ما هي نماذج LLM الصغيرة لروبوتات الدردشة على الأجهزة؟
نماذج LLM الصغيرة لروبوتات الدردشة على الأجهزة هي نماذج لغوية كبيرة مدمجة وفعالة، مُحسّنة للتشغيل مباشرة على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة إنترنت الأشياء دون الحاجة إلى الاتصال السحابي. تتراوح هذه النماذج عادةً من 7B إلى 9B معلمة، مما يحقق توازنًا مثاليًا بين القدرة على المحادثة والكفاءة الحاسوبية. إنها تتيح الحوار في الوقت الفعلي، ودعمًا متعدد اللغات، والتفكير الخاص بالمهام مع الحفاظ على خصوصية المستخدم وتقليل زمن الاستجابة. من خلال التشغيل محليًا، تعمل هذه النماذج على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى واجهات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المطورين من بناء تطبيقات روبوتات دردشة سريعة الاستجابة وتحافظ على الخصوصية عبر مجموعة واسعة من الأجهزة وحالات الاستخدام.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 هي عائلة من النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات التي طورتها Meta، وتتميز بمتغيرات مدربة مسبقًا ومُعدلة للتعليمات بأحجام 8B و 70B و 405B معلمة. تم تحسين هذا النموذج المُعدّل للتعليمات بحجم 8B لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة. تم تدريب النموذج 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.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: تميز متعدد اللغات للدردشة على الأجهزة
Meta Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج لغوي كبير قوي متعدد اللغات مُحسّن لحالات استخدام الحوار. مع 8 مليارات معلمة، تم تصميم هذا المتغير المُعدّل للتعليمات خصيصًا للنشر الفعال على الأجهزة مع الحفاظ على أداء تنافسي ضد النماذج الأكبر. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام تقنيات متقدمة بما في ذلك الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، مما يوفر فائدة وسلامة محسّنة. يدعم النموذج طول سياق يبلغ 33 ألفًا ويتفوق في مهام إنشاء النصوص والتعليمات البرمجية، مما يجعله مثاليًا لبناء روبوتات دردشة سريعة الاستجابة ومتعددة اللغات تعمل محليًا على الأجهزة الطرفية. مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، فإنه يوفر قدرات محادثة حديثة.
الإيجابيات
- مُحسّن للحوار متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة.
- تم تدريبه على 15 تريليون رمز باستخدام RLHF للسلامة.
- يتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر في المعايير.
السلبيات
- تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023.
- قد يتطلب تحسينًا لأصغر الأجهزة الطرفية.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداء دردشة متعدد اللغات رائدًا في الصناعة في حزمة مدمجة بحجم 8B، مما يجعله الأساس المثالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة على الأجهزة.
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 (للتفكير المنطقي المعقد، والرياضيات، والترميز) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال للأغراض العامة). إنه يظهر قدرات تفكير محسّنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ و Qwen2.5 السابقة في الرياضيات، وتوليد التعليمات البرمجية، والتفكير المنطقي العام.
Qwen3-8B: ذكاء ثنائي الوضع للمساعدين الأذكياء على الأجهزة
Qwen3-8B هو أحدث ابتكار في سلسلة Qwen، ويتميز بـ 8.2 مليار معلمة مع قدرة ثنائية الوضع رائدة. يتبدل هذا النموذج بسلاسة بين وضع التفكير لمهام التفكير المنطقي المعقد، والرياضيات، والترميز، ووضع عدم التفكير للحوار الفعال للأغراض العامة. إنه يتفوق بشكل كبير على الأجيال السابقة في التفكير الرياضي، وتوليد التعليمات البرمجية، والمنطق العام. يتفوق النموذج في محاذاة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار، والحوارات متعددة الأدوار. مع دعم لأكثر من 100 لغة ولهجة، واتباع قوي للتعليمات متعددة اللغات، وطول سياق مثير للإعجاب يبلغ 131 ألفًا، يعد Qwen3-8B مثاليًا لتطبيقات روبوتات الدردشة المتطورة على الأجهزة التي تتطلب كلاً من الطلاقة في المحادثة وقدرات التفكير العميق.
الإيجابيات
- تبديل فريد ثنائي الوضع للتفكير والحوار.
- قدرات محسّنة في الرياضيات والترميز والتفكير المنطقي.
- يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة.
السلبيات
- عدد المعلمات الأكبر قليلاً قد يتطلب المزيد من الموارد.
- قد يتطلب تعقيد الوضع الثنائي تطبيقًا محددًا.
لماذا نحبه
- بنيته المبتكرة ثنائية الوضع تجعله نموذج LLM الأكثر تنوعًا على الأجهزة، حيث يتعامل بسلاسة مع كل شيء من الدردشة العادية إلى حل المشكلات المعقدة في نموذج مدمج واحد.
THUDM/GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكنه يقدم خيار نشر أخف وزنًا. على الرغم من حجمه الأصغر، لا يزال GLM-4-9B-0414 يظهر قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج أيضًا ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته.
THUDM/GLM-4-9B-0414: قوة خفيفة الوزن مع تكامل الأدوات
GLM-4-9B-0414 هو نموذج مدمج ولكنه قوي في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة. يرث هذا المتغير خفيف الوزن الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B الأكبر، ويقدم كفاءة نشر استثنائية دون التضحية بالقدرة. يظهر النموذج أداءً ممتازًا في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وإنشاء رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. ميزته البارزة هي دعم استدعاء الوظائف، مما يمكنه من استدعاء أدوات خارجية وتوسيع قدراته إلى ما وراء الوظائف الأصلية. مع طول سياق يبلغ 33 ألفًا وأداء تنافسي في اختبارات المعايير، يحقق GLM-4-9B-0414 توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات روبوتات الدردشة على الأجهزة في السيناريوهات ذات الموارد المحدودة حيث يكون تكامل الأدوات ذا قيمة.
الإيجابيات
- يرث ميزات متقدمة من نماذج GLM-4 الأكبر.
- قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية والتصميم الإبداعي.
- يدعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات الخارجية.
السلبيات
- تسعير أعلى قليلاً على SiliconFlow بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز.
- قد لا يطابق نماذج التفكير المتخصصة في مهام الرياضيات البحتة.
لماذا نحبه
- إنه يجلب استدعاء الوظائف وتكامل الأدوات على مستوى المؤسسات إلى النشر على الأجهزة، مما يمكّن روبوتات الدردشة من التفاعل مع الأنظمة الخارجية مع الحفاظ على الكفاءة.
مقارنة نماذج LLM الصغيرة
في هذا الجدول، نقارن نماذج LLM الصغيرة الرائدة لعام 2025 المُحسّنة لنشر روبوتات الدردشة على الأجهزة. يتفوق Meta-Llama-3.1-8B-Instruct في الحوار متعدد اللغات مع تدريب رائد في الصناعة. يقدم Qwen3-8B قدرات مبتكرة ثنائية الوضع مع أطول نافذة سياق. يوفر THUDM/GLM-4-9B-0414 استدعاء وظائف فريدًا لتكامل الأدوات. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات روبوت الدردشة الخاص بك على الجهاز، مع الموازنة بين الأداء والكفاءة والقدرات المتخصصة.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | دردشة | 0.06 دولار/مليون رمز | تميز الحوار متعدد اللغات |
| 2 | Qwen3-8B | Qwen3 | دردشة | 0.06 دولار/مليون رمز | تفكير ثنائي الوضع وسياق 131 ألفًا |
| 3 | THUDM/GLM-4-9B-0414 | THUDM | دردشة | 0.086 دولار/مليون رمز | استدعاء الوظائف وتكامل الأدوات |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لعام 2025 هي Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، و Qwen3-8B، و THUDM/GLM-4-9B-0414. تميز كل من هذه النماذج بتوازنه الاستثنائي بين القدرة على المحادثة، وكفاءة الموارد، والملاءمة للنشر على الأجهزة في تطبيقات روبوتات الدردشة.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من القادة لاحتياجات مختلفة. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct هو الخيار الأفضل لتطبيقات المحادثة متعددة اللغات بفضل تدريبه على 15 تريليون رمز وتحسين RLHF. للتطبيقات التي تتطلب تفكيرًا متقدمًا جنبًا إلى جنب مع حوار فعال، فإن قدرة Qwen3-8B ثنائية الوضع وسياق 131 ألفًا تجعله مثاليًا. لروبوتات الدردشة التي تحتاج إلى التكامل مع الأدوات والخدمات الخارجية، فإن دعم استدعاء الوظائف في THUDM/GLM-4-9B-0414 هو الخيار الأفضل.