ما هي نماذج LLM خفيفة الوزن للأجهزة المحمولة؟
نماذج LLM خفيفة الوزن للأجهزة المحمولة هي نماذج لغوية كبيرة مدمجة ومُحسّنة خصيصًا للنشر على الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية ومنصات الأجهزة المحمولة الأخرى ذات الموارد المحدودة. تتميز هذه النماذج عادةً بعدد معلمات يتراوح بين 7B-9B، ومحركات استدلال مُحسّنة، وأنماط استخدام ذاكرة فعالة. إنها تمكّن قدرات الذكاء الاصطناعي على الجهاز بما في ذلك توليد النصوص، والفهم البصري، والحوار متعدد اللغات، ومهام الاستدلال مع الحفاظ على أداء مقبول ضمن قيود أجهزة الهاتف المحمول. تتيح هذه التقنية للمطورين إنشاء تطبيقات محمولة سريعة الاستجابة ومركزة على الخصوصية لا تعتمد على الاتصال السحابي المستمر، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي القوية مباشرة على الأجهزة المحمولة.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج رؤية-لغة مدمج بـ 7 مليارات معلمة مُحسّن للنشر على الأجهزة المحمولة. يوفر قدرات فهم بصري قوية، ويحلل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، ويفهم مقاطع الفيديو، ويولد مخرجات منظمة. تم تحسين النموذج للدقة الديناميكية وتحسين كفاءة المشفر البصري، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب قدرات معالجة النصوص والصور.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: تميز الرؤية-اللغة على الأجهزة المحمولة
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج رؤية-لغة مدمج بـ 7 مليارات معلمة مُحسّن للنشر على الأجهزة المحمولة. يوفر قدرات فهم بصري قوية، ويحلل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، ويفهم مقاطع الفيديو، ويولد مخرجات منظمة. تم تحسين النموذج للدقة الديناميكية ومعدل الإطارات في تدريب فهم الفيديو، وقد حسّن كفاءة المشفر البصري، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الهاتف المحمول التي تحتاج إلى معالجة النصوص والصور.
الإيجابيات
- 7 مليارات معلمة مدمجة مثالية للأجهزة المحمولة.
- فهم بصري قوي وفهم للفيديو.
- مشفر بصري مُحسّن لتحسين الكفاءة.
السلبيات
- محدود بطول سياق 33 ألفًا.
- قد يتطلب أطر عمل متخصصة لتحسين الأداء على الأجهزة المحمولة.
لماذا نحبه
- إنه يجلب قدرات رؤية-لغة متقدمة إلى الأجهزة المحمولة ببنية 7 مليارات معلمة فعالة ومعالجة بصرية مُحسّنة.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو نموذج متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة مُحسّن لتطبيقات الحوار على الأجهزة المحمولة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز، ويقدم أداءً استثنائيًا على المعايير الصناعية مع الحفاظ على متطلبات موارد صديقة للأجهزة المحمولة. يتفوق النموذج في المحادثات متعددة اللغات، وتوليد النصوص، ومهام توليد الأكواد، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الهاتف المحمول العالمية.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: قوة متعددة اللغات للأجهزة المحمولة
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو نموذج متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة مُحسّن لحالات استخدام الحوار والنشر على الأجهزة المحمولة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة على المعايير الصناعية. يدعم النموذج توليد النصوص والأكواد مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب قدرات متعددة اللغات.
الإيجابيات
- قدرات حوار استثنائية متعددة اللغات.
- تم تدريبه على 15 تريليون رمز مع تحسين RLHF.
- يتفوق على النماذج الأكبر على معايير الأجهزة المحمولة.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023.
- يتطلب إدارة دقيقة للذاكرة على الأجهزة المحمولة القديمة.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداءً عالميًا متعدد اللغات في حزمة 8 مليارات معلمة مُحسّنة للأجهزة المحمولة، مثالية لتطبيقات الهاتف المحمول العالمية.
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج بـ 8.2 مليار معلمة يتميز بتشغيل ثنائي الوضع للأجهزة المحمولة. يدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. مع قدرات استدلال محسّنة ودعم لأكثر من 100 لغة، تم تحسينه لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب الكفاءة والقدرات المعرفية المتقدمة.
Qwen3-8B: ذكاء ثنائي الوضع للأجهزة المحمولة
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير بـ 8.2 مليار معلمة، يتميز بتشغيل ثنائي الوضع فريد ومثالي للأجهزة المحمولة. يدعم التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد والرياضيات والبرمجة، ووضع عدم التفكير للحوار العام الفعال. يظهر النموذج قدرات استدلال محسّنة بشكل كبير مع دعم لأكثر من 100 لغة ولهجة، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب الكفاءة والقدرات المعرفية المتقدمة.
الإيجابيات
- تشغيل ثنائي الوضع فريد (تفكير/غير تفكير).
- قدرات استدلال محسّنة للأجهزة المحمولة.
- دعم لأكثر من 100 لغة ولهجة.
السلبيات
- أكبر قليلاً بـ 8.2 مليار معلمة.
- قد يتطلب السياق الممتد ذاكرة أكبر على الأجهزة المحمولة.
لماذا نحبه
- إنه يجلب قدرات استدلال متقدمة إلى الأجهزة المحمولة مع تشغيل ثنائي الوضع فعال ودعم استثنائي متعدد اللغات.
مقارنة نماذج LLM للأجهزة المحمولة
في هذا الجدول، نقارن نماذج LLM الرائدة خفيفة الوزن لعام 2025 للأجهزة المحمولة، كل منها مُحسّن لحالات استخدام مختلفة على الأجهزة المحمولة. لتطبيقات الرؤية-اللغة على الأجهزة المحمولة، يوفر Qwen2.5-VL-7B-Instruct قدرات متعددة الوسائط مدمجة. لتطبيقات الهاتف المحمول متعددة اللغات، يقدم Meta-Llama-3.1-8B-Instruct دعمًا قويًا للغات العالمية، بينما يعطي Qwen3-8B الأولوية للاستدلال المتقدم في بيئات الأجهزة المحمولة. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات تطبيقك المحمول المحددة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية للأجهزة المحمولة |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | رؤية-لغة | $0.05/M Tokens | قدرات رؤية-لغة مدمجة |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | دردشة متعددة اللغات | $0.06/M Tokens | تحسين متعدد اللغات للأجهزة المحمولة |
| 3 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | استدلال + دردشة | $0.06/M Tokens | استدلال ثنائي الوضع للأجهزة المحمولة |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا للنشر على الأجهزة المحمولة في عام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct، و meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، و Qwen/Qwen3-8B. وقد تفوق كل من هذه النماذج في التحسين للأجهزة المحمولة، وكفاءة الموارد، والأداء ضمن قيود أجهزة الهاتف المحمول.
لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب معالجة بصرية وفهم الصور، يعتبر Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct مثاليًا بقدراته في الرؤية-اللغة بـ 7 مليارات معلمة. لتطبيقات الهاتف المحمول العالمية التي تحتاج إلى دعم متعدد اللغات، يتفوق meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct بدعمه لأكثر من 100 لغة. لتطبيقات الهاتف المحمول التي تتطلب استدلالًا متقدمًا، يقدم Qwen/Qwen3-8B تشغيلًا فريدًا ثنائي الوضع.