ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد لغة شبيهة بالبشر. تستخدم هذه النماذج بنى المحولات والتعلم العميق لمعالجة موجهات اللغة الطبيعية وإنتاج استجابات متماسكة وذات صلة بالسياق. تعمل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي القوية، مما يمكّن المطورين والباحثين والشركات من النشر والتخصيص والابتكار دون قيود الملكية. وهي تدعم مجموعة واسعة من التطبيقات بدءًا من المساعدة في البرمجة ومهام الاستدلال وصولاً إلى الاتصال متعدد اللغات وتوليد المحتوى الإبداعي.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 في مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز الفعالية الكلية.
DeepSeek-R1: قوة استدلال متقدمة
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. مع إجمالي 671 مليار معلمة في بنية MoE وطول سياق 164 ألف، يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 في مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال. من خلال طرق تدريب مصممة بعناية تتضمن تحسين بيانات البدء البارد، فقد عزز الفعالية الكلية في سيناريوهات الاستدلال المعقدة.
الإيجابيات
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في مهام الاستدلال.
- تحسين متقدم بالتعلم المعزز.
- بنية MoE ضخمة بـ 671 مليار معلمة.
السلبيات
- متطلبات حاسوبية عالية للنشر.
- تكاليف استدلال أعلى بسبب العدد الكبير للمعلمات.
لماذا نحبه
- يقدم أداء استدلاليًا متطورًا يضاهي النماذج الرائدة مغلقة المصدر بينما يظل مفتوح المصدر ومتاحًا للباحثين والمطورين.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B هو أحدث نموذج لغة كبيرة في سلسلة Qwen، يتميز 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 والرياضيات والبرمجة) ووضع عدم التفكير (للحوار العام الفعال).
Qwen3-235B-A22B: تميز استدلالي متعدد الاستخدامات
يتميز Qwen3-235B-A22B ببنية MoE متطورة مع إجمالي 235 مليار معلمة و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد والرياضيات والبرمجة، ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. يظهر النموذج توافقًا فائقًا مع تفضيلات البشر في الكتابة الإبداعية ولعب الأدوار، مع قدرات وكيل ممتازة لتكامل الأدوات ودعم لأكثر من 100 لغة.
الإيجابيات
- تشغيل بوضع مزدوج للمرونة والكفاءة.
- دعم متعدد اللغات فائق (أكثر من 100 لغة).
- قدرات وكيل ممتازة لتكامل الأدوات.
السلبيات
- تتطلب البنية المعقدة تخطيطًا دقيقًا للنشر.
- متطلبات موارد أعلى من النماذج الأصغر.
لماذا نحبه
- يقدم مرونة لا مثيل لها مع تشغيل بوضع مزدوج، يجمع بين قدرات الحوار الفعالة والاستدلال المتقدم، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغة كبيرة جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، يقوم بتصحيح قواعد البيانات البرمجية الحقيقية بشكل مستقل في Docker ويكسب مكافآت فقط عند اجتياز جميع مجموعات الاختبار.
Kimi-Dev-72B: تميز برمجي متطور
Kimi-Dev-72B هو نموذج برمجة متخصص بـ 72 مليار معلمة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلاً نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، يقوم بتصحيح قواعد البيانات البرمجية الحقيقية بشكل مستقل في بيئات Docker ويكسب مكافآت فقط عند اجتياز جميع مجموعات الاختبار. يضمن هذا أن النموذج يقدم حلولًا صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
الإيجابيات
- أداء متطور بنسبة 60.4% على SWE-bench Verified.
- قدرات تصحيح قواعد البيانات البرمجية في العالم الحقيقي.
- تحسين بالتعلم المعزز للحلول العملية.
السلبيات
- متخصص بشكل أساسي في مهام البرمجة.
- يتطلب بيئة Docker للحصول على الأداء الأمثل.
لماذا نحبه
- يضع معايير جديدة لنماذج البرمجة مفتوحة المصدر من خلال تحقيق أداء متطور في مهام هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي مع حلول عملية قابلة للنشر.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة. لمهام الاستدلال المتقدمة، يقدم DeepSeek-R1 أداءً لا مثيل له يضاهي OpenAI-o1. للتطبيقات المتعددة الاستخدامات التي تتطلب كلاً من الاستدلال والحوار، يوفر Qwen3-235B-A22B مرونة الوضع المزدوج. لمهام البرمجة المتخصصة، يقدم Kimi-Dev-72B قدرات هندسة برمجيات متطورة. تساعد هذه المقارنة في اختيار النموذج المناسب لاحتياجات تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال | Input: $0.50/M | Output: $2.18/M | قدرات استدلال متقدمة |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | نموذج استدلال MoE | Input: $0.35/M | Output: $1.42/M | مرونة الوضع المزدوج |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | نموذج برمجة | Input: $0.29/M | Output: $1.15/M | أداء برمجي متطور |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي DeepSeek-R1، و Qwen3-235B-A22B، و moonshotai/Kimi-Dev-72B. تميز كل من هذه النماذج بابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في مهام الاستدلال والحوار والبرمجة على التوالي.
يُظهر تحليلنا قادة مختلفين لاحتياجات محددة. يتفوق DeepSeek-R1 في مهام الاستدلال المعقدة التي تضاهي OpenAI-o1. يعتبر Qwen3-235B-A22B مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب كلاً من الاستدلال والحوار الفعال مع دعم متعدد اللغات. Kimi-Dev-72B هو الخيار الأفضل لهندسة البرمجيات ومهام البرمجة بأداء متطور على SWE-bench.