ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لتطبيقات الشركات؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لتطبيقات الشركات هي نماذج لغوية كبيرة مُحسّنة خصيصًا للمهام الحيوية للأعمال، بما في ذلك التفكير المتقدم، والترميز، ومعالجة المستندات، وتكامل الأدوات، وسير العمل القائم على الوكلاء. تستفيد هذه النماذج من البنى المتطورة مثل مزيج الخبراء (MoE) لتقديم أداء استثنائي مع الحفاظ على كفاءة التكلفة. إنها تمكّن الشركات من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لحالات الاستخدام التي تتراوح من تطوير البرمجيات وتحليل البيانات إلى أتمتة خدمة العملاء وتحسين عمليات الأعمال الذكية. بفضل الترخيص الشفاف، وخيارات النشر القابلة للتخصيص، ودعم واجهة برمجة التطبيقات القوي، تمكّن هذه النماذج المؤسسات من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة ومتوافقة وعالية الأداء مصممة خصيصًا لاحتياجاتها المؤسسية المحددة.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 هو نموذج MoE بـ 671 مليار معلمة يستخدم تقنيات التعلم المعزز من تدريب DeepSeek-R1، مما يعزز بشكل كبير أداء مهام التفكير. يحقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات تقييم الرياضيات والترميز، مع تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، وقدرات المحادثة العادية—مثالي لتطبيقات الشركات التي تتطلب تفكيرًا متقدمًا ونشر ذكاء اصطناعي متعدد الوظائف.
DeepSeek-V3: قوة التفكير على مستوى المؤسسات
يستخدم DeepSeek-V3-0324 نفس النموذج الأساسي لـ DeepSeek-V3-1226، مع تحسينات أجريت حصريًا على طرق ما بعد التدريب. يدمج نموذج MoE هذا الذي يحتوي على 671 مليار معلمة إجمالية تقنيات التعلم المعزز من عملية تدريب DeepSeek-R1، مما يعزز بشكل كبير أدائه في مهام التفكير. يحقق درجات تتجاوز GPT-4.5 في مجموعات التقييم المتعلقة بالرياضيات والترميز. بالإضافة إلى ذلك، شهد النموذج تحسينات ملحوظة في استدعاء الأدوات، ولعب الأدوار، وقدرات المحادثة العادية. مع طول سياق يبلغ 131 ألفًا وتسعير تنافسي يبلغ 1.13 دولارًا لكل مليون رمز إخراج و 0.27 دولارًا لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow، يقدم DeepSeek-V3 أداءً على مستوى المؤسسات لتطبيقات الأعمال المعقدة التي تتطلب تفكيرًا متقدمًا ومساعدة في الترميز وتفاعلات متعددة الأدوار.
المزايا
- بنية MoE بـ 671 مليار معلمة توازن بين القوة والكفاءة.
- يتجاوز GPT-4.5 في معايير الرياضيات والترميز.
- استدعاء أدوات محسّن لتكاملات الشركات.
العيوب
- يتطلب بنية تحتية قوية للنشر الأمثل.
- يتطلب عدد المعلمات الأعلى موارد حاسوبية أكثر من النماذج الأصغر.
لماذا نحبه
- يقدم DeepSeek-V3 أداء تفكير وترميز بمستوى GPT-4.5 مع مرونة ومزايا تكلفة النشر مفتوح المصدر، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الشركات التي تتطلب قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة على نطاق واسع.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B هو نموذج MoE بـ 235 مليار معلمة مع 22 مليار معلمة نشطة، يدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للتفكير المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. يظهر تفكيرًا معززًا، ومواءمة فائقة لتفضيلات الإنسان، وقدرات وكيل ممتازة لتكامل الأدوات، ويدعم أكثر من 100 لغة—مثالي لعمليات نشر الشركات العالمية التي تتطلب حلول ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات.
Qwen3-235B-A22B: ذكاء مؤسسي متعدد الاستخدامات
Qwen3-235B-A22B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen، يتميز ببنية مزيج الخبراء (MoE) مع 235 مليار معلمة إجمالية و 22 مليار معلمة نشطة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للتفكير المنطقي المعقد، والرياضيات، والترميز) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال والعام). يظهر قدرات تفكير معززة بشكل كبير، ومواءمة فائقة لتفضيلات الإنسان في الكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار. يتفوق النموذج في قدرات الوكيل للتكامل الدقيق مع الأدوات الخارجية ويدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة. مع طول سياق يبلغ 131 ألفًا وتسعير يبلغ 1.42 دولارًا لكل مليون رمز إخراج و 0.35 دولارًا لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow، فإنه يوفر تنوعًا استثنائيًا لتطبيقات الشركات المتنوعة.
المزايا
- تشغيل بوضع مزدوج: وضع التفكير للتعقيد، وضع عدم التفكير للكفاءة.
- 235 مليار معلمة مع 22 مليار معلمة نشطة فقط لتحقيق الأداء الأمثل.
- قدرات وكيل استثنائية لتكامل أدوات الشركات.
العيوب
- يتطلب التسعير المتوسط تحليل التكلفة لعمليات النشر واسعة النطاق.
- قد يتطلب تحسين اختيار الوضع لحالات استخدام محددة.
لماذا نحبه
- إن قدرة Qwen3-235B-A22B على التبديل السلس بين وضعي التفكير وعدم التفكير، جنبًا إلى جنب مع دعم متعدد اللغات وقدرات وكيل قوية، تجعله الخيار الأمثل للشركات العاملة عالميًا ذات احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
zai-org/GLM-4.5
GLM-4.5 هو نموذج أساسي من نوع MoE بـ 335 مليار معلمة مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي. تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء الترميز. باستخدام التفكير الهجين، يتكيف بفعالية من مهام التفكير المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية—مثالي للشركات التي تتطلب أتمتة متطورة قائمة على الوكلاء وسير عمل التطوير.
zai-org/GLM-4.5: أساس مؤسسي يركز على الوكيل
GLM-4.5 هو نموذج أساسي مصمم خصيصًا لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مبني على بنية مزيج الخبراء (MoE) مع 335 مليار معلمة إجمالية. تم تحسينه بشكل مكثف لاستخدام الأدوات، وتصفح الويب، وتطوير البرمجيات، وتطوير الواجهة الأمامية، مما يتيح التكامل السلس مع وكلاء الترميز مثل Claude Code و Roo Code. يستخدم GLM-4.5 نهج تفكير هجين، مما يسمح له بالتكيف بفعالية مع مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق—من مهام التفكير المعقدة إلى حالات الاستخدام اليومية. مع طول سياق يبلغ 131 ألفًا وتسعير يبلغ 2.00 دولارًا لكل مليون رمز إخراج و 0.50 دولارًا لكل مليون رمز إدخال على SiliconFlow، يمثل هذا النموذج قمة الذكاء الاصطناعي المؤسسي القائم على الوكلاء، حيث يوفر قدرات أتمتة وتطوير قوية لسير عمل الأعمال الحديثة.
المزايا
- بنية MoE بـ 335 مليار معلمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الوكلاء.
- مُحسّن بشكل مكثف لاستخدام الأدوات وتصفح الويب.
- تكامل سلس مع وكلاء الترميز للشركات.
العيوب
- تتطلب نقطة السعر الأعلى تبرير عائد الاستثمار لميزانيات الشركات.
- قد يكون التحسين الخاص بالوكيل مبالغًا فيه لحالات الاستخدام الأبسط.
لماذا نحبه
- إن تصميم GLM-4.5 المخصص لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي وتكامله السلس مع سير عمل التطوير يجعله الخيار الأمثل للشركات التي تسعى إلى أتمتة عمليات الأعمال المعقدة وتسريع تطوير البرمجيات بمساعدة وكيل ذكي.
مقارنة نماذج اللغة الكبيرة للمؤسسات
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 لتطبيقات الشركات، كل منها بنقاط قوة مميزة. يتفوق DeepSeek-V3 في التفكير والترميز بأداء على مستوى GPT-4.5. يقدم Qwen3-235B-A22B تشغيلًا متعدد الاستخدامات بوضع مزدوج مع دعم متعدد اللغات للشركات العالمية. يوفر zai-org/GLM-4.5 بنية تركز على الوكيل لسير عمل الأتمتة المتطورة. تساعد هذه المقارنة جنبًا إلى جنب الشركات على اختيار النموذج الأمثل لمتطلبات أعمالها المحددة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | تفكير، مزيج الخبراء (MoE) | $1.13/M out, $0.27/M in | تفكير وترميز فائق |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | تفكير، مزيج الخبراء (MoE) | $1.42/M out, $0.35/M in | تنوع بوضع مزدوج ومتعدد اللغات |
| 3 | zai-org/GLM-4.5 | zai | تفكير، مزيج الخبراء (MoE)، وكيل | $2.00/M out, $0.50/M in | أتمتة مُحسّنة للوكلاء |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لتطبيقات الشركات في عام 2025 هي DeepSeek-V3 و Qwen3-235B-A22B و zai-org/GLM-4.5. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستثنائية للمؤسسات، بما في ذلك التفكير المتقدم، وسير العمل القائم على الوكلاء، وتكامل الأدوات، وقابلية التوسع لتطبيقات الأعمال الحيوية.
لمهام التفكير المتقدم والترميز، يتصدر DeepSeek-V3 بأداء يتجاوز GPT-4.5. للشركات العالمية التي تتطلب دعمًا متعدد اللغات وأنماط تفكير/عدم تفكير مرنة، يُعد Qwen3-235B-A22B مثاليًا. للمؤسسات التي تعطي الأولوية للأتمتة القائمة على الوكلاء، وتكامل الأدوات، وسير عمل التطوير، يوفر zai-org/GLM-4.5 الأساس الأكثر شمولاً والمُحسّن للوكلاء. تدعم جميع النماذج الثلاثة أطوال سياق تزيد عن 131 ألفًا لمعالجة مستندات الشركات.