باختصار
- حصل نموذج ERNIE 5.0 الجديد من Baidu على مكانة بين أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي العالمية، متفوقًا على GPT-5.1 في منصة LMArena واحتل المرتبة الثانية في مهام الرياضيات.
- تم إصدار النسخة الرابعة من ERNIE قبل عامين.
- اعتماد المؤسسات القوي عوّض انتكاسات Baidu في مجال الذكاء الاصطناعي للمستهلكين وسط المنافسة المحلية الشرسة.
شركة التكنولوجيا الصينية العملاقة Baidu قامت مؤخرًا بتحديث نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم لديها—ويبدو أنه جيد جدًا بالفعل.
حقق نموذج الشركة ERNIE-5.0-0110 نتيجة 1460 نقطة على قائمة المتصدرين النصية في LMArena، ليحتل المرتبة الثامنة عالميًا ويصبح النموذج الصيني الوحيد الذي يدخل ضمن أفضل 10 نماذج على المنصة. وتقدم في التصنيف على GPT-5.1-High من OpenAI وGemini-2.5-Pro من Google. تم إصدار ERNIE v4.0 في عام 2023.
كما احتل ERNIE 5.0 المرتبة الثانية عالميًا في مجال الاستدلال الرياضي، متأخرًا فقط عن GPT-5.2-High غير المُعلن عنه بعد. أن يتمكن نموذج صيني من التفوق على معظم الأنظمة الغربية المتاحة علنًا في المهام المنطقية المعقدة يمثل تحولًا كبيرًا في فجوة قدرات الذكاء الاصطناعي—or بالأحرى، في تضييقها.
صحيح، الحصول على المرتبة الثانية عالميًا في الرياضيات يضع ernie في نقاش مختلف تمامًا الآن.
— Muhammad Ayan (@socialwithaayan) 15 يناير 2026
شدد إعلان Baidu على منصة X أن ERNIE 5.0 قد خرج رسميًا من مرحلة المعاينة. كما أظهر النموذج أداءً تنافسيًا في الكتابة الإبداعية، واتباع التعليمات، والبرمجة—حيث احتل مكانة ضمن أفضل 10 عبر عدة مجالات مهنية بما في ذلك العلوم والأعمال والتمويل والرعاية الصحية.
🚨 عاجل: @Baidu_inc’s ERNIE-5.0-0110 حقق للتو نتائج رائعة على LMArena. ليس اختبارًا تجريبيًا أو معاينة.
في أحدث التصنيفات، حصل النموذج على 1460 نقطة في مقياس النص، مما جعله الأول بين النماذج الصينية وضمن أفضل 10 عالميًا—وهو النموذج الصيني الوحيد... pic.twitter.com/9iBVzDcqgq
— Doreen (@dee_naliaks) 15 يناير 2026
البنية التقنية وراء هذه النتائج تتبع تركيز الصين على الكفاءة بدلاً من القوة الخام. يستخدم ERNIE 5.0 بنية Mixture-of-Experts بحوالي 2 تريليون معلمة، مع تفعيل جزء صغير فقط من الخبراء (فقط 3% بدقة) لكل عملية استدلال.
ومثل نماذج الحدود المتفرقة الأخرى، يقلل هذا التصميم من القدرة الحسابية المطلوبة لكل استعلام مقارنةً بالأنظمة الكثيفة، رغم أنه يزيد من تعقيد الهندسة. كما ذكرت Baidu أن ERNIE 5.0 تم تدريبه محليًا عبر النصوص والصور والصوت والفيديو، بدلاً من إضافة وحدات متعددة الوسائط إلى نواة لغوية فقط. وقالت الشركة إن هذا يجعل Ernie نموذج ذكاء اصطناعي “متعدد الوسائط” أصيل.
العودة القوية هذه جديرة بالملاحظة بالنظر إلى مدى تراجع Baidu سابقًا. ففي نوفمبر، تراجعت النسخة التجريبية من ERNIE 5.0 إلى المرتبة 24 على LMArena. وكان سوق الذكاء الاصطناعي المحلي يهيمن عليه المنافسون الأكثر مرونة: حيث كان Doubao من ByteDance يضم 101 مليون مستخدم نشط شهريًا بينما أدت نماذج DeepSeek ذات الكفاءة في التكلفة إلى اندلاع حرب أسعار أجبرت Baidu على التخلي تمامًا عن نموذج الاشتراك المدفوع في أبريل الماضي.
ومع ذلك، لم تؤثر التحديات في مجال المستهلكين على زخم Baidu في قطاع المؤسسات. إذ يشغل ERNIE الآن مراكز القيادة للمدن الذكية في جميع أنحاء الصين، ويخدم جميع البنوك الصينية ذات الأهمية النظامية، ويعالج 16.5 مليار طلب API يوميًا. هذا التواجد القوي في قطاع الأعمال حمى Baidu من المنافسة الشرسة للمستهلكين بينما وفر التمويل لمواصلة تطوير النموذج.
خارج القوة الخام لنموذج اللغة الضخم، فإن واجهة المستخدم الخاصة بروبوت الدردشة ERNIE سهلة الاستخدام للغاية ومليئة بالميزات المعدة مسبقًا التي تساعد المستخدمين في الحصول على نتائج أكثر تخصيصًا بناءً على احتياجاتهم. على سبيل المثال، بدلاً من جعل المستخدمين يتعاملون مع مطالبات معقدة لمهام مختلفة، يوفر روبوت الدردشة أقسامًا منفصلة للكتابة والقراءة وتحرير الصور والاستخدام العام. إنه نفس النموذج الأساسي، لكن التغييرات في مطالبات النظام والتعديلات تجعل كل مهمة أسهل في التنفيذ.
ومن المثير للاهتمام أن النسخة الأحدث لا تأتي مع ميزة البحث عبر الإنترنت، لذا فهي تعمل دون اتصال فقط. ومع ذلك، يمكن للمستخدمين التبديل إلى Ernie 4.5 السابقة والحصول على معلومات محدثة مع تمكين البحث عبر الإنترنت.
ردود الفعل كانت متباينة، حيث لا يزال بعض المستخدمين ينتظرون مزيدًا من التفاصيل حول أداء النموذج ونتائج الاختبارات، والتي وعدت الشركة بإصدارها قريبًا. ومن المهم أيضًا الأخذ بالاعتبار أنه بينما يضاهي ERNIE 5.0 كلًا من GPT-5 وGemini 2.5 في معايير محددة، إلا أن العديد من المعامل الغربية انتقلت بالفعل إلى GPT-5.2 أو Gemini 3، مما يجعل هذا أقرب إلى اللحاق بالركب أكثر من كونه قفزة إلى الأمام.
