ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للنشر على الأجهزة المحمولة؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للنشر على الأجهزة المحمولة هي نماذج لغوية كبيرة محسّنة مصممة للعمل بكفاءة على الأجهزة المحمولة ذات الموارد الحاسوبية والذاكرة وعمر البطارية المحدود. تتراوح هذه النماذج عادةً من 7B إلى 9B معلمة، مما يحقق توازنًا بين القدرة والكفاءة. باستخدام تقنيات الضغط المتقدمة، والكمية، وتحسينات البنية، فإنها توفر قدرات قوية في فهم اللغة الطبيعية، والتوليد، والتفكير مع الحفاظ على بصمات موارد ملائمة للأجهزة المحمولة. تتيح هذه التقنية للمطورين دمج ميزات الذكاء الاصطناعي المتطورة مباشرة في تطبيقات الأجهزة المحمولة، من روبوتات الدردشة والمساعدين إلى فهم الرؤية وتوليد التعليمات البرمجية، دون الحاجة إلى اتصال سحابي مستمر.
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات مُحسّن لحالات استخدام الحوار على الأجهزة المحمولة. يتفوق هذا النموذج الذي تم ضبطه بالتعليمات بحجم 8B على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، مما يوفر فائدة وسلامة استثنائية. مع دعم طول سياق 33 ألفًا وقدرات توليد النصوص والتعليمات البرمجية المحسّنة، فهو مثالي لتطبيقات الأجهزة المحمولة التي تتطلب ذكاء اصطناعي محادثة ودعمًا متعدد اللغات.
Meta Llama 3.1 8B Instruct: تميز متعدد اللغات مُحسّن للأجهزة المحمولة
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات تم تطويره بواسطة Meta، ومُحسّن لحالات استخدام الحوار على الأجهزة المحمولة. يوازن هذا الإصدار الذي تم ضبطه بالتعليمات بحجم 8B بين الأداء والكفاءة، مما يجعله مثاليًا لبيئات الأجهزة المحمولة محدودة الموارد. تم تدريب النموذج على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور، باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة. يتفوق على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة مع الحفاظ على بصمة فعالة. مع دعم طول سياق 33 ألفًا وتاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، يتفوق Llama 3.1 8B في توليد النصوص والتعليمات البرمجية، والمحادثات متعددة اللغات، واتباع التعليمات. بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يوفر قيمة استثنائية لمطوري الأجهزة المحمولة.
الإيجابيات
- 8B معلمة محسّنة لكفاءة الأجهزة المحمولة.
- دعم متعدد اللغات للتطبيقات العالمية.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز مع RLHF للسلامة.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023.
- لا توجد قدرات رؤية مدمجة.
لماذا نحبه
- إنه يقدم تقنية نموذج اللغة الرائدة في الصناعة من Meta في حزمة 8B ملائمة للأجهزة المحمولة مع قدرات متعددة اللغات استثنائية وأداء قياسي.
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بحجم 9B معلمة ضمن سلسلة GLM، ويقدم خصائص نشر ممتازة على الأجهزة المحمولة. على الرغم من حجمه الصغير، فإنه يظهر قدرات استثنائية في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، والكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج استدعاء الوظائف لتوسيع القدرات من خلال الأدوات الخارجية ويحقق توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية في سيناريوهات الأجهزة المحمولة محدودة الموارد. يحافظ على أداء تنافسي عبر مختلف المعايير بينما يكون مناسبًا تمامًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة.
GLM-4-9B-0414: قوة خفيفة الوزن للأجهزة المحمولة
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم ضمن سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة، مصمم خصيصًا لسيناريوهات النشر خفيفة الوزن. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B الأكبر حجمًا مع توفير بصمة ملائمة للأجهزة المحمولة. على الرغم من صغر حجمه، يظهر GLM-4-9B-0414 قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته - وهو مثالي لتطبيقات الأجهزة المحمولة التي تتطلب تكامل الأدوات. مع طول سياق 33 ألفًا وتسعير تنافسي بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يحقق توازنًا استثنائيًا بين الكفاءة والفعالية في سيناريوهات الأجهزة المحمولة محدودة الموارد، مما يجعله مثاليًا للمطورين الذين يحتاجون إلى نشر نماذج ذكاء اصطناعي قوية بموارد حاسوبية محدودة.
الإيجابيات
- 9B معلمة محسّنة لكفاءة الأجهزة المحمولة.
- قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب.
- دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات.
السلبيات
- تسعير أعلى قليلاً من بدائل 8B.
- نموذج نصي فقط بدون قدرات رؤية.
لماذا نحبه
- إنه يجلب قدرات على مستوى المؤسسات من سلسلة GLM-4 إلى الأجهزة المحمولة مع ميزات توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف المتميزة في حزمة 9B مدمجة.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج رؤية ولغة قوي بحجم 7B معلمة، يجلب الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط إلى الأجهزة المحمولة. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو، وأداء مهام التفكير. يدعم النموذج تحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات وتوليد المخرجات المنظمة. تم تحسينه بدقة ديناميكية وكفاءة محسّنة لمشفر الرؤية، ويوفر قدرات رؤية ولغة شاملة في بنية ملائمة للأجهزة المحمولة - وهو مثالي للتطبيقات التي تتطلب فهم الصور، والتفكير البصري، والتفاعلات متعددة الوسائط.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: ابتكار الرؤية واللغة للأجهزة المحمولة
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو عضو جديد في سلسلة Qwen، يجلب قدرات فهم بصري قوية لسيناريوهات النشر على الأجهزة المحمولة. مع 7B معلمة، يمكن لنموذج الرؤية واللغة هذا تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث المعقدة. إنه يتفوق في التفكير، ومعالجة الأدوات، وتحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة. تم تحسين النموذج خصيصًا للدقة الديناميكية وتدريب معدل الإطارات في فهم الفيديو، مع تحسينات كبيرة في كفاءة مشفر الرؤية - مما يجعله مناسبًا لبيئات الأجهزة المحمولة. مع طول سياق 33 ألفًا وتسعير تنافسي بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow (لكل من المدخلات والمخرجات)، فإنه يمثل أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط على الأجهزة المحمولة. هذا النموذج مثالي لتطبيقات الأجهزة المحمولة التي تتطلب تحليل الصور، والإجابة على الأسئلة البصرية، وفهم الفيديو، وفهم المستندات.
الإيجابيات
- 7B معلمة مع قدرات رؤية ولغة كاملة.
- يحلل الصور ومقاطع الفيديو والرسوم البيانية والمستندات.
- مشفر رؤية مُحسّن لكفاءة الأجهزة المحمولة.
السلبيات
- تتطلب معالجة الرؤية موارد أكثر من النماذج النصية فقط.
- قد تحتاج إلى تحسين للأجهزة المحمولة ذات الإمكانيات المنخفضة.
لماذا نحبه
- إنه يوفر قدرات ذكاء اصطناعي شاملة للرؤية واللغة للأجهزة المحمولة في حزمة 7B مدمجة، مما يتيح للتطبيقات رؤية المحتوى المرئي وفهمه والتفكير فيه بكفاءة.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للأجهزة المحمولة
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الرائدة المُحسّنة للأجهزة المحمولة لعام 2026، ولكل منها نقاط قوة فريدة لسيناريوهات النشر المختلفة. يتفوق Meta Llama 3.1 8B في الحوار متعدد اللغات، ويوفر GLM-4-9B-0414 توليدًا قويًا للتعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف، بينما يجلب Qwen2.5-VL-7B-Instruct قدرات الرؤية واللغة إلى الأجهزة المحمولة. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات تطبيقك المحمول المحددة، مع الموازنة بين القدرة والكفاءة والتكلفة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | محادثة | $0.06/M tokens | تحسين الحوار متعدد اللغات |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | محادثة | $0.086/M tokens | توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | محادثة | $0.05/M tokens | قدرات الرؤية واللغة |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا للنشر على الأجهزة المحمولة لعام 2026 هي Meta Llama 3.1 8B Instruct، و THUDM GLM-4-9B-0414، و Qwen2.5-VL-7B-Instruct. تميز كل من هذه النماذج بكفاءته، وبنيته المُحسّنة للأجهزة المحمولة، وأدائه الاستثنائي في البيئات محدودة الموارد مع تقديم قدرات ذكاء اصطناعي قوية.
لروبوتات الدردشة متعددة اللغات والذكاء الاصطناعي للمحادثة، يعد Meta Llama 3.1 8B Instruct الخيار الأفضل بفضل دعمه اللغوي الواسع وتدريبه بتقنية RLHF. لتطبيقات الأجهزة المحمولة التي تتطلب توليد التعليمات البرمجية، أو تكامل الأدوات، أو استدعاء الوظائف، يوفر GLM-4-9B-0414 قدرات استثنائية. للتطبيقات التي تحتاج إلى فهم الصور، أو التفكير البصري، أو تحليل الفيديو، يعد Qwen2.5-VL-7B-Instruct الرائد الواضح باعتباره نموذج الرؤية واللغة الوحيد المُحسّن للنشر على الأجهزة المحمولة ضمن أفضل ثلاثة نماذج لدينا.