ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لمعالجة وتفسير واستخلاص الرؤى من مجموعات البيانات المعقدة والوثائق والمخططات والجداول والمحتوى متعدد الوسائط. باستخدام بنيات التعلم العميق المتقدمة بما في ذلك قدرات الاستدلال وفهم الرؤية واللغة، يمكنها تحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة، وإجراء العمليات الحسابية، وتوليد تصورات البيانات، وتقديم استجابات ذكية للاستفسارات التحليلية. تعمل هذه النماذج على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات تحليلية قوية، مما يمكّن المطورين وعلماء البيانات من بناء تطبيقات تحليل بيانات متطورة، وأتمتة إنشاء التقارير، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من مصادر بيانات متنوعة بدقة وكفاءة غير مسبوقتين.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL هو نموذج رؤية-لغة ضمن سلسلة Qwen2.5 يظهر تحسينات كبيرة في عدة جوانب: لديه قدرات فهم بصري قوية، حيث يتعرف على الكائنات الشائعة أثناء تحليل النصوص والمخططات والتخطيطات في الصور؛ ويعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا؛ ويمكنه فهم مقاطع الفيديو التي تزيد مدتها عن ساعة والتقاط الأحداث الرئيسية؛ ويحدد بدقة مواقع الكائنات في الصور عن طريق إنشاء مربعات إحاطة أو نقاط؛ ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: تحليل بيانات شامل متعدد الوسائط
Qwen2.5-VL-72B-Instruct هو نموذج رؤية-لغة ضمن سلسلة Qwen2.5 يظهر تحسينات كبيرة في عدة جوانب: لديه قدرات فهم بصري قوية، حيث يتعرف على الكائنات الشائعة أثناء تحليل النصوص والمخططات والتخطيطات في الصور؛ ويعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا؛ ويمكنه فهم مقاطع الفيديو التي تزيد مدتها عن ساعة والتقاط الأحداث الرئيسية؛ ويحدد بدقة مواقع الكائنات في الصور عن طريق إنشاء مربعات إحاطة أو نقاط؛ ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج. يظهر النموذج أداءً ممتازًا عبر معايير مختلفة بما في ذلك مهام الصور والفيديو والوكيل، مع طول سياق يبلغ 131 ألفًا مما يتيح تحليلًا عميقًا لمجموعات البيانات الواسعة. بفضل 72 مليار معلمة، يتفوق هذا النموذج في استخلاص المعلومات المنظمة من مصادر البيانات المرئية المعقدة، مما يجعله مثاليًا لسير عمل تحليل البيانات الشامل.
المزايا
- تحليل قوي متعدد الوسائط للمخططات والجداول والوثائق.
- يدعم استخلاص البيانات المنظمة من الفواتير والنماذج.
- طول سياق 131 ألفًا لتحليل مجموعات البيانات الواسعة.
العيوب
- متطلبات حسابية أعلى مع 72 مليار معلمة.
- يتطلب تسعيرًا متوازنًا بقيمة 0.59 دولارًا لكل مليون رمز على SiliconFlow.
لماذا نحبه
- يقدم تحليل بيانات متعدد الوسائط على أحدث طراز، ويستخلص الرؤى بسلاسة من البيانات المرئية والمخططات والوثائق الطويلة بدقة استثنائية.
DeepSeek-V3
يستخدم DeepSeek-V3-0324 بنية Mixture-of-Experts (MoE) مع إجمالي 671 مليار معلمة ويدمج تقنيات التعلم المعزز من نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز بشكل كبير أدائه في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والبرمجة. وقد شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات ولعب الأدوار وقدرات المحادثة العادية.
DeepSeek-V3: استدلال متقدم لتحليل البيانات المعقدة
يستخدم DeepSeek-V3-0324 بنية Mixture-of-Experts (MoE) مع إجمالي 671 مليار معلمة ويدمج تقنيات التعلم المعزز من نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز بشكل كبير أدائه في مهام الاستدلال. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والبرمجة. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات ولعب الأدوار وقدرات المحادثة العادية. بفضل طول سياق يبلغ 131 ألفًا، يتفوق DeepSeek-V3 في الاستدلال التحليلي المعقد، مما يجعله مثاليًا لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى إجراء عمليات حسابية رياضية متطورة وتحليل إحصائي واستخلاص رؤى من مجموعات بيانات كبيرة. يضمن تصميم MoE الفعال للنموذج أداءً قويًا مع الحفاظ على تكاليف حسابية معقولة تبلغ 1.13 دولارًا لكل مليون رمز إخراج و 0.27 دولارًا لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow.
المزايا
- قدرات استدلال استثنائية للتحليل الرياضي.
- بنية MoE فعالة بإجمالي 671 مليار معلمة.
- أداء فائق في مهام البرمجة ومعالجة البيانات.
العيوب
- يركز بشكل أساسي على النص بدون قدرات رؤية أصلية.
- تسعير معتدل لأعباء العمل التحليلية الواسعة.
لماذا نحبه
- يجمع بين الاستدلال المتطور والبراعة الرياضية، مما يجعله النموذج المفضل لتحليل البيانات المعقدة التي تتطلب معالجة منطقية عميقة وحسابات إحصائية.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية-اللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناؤه على بنية Mixture-of-Experts (MoE) بإجمالي 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة، ويقدم ابتكارات مثل 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. يتميز النموذج بمفتاح 'وضع التفكير'، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بمرونة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق.
GLM-4.5V: فهم ذكي للبيانات متعددة الوسائط
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية-اللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. من الناحية الفنية، يقدم GLM-4.5V ابتكارات مثل 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. من خلال التحسين عبر مراحل التدريب المسبق والضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، فإن النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والوثائق الطويلة، محققًا أداءً متطورًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط. بالإضافة إلى ذلك، يتميز النموذج بمفتاح 'وضع التفكير'، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بمرونة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق لتحقيق التوازن بين الكفاءة والفعالية. مع طول سياق يبلغ 66 ألفًا وتسعير تنافسي يبلغ 0.86 دولارًا لكل مليون رمز إخراج و 0.14 دولارًا لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow، يقدم GLM-4.5V قيمة استثنائية لمهام تحليل البيانات الشاملة.
المزايا
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- وضع 'التفكير' المرن للموازنة بين السرعة والعمق.
- بنية MoE فعالة مع 12 مليار معلمة نشطة.
العيوب
- طول سياق أصغر (66 ألفًا) مقارنة بالمنافسين.
- قد يتطلب تبديل الوضع للحصول على الأداء الأمثل.
لماذا نحبه
- يوفر مرونة لا مثيل لها مع مفتاح وضع التفكير الخاص به، مما يمكّن محللي البيانات من التبديل بسلاسة بين الاستكشاف السريع والاستدلال التحليلي العميق عبر مجموعات البيانات متعددة الوسائط.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة لتحليل البيانات
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لتحليل البيانات لعام 2025، لكل منها نقاط قوة فريدة. يتفوق Qwen2.5-VL-72B-Instruct في تحليل البيانات المرئية متعددة الوسائط، ويوفر DeepSeek-V3 استدلالًا متقدمًا للعمليات الحسابية الرياضية، ويقدم GLM-4.5V أوضاع تفكير مرنة لمهام تحليلية متنوعة. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات تحليل البيانات الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج رؤية-لغة | $0.59/M tokens | استخلاص البيانات متعددة الوسائط |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | نموذج استدلال | $1.13/M output, $0.27/M input | استدلال رياضي متقدم |
| 3 | GLM-4.5V | zai | نموذج رؤية-لغة | $0.86/M output, $0.14/M input | أوضاع تفكير مرنة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen2.5-VL-72B-Instruct، وDeepSeek-V3، وGLM-4.5V. لقد تميز كل من هذه النماذج بابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل تحديات تحليل البيانات—من فهم المستندات متعددة الوسائط إلى الاستدلال الرياضي المتقدم وسير العمل التحليلي المرن.
لتحليل البيانات المرئية، يعد Qwen2.5-VL-72B-Instruct و GLM-4.5V الخيارين الأفضل. يتفوق Qwen2.5-VL-72B-Instruct في تحليل النصوص والمخططات والتخطيطات داخل الصور، ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج. يقدم GLM-4.5V أداءً متطورًا على معايير متعددة الوسائط بفضل وضع التفكير المرن الخاص به، مما يجعله مثاليًا لمهام تحليل البيانات المرئية المتنوعة بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والوثائق الطويلة.