هل كيمي كيه 2 أفضل من ديب سيك؟ نموذج اللغة الصينية لشركة مون شوت للذكاء الاصطناعي هو محور الاهتمام.

Kimi K2 من Moonshot AI: وصول مجاني إلى الذكاء الاصطناعي القوي

ما هو كيمي كي 2 ومن يقف وراءه؟

كيمي كيه 2 هو نموذج لغوي قوي وواسع النطاق للذكاء الاصطناعي، طورته شركة مون شوت للذكاء الاصطناعي الصينية. تأسست الشركة في بكين في مارس 2023 على يد يانغ تشيلين، وتشو شينيو، ووو يوكسين، وسرعان ما أصبحت واحدة من أبرز مطوري الذكاء الاصطناعي في الصين. سُميت الشركة تيمنًا بألبوم بينك فلويد "الجانب المظلم من القمر"، وتسعى لتحقيق هدفها الطموح المتمثل في إنشاء نماذج أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي.

ما هو الترخيص الذي يستخدمه Kimi K2 وماذا يعني ذلك؟

أصدرت شركة Moonshot AI نموذج Kimi K2 مجانًا بموجب ترخيص MIT المُعدَّل. يتيح هذا الترخيص للأفراد والشركات استخدام النموذج وتعديله وتوزيعه مجانًا. يُعد ترخيص MIT المُعدَّل أحد تراخيص المصدر المفتوح التي تتيح الوصول إلى النموذج واستخدامه وتعديله وتوزيعه. ويختلف هذا بشكل كبير عن النماذج الاحتكارية، حيث يحتفظ المُطوِّر بالتحكم الكامل في شيفرة المصدر.

الهندسة المعمارية والمواصفات الفنية

ما هو الهيكل التقني لـ Kimi K2؟

يعتمد كيمي K2 على بنية مزيج الخبراء (MoE) بإجمالي تريليون معلمة. من بين هذه المعلمات، يتم تفعيل 32 مليار معلمة في كل مرة يعالج فيها النموذج استعلامًا. يحتوي النموذج على نافذة سياقية بحجم 128 ألف معلمة، ويعمل مع 384 خبيرًا، يمثلون نماذج فرعية متخصصة ضمن البنية الأكبر.

ما هي الهندسة المعمارية التي تتكون من خليط من الخبراء؟

طُوِّر مفهوم "موك" (MoE) عام ١٩٩١، وهو يُمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التعلّم بكفاءة أكبر من خلال تقسيم المشكلة إلى نماذج فرعية متخصصة. فبدلاً من نموذج واحد مترابط، تستخدم بنية "موك" "شبكة بوابات" لتوجيه كل مُدخل ديناميكيًا إلى الخبراء الأكثر صلة. يتخصص كل خبير في جزء مختلف من مساحة الإدخال، ويمكنه تقديم تنبؤات محددة لمدخلات محددة.

ما هي التفاصيل الفنية المعروفة عن الهندسة المعمارية؟

تتألف بنية كيمي كيه 2 من 61 طبقة، بما في ذلك طبقة كثيفة، مع بُعد مخفي للانتباه يبلغ 7168 وبُعد مخفي لـ MoE يبلغ 2048 لكل خبير. يستخدم النموذج 64 رأس انتباه، ويختار 8 خبراء لكل رمز، مع خبير مشترك واحد. يبلغ حجم المفردات 160,000 رمز، ويستخدم النموذج آلية الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA) ودالة التنشيط SwiGLU.

دور مُحسِّن MuonClip

ما هو مُحسِّن MuonClip ولماذا هو مهم؟

مُحسِّن MuonClip هو أسلوب تدريب رائد طوّرته Moonshot AI خصيصًا لتدريب Kimi K2. يُحلّ هذا المُحسِّن مشكلة شائعة عند بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ألا وهي عدم الاستقرار أثناء التدريب. أثناء التدريب، قد تُصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي غير مستقرة وتُعطي نتائج ضعيفة، مما يُجبر المطورين على إيقاف التدريب والبدء من جديد.

كيف يعمل MuonClip من الناحية الفنية؟

يُوسّع MuonClip قدرات مُحسِّن Muon الأصلي إلى نطاق غير مسبوق، مما يُتيح تدريبًا سلسًا للنماذج فائقة الحجم مثل Kimi K2. يُطبّق المُحسِّن قصًا دقيقًا للتدرج اللوني لمنع التحديثات المفرطة التي قد تُزعزع استقرار التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يُعدّل التحديثات لكل مُعامل على حدة، ويُدمج بدقة تناقص الوزن لتنظيم النموذج دون التسبب في عدم استقراره.

ما هي المزايا التي يقدمها MuonClip مقارنة بالمحسنات التقليدية؟

بفضل MuonClip، حقق Kimi K2 استقرارًا تامًا في التدريب طوال فترة تدريبه باستخدام 15.5 تريليون رمز. هذا يعني أن سلوك الخسارة والتدرج في النموذج ظلّ ثابتًا وقابلًا للتنبؤ، متجنبًا مخاطر انفجار أو تلاشي التدرجات. كما يتطلب المُحسِّن عددًا أقل بنسبة 52% تقريبًا من عمليات الفاصلة العائمة (FLOPs) مقارنةً بمُحسِّن AdamW الأساسي.

تقييم الأداء والمعايير

كيف يؤدي كيمي K2 في اختبارات الأداء؟

صُنِّف كيمي كيه 2 فورًا ضمن أفضل عشرة نماذج ذكاء اصطناعي أداءً في العالم وفقًا لتصنيفات LMSys Textarena. وتفوق النموذج على DeepSeek، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مجاني آخر حظي باهتمام عالمي أواخر عام 2024 بفضل أدائه العالي وكونه خاليًا من الترخيص.

ما هي نتائج المعايير المحددة التي حققها Kimi K2؟

في اختبار SWE-bench Verified، وهو اختبار هندسة برمجيات صارم، حقق كيمي K2 دقة 65.8%. وفي Live Code Bench، حقق النموذج دقة 53.7%، متقدمًا على DeepSeek-V3 الذي حقق دقة 46.9% وGPT-4.1 التي حققت دقة 44.7%. وفي مهام الرياضيات، حقق K2 دقة 97.4% في MATH-500، مقارنةً بنسبة 92.4% التي حققها GPT-4.1.

في أي المجالات تظهر نقاط القوة الخاصة بـ Kimi K2؟

يُظهر النموذج أداءً ممتازًا في مهام الرياضيات والعلوم. وفي معايير مثل AIME وGPQA-Diamond وMATH-500، يُحقق نتائج أفضل من جميع المنافسين. كما يُحقق Kimi K2 ريادةً في معايير متعددة اللغات مثل MMLU-Pro. وقد طُوّر النموذج خصيصًا للتطبيقات القائمة على الوكلاء، ما يعني أنه قادر على استخدام الأدوات وتنظيم المهام بشكل مستقل، بل وحتى إنشاء الشيفرة البرمجية وتحديد الأخطاء.

التوفر والاستخدام

ما هي إصدارات Kimi K2 المتوفرة؟

أصدرت شركة Moonshot AI نسختين من هذا النموذج. Kimi-K2-Base هو النموذج الأساسي، المصمم للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تحكم كامل في الضبط الدقيق والحلول المخصصة. Kimi-K2-Instruct هو إصدار مُركّز على التعليمات، مُحسّن لتطبيقات الدردشة العامة وتطبيقات الوكلاء البسيطة.

أين يمكنني تنزيل واستخدام Kimi K2؟

النموذج متاح مجانًا عبر Hugging Face. يمكن للمستخدمين تنزيل أوزان النموذج والوصول إليه عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). كما توفر Moonshot AI واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI/Anthropic عبر platform.moonshot.ai.

متطلبات الأجهزة والنشر

ما هي متطلبات الأجهزة لـKimi K2؟

للاستخدام التجاري، يحتاج العملاء المحتملون إلى سعة تخزين لا تقل عن تيرابايت واحد للنموذج ومجموعة من 16 وحدة معالجة رسومية Nvidia H20/H200 على الأقل. وتنشأ هذه المتطلبات من الحجم الهائل للنموذج، الذي يتضمن تريليون معلمة.

ما هي وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H200 ولماذا ينصح بها؟

وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H200 هي وحدة معالجة رسومات Tensor Core مصممة خصيصًا للحوسبة عالية الأداء وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي. تعتمد على بنية Hopper، وتوفر ذاكرة HBM3e بسعة 141 جيجابايت مع عرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 4.8 تيرابايت في الثانية. تضاعف وحدة H200 سعة وحدة NVIDIA H100 تقريبًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأساسية، مثل استدلال LLM.

ما هي خيارات النشر المتاحة لـ Kimi K2؟

يُنصح بتشغيل Kimi K2 على محركات استدلال متنوعة، بما في ذلك vLLM وSGLang وKTransformers وTensorRT-LLM. يمكن للمستخدمين استخدام إصدارات مُحسّنة تعمل على وحدات معالجة رسومات Nvidia بسعة 12 جيجابايت أو أكثر من الذاكرة أثناء انتظار الإصدارات المُحسّنة من Kimi K2.

بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعي: مفتاح القدرة التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

مقارنة مع DeepSeek والنماذج الأخرى

ما هو الفرق بين Kimi K2 و DeepSeek؟

كلا النموذجين صينيّان ومتاحان كمصدر مفتوح، لكنهما يختلفان في بنيتهما وتركيزهما. دُرِّب DeepSeek R1 على شرائح Nvidia H800 مُبسَّطة، وبلغت تكلفة تطويره 5.6 مليون دولار فقط. أما Kimi K2، فيستخدم بنية MoE، وقد صُمِّمَ خصيصًا للاستخبارات الوكيلية.

ما هو الدور الذي يلعبه مشهد الذكاء الاصطناعي في الصين؟

برزت الصين كلاعب رئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. بينما تُبقي شركات التكنولوجيا الأمريكية العملاقة، مثل OpenAI وGoogle، نماذجها الأقوى سرية، اختارت شركات صينية مثل Baidu وTencent وAlibaba وDeepSeek أطر عمل مفتوحة المصدر. تخدم هذه الاستراتيجية عدة أهداف استراتيجية، منها توسيع النفوذ العالمي وتعزيز التعاون المجتمعي.

ما هي التصنيفات الحالية في LMSys Arena؟

توفر منصة LMSys Arena منصة لمقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بناءً على تقييمات المستخدمين. تتصدر النماذج المختلفة فئات مختلفة: في معالجة النصوص، يتفوق Gemini على GPT-5 وClaude Opus 4.1، بينما يهيمن GPT-5 على مجال تطوير الويب. أما في مجال الرؤية الحاسوبية، فيتنافس Gemini وGPT-4o بضراوة.

التدريب والتحسين

كيف تم تدريب كيمي K2؟

نظرًا لمحدودية بيانات التدريب المتاحة لاستخدام الأدوات في سيناريوهات واقعية، تم تدريب كيمي كيه 2 باستخدام مزيج من بيئات واقعية ومحاكاة. بالإضافة إلى ذلك، استُخدمت آلية تقييم ذاتي، تُمكّن الذكاء الاصطناعي من تحديد مدى ملاءمة المهام المُنجزة أثناء التدريب.

ما هي الابتكارات التي جلبها التدريب؟

تم تدريب كيمي كيه 2 باستخدام 15.5 تريليون رمز باستخدام مُحسِّن موون كليب. وقد حالت طريقة التدريب هذه دون حدوث حالات عدم الاستقرار، وجعلت التدريب أكثر استقرارًا وأقل تكلفة. تُكلِّف عمليات إعادة التشغيل هذه شركات الذكاء الاصطناعي عادةً ملايين الدولارات، لأنها تُضيِّع أسابيع من وقت الحوسبة.

مجالات التطبيق والاستخدامات الممكنة

لأي التطبيقات تم تحسين Kimi K2؟

طُوِّر الذكاء الاصطناعي للاستخدام في وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين في حل المشكلات بشكل مستقل، والاستدلال، ونشر الأدوات. يستطيع هذا النموذج حل المهام المعقدة ومعالجة مسائل الأعمال عالية المستوى. ويتميز بتنفيذ المهام على عدة خطوات، وإنشاء الأكواد البرمجية وتصحيح أخطائها، وتحليل البيانات وتصورها، والاستدعاء التلقائي للأدوات.

ما هي التطبيقات العملية هناك؟

كيمي K2 مناسب لبناء روبوتات الدردشة، ومساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي، وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. يستطيع النموذج استخدام الأدوات بشكل مستقل، وتنظيم المهام، وحتى إنشاء الشيفرة البرمجية وتحديد الأخطاء. في اختبار غير رسمي أجراه سيمون ويلسون، طُلب من النموذج فيه إنشاء صورة SVG لطائر بجع على دراجة، حقق كيمي K2 نتائج مُقنعة.

الجوانب الاقتصادية والتسعير

ما هي التكاليف المرتبطة بـ Kimi K2؟

النموذج نفسه متاح مجانًا، لكن Moonshot يوفر أيضًا إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات. يتقاضى 0.15 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إدخال لنتائج ذاكرة التخزين المؤقت، و2.50 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إخراج. هذا الهيكل التسعيري أقل من أسعار السوق الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة.

كيف تؤثر استراتيجية المصدر المفتوح على السوق؟

يأتي قرار شركة Moonshot AI بفتح مصدر Kimi K2 في أعقاب توجه عام بين مطوري الذكاء الاصطناعي الصينيين. يُوسّع فتح المصدر نطاق التأثير العالمي، ويتيح للمطورين والباحثين حول العالم الوصول إلى هذه التقنية. وقد يُصبح هذا بديلاً جادًا للنماذج الاحتكارية السائدة، مثل GPT من OpenAI وClude من Anthropic.

التنفيذ والتكامل الفني

كيف يمكن تثبيت Kimi K2 محليًا؟

عملية التثبيت متعددة الخطوات. أولاً، يجب إنشاء بيئة بايثون، ثم تثبيت المكتبات المطلوبة مثل PyTorch وTransformers وAccelerate. بعد ذلك، يمكن استنساخ مستودع نماذج Hugging Face وتحميل النموذج باستخدام Transformers.

ما هي خيارات النشر المتقدمة المتاحة؟

لتسريع الاستدلال، يُمكن استخدام vLLM، الذي يُوفر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. كما يتوفر SGLang وTensorRT-LLM كخيارات متقدمة للمستخدمين ذوي الخبرة. صُممت هذه المحركات خصيصًا لتنفيذ نماذج اللغات الكبيرة بكفاءة.

التنظيم والجوانب القانونية

كيف يتفاعل كيمي كي 2 مع تنظيم الذكاء الاصطناعي؟

بموجب لائحة الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، تخضع نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لمتطلبات مختلفة عن الأنظمة الملكية. بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (GPAIM)، يوجد استثناء مفتوح المصدر، ينص على أن الالتزامات المحددة لمقدمي الخدمات لا تنطبق إذا كان النموذج مُقدمًا بموجب ترخيص مجاني ومفتوح المصدر.

ما هي متطلبات الشفافية الموجودة؟

يخضع مُزوّدو GPAIM مفتوح المصدر لمتطلبات شفافية أقل من النماذج الملكية. قد يُحفّز هذا مُطوّري الذكاء الاصطناعي على توفير نماذج بموجب تراخيص مفتوحة المصدر، مما يُجنّبهم جزئيًا المتطلبات الأكثر صرامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

الآفاق المستقبلية والتنمية

ما هي أهمية Kimi K2 لتطوير الذكاء الاصطناعي؟

يُمثل كيمي كيه 2 نقلة نوعية في الأداء وقابلية التوسع والكفاءة، مما يضع شركة مون شوت إيه آي في طليعة الابتكار العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي. ويُعتبر هذا النموذج أقوى نموذج مفتوح متاح حاليًا، بل إنه تفوق على النماذج المملوكة في العديد من المعايير.

كيف تتطور المنافسة في مشهد الذكاء الاصطناعي الصيني؟

أحدث صعود DeepSeek ونماذج الذكاء الاصطناعي الصينية الأخرى ثورةً في هذا المجال، وأجبر شركاتٍ مثل Moonshot AI على إعادة النظر في استراتيجياتها. وقد أدركت Moonshot AI أن تقديم نتائج متطورة باستمرار هو أولويتها القصوى.

التحديات والقيود

ما هي القيود التي يفرضها كيمي K2؟

على الرغم من إمكانياته المذهلة، يواجه كيمي K2 بعض القيود. فقد يواجه صعوبات في أداء مهام معقدة للغاية أو تحديات غير واضحة المعالم. إضافةً إلى ذلك، فإن متطلبات الأجهزة اللازمة للتشغيل الكامل لهذا النموذج كبيرة، مما قد يحد من إمكانية وصول المؤسسات الصغيرة إليه.

كيف تختلف المتطلبات لمجموعات المستخدمين المختلفة؟

بينما تحتاج الشركات إلى 16 وحدة معالجة رسومية H20/H200 على الأقل وسعة تخزين 1 تيرابايت، يمكن للمستخدمين المنزليين الاعتماد على إصدارات مُحسّنة. تعمل هذه الإصدارات الأصغر على وحدات معالجة رسومية من Nvidia بسعة 12 جيجابايت أو أكثر من الذاكرة، ولكنها غير متوفرة بعد لجهاز Kimi K2.

المجتمع والنظام البيئي

كيف يتم استقبال Kimi K2 من قبل مجتمع المطورين؟

أدى إصدار النموذج مفتوح المصدر إلى انتشاره على نطاق واسع بين مجتمع المطورين. يمكن للمطورين استخدام النموذج في تطبيقات متنوعة، بدءًا من روبوتات الدردشة ووصولًا إلى أنظمة الوكلاء الأكثر تعقيدًا. يُسهّل توفره عبر Hugging Face دمجه في سير العمل الحالية.

ما هو الدور الذي يلعبه التعاون الدولي؟

تُعزز طبيعة Kimi K2 المفتوحة المصدر التعاون الدولي في أبحاث الذكاء الاصطناعي. ويُمكن للباحثين والمطورين حول العالم استخدام النموذج وتعديله وتحسينه، مما يُسهم في تقدم مجتمع الذكاء الاصطناعي بأكمله.

يُمثل نموذج كيمي كيه 2 من شركة مون شوت للذكاء الاصطناعي تقدمًا ملحوظًا في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. بفضل بنيته المكونة من تريليون معلمة، وتحسينه المبتكر لـ MuonClip، وتخصصه في الذكاء الوكيل، يُرسي هذا النموذج معايير جديدة لنماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة. إن توفره مجانًا بموجب ترخيص مُعدّل من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) يجعل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في متناول جمهور أوسع، ويُسهم في تعميم استخدام الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أهمية متطلبات الأجهزة اللازمة للتشغيل الكامل، إلا أن خيارات النشر المُتنوعة تُتيح إمكانيات مُتنوعة لفئات مُختلفة من المُستخدمين. يُؤكد أداؤه القوي في مُختلف المُعايير، وخاصةً مُقارنةً بالنماذج العريقة مثل DeepSeek، على جودة وإمكانيات هذا الابتكار الصيني في مجال الذكاء الاصطناعي.

منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية - الصورة: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

المزيد عنها هنا:

• منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة مقابل الشركات الضخمة: أي الحل هو المناسب لك؟

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus