# ريبل: نموذج ذكاء اصطناعي محلي مصمم بالتكامل مع معالجات الرسوميات

- المنشور الأصلي: https://www.twitter.com/i/status/2118046765857546733
- الحساب المصدر: [@RicursiveAI](https://x.com/RicursiveAI)
- لغة المصدر: الإنجليزية
- اللغة الهدف: العربية
- المدة: 1:14
- تاريخ النشر: 2026-11-05
- ترجمة آلية. راجع النص الأصلي قبل الاقتباس.
- الرابط الأساسي: https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA
- النسخة باللغة الأصلية: https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/en/ripple-a-local-ai-model-co-designed-for-gpus.md

## النص

[0:02](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=2) نُصدر اليوم Ripple، نموذجًا محليًا رائدًا يتفوق على نماذج أمريكية مفتوحة الأوزان أكبر منه بخمسة عشر ضعفًا في مهام الوكلاء مثل Terminal Bench بحجم يسمح بتشغيله محليًا على MacBook Pro أو DGX Spark.

[0:20](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=20) من خلال تدريب Ripple مسبقًا على فهم عميق للعتاد الذي يعمل عليه، تمكّنا من بلوغ الأداء نفسه الذي يحققه خط الأساس مفتوح المصدر باستخدام حوسبة أقل بستة عشر ضعفًا.

[0:30](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=30) كأننا درّبناه باستخدام عدد وحدات GPU أكبر بستة عشر مرة.

[0:32](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=32) بنينا Ripple لثلاثة أسباب. أولًا، لنُظهر ما يمكننا تحقيقه من خلال تصميم النموذج والعتاد الذي يعمل عليه معًا، وهو في هذه الحالة وحدة GPU.

[0:40](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=40) ثانيًا، لتشغيل منصتنا لتصميم شرائح الذكاء الاصطناعي.

[0:43](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=43) تُنسّق نسخة داخلية من Ripple وتتعلّم عبر خوارزمياتنا الخاصة بالذكاء الاصطناعي لتصميم شرائح أعلى أداءً بسرعة.

[0:51](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=51) ثالثًا، لبدء إغلاق الحلقة، نماذج تدريب أفضل تصمّم رقائق أفضل تدرّب نماذج أفضل حتى.

[0:58](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=58) Ripple هو نموذجنا الأول، وقد دُرّب على سيليكون لم يُصمَّم لأجله.

[1:05](https://www.translate.mom/transcript/cFSxIKkgbOxM/ar/%D8%B1%D9%8A%D8%A8%D9%84-%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%85%D8%AD%D9%84%D9%8A-%D9%85%D8%B5%D9%85%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D8%A7%D9%85%D9%84-%D9%85%D8%B9-%D9%85%D8%B9%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%B3%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA?t=65) تخيّل ما يمكن تحقيقه على سيليكون صُمّم لأجله.