ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لـ RAG؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لتوليد النصوص المعزز بالاسترجاع (RAG) هي نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة تجمع بين قوة استرجاع المعلومات وقدرات توليد النصوص المتقدمة. تتفوق هذه النماذج في فهم السياق من مصادر المعرفة الخارجية، ومعالجة المستندات الكبيرة، وتوليد استجابات دقيقة ومستنيرة بناءً على المعلومات المسترجعة. إنها تمكن المطورين من بناء أنظمة ذكية يمكنها الوصول إلى المعرفة وتوليفها من قواعد بيانات واسعة، مما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل أنظمة الإجابة على الأسئلة، ومساعدي البحث، ومنصات إدارة المعرفة.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 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 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الشاملة.
DeepSeek-R1: استدلال متقدم لمهام RAG المعقدة
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يضم 671 مليار معلمة وطول سياق يبلغ 164 ألفًا، مما يجعله استثنائيًا لتطبيقات RAG المعقدة. يعالج النموذج مشكلات التكرار وقابلية القراءة بينما يقدم أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال. نافذة السياق الضخمة وقدرات الاستدلال المتطورة تجعله مثاليًا لمعالجة مجموعات المستندات الكبيرة وتوليد استجابات شاملة ومبررة جيدًا في أنظمة RAG.
المزايا
- قدرات استدلال استثنائية مع تحسين التعلم المعزز.
- طول سياق ضخم يبلغ 164 ألفًا لمعالجة المستندات الكبيرة.
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في المهام المعقدة.
العيوب
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب 671 مليار معلمة.
- التسعير المميز يعكس القدرات المتقدمة.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداء استدلاليًا متطورًا مع نافذة سياق واسعة، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات RAG المتطورة التي تتطلب فهمًا عميقًا وتوليفًا معقدًا للمعلومات.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 هو الإصدار المحدث من وضع Qwen3-30B-A3B غير التفكيري. إنه نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و 3.3 مليار معلمة نشطة. يتميز هذا الإصدار بتحسينات رئيسية، بما في ذلك تحسينات كبيرة في القدرات العامة مثل اتباع التعليمات، والاستدلال المنطقي، وفهم النصوص، والرياضيات، والعلوم، والبرمجة، واستخدام الأدوات.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: معالجة RAG فعالة ذات سياق طويل
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 هو نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و 3.3 مليار معلمة نشطة، مما يوفر كفاءة استثنائية لتطبيقات RAG. بفضل طول سياقه المثير للإعجاب البالغ 262 ألفًا وقدراته المحسنة في اتباع التعليمات، والاستدلال المنطقي، وفهم النصوص، يتفوق هذا النموذج في معالجة مجموعات المستندات الواسعة. تغطية النموذج للمعرفة طويلة الذيل عبر لغات متعددة وتوافقه الفائق مع تفضيلات المستخدم تجعله مثاليًا لحالات استخدام RAG المتنوعة التي تتطلب فهمًا شاملاً للمستندات.
المزايا
- طول سياق استثنائي يبلغ 262 ألفًا لمعالجة المستندات الواسعة.
- بنية MoE فعالة مع 3.3 مليار معلمة نشطة فقط.
- قدرات محسنة في اتباع التعليمات والاستدلال المنطقي.
العيوب
- وضع غير تفكيري فقط، بدون سلاسل استدلال.
- قد يتطلب تحسينًا لمعرفة مجال معين.
لماذا نحبه
- إنه يوفر التوازن المثالي بين الكفاءة والقدرة مع نافذة سياق فائقة الطول، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات RAG التي تحتاج إلى معالجة مجموعات ضخمة من المستندات مع الحفاظ على فعالية التكلفة.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b هو نموذج لغة كبير مفتوح الوزن من OpenAI يضم حوالي 117 مليار معلمة (5.1 مليار نشطة)، ويستخدم تصميم مزيج من الخبراء (MoE) وتكميم MXFP4 للتشغيل على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت. يقدم أداءً بمستوى o4-mini أو أفضل في معايير الاستدلال والبرمجة والصحة والرياضيات، مع دعم كامل لسلسلة التفكير (CoT)، واستخدام الأدوات، والنشر التجاري المرخص بموجب Apache 2.0.
openai/gpt-oss-120b: تميز الوزن المفتوح لتطبيقات RAG
openai/gpt-oss-120b هو نموذج لغة كبير مفتوح الوزن من OpenAI يضم حوالي 117 مليار معلمة (5.1 مليار نشطة)، مصمم خصيصًا للنشر الفعال وأداء RAG الاستثنائي. باستخدام تصميم مزيج من الخبراء (MoE) مع تكميم MXFP4، يمكن تشغيله على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت مع تقديم أداء بمستوى o4-mini. مع قدرات سلسلة التفكير (CoT) الكاملة، ودعم استخدام الأدوات، وترخيص Apache 2.0، يعد هذا النموذج مثاليًا لعمليات نشر RAG التجارية التي تتطلب استدلالًا موثوقًا وتوليفًا شاملاً للمعرفة.
المزايا
- نشر فعال على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت بتصميم MoE.
- أداء بمستوى o4-mini في الاستدلال والمعايير.
- قدرات كاملة لسلسلة التفكير واستخدام الأدوات.
العيوب
- طول سياق أصغر مقارنة بنماذج السياق الطويل المتخصصة.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا لتطبيقات RAG الخاصة بالمجال.
لماذا نحبه
- إنه يجمع بين بنية OpenAI المثبتة ومرونة المصدر المفتوح، مما يوفر أداء RAG ممتازًا مع خيارات نشر فعالة وحرية الترخيص التجاري.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة لـ RAG
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 لتطبيقات RAG، كل منها بنقاط قوة فريدة. يقدم DeepSeek-R1 قدرات استدلال لا مثيل لها مع أطول نافذة سياق، ويوفر Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 معالجة فعالة للمستندات الضخمة، ويقدم openai/gpt-oss-120b أداءً مثبتًا بمرونة تجارية. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار النموذج المناسب لاحتياجات تنفيذ RAG الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال | 2.18 دولار / 0.5 دولار لكل مليون رمز | سياق 164 ألف + استدلال متقدم |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | مزيج من الخبراء | 0.4 دولار / 0.1 دولار لكل مليون رمز | سياق 262 ألف + كفاءة |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | مزيج من الخبراء | 0.45 دولار / 0.09 دولار لكل مليون رمز | ترخيص تجاري + CoT |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لتطبيقات RAG في عام 2025 هي DeepSeek-R1، و Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507، و openai/gpt-oss-120b. يتفوق كل من هذه النماذج في جوانب مختلفة من RAG: قدرات الاستدلال المتقدمة، ومعالجة السياق الطويل الفعالة، ومرونة النشر التجاري على التوالي.
للاستدلال المعقد على المستندات الكبيرة، يتفوق DeepSeek-R1 بقدراته الاستدلالية المتقدمة وسياقه البالغ 164 ألفًا. لمعالجة مجموعات المستندات الضخمة بتكلفة فعالة، يقدم Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أفضل قيمة بطول سياق يبلغ 262 ألفًا. لعمليات النشر التجارية التي تتطلب موثوقية مثبتة، يوفر openai/gpt-oss-120b التوازن المثالي بين الأداء ومرونة الترخيص.