ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للغة الماندرين الصينية؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للغة الماندرين الصينية هي نماذج لغوية كبيرة مُحسّنة خصيصًا لمعالجة وفهم وتوليد النصوص الصينية بطلاقة أصلية. باستخدام بنى التعلم العميق المتقدمة مثل نماذج Mixture-of-Experts (MoE) ونماذج المحولات، تتفوق هذه النماذج في مهام اللغة الصينية بما في ذلك الترجمة والاستدلال والترميز والفهم متعدد الوسائط. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات ضخمة من النصوص الصينية وتدعم لهجات وسياقات صينية مختلفة. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار في معالجة اللغة الطبيعية الصينية (NLP)، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات لغوية قوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من خدمة العملاء إلى حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات المصممة خصيصًا للأسواق الناطقة بالصينية.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen، ويتميز ببنية Mixture-of-Experts (MoE) مع إجمالي 235 مليار معلمة و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. إنه يظهر قدرات استدلال محسّنة بشكل كبير، ومواءمة فائقة لتفضيلات الإنسان في الكتابة الإبداعية ولعب الأدوار، ويتفوق في قدرات الوكيل. يدعم النموذج أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الماندرين الصينية.
Qwen3-235B-A22B: استدلال متعدد اللغات متميز بامتياز صيني
Qwen3-235B-A22B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen، ويتميز ببنية Mixture-of-Experts (MoE) مع إجمالي 235 مليار معلمة و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد، الرياضيات، والترميز) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال والعام). إنه يظهر قدرات استدلال محسّنة 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، مما يجعله استثنائيًا لمعالجة الماندرين الصينية. يبدأ سعره على SiliconFlow من 0.35 دولار لكل مليون رمز إدخال و 1.42 دولار لكل مليون رمز إخراج.
المزايا
- دعم استثنائي متعدد اللغات مع قدرات قوية للغة الصينية عبر أكثر من 100 لغة ولهجة.
- تشغيل بوضع مزدوج: وضع التفكير للاستدلال المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال.
- مواءمة فائقة لتفضيلات الإنسان للكتابة الإبداعية الصينية ولعب الأدوار.
العيوب
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب حجم المعلمات البالغ 235 مليار.
- فئة تسعير مميزة مقارنة بالنماذج الأصغر.
لماذا نحبه
- يوفر تنوعًا لا مثيل له لتطبيقات الماندرين الصينية مع تبديل سلس للأوضاع، وأداء استثنائي متعدد اللغات، وقدرات استدلال متطورة في نموذج واحد.
GLM-4.5
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية Mixture-of-Experts (MoE) بإجمالي 335 مليار معلمة. لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء الترميز. 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، مع أداء ممتاز في فهم وتوليد اللغة الصينية.
GLM-4.5: نموذج وكيل الذكاء الاصطناعي الأمثل مع دعم صيني أصلي
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية Mixture-of-Experts (MoE) بإجمالي 335 مليار معلمة. لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء الترميز 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. مع تحسين اللغة الصينية الأصلي من Zhipu AI وجامعة Tsinghua، يتفوق في فهم وتوليد الماندرين الصينية والمهام القائمة على الوكيل. متاح على SiliconFlow بسعر 0.5 دولار لكل مليون رمز إدخال و 2 دولار لكل مليون رمز إخراج.
المزايا
- مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي مع تكامل واسع للأدوات.
- تحسين اللغة الصينية الأصلي من مؤسسات البحث الصينية.
- نهج استدلال هجين لتعدد الاستخدامات عبر تعقيدات المهام.
العيوب
- أكبر عدد من المعلمات قد يتطلب موارد حاسوبية كبيرة.
- مُحسّن بشكل أساسي لمهام الوكيل بدلاً من الدردشة العامة.
لماذا نحبه
- يجمع بين خبرة اللغة الصينية الأصلية وقدرات الوكيل المتطورة، مما يجعله الخيار الأمثل لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة باللغة الصينية ووكلاء الترميز المستقلين.
DeepSeek-V3
يستخدم DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) بنية MoE قوية بإجمالي 671 مليار معلمة. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والترميز. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، وقدرات المحادثة العادية، مع دعم ممتاز لمعالجة اللغة الصينية.
DeepSeek-V3: أداء بمستوى GPT-4.5 لمهام اللغة الصينية
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي لـ DeepSeek-V3-1226 السابق، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز أداءه بشكل كبير في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والترميز. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، وقدرات المحادثة العادية. مع 671 مليار معلمة MoE ودعم ممتاز للغة الصينية، فإنه يقدم أداءً استثنائيًا في مهام الماندرين الصينية. متاح على SiliconFlow بسعر 0.27 دولار لكل مليون رمز إدخال و 1.13 دولار لكل مليون رمز إخراج.
المزايا
- أداء يتجاوز GPT-4.5 في معايير الرياضيات والترميز.
- تقنيات تعلم معزز متقدمة من DeepSeek-R1.
- تحسينات كبيرة في استدعاء الأدوات وقدرات المحادثة.
العيوب
- بنية المعلمات الضخمة البالغة 671 مليار تتطلب بنية تحتية كبيرة.
- زمن استجابة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر للمهام البسيطة.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً يتجاوز GPT-4.5 مع قدرات لغوية صينية استثنائية، مما يجعله الخيار القوي لتطبيقات الاستدلال والترميز الصينية الماندرين المتطلبة.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة للغة الماندرين الصينية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة للغة الماندرين الصينية لعام 2026، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة. يقدم Qwen3-235B-A22B تنوعًا متعدد اللغات لا مثيل له مع استدلال ثنائي الوضع، ويتفوق GLM-4.5 في تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي مع تحسين صيني أصلي، ويقدم DeepSeek-V3 أداءً يتجاوز GPT-4.5. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار الأداة المناسبة لأهدافك المحددة في الذكاء الاصطناعي للغة الصينية. تعكس الأسعار المعروضة أسعار SiliconFlow.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | استدلال متعدد اللغات | $0.35-$1.42/M tokens | أكثر من 100 لغة مع استدلال ثنائي الوضع |
| 2 | GLM-4.5 | Zhipu AI | وكيل ذكاء اصطناعي واستدلال | $0.5-$2/M tokens | تحسين وكيل صيني أصلي |
| 3 | DeepSeek-V3 | DeepSeek AI | استدلال متقدم | $0.27-$1.13/M tokens | أداء يتجاوز GPT-4.5 |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2026 هي Qwen3-235B-A22B و GLM-4.5 و DeepSeek-V3. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستثنائية في اللغة الصينية، والابتكار في بنى MoE، والأساليب الفريدة لحل التحديات في فهم واستدلال وتوليد الماندرين الصينية.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من الرواد لاحتياجات مختلفة. Qwen3-235B-A22B هو الخيار الأفضل للتطبيقات متعددة اللغات التي تتطلب كل من اللغة الصينية ولغات أخرى مع أوضاع استدلال مرنة. لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي ومهام الترميز باللغة الصينية، GLM-4.5 هو الأفضل بفضل تحسينه الأصلي وتكامل الأدوات. ولأقصى أداء استدلال في الرياضيات والترميز الصيني، يقدم DeepSeek-V3 نتائج تتجاوز GPT-4.5.