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

كيمي كيه 2 من مونشوت إيه آي: وصول مجاني إلى ذكاء اصطناعي قوي

ما هو كيمي كيه 2 ومن يقف وراءه؟

كيمي كي 2 هو نموذج لغوي ضخم وقوي للذكاء الاصطناعي، طوّرته شركة مونشوت إيه آي الصينية. تأسست الشركة في بكين في مارس 2023 على يد يانغ تشيلين، وتشو شينيو، وو يوكسين، وسرعان ما أصبحت من أبرز مطوري الذكاء الاصطناعي في الصين. استوحت الشركة اسمها من ألبوم فرقة بينك فلويد "الجانب المظلم من القمر"، وتسعى لتحقيق هدف طموح يتمثل في ابتكار نماذج أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي.

ما نوع الترخيص الذي تستخدمه كيمي كيه 2 وماذا يعني ذلك؟

أصدرت شركة Moonshot AI برنامج Kimi K2 مجانًا بموجب ترخيص MIT مُعدّل. يسمح هذا الترخيص للأفراد والشركات باستخدام النموذج وتعديله وتوزيعه مجانًا. يُعدّ ترخيص MIT المُعدّل ترخيصًا مفتوح المصدر يُتيح الوصول إلى النموذج واستخدامه وتعديله وتوزيعه. ويختلف هذا اختلافًا جوهريًا عن النماذج الاحتكارية، حيث يحتفظ المُنشئ بالسيطرة الكاملة على شفرة المصدر.

البنية التقنية والمواصفات

ما هي المواصفات الفنية لطائرة كيمي K2؟

يعتمد نظام Kimi K2 على بنية مزيج من الخبراء (MoE) تضم تريليون مُعامل. من بين هذه المُعاملات، يتم تفعيل 32 مليار مُعامل عند معالجة النموذج للاستعلام. يمتلك النموذج نافذة سياقية تبلغ 128 ألف مُعامل، ويعمل مع 384 خبيرًا، يُمثل كل منهم نموذجًا فرعيًا مُتخصصًا ضمن البنية الأكبر.

ما هي بنية مزيج الخبراء؟

يُمكّن مفهوم نموذج التميز (MoE)، الذي طُوّر عام ١٩٩١، نماذج الذكاء الاصطناعي من التعلّم بكفاءة أكبر من خلال تقسيم المشكلة إلى نماذج فرعية متخصصة. فبدلاً من نموذج واحد متكامل، يستخدم نموذج التميز "شبكة توجيه" لتوجيه كل مُدخل ديناميكيًا إلى الخبراء الأكثر صلة. يتخصص كل خبير في جزء مختلف من فضاء المُدخلات، ويمكنه تقديم تنبؤات محددة لمُدخلات معينة.

ما هي التفاصيل التقنية المعروفة عن بنية النظام؟

تتألف بنية Kimi K2 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 MLA (الانتباه الكامن متعدد الرؤوس) كآلية انتباه وSwiGLU كدالة تنشيط.

دور مُحسِّن MuonClip

ما هو مُحسِّن MuonClip ولماذا هو مهم؟

يُعدّ مُحسِّن MuonClip أسلوبًا تدريبيًا رائدًا طوّرته شركة Moonshot AI خصيصًا لتدريب Kimi K2. يُعالج هذا المُحسِّن مشكلة شائعة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ألا وهي عدم الاستقرار أثناء التدريب. فخلال التدريب، قد تُصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي غير مستقرة وتُنتج نتائج ضعيفة، مما يُجبر المطورين على إيقاف التدريب وإعادة البدء من الصفر.

كيف يعمل برنامج MuonClip من الناحية التقنية؟

يُوسّع برنامج MuonClip إمكانيات مُحسِّن Muon الأصلي إلى مستوى غير مسبوق، مما يُتيح تدريبًا سلسًا لأنواع الأجسام الضخمة جدًا مثل Kimi K2. يستخدم المُحسِّن تقنية قص التدرج الدقيق لمنع التحديثات المفرطة التي قد تُزعزع استقرار التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يُعدِّل التحديثات على أساس كل مُعامل على حدة، ويُدمج بعناية عملية تقليل الوزن لتنظيم نوع الجسم دون التسبب في عدم استقراره.

ما هي المزايا التي يقدمها برنامج MuonClip مقارنة بالمحسّنات التقليدية؟

بفضل تقنية MuonClip، حقق خوارزمية Kimi K2 استقرارًا تامًا في التدريب طوال فترة تشغيلها التي شملت 15.5 تريليون رمز. هذا يعني أن سلوك دالة الخسارة والتدرج في النموذج ظل ثابتًا وقابلًا للتنبؤ، متجنبًا بذلك مخاطر انفجار التدرجات أو تلاشيها. كما يتطلب المُحسِّن حوالي 52% عمليات حسابية أقل في الفاصلة العائمة (FLOPs) مقارنةً بمُحسِّن AdamW الأساسي.

تقييم الأداء والمعايير المرجعية

كيف كان أداء هاتف Kimi K2 في اختبارات الأداء؟

حقق نموذج Kimi K2 تصنيفًا فوريًا ضمن أفضل عشرة نماذج ذكاء اصطناعي في العالم وفقًا لتصنيف LMSys Textarena. وتفوق هذا النموذج على DeepSeek، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مجاني آخر حظي باهتمام عالمي في أواخر عام 2024 نظرًا لأدائه المتميز وعدم حاجته إلى ترخيص.

ما هي نتائج المعايير المحددة التي حققها كيمي كيه 2؟

في اختبار SWE-bench Verified، وهو اختبار هندسي برمجي دقيق، حقق نموذج Kimi K2 دقة بلغت 65.8%. وفي اختبار Live Code Bench، سجل النموذج 53.7%، متفوقًا على DeepSeek-V3 الذي سجل 46.9% وGPT-4.1 الذي سجل 44.7%. أما في المهام الرياضية، فقد حقق K2 دقة بلغت 97.4% في اختبار MATH-500، مقارنةً بـ 92.4% لـ GPT-4.1.

في أي المجالات يُظهر كيمي كيه 2 نقاط قوة خاصة؟

يُظهر النموذج أداءً متميزًا في مهام الرياضيات والعلوم. ففي اختبارات الأداء المعيارية مثل AIME وGPQA-Diamond وMATH-500، يحقق نتائج أفضل من جميع منافسيه. كما يُصنف Kimi K2 ضمن أفضل النماذج أداءً في اختبارات الأداء المعيارية متعددة اللغات مثل MMLU-Pro. وقد طُوّر هذا النموذج خصيصًا للتطبيقات القائمة على الوكلاء، ما يعني قدرته على استخدام الأدوات وتنظيم المهام بشكل مستقل، بل وحتى توليد التعليمات البرمجية وتحديد الأخطاء.

التوافر والاستخدام

ما هي إصدارات Kimi K2 المتوفرة؟

أصدرت شركة Moonshot AI نسختين من النموذج. Kimi-K2-Base هو النموذج الأساسي، وهو مُصمم للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تحكم كامل في الضبط الدقيق والحلول المُخصصة. أما Kimi-K2-Instruct فهو نسخة تعتمد على التعليمات، ومُحسّنة لتطبيقات الدردشة العامة وتطبيقات الوكلاء البسيطة.

أين يمكنني تنزيل واستخدام تطبيق Kimi K2؟

النموذج متاح مجانًا عبر منصة 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 ونشرها

ما هي متطلبات الأجهزة اللازمة لتشغيل هاتف Kimi K2؟

للاستخدام التجاري، تحتاج الجهات المهتمة إلى مساحة تخزين لا تقل عن 1 تيرابايت للنموذج، ومجموعة حاسوبية تضم 16 وحدة معالجة رسومية (GPU) من نوع Nvidia H20/H200 على الأقل. وتعود هذه المتطلبات إلى الحجم الهائل للنموذج الذي يحتوي على تريليونات المعاملات.

ما هي وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H200 ولماذا يُنصح باستخدامها؟

تُعدّ وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H200 وحدة معالجة رسومات Tensor Core مصممة خصيصًا للحوسبة عالية الأداء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعتمد هذه الوحدة على بنية Hopper، وتوفر ذاكرة HBM3e بسعة 141 جيجابايت، مع عرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 4.8 تيرابايت في الثانية. تُضاعف H200 تقريبًا سعة NVIDIA H100 لأعباء العمل الأساسية في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل استدلال نماذج التعلم العميق.

ما هي خيارات النشر المتاحة لـ Kimi K2؟

يُنصح باستخدام Kimi K2 مع محركات استدلال متنوعة، بما في ذلك vLLM وSGLang وKTransformers وTensorRT-LLM. يمكن للمستخدمين المنزليين استخدام إصدارات مُصغّرة تعمل على وحدات معالجة الرسومات Nvidia بذاكرة 12 جيجابايت أو أكثر ريثما تتوفر إصدارات مُصغّرة من Kimi K2.

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 ونماذج أخرى

ما الفرق بين Kimi K2 و DeepSeek؟

كلا النموذجين صينيان الأصل ومتاحان كمصدر مفتوح، لكنهما يختلفان في بنيتهما ومجال تركيزهما. تم تدريب DeepSeek R1 على رقاقات Nvidia H800 مُخفّضة المواصفات، ولم تتجاوز تكلفة تطويره 5.6 مليون دولار. أما Kimi K2، فيستخدم بنية MoE، وقد صُمم خصيصًا للذكاء القائم على الوكلاء.

ما هو الدور الذي يلعبه مشهد الذكاء الاصطناعي الصيني؟

برزت الصين كلاعب رئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. فبينما تُبقي شركات التكنولوجيا الأمريكية العملاقة، مثل OpenAI وجوجل، نماذجها الأكثر تطوراً سرية، اختارت شركات صينية مثل بايدو وتينسنت وعلي بابا وديب سيك أطر عمل مفتوحة المصدر. تخدم هذه الاستراتيجية عدة أغراض استراتيجية، منها توسيع النفوذ العالمي وتعزيز التعاون داخل المجتمع.

ما هي التصنيفات الحالية في ساحة LMSys؟

توفر منصة LMSys Arena مقارنة بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بناءً على تقييمات المستخدمين. تتفوق النماذج المختلفة في فئات مختلفة: ففي معالجة النصوص، يتفوق Gemini على GPT-5 وClaude Opus 4.1، بينما يهيمن GPT-5 على مجال تطوير الويب. أما في مجال رؤية الحاسوب، فيتنافس Gemini وGPT-40 بشدة.

التدريب والتحسين

كيف تدرب كيمي على تقنية الكي تو؟

نظراً لمحدودية بيانات التدريب المتاحة لاستخدام الأدوات في سيناريوهات العالم الحقيقي، تم تدريب نظام Kimi K2 باستخدام مزيج من البيئات الحقيقية والمحاكاة. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام آلية تقييم ذاتي، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتحديد ما إذا كانت المهام المنجزة قد تم حلها بشكل مناسب أثناء التدريب.

ما هي الابتكارات التي جلبها التدريب؟

تم تدريب نموذج Kimi K2 باستخدام 15.5 تريليون رمز مميز عبر مُحسِّن MuonClip. وقد ساهمت هذه الطريقة في منع عدم الاستقرار، وجعلت التدريب أكثر استقرارًا وفعالية من حيث التكلفة. عادةً ما تُكلِّف عمليات إعادة التشغيل هذه شركات الذكاء الاصطناعي ملايين الدولارات نتيجةً لفقدان أسابيع من وقت الحوسبة.

مجالات التطبيق والاستخدامات الممكنة

لأي أي تطبيقات تم تحسين جهاز Kimi K2؟

طُوّر هذا الذكاء الاصطناعي لاستخدامه في وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين في حل المشكلات بشكل مستقل، والاستدلال، وتطبيق الأدوات. يستطيع هذا النموذج حل المهام المعقدة ومعالجة قضايا الأعمال رفيعة المستوى. ويتميز بتنفيذ المهام على مراحل متعددة، وتوليد التعليمات البرمجية وتصحيحها، وتحليل البيانات وتصورها، واستدعاء الأدوات تلقائيًا.

ما هي بعض التطبيقات العملية؟

يُعدّ Kimi K2 مناسبًا لبناء روبوتات المحادثة، ومساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. يستطيع هذا النموذج استخدام الأدوات بشكل مستقل، وتنظيم المهام، وحتى توليد التعليمات البرمجية وتحديد الأخطاء. في اختبار غير رسمي أجراه سيمون ويليسون، حيث كُلِّف النموذج بتوليد رسم SVG لبجعة على دراجة هوائية، قدّم Kimi K2 نتيجةً مُقنعة.

الجوانب الاقتصادية والتسعير

ما هي التكاليف المرتبطة بـ Kimi K2؟

النموذج نفسه متاح مجانًا، لكن مونشوت توفر أيضًا إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API). تبلغ تكلفة هذه الواجهة 0.15 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إدخال عند الوصول إلى ذاكرة التخزين المؤقت، و2.50 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز إخراج. يُعدّ هذا السعر أقل من أسعار السوق الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة.

كيف تؤثر استراتيجية المصادر المفتوحة على السوق؟

يأتي قرار شركة Moonshot AI بإصدار Kimi K2 كمصدر مفتوح في سياق توجه عام بين مطوري الذكاء الاصطناعي الصينيين. يُسهم إصدار المصادر المفتوحة في توسيع نطاق الوصول العالمي، ويتيح للمطورين والباحثين في جميع أنحاء العالم الوصول إلى هذه التقنية. وهذا من شأنه أن يجعلها بديلاً جدياً للنماذج الاحتكارية السائدة، مثل GPT من OpenAI وClaude من Anthropic.

التنفيذ والتكامل التقني

كيف يمكن تثبيت Kimi K2 محلياً؟

تتضمن عملية التثبيت عدة خطوات. أولاً، يجب إنشاء بيئة بايثون، ثم تثبيت المكتبات اللازمة مثل PyTorch وTransformers وAccelerate. بعد ذلك، يمكن استنساخ مستودع نموذج Hugging Face وتحميل النموذج باستخدام Transformers.

ما هي خيارات النشر المتقدمة المتاحة؟

للحصول على استدلال أسرع، يمكن استخدام vLLM، الذي يوفر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. بالإضافة إلى ذلك، يتوفر كل من SGLang وTensorRT-LLM كخيارات متقدمة للمستخدمين ذوي الخبرة. هذه المحركات مُحسَّنة خصيصًا لتنفيذ نماذج اللغة الكبيرة بكفاءة.

الجوانب التنظيمية والقانونية

ما هو موقف كيمي كيه 2 من تنظيم الذكاء الاصطناعي؟

بموجب لائحة الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي، تخضع نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لمتطلبات مختلفة عن تلك المفروضة على الأنظمة الاحتكارية. وبالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (GPAIM)، يوجد استثناء مفتوح المصدر ينص على أن الالتزامات المحددة للمزودين لا تنطبق إذا تم توفير النموذج بموجب ترخيص مجاني ومفتوح المصدر.

ما هي متطلبات الشفافية الموجودة؟

يخضع مزودو نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لمتطلبات شفافية أقل صرامة من النماذج الاحتكارية. وهذا قد يحفز مطوري الذكاء الاصطناعي على إصدار نماذج بموجب تراخيص مفتوحة المصدر، وبالتالي التحايل جزئيًا على المتطلبات الأكثر صرامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

الآفاق المستقبلية والتطور

ما أهمية كيمي كي 2 لتطوير الذكاء الاصطناعي؟

يمثل نموذج Kimi K2 نقلة نوعية في الأداء وقابلية التوسع والكفاءة، مما يضع شركة Moonshot AI في طليعة الابتكار العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي. ويُعتبر هذا النموذج حاليًا أقوى نموذج مفتوح المصدر، بل إنه تفوق على النماذج الاحتكارية في العديد من الاختبارات المعيارية.

كيف تتطور المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي الصيني؟

أدى صعود ديب سيك ونماذج الذكاء الاصطناعي الصينية الأخرى إلى تغيير جذري في هذا القطاع، وأجبر شركات مثل مونشوت إيه آي على إعادة النظر في استراتيجياتها. وقد أدركت مونشوت إيه آي أن تقديم نتائج متطورة باستمرار هو أولويتها القصوى.

التحديات والقيود

ما هي القيود التي تواجهها لعبة Kimi K2؟

على الرغم من قدراته المذهلة، فإنّ برنامج Kimi K2 له بعض القيود. فقد يواجه صعوبات في المهام المعقدة للغاية أو التحديات غير المحددة بدقة. إضافةً إلى ذلك، فإنّ متطلبات الأجهزة لتشغيل البرنامج بكفاءة عالية قد تحدّ من إمكانية استخدامه من قِبل المؤسسات الصغيرة.

كيف تختلف المتطلبات باختلاف مجموعات المستخدمين؟

بينما تتطلب الشركات ما لا يقل عن 16 وحدة معالجة رسومية من طراز H20/H200 وسعة تخزين 1 تيرابايت، يمكن للمستخدمين المنزليين اختيار إصدارات مُصغّرة. تعمل هذه الإصدارات الأصغر حجمًا على وحدات معالجة رسومية من Nvidia بذاكرة 12 جيجابايت أو أكثر، ولكنها غير متوفرة حاليًا لجهاز Kimi K2.

المجتمع والنظام البيئي

كيف يستقبل مجتمع المطورين لعبة Kimi K2؟

أدى طرحه كنموذج مفتوح المصدر إلى انتشاره على نطاق واسع بين مجتمع المطورين. يمكن للمطورين استخدام هذا النموذج في تطبيقات متنوعة، بدءًا من روبوتات المحادثة وصولًا إلى الأنظمة الأكثر تعقيدًا القائمة على الوكلاء. كما أن توفره عبر منصة Hugging Face يُسهّل دمجه في سير العمل الحالي.

ما هو الدور الذي يلعبه التعاون الدولي؟

إن طبيعة برنامج Kimi K2 مفتوحة المصدر تعزز التعاون الدولي في أبحاث الذكاء الاصطناعي. إذ يمكن للباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم استخدام النموذج وتعديله وتحسينه، مما يساهم في تقدم مجتمع الذكاء الاصطناعي بأكمله.

يمثل نموذج Kimi K2 من Moonshot AI نقلة نوعية في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. بفضل بنيته التي تضم تريليون مُعامل، وتقنية MuonClip المُحسّنة المبتكرة، وتخصصه في الذكاء الوكيل، يرسي هذا النموذج معايير جديدة لنماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة. كما أن توفره مجانًا بموجب ترخيص MIT مُعدّل يُتيح تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة لجمهور أوسع، ويُسهم في إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع. ورغم أن متطلبات الأجهزة اللازمة لتشغيله الكامل كبيرة، إلا أن خيارات النشر المتنوعة تُتيح إمكانيات واسعة لمختلف فئات المستخدمين. ويُؤكد أداؤه المتميز في مختلف الاختبارات المعيارية، لا سيما بالمقارنة مع نماذج راسخة مثل DeepSeek، جودة هذا الابتكار الصيني في مجال الذكاء الاصطناعي وإمكاناته الهائلة.

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

 

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