ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الموفرة للطاقة للنشر؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الموفرة للطاقة للنشر هي نماذج لغوية كبيرة تم تحسينها لتقديم نتائج عالية الجودة مع تقليل الموارد الحاسوبية واستهلاك الطاقة. تتراوح هذه النماذج عادةً من 7 مليارات إلى 9 مليارات معلمة، مما يحقق توازنًا بين القدرة والكفاءة. باستخدام تقنيات التدريب المتقدمة والتحسينات المعمارية، توفر فهمًا قويًا للغة الطبيعية، وتوليد التعليمات البرمجية، وقدرات متعددة الوسائط دون الحاجة إلى بنية تحتية واسعة النطاق. إنها تمكن من التوسع الفعال من حيث التكلفة، وتقلل من البصمة الكربونية، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي من خلال جعل النشر ممكنًا للمؤسسات ذات الموارد الحاسوبية المحدودة—من الأجهزة الطرفية إلى البيئات السحابية.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية قوي بـ 7 مليارات معلمة، مزود بقدرات فهم بصري استثنائية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. النموذج قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، ودعم تحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة. لقد تم تحسينه للتدريب على الدقة الديناميكية ومعدل الإطارات في فهم الفيديو، مع كفاءة محسنة للمشفر البصري.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: ذكاء متعدد الوسائط فعال
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية بـ 7 مليارات معلمة يقدم فهمًا بصريًا قويًا بكفاءة ملحوظة. إنه يتفوق في تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث المعقدة. يدعم النموذج الاستدلال، ومعالجة الأدوات، وتحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة. بفضل التحسينات الخاصة بالدقة الديناميكية والتدريب على معدل الإطارات، بالإضافة إلى مشفر بصري محسن، فإنه يحقق أداءً متطورًا مع الحفاظ على كفاءة الطاقة. بسعر 0.05 دولار فقط لكل مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات على SiliconFlow، فإنه يوفر قيمة استثنائية للتطبيقات متعددة الوسائط التي تتطلب الحد الأدنى من استهلاك الموارد.
المزايا
- 7 مليارات معلمة مدمجة مع قدرات قوية متعددة الوسائط.
- مشفر بصري محسن لتحسين الكفاءة.
- يدعم الدقة الديناميكية وفهم الفيديو.
العيوب
- عدد معلمات أقل من النماذج الأكبر المتخصصة.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمهام الخاصة بالمجال.
لماذا نحبه
- إنه يقدم قدرات ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط على مستوى المؤسسات في حزمة مدمجة وموفرة للطاقة، مثالية لسيناريوهات النشر محدودة الموارد.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بـ 9 مليارات معلمة ضمن سلسلة GLM، يرث التميز التقني لـ GLM-4-32B مع توفير كفاءة نشر فائقة. على الرغم من حجمه الأصغر، فإنه يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج ميزات استدعاء الوظائف ويحقق توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد.
GLM-4-9B-0414: قوة خفيفة الوزن للنشر الفعال
GLM-4-9B-0414 هو نموذج بـ 9 مليارات معلمة يقدم قدرات رائعة مع الحفاظ على كفاءة استثنائية في استهلاك الطاقة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية المتقدمة لسلسلة GLM-4-32B الأكبر ولكنه يوفر خيار نشر أخف بكثير. إنه يتفوق في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وإنشاء رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. تسمح قدرات استدعاء الوظائف للنموذج باستدعاء أدوات خارجية، مما يوسع نطاق تطبيقاته. مع أداء تنافسي عبر اختبارات المعايير وتسعير 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، يمثل GLM-4-9B-0414 حلاً مثاليًا للمؤسسات التي تسعى إلى قدرات ذكاء اصطناعي قوية في ظل قيود حاسوبية.
المزايا
- توازن ممتاز بين الكفاءة والأداء بـ 9 مليارات معلمة.
- قدرات قوية في توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب.
- دعم استدعاء الوظائف لوظائف موسعة.
العيوب
- تكلفة أعلى قليلاً من أصغر النماذج بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز.
- غير متخصص لمهام الاستدلال المتقدمة.
لماذا نحبه
- إنه يوفر قدرات على مستوى المؤسسات في حزمة خفيفة الوزن وموفرة للطاقة، مثالية لعمليات النشر التي تراعي التكلفة وتتطلب أداء ذكاء اصطناعي متعدد الاستخدامات.
Meta Llama 3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1-8B-Instruct هو نموذج متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة، تم ضبطه للتعليمات ومُحسّن لحالات استخدام الحوار. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور، ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة. باستخدام الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، فإنه يحقق فائدة وسلامة استثنائيتين مع الحفاظ على كفاءة الطاقة للنشر.
Meta Llama 3.1-8B-Instruct: تميز متعدد اللغات بكفاءة
Meta Llama 3.1-8B-Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة يقدم أداءً استثنائيًا بكفاءة ملحوظة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات باستخدام تقنيات متقدمة بما في ذلك الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، ويتفوق في الحوار متعدد اللغات، وتوليد النصوص، ومهام توليد التعليمات البرمجية. يتفوق النموذج على العديد من البدائل الأكبر مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة الشائعة مع الحفاظ على بصمة مدمجة مثالية للنشر الموفر للطاقة. بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow ويدعم طول سياق 33 ألفًا، فإنه يمثل خيارًا ممتازًا للمؤسسات التي تعطي الأولوية لكل من الأداء وتحسين الموارد في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
المزايا
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز لقدرات قوية.
- يتفوق على العديد من النماذج الأكبر في معايير الصناعة.
- دعم ممتاز متعدد اللغات وتحسين للحوار.
العيوب
- تاريخ قطع المعرفة يقتصر على ديسمبر 2023.
- يركز بشكل أساسي على توليد النصوص، وليس متعدد الوسائط.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداءً عالميًا متعدد اللغات في حزمة بـ 8 مليارات معلمة موفرة للطاقة، مما يجعل نشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مستدامًا وفعالًا من حيث التكلفة.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الموفرة للطاقة
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الرائدة الموفرة للطاقة لعام 2025، كل منها مُحسّن للنشر المستدام. يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct الحل الأكثر إحكامًا متعدد الوسائط بـ 7 مليارات معلمة. يوفر GLM-4-9B-0414 قدرات متعددة الاستخدامات مع دعم استدعاء الوظائف بـ 9 مليارات معلمة. يقدم Meta Llama 3.1-8B-Instruct أداءً استثنائيًا متعدد اللغات مع تدريب مكثف. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج الأكثر كفاءة لمتطلبات النشر الخاصة بك وقيود الموارد.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Language Chat | $0.05/M tokens | قدرات متعددة الوسائط فعالة |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Chat | $0.086/M tokens | خفيف الوزن مع استدعاء الوظائف |
| 3 | Meta Llama 3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat | $0.06/M tokens | رائد المعايير متعدد اللغات |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لنشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الموفرة للطاقة في عام 2025 هي Qwen2.5-VL-7B-Instruct، وGLM-4-9B-0414، وMeta Llama 3.1-8B-Instruct. تميز كل من هذه النماذج بتوازنها الاستثنائي بين الأداء وكفاءة الموارد والفعالية من حيث التكلفة في سيناريوهات النشر.
يُظهر تحليلنا أن Qwen2.5-VL-7B-Instruct يقدم أفضل قيمة للتطبيقات متعددة الوسائط بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow. بالنسبة للدردشة وتوليد التعليمات البرمجية البحتة، يوفر Meta Llama 3.1-8B-Instruct أداءً استثنائيًا متعدد اللغات بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز. يتفوق GLM-4-9B-0414، بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز، عندما تكون هناك حاجة لاستدعاء الوظائف وتكامل الأدوات.