ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر بأقل من 20 مليار معلمة؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر بأقل من 20 مليار معلمة هي نماذج لغوية كبيرة خفيفة الوزن توفر قدرات ذكاء اصطناعي قوية مع الحفاظ على الكفاءة الحاسوبية. هذه النماذج—التي تتراوح عادةً من 7 إلى 9 مليار معلمة—مصممة للعمل على أجهزة أكثر سهولة في الوصول دون التضحية بالأداء في المجالات الرئيسية مثل الاستدلال والبرمجة والفهم متعدد اللغات والحوار. من خلال الاستفادة من تقنيات التدريب المتقدمة والابتكارات المعمارية، فإنها تضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المطورين والشركات من نشر نماذج لغوية متطورة في بيئات محدودة الموارد. تعزز هذه النماذج التعاون، وتسرع الابتكار، وتوفر حلولاً فعالة من حيث التكلفة لمجموعة واسعة من التطبيقات من روبوتات الدردشة إلى أتمتة المؤسسات.
Qwen3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد والرياضيات والبرمجة) ووضع عدم التفكير (للحوار العام الفعال). يُظهر قدرات استدلال محسنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ و Qwen2.5 instruct السابقة في الرياضيات وتوليد الأكواد والاستدلال المنطقي العام.
Qwen3-8B: قوة استدلال مزدوجة الوضع
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد والرياضيات والبرمجة) ووضع عدم التفكير (للحوار العام الفعال). يُظهر قدرات استدلال محسنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ و Qwen2.5 instruct السابقة في الرياضيات وتوليد الأكواد والاستدلال المنطقي العام. يتفوق النموذج في مواءمة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية ولعب الأدوار والحوارات متعددة الأدوار. بالإضافة إلى ذلك، يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية على اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة. بفضل طول سياق هائل يبلغ 131 ألفًا، يتعامل Qwen3-8B مع المستندات الطويلة والمحادثات الممتدة بسهولة، مما يجعله مثاليًا لمهام الاستدلال المعقدة والتطبيقات متعددة اللغات.
المزايا
- تشغيل مزدوج الوضع: وضع التفكير للاستدلال المعقد، ووضع عدم التفكير للكفاءة.
- أداء متفوق في الرياضيات والبرمجة والاستدلال المنطقي.
- يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة.
العيوب
- نموذج نصي فقط بدون قدرات رؤية أصلية.
- قد يتطلب تحسين تبديل الوضع لحالات استخدام محددة.
لماذا نحبه
- يقدم قدرات استدلال متطورة مع تبديل سلس للوضع، مما يجعله نموذج 8B الأكثر تنوعًا لحل المشكلات المعقدة والحوار اليومي الفعال عبر أكثر من 100 لغة.
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة فقط، يحافظ على التقليد مفتوح المصدر مع إظهار قدرات مدهشة. على الرغم من حجمه الأصغر، لا يزال GLM-Z1-9B-0414 يُظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة. أداؤه العام بالفعل في مستوى رائد بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم.
GLM-Z1-9B-0414: خبير الاستدلال الرياضي المدمج
GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة فقط، يحافظ على التقليد مفتوح المصدر مع إظهار قدرات مدهشة. على الرغم من حجمه الأصغر، لا يزال GLM-Z1-9B-0414 يُظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة. أداؤه العام بالفعل في مستوى رائد بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم. استخدم فريق البحث نفس سلسلة التقنيات المستخدمة للنماذج الأكبر لتدريب هذا النموذج البالغ 9 مليارات معلمة. خاصة في السيناريوهات محدودة الموارد، يحقق هذا النموذج توازنًا ممتازًا بين الكفاءة والفعالية، مما يوفر خيارًا قويًا للمستخدمين الذين يبحثون عن نشر خفيف الوزن. يتميز النموذج بقدرات تفكير عميقة ويمكنه التعامل مع السياقات الطويلة من خلال تقنية YaRN، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب قدرات استدلال رياضي بموارد حاسوبية محدودة. بفضل طول سياق يبلغ 33 ألفًا وتسعير تنافسي يبلغ 0.086 دولار لكل مليون توكن على SiliconFlow، فإنه يقدم قيمة استثنائية.
المزايا
- استدلال رياضي استثنائي لنموذج 9B.
- قدرات تفكير عميقة مع تقنية YaRN.
- أداء رائد بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم.
العيوب
- تسعير أعلى قليلاً من بعض البدائل بسعر 0.086 دولار لكل مليون توكن على SiliconFlow.
- أكثر تخصصًا في الاستدلال من الحوار العام.
لماذا نحبه
- يتفوق على وزنه بقدرات استدلال رياضي تنافس النماذج الأكبر حجمًا، مما يجعله الخيار الأمثل للمهام الحاسوبية في البيئات محدودة الموارد.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومضبوطة بالتعليمات بأحجام 8B و 70B و 405B معلمة. تم تحسين هذا النموذج المضبوط بالتعليمات بحجم 8B لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة الشائعة.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: رائد معايير الصناعة
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومضبوطة بالتعليمات بأحجام 8B و 70B و 405B معلمة. تم تحسين هذا النموذج المضبوط بالتعليمات بحجم 8B لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة الشائعة. تم تدريب النموذج على أكثر من 15 تريليون توكن من البيانات المتاحة للجمهور، باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة. يدعم Llama 3.1 توليد النصوص والأكواد، مع حد معرفي في ديسمبر 2023. بفضل طول سياقه البالغ 33 ألفًا وتسعيره التنافسي البالغ 0.06 دولار لكل مليون توكن على SiliconFlow، يمثل هذا النموذج التزام Meta بالتميز في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. يتفوق في المحادثات متعددة اللغات وتوليد الأكواد ومهام اتباع التعليمات، مما يجعله مثاليًا لروبوتات الدردشة وتوليد المحتوى والتطبيقات متعددة اللغات.
المزايا
- يتفوق على العديد من النماذج المفتوحة والمغلقة في المعايير.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون توكن لأداء قوي.
- محسن للحوار متعدد اللغات واتباع التعليمات.
العيوب
- قد يحد الحد المعرفي في ديسمبر 2023 من المعلومات الحديثة.
- طول السياق البالغ 33 ألفًا أصغر من بعض المنافسين.
لماذا نحبه
- مدعومًا بموارد Meta الواسعة ومدربًا على مجموعة بيانات ضخمة، فإنه يقدم أداءً رائدًا في المعايير للحوار متعدد اللغات ومهام اتباع التعليمات بسعر لا يهزم.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 بأقل من 20 مليار معلمة، ولكل منها قوة فريدة. للاستدلال المتقدم مع قدرة الوضع المزدوج، يوفر Qwen3-8B تنوعًا لا مثيل له. للاستدلال الرياضي في البيئات المحدودة، يقدم GLM-Z1-9B-0414 قدرات تفكير عميقة متخصصة، بينما يتفوق Meta-Llama-3.1-8B-Instruct في الحوار متعدد اللغات مع معايير رائدة في الصناعة. تساعدك هذه النظرة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج خفيف الوزن المناسب لهدف التطوير أو النشر المحدد.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | نقطة القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | Qwen3 | محادثة | $0.06/M Tokens | استدلال مزدوج الوضع، سياق 131 ألف |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | محادثة مع استدلال | $0.086/M Tokens | خبير في الاستدلال الرياضي |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | محادثة | $0.06/M Tokens | رائد في المعايير متعدد اللغات |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen3-8B و GLM-Z1-9B-0414 و Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. برز كل من هذه النماذج لابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في الاستدلال والحوار متعدد اللغات والنشر الفعال من حيث الموارد مع البقاء تحت 20 مليار معلمة.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من الرواد لاحتياجات مختلفة. Qwen3-8B هو الخيار الأفضل للاستدلال متعدد الاستخدامات بفضل قدرته على الوضع المزدوج وطول سياقه البالغ 131 ألفًا، وهو مثالي لحل المشكلات المعقدة والمحتوى الطويل. يتفوق GLM-Z1-9B-0414 في مهام الاستدلال الرياضي والتفكير العميق. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو رائد المعايير للحوار متعدد اللغات واتباع التعليمات، مما يجعله مثاليًا لروبوتات الدردشة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة.