ما هي نماذج الدردشة خفيفة الوزن لتطبيقات الجوال؟
نماذج الدردشة خفيفة الوزن لتطبيقات الجوال هي نماذج لغوية مدمجة وفعالة تم تحسينها خصيصًا للنشر على الأجهزة المحمولة محدودة الموارد. تم تصميم هذه النماذج، التي تتراوح عادةً من 7B إلى 9B معلمة، لتقديم قدرات ذكاء اصطناعي محادثة قوية مع الحفاظ على الحد الأدنى من استهلاك الذاكرة، وزمن انتقال منخفض، وكفاءة في استهلاك الطاقة. إنها تمكن المطورين من دمج فهم اللغة الطبيعية المتطور، وتوليد الحوار، ودعم اللغات المتعددة مباشرة في تطبيقات الجوال دون الحاجة إلى اتصال سحابي مستمر. تعمل هذه التقنية على إضفاء الطابع الديمقراطي على تجارب الجوال المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يسمح للهواتف الذكية والأجهزة اللوحية بتشغيل روبوتات الدردشة الذكية والمساعدين الافتراضيين وواجهات المحادثة التفاعلية محليًا بأداء غير مسبوق.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومُحسّنة للتعليمات بأحجام 8B و 70B و 405B معلمة. تم تحسين هذا النموذج المُحسّن للتعليمات بحجم 8B لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. 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.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: تميز متعدد اللغات للجوال
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومُحسّنة للتعليمات بأحجام 8B و 70B و 405B معلمة. تم تحسين هذا النموذج المُحسّن للتعليمات بحجم 8B لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. 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. يدعم Llama 3.1 توليد النصوص والتعليمات البرمجية، مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023. مع طول سياق 33 ألف وسعر تنافسي يبلغ 0.06 دولار/مليون رمز على SiliconFlow، فهو مثالي لتطبيقات الجوال التي تتطلب قدرات دردشة قوية متعددة اللغات.
الإيجابيات
- مُحسّن للحوار متعدد اللغات عبر لغات متنوعة.
- يتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في المعايير.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام RLHF للسلامة والفائدة.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة يقتصر على ديسمبر 2023.
- قد يكون طول سياق 33 ألف محدودًا للمحادثات الطويلة جدًا.
لماذا نحبه
- إنه يقدم قدرات حوار Meta العالمية متعددة اللغات في حزمة مدمجة بحجم 8B مثالية للنشر على الجوال مع أداء ممتاز في المعايير.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يوفر خيار نشر أخف وزنًا. على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GLM-4-9B-0414 يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج أيضًا ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته.
THUDM/GLM-4-9B-0414: قوة استدعاء الأدوات الفعالة
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM يضم 9 مليارات معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يوفر خيار نشر أخف وزنًا. على الرغم من صغر حجمه، لا يزال GLM-4-9B-0414 يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج أيضًا ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته. يظهر النموذج توازنًا جيدًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد، مما يوفر خيارًا قويًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي تحت موارد حاسوبية محدودة. مع أداء تنافسي في اختبارات المعايير المختلفة وبسعر 0.086 دولار/مليون رمز على SiliconFlow، فهو مثالي لتطبيقات الجوال التي تتطلب دمج الأدوات.
الإيجابيات
- يرث قدرات GLM-4-32B في تنسيق 9B مدمج.
- قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب.
- يدعم استدعاء الوظائف لدمج الأدوات الخارجية.
السلبيات
- تسعير أعلى قليلاً يبلغ 0.086 دولار/مليون رمز على SiliconFlow.
- قد لا يضاهي النماذج الأكبر في مهام الاستدلال المعقدة للغاية.
لماذا نحبه
- إنه يجلب قدرات استدعاء الوظائف ودمج الأدوات على مستوى المؤسسات إلى الأجهزة المحمولة، مما يتيح مساعدين ذكاء اصطناعي متطورين يمكنهم التفاعل مع الخدمات الخارجية بكفاءة.
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغة كبير في سلسلة Qwen يضم 8.2 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 و Qwen2.5 السابقة في الرياضيات، وتوليد التعليمات البرمجية، والاستدلال المنطقي العام. يتفوق النموذج في محاذاة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار.
Qwen/Qwen3-8B: بطل الاستدلال ثنائي الوضع
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغة كبير في سلسلة Qwen يضم 8.2 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 و Qwen2.5 السابقة في الرياضيات، وتوليد التعليمات البرمجية، والاستدلال المنطقي العام. يتفوق النموذج في محاذاة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار. بالإضافة إلى ذلك، يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة. مع طول سياق مثير للإعجاب يبلغ 131 ألف وسعر 0.06 دولار/مليون رمز على SiliconFlow، فهو النموذج الأخف وزنًا والأكثر تنوعًا لتطبيقات الجوال التي تتطلب الكفاءة والاستدلال العميق.
الإيجابيات
- تبديل فريد ثنائي الوضع بين وضعي التفكير والحوار.
- استدلال محسّن في مهام الرياضيات والترميز والمنطق.
- طول سياق ضخم يبلغ 131 ألف للمحادثات الممتدة.
السلبيات
- قد تتطلب 8.2 مليار معلمة تحسينًا للأجهزة المحمولة القديمة.
- قد يزيد وضع التفكير من زمن الانتقال لمهام الاستدلال المعقدة.
لماذا نحبه
- إنه يوفر تنوعًا غير مسبوق مع عملية ثنائية الوضع، ويجمع بين الدردشة الفعالة على الجوال وقدرات الاستدلال العميق وطول السياق الهائل - كل ذلك في حزمة مدمجة بحجم 8B.
مقارنة نماذج الدردشة خفيفة الوزن
في هذا الجدول، نقارن نماذج الدردشة خفيفة الوزن الرائدة لعام 2025 المُحسّنة للنشر على الجوال، ولكل منها نقاط قوة فريدة. يتفوق Meta-Llama-3.1-8B-Instruct في الحوار متعدد اللغات، ويقدم THUDM/GLM-4-9B-0414 قدرات استدعاء الوظائف، ويوفر Qwen/Qwen3-8B استدلالًا ثنائي الوضع مع سياق ضخم. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج خفيف الوزن المناسب لمتطلبات تطبيق الجوال الخاص بك. جميع الأسعار من SiliconFlow.
| الرقم | النموذج | المطور | المعلمات | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 8 مليار، سياق 33 ألف | 0.06 دولار/مليون رمز | تميز الحوار متعدد اللغات |
| 2 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9 مليار، سياق 33 ألف | 0.086 دولار/مليون رمز | استدعاء الوظائف ودمج الأدوات |
| 3 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 8 مليار، سياق 131 ألف | 0.06 دولار/مليون رمز | استدلال ثنائي الوضع مع سياق ضخم |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لعام 2025 هي Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، وTHUDM/GLM-4-9B-0414، وQwen/Qwen3-8B. تميز كل من هذه النماذج بحجمها المدمج (7B-9B معلمة)، وكفاءتها على الأجهزة محدودة الموارد، وقدراتها الفريدة - من التميز متعدد اللغات إلى استدعاء الوظائف والاستدلال ثنائي الوضع - مما يجعلها مثالية للنشر في تطبيقات الجوال.
يُظهر تحليلنا قادة مختلفين لاحتياجات الجوال المختلفة. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو الأفضل للتطبيقات التي تتطلب دعمًا متعدد اللغات وحوارًا عامًا. يتفوق THUDM/GLM-4-9B-0414 عندما يحتاج تطبيق الجوال الخاص بك إلى استدعاء أدوات أو واجهات برمجة تطبيقات خارجية من خلال استدعاء الوظائف. Qwen/Qwen3-8B مثالي للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة وقدرات استدلال عميقة، حيث تتيح عملية الوضع المزدوج وطول سياق 131 ألف محادثات ممتدة وحل المشكلات المعقدة على الأجهزة المحمولة.