ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المحسّنة لسرعة الاستدلال؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المحسّنة لسرعة الاستدلال هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لتقديم استجابات سريعة بأقل قدر من الحمل الحسابي. تتميز هذه النماذج عادةً بعدد معلمات أصغر (يتراوح من 7 إلى 9 مليار)، وبنى فعالة، وقدرات خدمة محسّنة تمكّن من توليد الرموز بسرعة وزمن استجابة منخفض. تتيح هذه التقنية للمطورين نشر قدرات الذكاء الاصطناعي القوية في البيئات محدودة الموارد، والتطبيقات في الوقت الفعلي، وسيناريوهات الإنتاجية العالية. إنها توازن بين الأداء والكفاءة، مما يجعل فهم اللغة المتقدم متاحًا للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة، من روبوتات الدردشة إلى واجهات برمجة التطبيقات الإنتاجية، دون التكلفة الحسابية للنماذج الأكبر.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية بـ 7 مليار معلمة من سلسلة Qwen، مزود بقدرات فهم بصري قوية ومحسّن لكفاءة الاستدلال. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. يتميز النموذج بمشفّر بصري محسّن مع تدريب ديناميكي على الدقة ومعدل الإطارات، مما يجعله سريعًا بشكل استثنائي للمهام متعددة الوسائط مع الحفاظ على قدرات استدلال قوية ودعم تحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات مع مخرجات منظمة.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: فهم متعدد الوسائط فائق السرعة
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية بـ 7 مليار معلمة من سلسلة Qwen، مزود بقدرات فهم بصري قوية ومحسّن لكفاءة الاستدلال. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. وهو قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، ودعم تحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة. تم تحسين النموذج للتدريب الديناميكي على الدقة ومعدل الإطارات في فهم الفيديو، وقد حسّن كفاءة المشفّر البصري. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وتسعير تنافسي للغاية عند 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يوفر نسبة سرعة إلى أداء استثنائية للتطبيقات متعددة الوسائط.
المزايا
- معلمات مدمجة بحجم 7 مليار تتيح سرعات استدلال سريعة.
- مشفّر بصري محسّن لمعالجة فعالة.
- كفاءة ممتازة من حيث التكلفة بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
العيوب
- قد يحد حجم النموذج الأصغر من عمق الاستدلال المعقد.
- قد لا يناسب التركيز على لغة الرؤية مهام النص البحتة.
لماذا نحبه
- إنه يوفر استدلالًا متعدد الوسائط فائق السرعة مع مشفّر بصري محسّن، مما يجعله الخيار الأمثل لتطبيقات لغة الرؤية في الوقت الفعلي بميزانية محدودة.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو نموذج لغة كبيرة متعدد اللغات بـ 8 مليار معلمة، محسّن للحوار وسرعة الاستدلال. يتفوق هذا المتغير المضبط بالتعليمات على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة مع الحفاظ على كفاءة استثنائية. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز مع الضبط الدقيق تحت الإشراف وتعلم التعزيز من ردود الفعل البشرية (RLHF)، ويدعم توليد النصوص والتعليمات البرمجية عبر لغات متعددة مع نافذة سياق تبلغ 33 ألفًا، مما يجعله مثاليًا لبيئات الإنتاج عالية الإنتاجية التي تتطلب أوقات استجابة سريعة.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: سرعة رائدة في الصناعة وتميز متعدد اللغات
Meta Llama 3.1-8B-Instruct هو نموذج لغة كبيرة متعدد اللغات تم تطويره بواسطة Meta، ويتميز ببنية 8 مليار معلمة مضبوطة بالتعليمات ومحسّنة لحالات استخدام الحوار. يتفوق هذا النموذج على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة الشائعة مع تقديم سرعة استدلال استثنائية. تم تدريب النموذج على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور، باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق تحت الإشراف وتعلم التعزيز من ردود الفعل البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة. يدعم Llama 3.1 توليد النصوص والتعليمات البرمجية بطول سياق 33 ألفًا وتاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023. بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يوفر قيمة ممتازة لعمليات النشر الإنتاجية التي تتطلب أوقات استجابة سريعة.
المزايا
- سرعة استدلال استثنائية بمعلمات 8 مليار.
- يتفوق على العديد من النماذج الأكبر في المعايير.
- دعم متعدد اللغات عبر لغات متنوعة.
العيوب
- تاريخ قطع المعرفة يقتصر على ديسمبر 2023.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمجالات المتخصصة.
لماذا نحبه
- إنه يحقق التوازن المثالي بين السرعة والجودة والقدرة متعددة اللغات، مما يجعله الخيار الأفضل لروبوتات الدردشة وواجهات برمجة التطبيقات عالية الأداء في الإنتاج.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بـ 9 مليار معلمة ضمن سلسلة GLM، يوفر سرعة استدلال ممتازة مع الحفاظ على قدرات قوية. على الرغم من حجمه الأصغر، فإنه يظهر أداءً ممتازًا في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج استدعاء الوظائف لتوسيع قدراته ويحقق توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد، مما يجعله مثاليًا للنشر السريع حيث تكون السرعة حاسمة.
THUDM/GLM-4-9B-0414: قوة مدمجة بسرعة فائقة
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم ضمن سلسلة GLM بـ 9 مليار معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يوفر خيار نشر أخف وزنًا ومحسّنًا لسرعة الاستدلال. على الرغم من حجمه الأصغر، 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 بموارد حاسوبية محدودة. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وبسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يقدم أداءً تنافسيًا في اختبارات المعايير مع الحفاظ على سرعات استدلال سريعة.
المزايا
- استدلال سريع بمعلمات 9 مليار فقط.
- توليد تعليمات برمجية ومهام تقنية ممتازة.
- دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات.
العيوب
- تكلفة أعلى قليلاً من بعض البدائل.
- قد لا يضاهي النماذج الأكبر في الاستدلال المعقد.
لماذا نحبه
- إنه يوفر قدرات على مستوى المؤسسات في حزمة مدمجة ومحسّنة للسرعة، مثالي للمطورين الذين يحتاجون إلى استدلال سريع في التطبيقات التقنية والإبداعية.
مقارنة سرعة نماذج اللغات الكبيرة (LLM)
في هذا الجدول، نقارن أسرع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لعام 2025، كل منها محسّن لحالات استخدام مختلفة تتطلب سرعة حاسمة. بالنسبة للتطبيقات متعددة الوسائط، يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct معالجة لغة رؤية الأكثر كفاءة. للحوار متعدد اللغات على نطاق واسع، يوفر Meta-Llama-3.1-8B-Instruct سرعة رائدة في الصناعة مع دعم واسع للغات. للمهام التقنية وتوليد التعليمات البرمجية، يقدم GLM-4-9B-0414 استدلالًا سريعًا مع قدرات استدعاء الوظائف. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب المحسّن للسرعة لمتطلبات النشر الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | لغة رؤية | 0.05 دولار لكل مليون رمز | أسرع استدلال متعدد الوسائط |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | دردشة متعددة اللغات | 0.06 دولار لكل مليون رمز | سرعة ومعايير من الدرجة الأولى |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | دردشة خفيفة الوزن | 0.086 دولار لكل مليون رمز | توليد تعليمات برمجية سريع |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لأسرع استدلال في عام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct، و meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، و THUDM/GLM-4-9B-0414. تميز كل من هذه النماذج بسرعته الاستثنائية وكفاءته وقدرته على تقديم استجابات سريعة مع الحفاظ على مخرجات عالية الجودة في مجالاتها الخاصة.
يُظهر تحليلنا أن Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct يقدم أفضل كفاءة من حيث التكلفة بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات متعددة الوسائط عالية الحجم. يوفر Meta-Llama-3.1-8B-Instruct بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز قيمة استثنائية لعمليات نشر الدردشة متعددة اللغات. للمهام التقنية التي تتطلب استدعاء الوظائف، يقدم GLM-4-9B-0414 بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز أداءً قويًا مع الحفاظ على سرعات استدلال سريعة.