ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للهندسة؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للهندسة هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لمعالجة مهام هندسة البرمجيات المعقدة، بدءًا من توليد الأكواد وتصحيح الأخطاء وصولاً إلى التصحيح التلقائي لقواعد الأكواد الحقيقية. باستخدام بنى التعلم العميق المتقدمة مثل مزيج الخبراء (MoE) والتعلم المعزز، تقوم هذه النماذج بترجمة تعليمات اللغة الطبيعية إلى أكواد وظيفية، وتصحيح الأخطاء في البرامج الموجودة، والتكامل مع أدوات المطورين. تتيح هذه التقنية للمهندسين والمطورين تسريع تطوير البرمجيات، وأتمتة المهام المتكررة، وبناء حلول قوية بكفاءة غير مسبوقة. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات هندسية قوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من مشاريع البرمجة الفردية إلى تطوير برامج المؤسسات واسعة النطاق.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة رائدة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز واسع النطاق، وهو يقوم بتصحيح قواعد الأكواد الحقيقية بشكل مستقل في Docker ويكسب المكافآت فقط عند اجتياز مجموعات الاختبار الكاملة. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولاً صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
moonshotai/Kimi-Dev-72B: أداء هندسة برمجيات متطور
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة رائدة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز واسع النطاق، وهو يقوم بتصحيح قواعد الأكواد الحقيقية بشكل مستقل في Docker ويكسب المكافآت فقط عند اجتياز مجموعات الاختبار الكاملة. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولاً صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي. بفضل 72 مليار معلمة وطول سياق يبلغ 131 ألفًا، يتفوق هذا النموذج في فهم قواعد الأكواد المعقدة وتقديم حلول جاهزة للإنتاج. متاح على SiliconFlow بسعر 0.29 دولار لكل مليون رمز إدخال و 1.15 دولار لكل مليون رمز إخراج.
الإيجابيات
- نتيجة 60.4% متطورة على SWE-bench Verified بين النماذج مفتوحة المصدر.
- مُحسّن من خلال التعلم المعزز واسع النطاق للهندسة في العالم الحقيقي.
- يصحح قواعد الأكواد بشكل مستقل مع تكامل Docker.
السلبيات
- تكلفة استدلال أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر.
- يتطلب موارد حاسوبية كبيرة للنشر.
لماذا نحبه
- إنه يضع المعيار الذهبي للذكاء الاصطناعي لهندسة البرمجيات مفتوحة المصدر بأدائه الرائد في SWE-bench Verified وقدراته العملية على توليد الأكواد الجاهزة للإنتاج.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الأكواد الأكثر وكالة الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج الخبراء (MoE) بإجمالي 480 مليار معلمة و 35 مليار معلمة نشطة، مما يوازن بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج أصلاً طول سياق يبلغ 256 ألف رمز، مما يمكنه من التعامل مع قواعد الأكواد بحجم المستودعات ومهام البرمجة المعقدة. تم تصميم Qwen3-Coder خصيصًا لسير عمل البرمجة القائمة على الوكلاء.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: النموذج الهندسي الأكثر وكالة
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الأكواد الأكثر وكالة الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج الخبراء (MoE) بإجمالي 480 مليار معلمة و 35 مليار معلمة نشطة، مما يوازن بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج أصلاً طول سياق يبلغ 256 ألف (حوالي 262,144) رمز، والذي يمكن تمديده حتى مليون رمز باستخدام طرق الاستقراء مثل YaRN، مما يمكنه من التعامل مع قواعد الأكواد بحجم المستودعات ومهام البرمجة المعقدة. تم تصميم Qwen3-Coder خصيصًا لسير عمل البرمجة القائمة على الوكلاء، حيث لا يولد الأكواد فحسب، بل يتفاعل أيضًا بشكل مستقل مع أدوات وبيئات المطورين لحل المشكلات المعقدة. لقد حقق نتائج متطورة بين النماذج المفتوحة على مختلف معايير البرمجة والوكالة، مع أداء يضاهي النماذج الرائدة مثل Claude Sonnet 4. متاح على SiliconFlow بسعر 1.14 دولار لكل مليون رمز إدخال و 2.28 دولار لكل مليون رمز إخراج.
الإيجابيات
- نموذج الأكواد الأكثر وكالة مع تفاعل تلقائي مع الأدوات.
- 480 مليار معلمة إجمالية مع تفعيل فعال لـ 35 مليار عبر MoE.
- سياق أصلي 256 ألف، قابل للتمديد إلى مليون رمز للعمل على نطاق المستودعات.
السلبيات
- تسعير أعلى بسبب حجم النموذج وقدراته.
- قد يكون مبالغًا فيه لمهام البرمجة البسيطة.
لماذا نحبه
- إنه يحدث ثورة في سير عمل البرمجة القائمة على الوكلاء من خلال التفاعل المستقل مع أدوات المطورين والتعامل مع قواعد الأكواد الضخمة، مما يجعله الخيار الأمثل لمشاريع هندسة البرمجيات المعقدة.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية مزيج الخبراء (MoE). لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهات الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء البرمجة مثل Claude Code و Roo Code. يستخدم GLM-4.5 نهج استدلال هجين لسيناريوهات التطبيق المتنوعة.
zai-org/GLM-4.5-Air: مُحسّن للهندسة الموجهة بالوكلاء
GLM-4.5-Air هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية مزيج الخبراء (MoE). لقد تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهات الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء البرمجة مثل Claude Code و Roo Code. يستخدم GLM-4.5 نهج استدلال هجين، مما يسمح له بالتكيف بفعالية مع مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق - من مهام الاستدلال المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية. بفضل 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، فإنه يقدم أداءً استثنائيًا بتكلفة استدلال أقل. يدعم النموذج طول سياق يبلغ 131 ألفًا، مما يجعله مثاليًا لسير عمل الهندسة الشاملة. متاح على SiliconFlow بسعر 0.14 دولار لكل مليون رمز إدخال و 0.86 دولار لكل مليون رمز إخراج.
الإيجابيات
- مُحسّن خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي وتكامل الأدوات.
- يتكامل بسلاسة مع وكلاء البرمجة المشهورين مثل Claude Code.
- بنية MoE فعالة مع 12 مليار معلمة نشطة.
السلبيات
- ليس أكبر نموذج للمهام الهندسية الأكثر تعقيدًا.
- طول السياق أصغر من بعض نماذج البرمجة المتخصصة.
لماذا نحبه
- إنه يحقق التوازن المثالي بين القدرات الموجهة بالوكلاء، وتحسين تطوير البرمجيات، وفعالية التكلفة، مما يجعله خيارًا مثاليًا لفرق الهندسة التي تبني سير عمل تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة الهندسية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة للهندسة لعام 2025، كل منها يتمتع بقوة فريدة. لتوليد أكواد جاهزة للإنتاج بأعلى درجات SWE-bench Verified، يتصدر moonshotai/Kimi-Dev-72B القائمة. لسير عمل البرمجة القائمة على الوكلاء على نطاق واسع، يقدم Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct فهمًا لا مثيل له للمستودعات. وللتطوير الموجه بالوكلاء الفعال من حيث التكلفة مع تكامل الأدوات، يوفر zai-org/GLM-4.5-Air قيمة ممتازة. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك الهندسية المحددة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | الاستدلال، البرمجة | 0.29 دولار إدخال / 1.15 دولار إخراج لكل مليون رمز | 60.4% SWE-bench Verified (الأفضل في فئته) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | البرمجة، الوكالة | 1.14 دولار إدخال / 2.28 دولار إخراج لكل مليون رمز | الأكثر وكالة، سياق 256 ألف - 1 مليون |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | الاستدلال، الوكيل، البرمجة | 0.14 دولار إدخال / 0.86 دولار إخراج لكل مليون رمز | مُحسّن للوكلاء، فعال من حيث التكلفة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي moonshotai/Kimi-Dev-72B، و Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct، و zai-org/GLM-4.5-Air. لقد تميز كل من هذه النماذج بابتكاره وأدائه في مهام هندسة البرمجيات ونهجه الفريد في حل التحديات في توليد الأكواد، والتصحيح التلقائي، وسير عمل التطوير القائم على الوكلاء.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من القادة لاحتياجات مختلفة. moonshotai/Kimi-Dev-72B هو الخيار الأفضل لتوليد الأكواد الجاهزة للإنتاج والتصحيح التلقائي لقواعد الأكواد بأعلى درجة SWE-bench Verified بين النماذج مفتوحة المصدر. للمهندسين الذين يحتاجون إلى أقصى قدر من قدرات الوكالة وفهم على نطاق المستودعات، يتفوق Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct بسياقه الذي يتراوح من 256 ألف إلى مليون رمز وتفاعله التلقائي مع الأدوات. وللتطوير الموجه بالوكلاء الفعال من حيث التكلفة مع تكامل ممتاز للأدوات، يوفر zai-org/GLM-4.5-Air أفضل قيمة مع تحسينات لتكامل Claude Code و Roo Code.