ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية هي نماذج لغوية مدمجة ومحسّنة مصممة خصيصًا للعمل بكفاءة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة مثل الهواتف الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة المدمجة والخوادم الطرفية. تستفيد هذه النماذج من تقنيات الضغط المتقدمة والمعماريات الفعالة والاستدلال المحسّن لتقديم قدرات ذكاء اصطناعي قوية مع تقليل استخدام الذاكرة والمتطلبات الحاسوبية واستهلاك الطاقة. إنها تمكّن معالجة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وتقليل زمن الاستجابة، وتعزيز الخصوصية من خلال الحوسبة على الجهاز، والوظائف دون اتصال بالإنترنت - مما يجعلها ضرورية للتطبيقات التي تتراوح من المساعدين الأذكياء إلى الأنظمة المستقلة ونشر إنترنت الأشياء الصناعي.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغات الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومُعدلة للتعليمات بأحجام معلمات 8B و 70B و 405B. تم تحسين هذا النموذج المُعدل 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: ذكاء طرفي فعال متعدد اللغات
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج مُعدل للتعليمات ومُحسّن لنشر الذكاء الاصطناعي الطرفي بفضل بنيته المدمجة ذات 8 مليارات معلمة. يقدم النموذج قدرات حوار متعددة اللغات استثنائية مع الحفاظ على الاستخدام الفعال للموارد، مما يجعله مثاليًا للأجهزة الطرفية ذات القدرة الحاسوبية المحدودة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، ويحقق أداءً متطورًا في المعايير الصناعية. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وتسعير تنافسي على SiliconFlow بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات، يوفر هذا النموذج قيمة ممتازة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية التي تتطلب دعمًا متعدد اللغات وتوليد النصوص وفهم التعليمات البرمجية. يضمن تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023 توفر معلومات حديثة لتطبيقات الأجهزة الطرفية.
الإيجابيات
- 8 مليارات معلمة مدمجة مثالية للنشر على الأجهزة الطرفية.
- قدرات حوار متعددة اللغات ممتازة.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام RLHF للسلامة والفائدة.
السلبيات
- قد يحد تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023 من أحدث المعلومات.
- لا توجد قدرات رؤية أصلية (نموذج نصي فقط).
لماذا نحبه
- إنه يقدم تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة من Meta في عامل شكل مدمج بحجم 8B، مما يجعل الحوار القوي متعدد اللغات متاحًا على الأجهزة الطرفية بأقل قدر من استهلاك الموارد.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم ضمن 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.
GLM-4-9B-0414: قوة خفيفة الوزن للحوسبة الطرفية
تم تصميم GLM-4-9B-0414 خصيصًا لنشر الذكاء الاصطناعي الطرفي، مما يوفر توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والقدرة بفضل 9 مليارات معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية المتقدمة لسلسلة GLM-4-32B الأكبر حجمًا مع توفير خيارات نشر أخف وزنًا بشكل كبير. إنه يتفوق في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث - مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الأجهزة الطرفية التي تتطلب قدرات إبداعية وتقنية. تمكّن ميزات استدعاء الوظائف في النموذج من استدعاء أدوات خارجية، مما يوسع وظائفه إلى ما وراء مهام اللغة الأساسية. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وتسعير SiliconFlow التنافسي بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز، يظهر GLM-4-9B-0414 أداءً استثنائيًا في السيناريوهات ذات الموارد المحدودة مع الحفاظ على قدرة عالية عبر اختبارات المعايير المتنوعة، مما يجعله خيارًا أمثل لأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية التي تتطلب مساعدة ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات.
الإيجابيات
- حجم معلمة 9B مثالي للنشر على الأجهزة الطرفية.
- يرث قدرات سلسلة GLM-4-32B المتقدمة.
- ممتاز في توليد التعليمات البرمجية والمهام الإبداعية.
السلبيات
- تكلفة SiliconFlow أعلى قليلاً بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز مقارنة بالمنافسين.
- غير متخصص في مهام الاستدلال المتقدمة.
لماذا نحبه
- إنه يجلب قدرات GLM على مستوى المؤسسات إلى الأجهزة الطرفية، ويقدم توليدًا استثنائيًا للتعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف في حزمة خفيفة الوزن بحجم 9B مُحسّنة للبيئات ذات الموارد المحدودة.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL هو عضو جديد في سلسلة Qwen، ومجهز بقدرات فهم بصري قوية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. إنه قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، ودعم تحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة. تم تحسين النموذج للتدريب على الدقة الديناميكية ومعدل الإطارات في فهم الفيديو، وتم تحسين كفاءة المشفر البصري.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: ذكاء الرؤية الطرفي متعدد الوسائط
يمثل Qwen2.5-VL-7B-Instruct أحدث نماذج الرؤية واللغة المُحسّنة لنشر الذكاء الاصطناعي الطرفي. بفضل 7 مليارات معلمة فقط، يقدم هذا النموذج قدرات فهم بصري قوية، مما يمكنه من تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث البصرية المعقدة. يتفوق النموذج في الاستدلال متعدد الوسائط، ومعالجة الأدوات، وتحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة. تم تحسين المشفر البصري الخاص به خصيصًا لتحقيق الكفاءة، مع تدريب على الدقة الديناميكية ومعدل الإطارات لفهم الفيديو الفائق. بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow - الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة في توصياتنا الثلاثة الأولى - ومع طول سياق يبلغ 33 ألفًا، يوفر Qwen2.5-VL-7B-Instruct قيمة استثنائية للأجهزة الطرفية التي تتطلب قدرات الذكاء الاصطناعي البصري، من الكاميرات الذكية إلى الأنظمة المستقلة وتطبيقات الفحص البصري.
الإيجابيات
- 7 مليارات معلمة مدمجة مع قدرات رؤية ولغة كاملة.
- يحلل الصور ومقاطع الفيديو والرسوم البيانية والتخطيطات المعقدة.
- مشفر بصري مُحسّن لكفاءة الأجهزة الطرفية.
السلبيات
- قد يحد عدد المعلمات الأصغر مقارنة بنماذج 9B من بعض الاستدلالات المعقدة.
- قد تتطلب معالجة الرؤية تسريع GPU على الأجهزة الطرفية.
لماذا نحبه
- إنه يجلب فهم الرؤية واللغة الاحترافي إلى الأجهزة الطرفية في حزمة بحجم 7B، مما يتيح تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مع معالجة بصرية مُحسّنة بسعر لا يهزم على SiliconFlow.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للذكاء الاصطناعي الطرفي
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الرائدة المُحسّنة للأجهزة الطرفية لعام 2025، كل منها بنقاط قوة فريدة. يقدم Meta-Llama-3.1-8B-Instruct قدرات حوار متعددة اللغات استثنائية. يوفر GLM-4-9B-0414 أفضل توازن لتوليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف. يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct قدرات رؤية ولغة لا مثيل لها لتطبيقات الأجهزة الطرفية متعددة الوسائط. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لاحتياجات نشر الذكاء الاصطناعي الطرفي الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | الدردشة | $0.06/M Tokens | حوار طرفي متعدد اللغات |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | الدردشة | $0.086/M Tokens | توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | نموذج الرؤية واللغة | $0.05/M Tokens | فهم الرؤية متعدد الوسائط |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية في عام 2025 هي Meta-Llama-3.1-8B-Instruct و GLM-4-9B-0414 و Qwen2.5-VL-7B-Instruct. تم اختيار كل من هذه النماذج لتوازنها الاستثنائي بين الأداء والكفاءة، وعدد معلماتها المدمج (7-9B)، وتحسينها لسيناريوهات النشر الطرفي ذات الموارد المحدودة.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو الخيار الأفضل لأجهزة الذكاء الاصطناعي الطرفية التي تتطلب قدرات رؤية. بفضل فهمه البصري القوي في حزمة مدمجة بحجم 7 مليارات معلمة، يمكنه تحليل الصور ومقاطع الفيديو والرسوم البيانية والتخطيطات مع الحفاظ على الكفاءة من خلال مشفره البصري المُحسّن. بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، إنه أيضًا الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة لتطبيقات الأجهزة الطرفية متعددة الوسائط مثل الكاميرات الذكية وأنظمة الفحص البصري والأجهزة المستقلة.