ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية هي نماذج لغوية كبيرة مدمجة ومحسّنة مصممة للعمل بكفاءة على الأجهزة محدودة الموارد مثل الهواتف المحمولة وأجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة المدمجة. توازن هذه النماذج بين الأداء والحجم، وتتراوح عادةً من 7 مليارات إلى 9 مليارات معلمة، مما يتيح استدلالًا سريعًا بأقل زمن استجابة ومتطلبات حاسوبية منخفضة. تتيح هذه التقنية للمطورين نشر قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة على الأجهزة الطرفية دون الحاجة إلى اتصال سحابي مستمر، مما يمكن تطبيقات تتراوح من المساعدين على الجهاز إلى الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي، والأنظمة المستقلة، وحلول إنترنت الأشياء الصناعية. إنها تضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي القوي مع الحفاظ على الخصوصية، وتقليل تكاليف النطاق الترددي، وضمان استجابات منخفضة زمن الاستجابة.
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات محسّن لحالات استخدام الحوار، ويضم 8 مليارات معلمة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز، ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة. يستخدم النموذج الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة، مما يجعله مثاليًا للنشر على الأجهزة الطرفية بفضل حجمه المدمج واستدلاله الفعال.
Meta Llama 3.1 8B Instruct: ذكاء اصطناعي طرفي فعال ومتعدد اللغات
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات محسّن لحالات استخدام الحوار، ويضم 8 مليارات معلمة. تم تصميم هذا النموذج المضبط بالتعليمات للنشر الفعال على الأجهزة الطرفية، وتم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور باستخدام تقنيات متقدمة مثل الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية. يتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة الشائعة مع الحفاظ على بصمة مدمجة مثالية للبيئات محدودة الموارد. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا ودعم لتوليد النصوص والتعليمات البرمجية، يحقق Llama 3.1 8B توازنًا مثاليًا بين القدرة والكفاءة للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية. تاريخ قطع المعرفة للنموذج هو ديسمبر 2023، وسعره التنافسي على SiliconFlow عند 0.06 دولار لكل مليون رمز يجعله خيارًا متاحًا لعمليات النشر الإنتاجية.
الإيجابيات
- حجم معلمة مدمج 8 مليارات مثالي للأجهزة الطرفية.
- دعم متعدد اللغات عبر حالات استخدام متنوعة.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز مع أداء قوي في المعايير.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023.
- نموذج نصي فقط بدون قدرات رؤية أصلية.
لماذا نحبه
- إنه يوفر قدرات حوار متعددة اللغات على مستوى المؤسسات في بصمة مدمجة بحجم 8 مليارات، مما يجعله الخيار الأمثل للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية عبر تطبيقات متنوعة.
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن ضمن سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة، ويقدم قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، واستدعاء الوظائف. على الرغم من حجمه المدمج، فإنه يرث الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B الأكبر مع توفير خيارات نشر أخف وزنًا—مثالي لبيئات الأجهزة الطرفية ذات الموارد الحاسوبية المحدودة.
GLM-4-9B-0414: أداء متوازن للأجهزة الطرفية محدودة الموارد
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم ضمن سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة، مصمم خصيصًا لتحقيق التوازن بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يوفر خيار نشر أخف وزنًا مثاليًا للأجهزة الطرفية. 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—وهي ميزة حاسمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية التي تتطلب التكامل مع الخدمات المحلية. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وأداء تنافسي في اختبارات المعايير المختلفة، فإنه يوفر خيارًا قويًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في ظل موارد حاسوبية محدودة. بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يقدم قيمة ممتازة لأعباء عمل الاستدلال على الأجهزة الطرفية.
الإيجابيات
- حجم معلمة مثالي 9 مليارات للنشر على الأجهزة الطرفية.
- قدرات قوية في توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف.
- يرث ميزات متقدمة من سلسلة GLM-4 الأكبر.
السلبيات
- تكلفة استدلال أعلى قليلاً من بعض البدائل.
- يركز بشكل أساسي على النصوص بدون دعم أصلي متعدد الوسائط.
لماذا نحبه
- إنه يوفر قدرات على مستوى المؤسسات في حزمة مدمجة، مع ميزات استدعاء وظائف وتوليد تعليمات برمجية استثنائية مثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية التي تتطلب تكامل الأدوات.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج رؤية ولغة قوي يضم 7 مليارات معلمة، ومجهز بقدرات فهم بصري متقدمة. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، ودعم تحديد مواقع الكائنات متعددة التنسيقات. تم تحسينه للدقة الديناميكية والترميز البصري الفعال، وهو مثالي للأجهزة الطرفية التي تتطلب قدرات ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: ذكاء طرفي متعدد الوسائط
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو عضو جديد في سلسلة Qwen يضم 7 مليارات معلمة، ومجهز بشكل فريد بقدرات فهم بصري قوية محسّنة للنشر على الأجهزة الطرفية. يمكن لنموذج الرؤية واللغة هذا تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث، ودعم تحديد مواقع الكائنات متعددة التنسيقات—كل ذلك مع الحفاظ على الكفاءة للبيئات محدودة الموارد. تم تحسين النموذج خصيصًا للدقة الديناميكية وتدريب معدل الإطارات في فهم الفيديو، مع كفاءة محسّنة للمشفر البصري مما يجعله مناسبًا للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية. إنه قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، وتوليد مخرجات منظمة بطول سياق يبلغ 33 ألفًا. بسعر 0.05 دولار فقط لكل مليون رمز على SiliconFlow—وهو أدنى سعر بين اختياراتنا العليا—فإنه يقدم قيمة استثنائية لتطبيقات الأجهزة الطرفية متعددة الوسائط التي تتطلب فهم الرؤية واللغة في نموذج مدمج واحد.
الإيجابيات
- 7 مليارات معلمة مدمجة مع قدرات متعددة الوسائط.
- فهم بصري متقدم للصور ومقاطع الفيديو.
- مشفر بصري محسّن للاستدلال الفعال على الأجهزة الطرفية.
السلبيات
- عدد معلمات أصغر من بعض البدائل النصية فقط.
- قد يتطلب فهم الفيديو المزيد من الموارد الحاسوبية.
لماذا نحبه
- إنه نموذج اللغات الكبيرة متعدد الوسائط الأكثر تكلفة للأجهزة الطرفية، حيث يوفر قدرات رؤية ولغة قوية في حزمة بحجم 7 مليارات معلمة محسّنة للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة محدودة الموارد.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة الطرفية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة الرائدة لعام 2025 المحسّنة للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية، ولكل منها نقاط قوة فريدة. للحوار متعدد اللغات، يقدم Meta Llama 3.1 8B Instruct أفضل توازن. لاستدعاء الوظائف وتوليد التعليمات البرمجية على الأجهزة الطرفية، يتفوق GLM-4-9B-0414. لتطبيقات الأجهزة الطرفية متعددة الوسائط، يوفر Qwen2.5-VL-7B-Instruct قدرات الرؤية واللغة بأقل تكلفة. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لاحتياجات النشر الطرفية الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | نقطة القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | meta-llama | توليد النصوص | $0.06/M Tokens | تحسين الحوار متعدد اللغات |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | توليد النصوص | $0.086/M Tokens | استدعاء الوظائف وتوليد التعليمات البرمجية |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | رؤية-لغة | $0.05/M Tokens | ذكاء طرفي متعدد الوسائط |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى للاستدلال في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية في عام 2025 هي Meta Llama 3.1 8B Instruct، وTHUDM GLM-4-9B-0414، وQwen2.5-VL-7B-Instruct. تميز كل من هذه النماذج بحجمه المدمج (7-9 مليارات معلمة)، وكفاءته على الأجهزة محدودة الموارد، وزمن الاستجابة المنخفض، ونهجه الفريد في حل التحديات في نشر الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية—من الحوار متعدد اللغات إلى استدعاء الوظائف والفهم متعدد الوسائط.
لتطبيقات الأجهزة الطرفية متعددة الوسائط التي تتطلب فهم الرؤية واللغة، يعتبر Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو الفائز الواضح. بـ 7 مليارات معلمة فقط، فإنه يوفر قدرات فهم بصري قوية بما في ذلك تحليل الصور، وفهم الفيديو، وتحديد مواقع الكائنات—كل ذلك محسّن للاستدلال الفعال على الأجهزة الطرفية. بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه أيضًا الخيار الأكثر تكلفة، مما يجعله مثاليًا للرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي، والأنظمة المستقلة، وتطبيقات إنترنت الأشياء على الأجهزة الطرفية.