ما هي نماذج LLM الصغيرة للاستخدام دون اتصال بالإنترنت؟
نماذج LLM الصغيرة للاستخدام دون اتصال بالإنترنت هي نماذج لغوية كبيرة مدمجة ومحسّنة للعمل بكفاءة على الأجهزة المحلية دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت. تتراوح هذه النماذج عادةً من 7 مليارات إلى 9 مليارات معلمة، مما يحقق توازنًا مثاليًا بين القدرة ومتطلبات الموارد. باستخدام تقنيات تدريب متقدمة وبنى فعالة، توفر فهمًا قويًا للغة الطبيعية، وتوليد التعليمات البرمجية، والتفكير، ودعمًا متعدد اللغات، بينما تكون خفيفة الوزن بما يكفي للنشر على الأجهزة الطرفية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية والبيئات محدودة الموارد. إنها تضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين التطبيقات التي تحافظ على الخصوصية وذات زمن انتقال منخفض والتي تعمل بشكل مستقل عن البنية التحتية السحابية، مما يجعلها مثالية لمعالجة البيانات الحساسة والمواقع النائية وحلول الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث التكلفة.
Meta Llama 3.1 8B Instruct
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات محسّن لحالات استخدام الحوار بـ 8 مليارات معلمة. يتفوق على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، ويتفوق هذا النموذج الموجه بالتعليمات في توليد النصوص والتعليمات البرمجية. حجمه المدمج يجعله مثاليًا للنشر دون اتصال بالإنترنت مع الحفاظ على أداء استثنائي عبر المهام متعددة اللغات.
Meta Llama 3.1 8B Instruct: أداء مدمج رائد في الصناعة
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات محسّن لحالات استخدام الحوار بـ 8 مليارات معلمة. يتفوق هذا النموذج الموجه بالتعليمات على العديد من نماذج الدردشة المفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة، ويتفوق في كل من توليد النصوص والتعليمات البرمجية. بطول سياق يبلغ 33 ألفًا وتاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، يقدم هذا النموذج أداءً استثنائيًا دون اتصال بالإنترنت مع الحفاظ على الكفاءة على أجهزة المستهلك.
الإيجابيات
- يتفوق على العديد من النماذج مفتوحة المصدر والمغلقة في المعايير.
- تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز لمعرفة قوية.
- محسّن للحوار متعدد اللغات وتوليد التعليمات البرمجية.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة يقتصر على ديسمبر 2023.
- نافذة سياق أصغر مقارنة ببعض البدائل.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً رائدًا في الصناعة في حزمة 8 مليارات معلمة، مما يجعله المعيار الذهبي للنشر دون اتصال بالإنترنت بقدرات استثنائية متعددة اللغات والترميز.
THUDM GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بـ 9 مليارات معلمة يرث الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B. على الرغم من حجمه المدمج، فإنه يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج ميزات استدعاء الوظائف لاستدعاء أدوات خارجية، مما يحقق توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد—مثالي للنشر دون اتصال بالإنترنت.
THUDM GLM-4-9B-0414: قوة خفيفة الوزن وفعالة
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة يوفر خيار نشر خفيف الوزن دون التضحية بالقدرة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B بينما يوفر أداءً استثنائيًا في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته. يحقق النموذج أداءً تنافسيًا في اختبارات المعايير المختلفة مع الحفاظ على الكفاءة في السيناريوهات محدودة الموارد، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمستخدمين الذين ينشرون نماذج الذكاء الاصطناعي بموارد حاسوبية محدودة في بيئات غير متصلة بالإنترنت.
الإيجابيات
- قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب.
- دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات الموسع.
- توازن مثالي بين الكفاءة والفعالية.
السلبيات
- تسعير أعلى قليلاً على SiliconFlow بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز.
- قد يتطلب خبرة فنية لاستدعاء الوظائف الأمثل.
لماذا نحبه
- يتجاوز وزنه بميزات على مستوى المؤسسات مثل استدعاء الوظائف في حزمة 9B مدمجة، مثالي للتطبيقات غير المتصلة بالإنترنت التي تتطلب تكامل الأدوات.
Qwen3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة، ويتميز ببنية فريدة ثنائية الوضع. ينتقل بسلاسة بين وضع التفكير للتفكير المنطقي المعقد والرياضيات والترميز، ووضع عدم التفكير للحوار العام الفعال. مع قدرات تفكير محسّنة تتجاوز النماذج السابقة، ودعم لأكثر من 100 لغة، وطول سياق مثير للإعجاب يبلغ 131 ألفًا، فإنه متعدد الاستخدامات بشكل استثنائي للنشر دون اتصال بالإنترنت.
Qwen3-8B: بطل التفكير ثنائي الوضع
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة، ويقدم تنوعًا رائدًا من خلال بنيته ثنائية الوضع. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (المحسّن للتفكير المنطقي المعقد والرياضيات والترميز) ووضع عدم التفكير (للحوار العام الفعال). يظهر قدرات تفكير محسّنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ و Qwen2.5 السابقة في الرياضيات وتوليد التعليمات البرمجية والتفكير المنطقي العام. يتفوق النموذج في محاذاة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية ولعب الأدوار والحوارات متعددة الأدوار. بالإضافة إلى ذلك، يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة، كل ذلك ضمن نافذة سياق استثنائية تبلغ 131 ألفًا—الأطول في فئته للنشر دون اتصال بالإنترنت.
الإيجابيات
- بنية فريدة ثنائية الوضع للتفكير والحوار.
- طول سياق استثنائي يبلغ 131 ألفًا للمهام الشاملة.
- تفكير فائق في الرياضيات وتوليد التعليمات البرمجية.
السلبيات
- قد يتطلب التبديل ثنائي الوضع منحنى تعلم.
- متطلبات ذاكرة أعلى لاستخدام سياق 131 ألفًا.
لماذا نحبه
- يعيد تعريف التنوع من خلال التشغيل ثنائي الوضع ونافذة سياق رائدة في الصناعة تبلغ 131 ألفًا، مما يجعله نموذج LLM الصغير الأكثر قابلية للتكيف لمهام التفكير المعقدة دون اتصال بالإنترنت.
مقارنة نماذج LLM الصغيرة
في هذا الجدول، نقارن نماذج LLM الصغيرة الرائدة لعام 2026 المحسّنة للاستخدام دون اتصال بالإنترنت، ولكل منها نقاط قوة فريدة. يوفر Meta Llama 3.1 8B Instruct أداءً قياسيًا في الصناعة مع تميز متعدد اللغات. يقدم THUDM GLM-4-9B-0414 قدرات استدعاء الوظائف وتكامل الأدوات. يقدم Qwen3-8B تفكيرًا ثنائي الوضع مع أطول نافذة سياق. تساعدك هذه النظرة الجانبية على اختيار النموذج المدمج المناسب لاحتياجات النشر الخاصة بك دون اتصال بالإنترنت.
| الرقم | النموذج | المطور | المعلمات | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B, 33K context | $0.06/M tokens | أداء رائد في المعايير |
| 2 | THUDM GLM-4-9B-0414 | THUDM | 9B, 33K context | $0.086/M tokens | استدعاء الوظائف والأدوات |
| 3 | Qwen3-8B | Qwen | 8B, 131K context | $0.06/M tokens | تفكير ثنائي الوضع |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لأفضل نماذج LLM الصغيرة للاستخدام دون اتصال بالإنترنت في عام 2026 هي Meta Llama 3.1 8B Instruct، وTHUDM GLM-4-9B-0414، وQwen3-8B. يتفوق كل من هذه النماذج في الكفاءة المدمجة، وقدرة النشر دون اتصال بالإنترنت، والأساليب الفريدة لموازنة الأداء مع قيود الموارد في البيئات التي لا تحتوي على اتصال سحابي مستمر.
بالنسبة للحوار متعدد اللغات والتطبيقات العامة دون اتصال بالإنترنت، يعد Meta Llama 3.1 8B Instruct الخيار الأفضل بأدائه الرائد في الصناعة. للمطورين الذين يحتاجون إلى توليد التعليمات البرمجية وتصميم الويب وتكامل الأدوات في بيئات غير متصلة بالإنترنت، يتفوق THUDM GLM-4-9B-0414 بقدرات استدعاء الوظائف. لمهام التفكير المعقدة والرياضيات والتطبيقات التي تتطلب فهمًا سياقيًا طويلاً دون اتصال بالإنترنت، يبرز Qwen3-8B ببنيته ثنائية الوضع ونافذة سياق تبلغ 131 ألفًا—الأطول المتاحة في النماذج المدمجة.