انتقل إلى المحتوى

BALASAGUN · النموذج اللغوي الخاص بـ BRAINSTORM

بلاساغون: مدينة «قوتادغو بيليك»

كانت بلاساغون إحدى عواصم القراخانيين، وتقع في حوض نهر تشو في أراضي قيرغيزستان الحالية. وُلد فيها يوسف خاص حاجب، مؤلف «قوتادغو بيليك»، وبدأ فيها عمله؛ ثم أتمّه في كاشغر سنة 1069–1070.

ومعنى «قوتادغو بيليك» «معرفة أن يكون المرء سعيداً». وقد أخذ نموذجنا اسمه من هذه المدينة.

أنشئوا نموذجكم اللغوي الخاص.

نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي مصمَّم لكم، يعيش ويعمل على خادمكم الخاص أو على وحدات GPU مستأجرة. يتحدث لغة عملكم؛ وما لم تختاروا غير ذلك، لا تذهب أسئلتكم ومستنداتكم إلى أي شركة ذكاء اصطناعي أخرى.

اطلبوا عرض سعركيف يعمل؟

الحالة

قيد التطوير · المرحلة 0 / 3 · أكتوبر 2026

كيف يعمل

النموذج يعيش على خادمكم

خادمكم · ‫أو GPU مستأجرة‬011011001001101101خدمة ذكاء اصطناعي خارجية✕أنظمتكمPMS · ERP · SCADAمستنداتكماللوائح · السياساتBALASAGUNعلى خادمكمBALASAGUNالأدواتالحساب · أوامر العملالمستخدمونالمكيّف في الغرفة 304لا يعملالغرفة 304 · سجل الصيانةفتح أمر عمل: المكيّف، الغرفة 304فُتح أمر عمل للخدمة الفنيةوالفريق في طريقه إلى الغرفة‫القدرة المركّبة للشقة 12 kW‬فما القدرة المطلوبة؟لائحة التمديدات الكهربائيةالمادة 57 · معاملات التزامن8 kW × 0.6 + 4 kW × 0.4‫القدرة المطلوبة: 6.4 kW‬المصدر: لائحة التمديدات، المادة 57

رسم متحرك: طريقة العمل المستهدفة. النموذج ما زال قيد التطوير.

فندق

  1. يكتب نزيل إلى الاستقبال: «المكيّف في الغرفة 304 لا يعمل».
  2. يعمل BALASAGUN على خادم الفندق نفسه؛ ولا يذهب السؤال إلى أي شركة أخرى.
  3. يراجع سجل صيانة الغرفة ونظام الفندق.
  4. يفتح أمر عمل للخدمة الفنية.
  5. يعود الجواب إلى النزيل؛ وأمر العمل لدى الخدمة الفنية.

الكهرباء

  1. يسأل مهندس: «القدرة المركّبة للشقة 12 kW، فما القدرة المطلوبة؟»
  2. يفكّر النموذج على خادمكم.
  3. يقرأ قاعدة التزامن من اللائحة نفسها، لا من الذاكرة.
  4. يحسب بأداة: 0.6 لأول 8 kW، و0.4 للباقي.
  5. يعود الجواب مع مصدره: القدرة المطلوبة 6.4 kW.
  1. 1 · يصل سؤاليسأل نزيل أو موظف أو مهندس
  2. 2 · النموذج يفكّرعلى خادمكم، دون الذهاب إلى شركة أخرى
  3. 3 · يرجع إلى المصدراللائحة، سجل الصيانة، سياسة الفندق
  4. 4 · ينفّذيحسب، ويفتح أمر عمل
  5. 5 · يعود الجوابمع مصدره

ما هو BALASAGUN؟

نموذجنا اللغوي الخاص للهندسة الكهربائية والفنادق

BALASAGUN هو نموذج الذكاء الاصطناعي اللغوي الذي ندرّبه الآن على الهندسة الكهربائية وإدارة الفنادق. لا ندرّبه من الصفر: نأخذ نماذج لغوية مفتوحة المصدر وندرّبها بخبرتنا الهندسية الخاصة بما يلائم القطاع المطلوب، ثم نضعها في الخدمة ونشغّلها. وبذلك نبني الحلول بنموذجنا اللغوي الخاص بدلاً من استخدام نماذج لغوية باهظة الكلفة. كما يمكننا أن نهيّئ نموذجكم اللغوي الكبير (LLM) الخاص الذي سنطوّره نيابةً عنكم، ليعمل بصورة هجينة مع أي نماذج لغوية كبيرة أخرى تختارونها.

  • إدارة الفنادق

    أسئلة النزلاء، والخدمة الفنية، ومتابعة الطاقة والصيانة، ومهام الموظفين. وتُقرأ قواعد الفندق وأسعاره من مستنداته مع كل سؤال.

  • الهندسة الكهربائية

    اللوائح التركية الخاصة بالتمديدات الكهربائية والتأريض ومنشآت التيار القوي؛ وحسابات هبوط الجهد والقدرة المطلوبة والمسح وحصر الكميات.

  • أول المستخدمين: منتجاتنا الخاصة

    سيكون برنامج المسح Elektrik GPT، وLeyla مساعدة هذا الموقع، ومنصة ARI لمراقبة الطاقة أولَ المنتجات التي تستخدم BALASAGUN.

    Elektrik GPTمنصة الطاقة

كيف نعمل

نموذجكم في خمس خطوات

يمرّ كل نموذج بالخطوات الخمس نفسها. بهذه الطريقة ندرّب BALASAGUN، وبها نبني نموذجكم.

كيف ينمو

من نموذج مفتوح إلى نموذجكم

بيئة مخصّصة لكم✓✓✓مجموعة اختبارناالنموذج الأساسيالنموذج المُكيَّفالهدف: الأساس + 10 نقاط فأكثرنموذج مفتوحApache 2.0معرفتكممعتمدة من خبراء‫GPU · ضبط دقيق‬LoRAخادمكم الخاص‫GPU مستأجرة‬مخصّصة لكم
  1. يُختار نموذج أساسي مرخَّص للاستخدام التجاري (Apache 2.0). لا تدريب من الصفر.
  2. تُضاف اللوائح ومستنداتكم والقواعد المعتمدة من خبراء؛ ويُتتبَّع مصدر كل سجل.
  3. ضبط دقيق بـ LoRA على GPU: يتعلّم النموذج لغة عملكم.
  4. يُختبر على مجموعة الاختبار الخاصة بنا. وإن لم يتفوّق على النموذج الأساسي فلا يُطلق للاستخدام.
  5. يُركَّب على خادمكم الخاص أو على وحدة GPU مستأجرة مخصّصة لكم.
  1. 1 · يُختار نموذج مفتوحApache 2.0، مرخَّص للاستخدام التجاري؛ ويُقرأ الترخيص من بطاقة النموذج
  2. 2 · تُضاف معرفتكماللوائح ومستنداتكم والقواعد المعتمدة من خبراء؛ ويُتتبَّع مصدر كل سجل
  3. 3 · ضبط دقيق على GPULoRA؛ دون تدريب من الصفر
  4. 4 · الاختبارمجموعة الاختبار الخاصة بنا؛ وإن لم يتفوّق على النموذج الأساسي فلا يُطلق للاستخدام
  5. 5 · يُركَّب لديكمعلى خادمكم الخاص أو على وحدة GPU مستأجرة مخصّصة لكم؛ وللبيانات الشخصية نوصي بخادمكم الخاص

وعودنا

أربعة وعود

  • بياناتكم تحت سيطرتكم

    يُدرَّب النموذج ويعمل على خادمكم الخاص أو على وحدة GPU مستأجرة مخصّصة لكم. وللنماذج التي ستعالج بيانات شخصية نوصي بخادمكم الخاص. أما إرسال الطلبات إلى النموذج السحابي لشركة ذكاء اصطناعي أخرى فلا يحدث إلا في المهام التي تختارونها، وبرغبتكم فقط.

  • نموذج واضح الترخيص وبيانات يمكن تتبّعها

    النموذج الأساسي مرخَّص دائماً للاستخدام التجاري (Apache 2.0 / MIT). ويحتفظ كل سجل تدريب بمصدره وملاحظة ترخيصه، ويمكن إخراجه من التدريب بأمر واحد.

  • لا حفظ عن ظهر قلب

    المعلومات المتغيّرة، كالأسعار وأرقام المواد والسياسات، لا يحفظها النموذج عن ظهر قلب؛ بل يقرؤها من المستند مع كل سؤال. وعندما تتغيّر المعلومات لا يحتاج النموذج إلى إعادة تدريب.

  • لا إطلاق دون قياس

    تُقارَن كل نسخة بالنموذج الأساسي على مجموعة الاختبار الخاصة بنا؛ والنسخة التي لا تتفوّق عليه لا تُستخدم. هدفنا للنسخة الأولى من BALASAGUN: تحسّن إجمالي بمقدار 10 نقاط على الأقل، ودون تراجع في أي مجال بأكثر من نقطتين.

أين نحن الآن

الحالة بصراحة

لم تُدرَّب النسخة الأولى بعد؛ ونحدّث هذا القسم كلما تقدّمنا.

  1. 0الآن

    مجموعة الاختبار ومنافسة النماذج الأساسية

  2. 1

    مسار البيانات

  3. 2

    تدريب النسخة الأولى (v0.1)

  4. 3

    التشغيل والربط

  5. v1

    النسخة الموسّعة

بنية التدريب التحتية

تدريب نموذج BALASAGUN

ما أنجزناه حتى الآن، مع سجلاته الحقيقية: منافسة النماذج الأساسية وأول تدريب تجريبي بتقنية LoRA. التدريب الكامل هو الخطوة التالية؛ وهنا نعرض ما حدث بالضبط.

منافسة النماذج الأساسية

تنافست خمسة نماذج مفتوحة المصدر على 50 سؤالاً من مجموعة الاختبار الخاصة بنا (25 في الكهرباء و25 في الفنادق)؛ وقيّم الإجاباتِ نموذجٌ حَكَم مفتوح الأوزان. والنموذج الأساسي المختار هو Qwen3.6-35B-A3B: الأول في الهندسة الكهربائية، ومرخَّص بـ Apache-2.0، ومناسب لتشغيل مُهايئَي المجالين معاً على وحدة GPU واحدة.

النموذجالمجموعالكهرباءالفنادق
google/gemma-4-26B-A4B-it87.276.098.4
Qwen/Qwen3.6-35B-A3Bالمختار84.686.482.8
google/gemma-4-12B-it79.664.095.2
Qwen/Qwen3.5-9B73.872.475.2
mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-250664.655.274.0

الدرجات من 100 · الحَكَم: Qwen3.8-27B · 19 أكتوبر 2026

أول تدريب تجريبي بتقنية LoRA

قبل التدريب الكامل اختبرنا المنظومة من أولها إلى آخرها: دُرِّب مُهايئا LoRA (الكهرباء، الفنادق) على النموذج الأساسي نفسه، 20 خطوة لكلٍّ منهما. نجح التدريب؛ أما الخطوة التالية، أي تشغيل النموذج عبر vLLM، فقد تعطّلت في هذه التجربة ويجري إصلاحها.

GPU
NVIDIA A100 SXM 80 GB (مستأجرة، RunPod)
استهلاك VRAM
69.3 GB (الذروة 69.6 GB)
تحميل النموذج
228 ثانية
التدريب
2 مُهايئ × 20 خطوة، 42 ثانية
المعاملات المدرَّبة
3,440,640 لكل مُهايئ (LoRA r=16)
الخسارة (Loss)
الكهرباء 3.89 ← 0.88 · الفنادق 2.13 ← 0.31
مدة الـ pod
17 دقيقة؛ حُذف عند انتهاء المهمة
من سجل الـ pod (كما هو)
15:18:59Z {"olay": "yuklendi", "sn": 228.0, "vram_gb": 69.3, "sinif": "Qwen3_5MoeForCausalLM"}
15:19:00Z {"olay": "adaptor", "adaptor": "elektrik", "egitilebilir": 3440640}
15:19:03Z {"olay": "adim", "adaptor": "elektrik", "adim": 0, "loss": 3.892}
15:19:22Z {"olay": "adim", "adaptor": "elektrik", "adim": 19, "loss": 0.8816}
15:19:22Z {"olay": "adaptor", "adaptor": "otel", "egitilebilir": 3440640}
15:19:23Z {"olay": "adim", "adaptor": "otel", "adim": 0, "loss": 2.1289}
15:19:41Z {"olay": "adim", "adaptor": "otel", "adim": 19, "loss": 0.306}
15:19:42Z {"olay": "egitim_bitti", "sn": 270.4, "vram_gb_max": 69.6}
15:20:00Z vLLM version 0.31.0 · model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B · lora_modules: elektrik, otel
Durum: BAŞARISIZ — vLLM kapandı (vllm-exited) · GPU: NVIDIA A100-SXM4-80GB · süre: 17 dk

الأوقات بتوقيت UTC. والأسطر هي السجل الخاص بسكربت التدريب لدينا.

من لوحة تحكم RunPod

بطاقات GPU في لوحة تحكم RunPod؛ وبطاقة A100 SXM ذات 80 GB VRAM مميَّزة.
اختيار GPU: جرى التدريب التجريبي على A100 SXM 80 GB (مميَّزة). الأسعار والتوافر قيم لحظية.
سجل التدقيق في RunPod مع صفوف إنشاء الـ pod وحذفه؛ البريد الإلكتروني ومعرّفات المفاتيح مغطّاة.
سجل التدقيق: أُنشئ الـ pod التجريبي الساعة 18:07 وحُذف الساعة 18:25 (بتوقيت تركيا). بيانات الحساب مغطّاة.

البرمجيات التي نستخدمها

  • Qwen3.6-35B-A3B

    النموذج الأساسي (Apache-2.0)

  • PyTorch + Hugging Face Transformers

    تحميل النموذج وتدريبه

  • PEFT (LoRA)

    مُهايئات المجالين (الكهرباء، الفنادق)

  • vLLM 0.31.0

    التقييم والتشغيل (واجهة متوافقة مع OpenAI)

  • خوادم GPU على RunPod

    خوادم مستأجرة بوحدات A100 80 GB وRTX A6000 48 GB

  • Hugging Face Hub

    مستودعات خاصة للنماذج والمُهايئات

  • Python 3.12 + uv

    مسار البيانات ومجموعة الاختبار وأدوات التقييم

  • حارس التكلفة + منظّف Oracle

    يتوقف الـ pod عند انتهاء مهمته؛ ويُحذف الـ pod المنسي بعد 1.5 ساعة

التالي: التدريب الكامل

تدريب bf16 LoRA ببيانات معتمدة من خبراء، على وحدة GPU بسعة 80–96 GB (A100 80 GB أو RTX PRO 6000 96 GB). ويُقاس كل مُهايئ بمجموعة اختبار مجاله؛ والنسخة التي لا تتفوّق على النموذج الأساسي لا تُطلق للاستخدام.

لقطاعكم

يمكننا أن نبني نموذجاً لقطاعكم أيضاً.

كما بنينا BALASAGUN لأنفسنا، نُنشئ نموذجكم اللغوي الخاص لقطاعكم وندرّبه: على خادمكم الخاص أو على وحدات GPU مستأجرة.

  • الرعاية الصحية

    تثقيف المرضى، والبحث في البروتوكولات وأدلة الأدوية. وتبقى بيانات المرضى على خادم المستشفى.

  • القانون

    البحث في أرشيف القضايا والسوابق القضائية، ومسودات المذكرات. وتبقى ملفات الموكلين داخل المكتب.

  • المالية والمحاسبة

    قراءة الفواتير، وأسئلة اللوائح، وملخصات الحسابات. وتبقى السجلات المالية على خادم الشركة.

  • التصنيع

    أدلة الآلات، وسجلات الصيانة، وتشخيص الأعطال. وتبقى بيانات الإنتاج في المصنع.

  • الطاقة والبنية التحتية

    التقارير الميدانية، وسجلات الأعطال، ووثائق المنشآت. وتبقى بيانات الشبكة والمنشآت لديكم.

  • القطاع العام والبلديات

    الرد على طلبات المواطنين، والبحث في اللوائح. وتبقى البيانات الشخصية على خادم المؤسسة.

  • التعليم

    محتوى المقررات ومساعد معرفي داخلي. وتبقى بيانات الطلاب في المدرسة.

  • التجزئة والتجارة الإلكترونية

    كتالوج المنتجات، وخدمة العملاء، وقواعد الإرجاع. وتبقى بيانات العملاء لديكم.

قطاعكم غير مدرج؟ اكتبوا إلينا؛ ولنتحدث أولاً عن عملكم وبياناتكم.اطلبوا عرض سعر

كيف نعمل معاً

من المحادثة الأولى إلى نموذج يعمل

تتوقف المدة والسعر على عملكم وبياناتكم؛ وبعد اجتماع الاستكشاف نرسل إليكم عرض سعر مكتوباً.

  1. 1. اجتماع الاستكشاف

    نتحدث عن عملكم وبياناتكم ومتطلبات الخصوصية لديكم.

  2. 2. جرد البيانات ومجموعة الاختبار

    نحدد المستندات والسجلات التي ستُستخدم، ونبني مجموعة اختبار من أسئلتكم الحقيقية.

  3. 3. النموذج التجريبي

    نُجري منافسة بين النماذج الأساسية المرشّحة، ونكيّف الفائز بالضبط الدقيق، ونسلّمكم تقرير القياس.

  4. 4. التركيب

    نركّب النموذج على خادمكم الخاص أو على وحدة GPU مستأجرة مخصّصة لكم، ونربطه بأنظمتكم.

  5. 5. الصيانة والنسخ الجديدة

    نحدّث النموذج بمستندات وأسئلة جديدة، ونقيس كل نسخة من جديد.

إنشاء الخوادم ومراكز البيانات (F09)

اطلبوا عرض سعر

حدّثونا عن قطاعكم وبياناتكم؛ وسنُعدّ عرض سعر لنموذجكم الخاص.

اكتبوا باختصار عن عملكم والبيانات التي لديكم؛ وسنعود إليكم لترتيب اجتماع الاستكشاف.

اختر الخط الذي يهمّك

يكفي أن تصف الوضع الحالي والنتيجة التي تريدها.

تصل رسالتك مباشرةً إلى فريقنا. لتوجيهها إلى المسار المناسب، يُصنَّف نص الرسالة مبدئيًا بالذكاء الاصطناعي؛ ولا يُرسَل اسمك ولا بيانات التواصل إلى هذه الخطوة.