ما هي نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للبرمجة؟
نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للبرمجة هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لفهم وتوليد وتصحيح الأكواد عبر لغات برمجة متعددة. باستخدام بنى التعلم العميق المتقدمة والمدربة على مجموعات بيانات برمجية ضخمة، فإنها تترجم المطالبات باللغة الطبيعية إلى أكواد وظيفية، وتساعد في تصحيح الأخطاء، وتوفر إكمالًا ذكيًا للأكواد. تتيح هذه التقنية للمطورين تسريع سير عمل التطوير، وأتمتة مهام البرمجة الروتينية، وبناء حلول هندسة برمجيات متطورة بكفاءة غير مسبوقة. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات مساعدة برمجية قوية، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من التطوير الفردي إلى هندسة البرمجيات على مستوى المؤسسات الكبيرة.
كيمي-ديف-72B
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلًا بذلك نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، وهو يقوم بتصحيح قواعد الأكواد الحقيقية بشكل مستقل في Docker ويكسب المكافآت فقط عند اجتياز جميع مجموعات الاختبار. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولًا صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي.
كيمي-ديف-72B: هندسة برمجيات متطورة
Kimi-Dev-72B هو نموذج لغوي كبير جديد مفتوح المصدر للبرمجة يحقق 60.4% على SWE-bench Verified، مسجلًا بذلك نتيجة متطورة بين النماذج مفتوحة المصدر. تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع، وهو يقوم بتصحيح قواعد الأكواد الحقيقية بشكل مستقل في Docker ويكسب المكافآت فقط عند اجتياز جميع مجموعات الاختبار. وهذا يضمن أن النموذج يقدم حلولًا صحيحة وقوية وعملية تتوافق مع معايير هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي. بفضل 72 مليار معلمة وطول سياق 131 ألف توكن، فإنه يتفوق في فهم قواعد الأكواد الكبيرة ومهام البرمجة المعقدة.
المزايا
- يحقق 60.4% على SWE-bench Verified - وهو الأفضل بين النماذج مفتوحة المصدر.
- تم تحسينه من خلال التعلم المعزز على نطاق واسع للبرمجة في العالم الحقيقي.
- يقوم بتصحيح قواعد الأكواد الحقيقية بشكل مستقل مع تكامل Docker.
العيوب
- نموذج كبير بـ 72 مليار معلمة يتطلب موارد حاسوبية كبيرة.
- تسعير أعلى بسبب تعقيد النموذج وأدائه.
لماذا نحبه
- إنه يضع المعيار الذهبي لنماذج البرمجة مفتوحة المصدر بقدرات هندسة برمجيات حقيقية مثبتة وأداء رائد في المعايير.
كوين3-كودر-480B-A35B-إنستركت
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الأكواد الأكثر وكالة الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج من الخبراء (MoE) بإجمالي 480 مليار معلمة و 35 مليار معلمة نشطة، مما يوازن بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج الفهم على مستوى المستودع بطول سياق 256 ألف توكن وهو مصمم خصيصًا لسير عمل البرمجة الوكيلية.
كوين3-كودر-480B-A35B-إنستركت: نموذج البرمجة الوكيلية الأمثل
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الأكواد الأكثر وكالة الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج من الخبراء (MoE) بإجمالي 480 مليار معلمة و 35 مليار معلمة نشطة، مما يوازن بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج أصلاً طول سياق 256 ألف توكن، والذي يمكن تمديده حتى مليون توكن، مما يمكنه من التعامل مع قواعد الأكواد على مستوى المستودعات ومهام البرمجة المعقدة. تم تصميم Qwen3-Coder خصيصًا لسير عمل البرمجة الوكيلية، حيث لا يولد الأكواد فحسب، بل يتفاعل أيضًا بشكل مستقل مع أدوات وبيئات المطورين لحل المشكلات المعقدة.
المزايا
- نموذج البرمجة الأكثر وكالة بإجمالي 480 مليار معلمة.
- فهم على مستوى المستودع بطول سياق 256 ألف - 1 مليون توكن.
- تفاعل مستقل مع أدوات وبيئات المطورين.
العيوب
- أعلى متطلبات للموارد بين نماذج البرمجة.
- التسعير المميز يعكس القدرات المتقدمة.
لماذا نحبه
- إنه يمثل قمة الذكاء الاصطناعي للبرمجة الوكيلية، القادر على سير عمل تطوير البرمجيات المستقل وفهم الأكواد على مستوى المستودعات.
ديب سيك-V3
يستخدم DeepSeek-V3 تقنيات التعلم المعزز من نموذج DeepSeek-R1، مما يعزز بشكل كبير أدائه في مهام الاستدلال والبرمجة. لقد حقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والبرمجة. يتميز النموذج ببنية مزيج من الخبراء مع 671 مليار معلمة وتحسينات ملحوظة في قدرات استدعاء الأدوات.
ديب سيك-V3: قوة استدلال الأكواد المتقدمة
تستخدم النسخة الجديدة من DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) نفس النموذج الأساسي للنسخة السابقة DeepSeek-V3-1226، مع تحسينات أجريت فقط على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج V3 الجديد تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب 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 قدرات استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، والمحادثة العادية.
المزايا
- يتجاوز GPT-4.5 في تقييمات الرياضيات والبرمجة.
- قدرات استدلال معززة من خلال التعلم المعزز.
- تحسين استدعاء الأدوات لسير عمل البرمجة.
العيوب
- متطلبات حاسوبية عالية جدًا للنشر.
- قد تتطلب البنية المعقدة خبرة متخصصة لتحسينها.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداءً يتفوق على GPT-4.5 في مهام البرمجة مع الحفاظ على إمكانية الوصول مفتوحة المصدر وقدرات الاستدلال المتقدمة.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي للبرمجة
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة في مجال البرمجة لعام 2025، كل منها بنقاط قوة فريدة. لهندسة البرمجيات الرائدة في المعايير، يوفر Kimi-Dev-72B أداءً متطورًا في SWE-bench. لسير عمل البرمجة الوكيلية المستقلة، يقدم Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct قدرات لا مثيل لها على مستوى المستودعات، بينما يعطي DeepSeek-V3 الأولوية للاستدلال المتقدم وتكامل الأدوات. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار مساعد البرمجة المناسب لاحتياجات التطوير الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (سيليكون فلو) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | كيمي-ديف-72B | مونشوت إيه آي | توليد الأكواد | $0.29-$1.15/مليون توكن | الرائد في SWE-bench (60.4%) |
| 2 | كوين3-كودر-480B-A35B-إنستركت | كوين | البرمجة الوكيلية | $1.14-$2.28/مليون توكن | فهم على مستوى المستودع |
| 3 | ديب سيك-V3 | ديب سيك إيه آي | استدلال الأكواد | $0.27-$1.13/مليون توكن | أداء يتفوق على GPT-4.5 |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Kimi-Dev-72B، وQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct، وDeepSeek-V3. لقد تميز كل من هذه النماذج بابتكاره، وأدائه في البرمجة، ونهجه الفريد في حل التحديات في هندسة البرمجيات، وسير عمل البرمجة الوكيلية، ومهام استدلال الأكواد.
يُظهر تحليلنا قادة واضحين لاحتياجات مختلفة. Kimi-Dev-72B هو الخيار الأفضل لمهام هندسة البرمجيات التي تتطلب تصحيح قواعد أكواد حقيقية وأداء SWE-bench. للمطورين الذين يحتاجون إلى وكلاء برمجة مستقلين وفهم على مستوى المستودعات، يتفوق Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. أما بالنسبة لاستدلال الأكواد المتقدم وتكامل الأدوات، فإن DeepSeek-V3 يقدم أداءً فائقًا.