حقًا سرعة:
- متوسط وقت الإنجاز: 57.4 ثانية لكل مهمة من مهام GAIA
- أسرع بـ 3.9 مرة أكثر من جيميني 2.5 برو (225,3 ثانية)
- أسرع بمعدل 4.1 مرة إيثان سونيت (4)237.7 ثانية)
- أسرع بمعدل 5.5 مرة أكثر من GPT-O3 (316.7 ثانية)
ماذا يعني هذا بالنسبة لك
تحصل على الدقة على قدم المساواة مع النماذج الرائدة- ولكن مع إجابات أسرع بشكل كبير. بالنسبة لسير العمل البحثي العميق الذي يتضمن التكرار، تفتح هذه السرعة إمكانيات جديدة تمامًا: عمليات المتابعة والمحاور والغوص العميق الذي كان من الممكن أن يكون بطيئًا جدًا من قبل.
مثال من العالم الحقيقي: عندما تحدد السرعة الإستراتيجية
تخيل أنك خبير استراتيجي للعلامة التجارية يقدم المشورة لشركة سلع استهلاكية عالمية. يريد CMO بدء المناقشات لإعادة تسمية الشركة عالية المخاطر في قمة القيادة الأسبوع المقبل. تحتاج إلى الدخول إلى تلك الغرفة برؤى تعتمد على البيانات - وليس فقط الآراء.
تبدأ بموجه البحث العميق هذا:
ابحث في أبرز 10 علامات تجارية جديدة للشركات في الفترة من 2010 إلى 2025 عبر صناعات متعددة، باستخدام معايير واضحة لتعريف «العلامة التجارية البارزة»، وجمع مصادر موثوقة ومستشهد بها ومرتبطة حول التغييرات القابلة للقياس في المبيعات، وحصة السوق، ومشاعر العملاء، وحقوق العلامة التجارية. قم بتطبيع النتائج من أجل المقارنة وتقديمها مرتبة من الأكثر نجاحًا إلى الأقل نجاحًا في جدول، بما في ذلك جميع المقاييس الرئيسية وملخصات الحالات الموجزة لكل علامة تجارية وخمس رؤى قابلة للتنفيذ ومدعومة بالأدلة يمكنني استخدامها لتوجيه مناقشة استراتيجية إعادة العلامة التجارية.
باستخدام أدوات بحث الذكاء الاصطناعي الأخرى، يمكنك الانتظار 10-15 دقيقة للتقرير الأولي. إذا كانت لديك أسئلة متابعة تتطلب مزيدًا من البحث، فإن كل تكرار يضيف مزيدًا من الوقت.
مع بحث سوبر نينجا السريع والعميق، تكتمل كل دورة في غضون دقيقة إلى دقيقتين، حتى تتمكن من التكرار بسرعة - تحسين معاييرك، والتحقيق في الحالات المتطورة، وإضافة بيانات جديدة، واختبار أفكارك في الوقت الفعلي. بدلاً من إنتاج تقرير ثابت واحد، يمكنك إنشاء جدول تفاعلي يحتوي على مصادر مرتبطة ومقاييس قابلة للمقارنة ووجبات سريعة واضحة ومدعومة بالأدلة - جاهزة للعرض والتكيف مباشرة في الغرفة.
السرعة لا تجعلك أسرع فحسب، بل تتيح لك استكشاف المزيد من الزوايا والتحقق من صحة المزيد من الافتراضات وعرض رؤى استراتيجية لم يكن لديك الوقت للكشف عنها بطريقة أخرى.
كيف يعمل
على الرغم من التقدم الكبير في نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر، لا تزال هناك فجوة أداء مستمرة بين هذه النماذج وأنظمة الملكية العليا في مهام استرداد المعلومات المعقدة ذات الأفق الطويل - وهي تحديات تم استيعابها جيدًا من خلال معايير مثل GAIA. لا يتطلب سد هذه الفجوة نماذج أكبر فحسب، بل استدلالًا أكثر ذكاءً.
يستخدم نظام البحث العميق في SuperNinja ملف إطار عمل سقالات التخطيط والترميز يعمل على تحويل نموذج أساسي مفتوح المصدر - مثل Qwen3-Instruct 235b - إلى باحث يحركه الهدف. ينفذ هذا الإطار التكراري التحقق من الصحة والتحقق وإعادة التخطيط الحلقات، التي تولد ما يقرب من ضعف عدد الرموز المنطقية مقارنة بالاستدلال القياسي. إن وقت التفكير الإضافي هذا يؤتي ثماره من حيث الدقة، مما يقلل بشكل منهجي من أخطاء النماذج المميزة ويحسن الأداء ليتوافق مع أحدث النماذج الاحتكارية.
نحن نعزز الدقة بشكل أكبر من خلال طبقة تحسين تعتمد على البيانات يقوم بتخصيص تعريفات الأدوات والمعلمات واستراتيجيات الاسترجاع بناءً على مجال العميل وبياناته. هذه الإعدادات المصممة خصيصًا تجعل النموذج أكثر موثوقية للمهام البحثية المتخصصة عالية المخاطر. المقايضة؟ تضيف عملية التفكير الأكثر ثراءً وصرامة عبئًا حسابيًا على أنظمة GPU التقليدية - مما يؤدي إلى إبطاء كل تكرار بسبب توليد الرموز لفترة أطول والتواصل بين وحدات معالجة الرسومات.
هذا هو المكان الذي ساعدنا فيه استدلال Cerebras على نطاق الرقاقة على تحقيق مكاسب كبيرة في الأداء. من خلال تشغيل النموذج بأكمله بالكامل في SRAM على الرقاقة، مما يجعل الاستدلال سريعًا للغاية مع عدم وجود اختناقات بين وحدات معالجة الرسومات، نقوم بتسريع حلقة السقالات الكاملة من خلال من 4 إلى 6 مرات مقارنة بالأنظمة التقليدية. وهذا يعني أنك تحصل على دقة أفضل النماذج الاحتكارية - دون التضحية بالسرعة - مما يجعل دورات البحث التكرارية متعددة الجولات عملية في الوقت الفعلي.
جرب البحث السريع العميق من SuperNinja اليوم
SuperNinja Fast Deep Research ليست مجرد أداة أسرع - إنها إعادة تعريف لكيفية سير العمل البحثي العميق. إذا كنت تقدر البصيرة السريعة والصارمة التي تتكيف مع أسئلتك في الوقت الفعلي، فستشعر بالفرق على الفور.
اختبر ما يحدث عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي الوكيل بسرعة الجيل التالي.
