blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لهندسة الأوامر في عام 2025

المؤلف
مدونة ضيف بقلم

إليزابيث سي.

دليلنا الشامل لأفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs) لهندسة الأوامر في عام 2025. لقد عقدنا شراكة مع خبراء الصناعة، واختبرنا النماذج على معايير اتباع التعليمات، وحللنا البنى لتحديد أقوى الأدوات لصياغة الأوامر المعقدة وتحسينها وتنفيذها. من نماذج الاستدلال المتقدمة ذات نوافذ السياق الموسعة إلى بنى MoE الفعالة التي تتفوق في الالتزام بالتعليمات والحوار متعدد الأدوار، تمثل هذه النماذج أحدث ما توصلت إليه قدرات هندسة الأوامر - مما يمكّن المطورين ومهندسي الذكاء الاصطناعي من بناء تطبيقات متطورة باستخدام خدمات مثل SiliconFlow. توصياتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507، وzai-org/GLM-4.5-Air، وQwen/Qwen3-14B - تم اختيار كل منها لقدراتها الاستثنائية في اتباع التعليمات، وقدرات الاستدلال، وتعدد استخداماتها في التعامل مع مهام هندسة الأوامر المتنوعة.



ما الذي يجعل نموذج اللغة الكبير مثاليًا لهندسة الأوامر؟

أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لهندسة الأوامر هي نماذج لغوية كبيرة مُحسّنة خصيصًا لفهم التعليمات المعقدة واتباعها وتنفيذها بدقة. تتفوق هذه النماذج في الالتزام بالتعليمات، والاستدلال المنطقي، والحوار متعدد الأدوار، وتكامل الأدوات - وهي قدرات أساسية لهندسة الأوامر الفعالة. إنها تمكّن المطورين من صياغة أوامر متطورة تنتج باستمرار مخرجات دقيقة ومناسبة للسياق. بفضل ميزات مثل نوافذ السياق الموسعة، وأنماط الاستدلال، وبنى MoE لتحقيق الكفاءة الحسابية، تمكّن هذه النماذج مهندسي الأوامر من بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة، وأتمتة سير العمل المعقدة، وتجاوز حدود ما هو ممكن باستخدام واجهات اللغة الطبيعية.

Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 هو نموذج خليط من الخبراء (Mixture-of-Experts) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و3.3 مليار معلمة نشطة، ويتميز بتحسينات كبيرة في اتباع التعليمات، والاستدلال المنطقي، وفهم النصوص، والرياضيات، والعلوم، والترميز، واستخدام الأدوات. مع فهم محسن للسياق الطويل يصل إلى 256 ألف رمز ومواءمة فائقة لتفضيلات المستخدم، فإنه يقدم استجابات مفيدة بشكل استثنائي وتوليد نصوص عالية الجودة لمهام هندسة الأوامر المتنوعة.

النوع الفرعي:
محادثة
المطور:Qwen
شعار Qwen

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: اتباع تعليمات فائق

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 هو الإصدار المحدث من وضع عدم التفكير Qwen3-30B-A3B. إنه نموذج خليط من الخبراء (MoE) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و3.3 مليار معلمة نشطة. يتميز هذا الإصدار بتحسينات رئيسية، بما في ذلك تحسينات كبيرة في القدرات العامة مثل اتباع التعليمات، والاستدلال المنطقي، وفهم النصوص، والرياضيات، والعلوم، والترميز، واستخدام الأدوات. كما يظهر مكاسب كبيرة في تغطية المعرفة طويلة الذيل عبر لغات متعددة ويقدم مواءمة أفضل بشكل ملحوظ مع تفضيلات المستخدم في المهام الذاتية والمفتوحة، مما يتيح استجابات أكثر فائدة وتوليد نصوص عالية الجودة. علاوة على ذلك، تم تعزيز قدراته في فهم السياق الطويل إلى 256 ألف. يدعم هذا النموذج وضع عدم التفكير فقط ولا يولد كتل `` في مخرجاته، مما يجعله مثاليًا لسير عمل هندسة الأوامر التي تتطلب استجابات متسقة ويمكن التنبؤ بها.

الإيجابيات

  • اتباع تعليمات استثنائي والتزام بالأوامر.
  • نافذة سياق محسّنة بحجم 256 ألف للأوامر المعقدة.
  • مواءمة فائقة مع تفضيلات المستخدم.

السلبيات

  • لا يدعم وضع التفكير للاستدلال خطوة بخطوة.
  • يتطلب تصميم أوامر دقيق لزيادة الفعالية.

لماذا نحبه

  • يقدم قدرات مذهلة في اتباع التعليمات مع فهم سياق محسن، مما يجعله مثاليًا لصياغة وتنفيذ الأوامر المعقدة بنتائج متسقة وعالية الجودة.

zai-org/GLM-4.5-Air

GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية خليط من الخبراء (MoE) يضم 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار معلمة نشطة. تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، ويستخدم نهج استدلال هجين يتكيف بفعالية مع سيناريوهات متنوعة - من مهام الاستدلال المعقدة إلى تطبيقات هندسة الأوامر اليومية.

النوع الفرعي:
محادثة
المطور:zai
شعار Zhipu AI

GLM-4.5-Air: استدلال هجين للأوامر المتنوعة

GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية خليط من الخبراء (MoE) يضم 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار معلمة نشطة. تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء الترميز مثل Claude Code وRoo Code. يستخدم GLM-4.5 نهج استدلال هجين، مما يسمح له بالتكيف بفعالية مع مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق - من مهام الاستدلال المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية. هذا التنوع يجعله استثنائيًا لهندسة الأوامر، حيث تتطلب المهام المختلفة مستويات مختلفة من عمق الاستدلال. بفضل نافذة السياق التي تبلغ 131 ألفًا وتحسينه لسير عمل الوكلاء، فإنه يتفوق في فهم وتنفيذ التعليمات متعددة الخطوات المضمنة في الأوامر المتطورة.

الإيجابيات

  • استدلال هجين يتكيف مع تعقيدات الأوامر المختلفة.
  • محسّن لاستخدام الأدوات وتطبيقات الوكلاء.
  • نافذة سياق كبيرة بحجم 131 ألف للأوامر الشاملة.

السلبيات

  • قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمهام المتخصصة للغاية.
  • فئة تسعير أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر.

لماذا نحبه

  • إن نهج الاستدلال الهجين وتصميمه المحسّن للوكلاء يجعله متعدد الاستخدامات بشكل لا يصدق لهندسة الأوامر عبر تطبيقات متنوعة، من الاستفسارات البسيطة إلى سير العمل المعقد متعدد الأدوات.

Qwen/Qwen3-14B

Qwen3-14B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen يضم 14.8 مليار معلمة، ويدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. يظهر قدرات استدلال محسّنة بشكل كبير، ويتفوق في مواءمة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية والحوارات متعددة الأدوار، ويدعم أكثر من 100 لغة مع اتباع تعليمات متعدد اللغات قوي.

النوع الفرعي:
محادثة
المطور:Qwen3
لافتة Qwen

Qwen3-14B: استدلال مرن للأوامر الديناميكية

Qwen3-14B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen يضم 14.8 مليار معلمة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد، والرياضيات، والترميز) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال للأغراض العامة). يظهر قدرات استدلال محسّنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ وQwen2.5 التعليمية السابقة في الرياضيات، وتوليد الأكواد، والاستدلال المنطقي العام. يتفوق النموذج في مواءمة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار. بالإضافة إلى ذلك، يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع اتباع تعليمات متعدد اللغات قوي وقدرات ترجمة. لهندسة الأوامر، تعد هذه القدرة المزدوجة لا تقدر بثمن - يمكن للمهندسين صياغة أوامر تثير استدلالًا عميقًا عند الحاجة أو الحصول على استجابات سريعة للمهام الأبسط، كل ذلك ضمن إطار عمل نموذج واحد مع نافذة سياق بحجم 131 ألفًا.

الإيجابيات

  • تشغيل بوضع مزدوج لهندسة أوامر مرنة.
  • قدرات استدلال قوية في كلا الوضعين.
  • دعم ممتاز متعدد اللغات (أكثر من 100 لغة).

السلبيات

  • عدد معلمات أصغر من النماذج الرائدة.
  • يتطلب تبديل الوضع تصميم أوامر صريح.

لماذا نحبه

  • تتيح قدرته الفريدة على التبديل بين وضعي التفكير وعدم التفكير مرونة لا مثيل لها لمهندسي الأوامر الذين يحتاجون إلى كل من الاستدلال العميق والاستجابات السريعة في سير عملهم.

مقارنة نماذج اللغة الكبيرة لهندسة الأوامر

في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 والمُحسّنة لهندسة الأوامر. يقدم كل نموذج نقاط قوة فريدة: يتفوق Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 في اتباع التعليمات وفهم السياق الطويل، ويقدم GLM-4.5-Air استدلالًا هجينًا لتطبيقات الوكلاء، ويوفر Qwen3-14B تشغيلًا مرنًا بوضع مزدوج. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب في اختيار النموذج المناسب بناءً على متطلبات هندسة الأوامر المحددة، واحتياجات السياق، واعتبارات الميزانية.

الرقم النموذج المطور النوع الفرعي التسعير (SiliconFlow)القوة الأساسية
1Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507Qwenمحادثة$0.4/$0.1 لكل مليون رمزاتباع تعليمات فائق
2GLM-4.5-Airzaiمحادثة$0.86/$0.14 لكل مليون رمزاستدلال هجين للوكلاء
3Qwen3-14BQwen3محادثة$0.28/$0.07 لكل مليون رمزتشغيل مرن بوضع مزدوج

الأسئلة الشائعة

اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507، وzai-org/GLM-4.5-Air، وQwen/Qwen3-14B. يتفوق كل من هذه النماذج في اتباع التعليمات، وقدرات الاستدلال، والتعامل مع السياق - وهي صفات أساسية لسير عمل هندسة الأوامر الفعالة.

بالنسبة لهندسة الأوامر، توفر نوافذ السياق الأكبر مزايا كبيرة. تقدم اختياراتنا الأولى أطوال سياق تتراوح من 131 ألف إلى 262 ألف رمز، مما يسمح للمهندسين بصياغة أوامر نظام شاملة، وتضمين أمثلة واسعة، والحفاظ على سجل المحادثات. النماذج مثل Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 بسياق 256 ألف ذات قيمة خاصة لفهم على نطاق المستودع والتفاعلات المعقدة متعددة الأدوار.

مواضيع مشابهة

الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لسير عمل الوكلاء في 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للغة اليابانية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للنشر المؤسسي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر بأقل من 20 مليار معلمة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للتشخيص الطبي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للغة الإيطالية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر للترجمة الفورية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل النماذج الصغيرة للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج LLM الصغيرة لروبوتات الدردشة على الأجهزة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للتحليل الحكومي والسياسات في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للغة العربية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج تحويل النص إلى كلام خفيفة الوزن في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لأبحاث المستهلك والتوصيات في عام 2025 الدليل الشامل - أرخص نماذج تحويل الكلام إلى نص في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج توليد الفيديو خفيفة الوزن في عام 2025 أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة لمراكز الاتصال في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج تحويل النص إلى كلام صغيرة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن للتقديم في الوقت الفعلي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لإنفاذ القانون والامتثال في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للأردية في عام 2025