ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للتعليم والتدريس؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للتعليم والتدريس هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لدعم التدريس والتعلم والتعليم المخصص عبر مواضيع ولغات متنوعة. تستفيد هذه النماذج من معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة، والفهم متعدد الوسائط، وقدرات الاستدلال لشرح المفاهيم المعقدة، والإجابة على أسئلة الطلاب، وتحليل المحتوى التعليمي، وتوفير تجارب تعلم تفاعلية. من خلال توفير وصول مفتوح إلى تقنية الذكاء الاصطناعي القوية، تعمل هذه النماذج على إضفاء الطابع الديمقراطي على التعليم، مما يمكّن المدارس ومنصات التدريس والمعلمين الأفراد من إنشاء أنظمة تعلم تكيفية وأدوات تعليمية متعددة اللغات ومعلمين افتراضيين متاحين يعززون نتائج الطلاب دون تكاليف باهظة.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج قوي متعدد الوسائط مزود بقدرات فهم بصري مثالية للتعليم. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو التعليمية، ودعم مهام الاستدلال. بفضل الأداء الفعال، وتحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة، تم تحسين هذا النموذج ذو 7 مليارات معلمة لتحليل المحتوى التعليمي وتطبيقات التدريس.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: مساعد تعلم متعدد الوسائط بأسعار معقولة
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو عضو جديد في سلسلة Qwen، مزود بقدرات فهم بصري قوية مثالية للبيئات التعليمية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور - وهو مثالي للمساعدة في الواجبات المنزلية وفهم المستندات. يفهم النموذج مقاطع الفيديو الطويلة ويلتقط الأحداث التعليمية، ويدعم الاستدلال ومعالجة الأدوات، ويتعامل مع تحديد موقع الكائنات متعدد التنسيقات مع مخرجات منظمة. تم تحسين هذا النموذج ذو 7 مليارات معلمة للأداء الديناميكي ودقة الإطار في فهم الفيديو مع كفاءة محسنة لمشفر الفيديو، ويوفر أداءً استثنائيًا بسعر معقول. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وتسعير يبلغ 0.05 دولارًا لكل مليون رمز على SiliconFlow لكل من المدخلات والمخرجات، فإنه متاح للغاية للمؤسسات التعليمية ومنصات التدريس.
المزايا
- قدرات ممتازة متعددة الوسائط لتحليل المواد التعليمية بالنصوص والصور.
- فعال من حيث التكلفة بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow لكل من المدخلات والمخرجات.
- يمكنه فهم وتحليل الرسوم البيانية والمخططات والتخطيطات التعليمية.
العيوب
- قد يحد عدد المعلمات الأصغر مقارنة بالنماذج الرائدة من الاستدلال المعقد.
- قد يكون طول السياق البالغ 33 ألفًا مقيدًا للمستندات التعليمية الطويلة جدًا.
لماذا نحبه
- يوفر دعمًا تعليميًا قويًا متعدد الوسائط بسعر ميسور التكلفة بشكل لا يصدق، مما يجعل التدريس بالذكاء الاصطناعي متاحًا للمدارس والمعلمين ذوي الميزانيات المحدودة مع الحفاظ على أداء قوي في تحليل المحتوى البصري.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8B هو نموذج متعدد اللغات مُعدّل للتعليمات ومُحسّن لحالات الاستخدام الحوارية والتعليمية. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز مع ضبط دقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، ويقدم استجابات مفيدة وآمنة عبر أكثر من 100 لغة. يتفوق هذا النموذج في توليد النصوص، والتدريس متعدد اللغات، والحوار التعليمي - وهو مثالي للبيئات التعليمية المتنوعة.
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: بطل التعليم متعدد اللغات
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومُعدّلة للتعليمات. تم تحسين هذا النموذج ذو 8 مليارات معلمة والمُعدّل للتعليمات خصيصًا لحالات الاستخدام الحوارية متعددة اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة، وهو مثالي للتطبيقات التعليمية. يدعم Llama 3.1 توليد النصوص والتعليمات البرمجية مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، وطول سياق يبلغ 33 ألفًا، وبأسعار معقولة بشكل استثنائي تبلغ 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow لكل من المدخلات والمخرجات - مما يجعله مثاليًا لمنصات التدريس متعددة اللغات التي تخدم مجموعات طلابية متنوعة.
المزايا
- دعم متعدد اللغات متميز لمجموعات طلابية متنوعة عبر أكثر من 100 لغة.
- ميسور التكلفة للغاية بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow لكل من المدخلات والمخرجات.
- تم تدريبه باستخدام RLHF لتفاعلات تعليمية آمنة ومفيدة.
العيوب
- قد يفوت تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023 التطورات التعليمية الحديثة.
- يفتقر إلى القدرات متعددة الوسائط لتحليل الصور أو الرسوم البيانية التعليمية.
لماذا نحبه
- إنه يكسر حواجز اللغة في التعليم بدعم استثنائي متعدد اللغات ومواءمة السلامة، مما يتيح تجارب تعلم شاملة حقًا بسعر متاح للمؤسسات التعليمية في جميع أنحاء العالم.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V هو نموذج رؤية-لغة متطور بإجمالي 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة باستخدام بنية MoE. يتفوق في معالجة المحتوى التعليمي البصري المتنوع بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة مع دعم صور بدقة 4K. يتميز النموذج بمفتاح 'وضع التفكير' للموازنة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق - وهو مثالي لحل المشكلات التعليمية المعقدة.
zai-org/GLM-4.5V: استدلال بصري متقدم للتعليم
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية-اللغة (VLM) التي أصدرتها Zhipu AI. تم بناؤه على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air بإجمالي 106 مليار معلمة 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 التشفير الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته الإدراكية والاستدلالية للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد - وهو أمر بالغ الأهمية لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM). من خلال التحسين عبر مراحل التدريب المسبق والضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، يعالج النموذج محتوى بصريًا متنوعًا مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً متطورًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا متعدد الوسائط عامًا. يتيح مفتاح 'وضع التفكير' للمستخدمين الاختيار بمرونة بين الاستجابات السريعة للاستفسارات البسيطة والاستدلال العميق للمشكلات المعقدة. مع طول سياق يبلغ 66 ألفًا وتسعير يبلغ 0.86 دولار لكل مليون رمز إخراج و 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow، فإنه يوفر قيمة استثنائية للتطبيقات التعليمية المتقدمة.
المزايا
- قدرات استدلال متقدمة متعددة الوسائط مع 'وضع التفكير' لحل المشكلات المعقدة.
- يدعم صور بدقة 4K ويعالج مقاطع الفيديو والمستندات التعليمية الطويلة.
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
العيوب
- تكلفة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر، على الرغم من أنها مبررة بالقدرات.
- قد يتطلب المزيد من الموارد الحاسوبية لتحقيق الأداء الأمثل.
لماذا نحبه
- إنه يجمع بين الفهم المتطور متعدد الوسائط وأنماط الاستدلال المرنة، مما يجعله الأداة المثلى لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) المتقدم وسيناريوهات حل المشكلات المعقدة حيث يكون التحليل البصري والاستدلال العميق ضروريين.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة التعليمية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 للتعليم والتدريس، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة لبيئات التعلم. لتسهيل الوصول متعدد اللغات، يوفر Meta-Llama-3.1-8B-Instruct تغطية لغوية استثنائية. للتعلم البصري والدعم متعدد الوسائط بأسعار معقولة، يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct قيمة متميزة، بينما يوفر GLM-4.5V قدرات استدلال متقدمة لمواضيع العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) المعقدة. تساعد هذه المقارنة جنبًا إلى جنب المعلمين على اختيار النموذج المناسب لاحتياجاتهم التعليمية المحددة وقيود الميزانية. جميع الأسعار المعروضة هي من SiliconFlow.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow (الإخراج) | القوة التعليمية الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | نموذج رؤية-لغة | $0.05/M tokens | تحليل محتوى متعدد الوسائط بأسعار معقولة |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | تعليمات متعددة اللغات | $0.06/M tokens | دعم أكثر من 100 لغة وسلامة |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | Zhipu AI | رؤية-لغة + استدلال | $0.86/M tokens | استدلال متقدم للعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct، و meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، و zai-org/GLM-4.5V. تميز كل من هذه النماذج بقدراته التعليمية، وقدرته على تحمل التكاليف، ومقارباته الفريدة لدعم التدريس والتعلم - من تحليل المحتوى متعدد الوسائط إلى دعم اللغات المتعددة والاستدلال المتقدم للمواضيع المعقدة.
يُظهر تحليلنا قادة مختلفين لاحتياجات محددة. بالنسبة للمؤسسات ذات الميزانية المحدودة التي تحتاج إلى تحليل المحتوى البصري، يقدم Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow قيمة استثنائية. بالنسبة للفصول الدراسية متعددة اللغات التي تخدم مجموعات طلابية متنوعة، يوفر meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct دعمًا لأكثر من 100 لغة بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز. أما بالنسبة لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) المتقدم الذي يتطلب استدلالًا معقدًا وتحليلًا بصريًا بدقة 4K، يقدم zai-org/GLM-4.5V أداءً متطورًا بوضع التفكير المبتكر الخاص به بسعر 0.86 دولار لكل مليون رمز إخراج على SiliconFlow.