ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لبناء الرسوم البيانية المعرفية؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لبناء الرسوم البيانية المعرفية هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لاستخراج المعلومات وهيكلتها وتنظيمها في تمثيلات معرفية مترابطة. تتفوق هذه النماذج في تحديد الكيانات والعلاقات والروابط الدلالية من النصوص غير المهيكلة والمستندات والمحتوى متعدد الوسائط. باستخدام بنيات استدلال متقدمة، والتعلم المعزز، وتوليد المخرجات المنظمة، فإنها تحول البيانات الخام إلى هياكل معرفية قائمة على الرسوم البيانية. إنها تعزز التعاون، وتسرع تكامل بيانات المؤسسات، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات استخراج المعرفة القوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من قواعد المعرفة المؤسسية إلى البحث العلمي وأنظمة البحث الذكية.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يضم 671 مليار معلمة إجمالية في بنية Mixture-of-Experts. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال. بفضل طول سياقه البالغ 164 ألفًا، يتفوق في سير عمل الاستدلال المعقد، مما يجعله مثاليًا لاستخراج العلاقات متعددة القفزات وبناء رسوم بيانية معرفية شاملة من مجموعات المستندات الكبيرة.
DeepSeek-R1: استدلال متميز لاستخراج المعرفة المعقدة
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وسهولة القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الشاملة. بفضل بنيته الضخمة MoE التي تضم 671 مليار معلمة ونافذة سياق 164 ألفًا، يتفوق DeepSeek-R1 في فهم العلاقات المعقدة، وإجراء الاستدلال متعدد الخطوات، واستخراج المعرفة المنظمة—مما يجعله المعيار الذهبي لبناء رسوم بيانية معرفية متطورة من مصادر بيانات متنوعة.
المزايا
- قدرات استدلال متطورة لاستخراج علاقات الكيانات المعقدة.
- طول سياق 164 ألفًا يتعامل مع المستندات وقواعد الأكواد الكبيرة.
- بنية MoE مع 671 مليار معلمة تقدم أداءً استثنائيًا.
العيوب
- متطلبات حسابية أعلى بسبب حجم النموذج.
- تسعير ممتاز بقيمة 2.18 دولار لكل مليون رمز إخراج من SiliconFlow.
لماذا نحبه
- عمق استدلاله الذي لا مثيل له ونافذة السياق الضخمة تجعله الخيار الأمثل لبناء رسوم بيانية معرفية شاملة ومتعددة الطبقات من مصادر البيانات المعقدة.
Qwen3-235B-A22B
يتميز Qwen3-235B-A22B ببنية Mixture-of-Experts مع 235 مليار معلمة إجمالية و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد ووضع عدم التفكير للمعالجة الفعالة. يتفوق النموذج في قدرات الوكيل للتكامل الدقيق مع الأدوات الخارجية ويدعم أكثر من 100 لغة، مما يجعله مثاليًا لبناء الرسوم البيانية المعرفية متعددة اللغات.
Qwen3-235B-A22B: استدلال متعدد الاستخدامات مع قدرات الوكيل
Qwen3-235B-A22B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen، ويتميز ببنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 235 مليار معلمة إجمالية و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد، والرياضيات، والبرمجة) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال للأغراض العامة). يظهر قدرات استدلال محسنة بشكل كبير، ومواءمة فائقة لتفضيلات الإنسان في الكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار. يتفوق النموذج في قدرات الوكيل للتكامل الدقيق مع الأدوات الخارجية ويدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة. بفضل طول سياقه البالغ 131 ألفًا، فهو مناسب تمامًا لاستخراج المعرفة المنظمة من مصادر متعددة اللغات ومتنوعة ودمجها مع قواعد المعرفة الخارجية.
المزايا
- التشغيل ثنائي الوضع يحسن كلاً من الاستدلال المعقد والمعالجة الفعالة.
- قدرات الوكيل الفائقة تتيح تكامل الأدوات بسلاسة لاستخراج المعرفة.
- دعم متعدد اللغات عبر أكثر من 100 لغة لبناء الرسوم البيانية المعرفية العالمية.
العيوب
- يتطلب فهمًا لاختيار وضع التفكير مقابل وضع عدم التفكير.
- سياق 131 ألفًا أصغر من بعض المنافسين للمستندات الطويلة جدًا.
لماذا نحبه
- بنيته الفريدة ثنائية الوضع وقدرات الوكيل الاستثنائية تجعله الخيار الأمثل لبناء رسوم بيانية معرفية ديناميكية ومتكاملة مع الأدوات عبر لغات متعددة.
GLM-4.5
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية Mixture-of-Experts مع 335 مليار معلمة إجمالية. لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء البرمجة. يستخدم GLM-4.5 نهج استدلال هجينًا لمهام الاستدلال المعقدة وحالات الاستخدام اليومية، مما يجعله فعالًا للغاية لسير عمل بناء الرسوم البيانية المعرفية.
GLM-4.5: بنية تعتمد على الوكيل أولاً لتكامل المعرفة
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 335 مليار معلمة إجمالية. لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء البرمجة مثل Claude Code و Roo Code. يستخدم GLM-4.5 نهج استدلال هجينًا، مما يسمح له بالتكيف بفعالية مع مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق—من مهام الاستدلال المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية. بفضل طول سياقه البالغ 131 ألفًا وتحسين الوكيل العميق، يتفوق في تنسيق سير عمل استخراج المعرفة متعدد الخطوات، ودمج مصادر البيانات الخارجية، وتوليد مخرجات منظمة لتعبئة الرسوم البيانية المعرفية.
المزايا
- مصمم خصيصًا لسير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وتكامل الأدوات.
- الاستدلال الهجين يتكيف مع التعقيد المتغير في مهام استخراج المعرفة.
- معلمات MoE البالغة 335 مليارًا تقدم أداءً قويًا.
العيوب
- قد يتطلب التصميم المرتكز على الوكيل منحنى تعلم لمهام معالجة اللغة الطبيعية التقليدية.
- طول السياق كافٍ ولكنه ليس رائدًا للمستندات الكبيرة جدًا.
لماذا نحبه
- بنيته التي تعتمد على الوكيل أولاً واستدلاله الهجين تجعله الخيار الأمثل لبناء خطوط أنابيب ذكية وموجهة ذاتيًا لبناء الرسوم البيانية المعرفية التي يمكنها التفاعل بشكل مستقل مع مصادر بيانات متعددة.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة لبناء الرسوم البيانية المعرفية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 لبناء الرسوم البيانية المعرفية، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة. يقدم DeepSeek-R1 عمق استدلال لا مثيل له مع أكبر نافذة سياق. يوفر Qwen3-235B-A22B قدرات وكيل ومتعددة اللغات استثنائية مع تشغيل مرن ثنائي الوضع. يقدم GLM-4.5 بنية وكيل مصممة خصيصًا لسير عمل استخراج المعرفة المستقل. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات بناء الرسم البياني المعرفي الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال | 0.50 دولار للمدخلات / 2.18 دولار للمخرجات لكل مليون رمز | استدلال متميز مع سياق 164 ألفًا |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | نموذج استدلال MoE | 0.35 دولار للمدخلات / 1.42 دولار للمخرجات لكل مليون رمز | قدرات متعددة اللغات + وكيل |
| 3 | GLM-4.5 | zai | نموذج وكيل ذكاء اصطناعي | 0.50 دولار للمدخلات / 2.00 دولار للمخرجات لكل مليون رمز | بنية تعتمد على الوكيل أولاً |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي DeepSeek-R1 و Qwen3-235B-A22B و GLM-4.5. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستدلالية الاستثنائية، وتوليد المخرجات المنظمة، والأساليب الفريدة لاستخراج الكيانات والعلاقات—وهي متطلبات حاسمة لبناء رسوم بيانية معرفية شاملة.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من الرواد لتلبية الاحتياجات المختلفة. DeepSeek-R1 هو الخيار الأفضل لاستخراج المعرفة المعقدة ومتعددة الطبقات التي تتطلب استدلالًا عميقًا ونوافذ سياق كبيرة. بالنسبة للرسوم البيانية المعرفية متعددة اللغات مع تكامل الوكيل، يقدم Qwen3-235B-A22B تنوعًا لا مثيل له. أما بالنسبة لسير عمل الاستخراج المستقل والمتكامل مع الأدوات، فإن بنية GLM-4.5 التي تعتمد على الوكيل أولاً هي الأنسب.