ما هي نماذج اللغات الكبيرة الصغيرة (LLMs) تحت 10 مليار معلمة؟
نماذج اللغات الكبيرة الصغيرة تحت 10 مليار معلمة هي نماذج ذكاء اصطناعي مدمجة وقوية مصممة للنشر الفعال مع الحفاظ على الأداء العالي. توفر هذه النماذج توازنًا مثاليًا بين المتطلبات الحاسوبية والقدرات، مما يجعلها مثالية للبيئات محدودة الموارد، والحوسبة الطرفية، وعمليات النشر الإنتاجية الفعالة من حيث التكلفة. على الرغم من صغر حجمها، يمكن لهذه النماذج التعامل مع المهام المعقدة بما في ذلك الاستدلال، والفهم متعدد الوسائط، وتوليد التعليمات البرمجية، والمعالجة متعددة اللغات، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة للمطورين والمنظمات ذات الموارد الحاسوبية المحدودة.
Qwen/Qwen3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة، ويتميز بعملية وضع مزدوج فريدة: وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. يتفوق في الرياضيات والترميز والكتابة الإبداعية، ويدعم أكثر من 100 لغة بطول سياق 131 ألف.
Qwen3-8B: تميز الاستدلال ثنائي الوضع
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغة كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة. يدعم هذا النموذج بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير للاستدلال المنطقي المعقد والرياضيات والترميز، ووضع عدم التفكير للحوار العام الفعال. يظهر قدرات استدلال محسنة بشكل كبير، متجاوزًا نماذج QwQ و Qwen2.5 السابقة في الرياضيات وتوليد التعليمات البرمجية والاستدلال المنطقي العام. يتفوق النموذج في محاذاة التفضيلات البشرية للكتابة الإبداعية ولعب الأدوار والحوارات متعددة الأدوار مع دعم أكثر من 100 لغة ولهجة بقدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة.
الإيجابيات
- عملية وضع مزدوج مبتكرة لتحسين الأداء
- قدرات استدلال محسنة عبر مجالات متعددة
- طول سياق هائل يبلغ 131 ألف للمهام المعقدة
السلبيات
- عدد معلمات أعلى قليلاً عند 8.2 مليار
- قد يتطلب تبديل الوضع فهمًا لحالات الاستخدام المثلى
لماذا نحبه
- توفر بنيته المبتكرة ثنائية الوضع كلاً من الحوار الفعال وقدرات الاستدلال العميق، مما يجعله النموذج الأكثر تنوعًا تحت 10 مليار معلمة لمختلف التطبيقات.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B هو نموذج استدلال متخصص بـ 7 مليار معلمة تم استخلاصه من DeepSeek-R1 باستخدام 800 ألف عينة منسقة. يحقق أداءً رياضيًا وبرمجيًا استثنائيًا بدقة 92.8% على MATH-500، ومعدل نجاح 55.5% على AIME 2024، وتصنيف 1189 في CodeForces - وهو أمر رائع لحجمه المدمج.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: متخصص الاستدلال الرياضي
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B هو نموذج مستخلص يعتمد على Qwen2.5-Math-7B، تم ضبطه بدقة باستخدام 800 ألف عينة منسقة تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1. يظهر هذا النموذج ذو الـ 7 مليار معلمة قدرات استدلال غير عادية، محققًا دقة 92.8% على MATH-500، ومعدل نجاح 55.5% على AIME 2024، وتصنيفًا مثيرًا للإعجاب يبلغ 1189 على CodeForces. تُظهر هذه النتائج قدرات رياضية وبرمجية رائعة تنافس نماذج أكبر بكثير، مما يجعله خيارًا مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب استدلالًا تحليليًا وحسابيًا قويًا في حزمة مدمجة.
الإيجابيات
- استدلال رياضي استثنائي بدقة 92.8% على MATH-500
- قدرات برمجة قوية (تصنيف 1189 في CodeForces)
- حجم فعال بـ 7 مليار معلمة مع طول سياق 33 ألف
السلبيات
- متخصص في المهام الرياضية والاستدلالية
- قد لا يتفوق في التطبيقات الحوارية العامة أو الإبداعية
لماذا نحبه
- يقدم قدرات استدلال رياضية وبرمجية عالمية المستوى في 7 مليار معلمة فقط، مما يثبت أن الاستخلاص المتخصص يمكن أن يحقق كفاءة ملحوظة دون التضحية بالأداء.
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج متعدد الوسائط قوي بـ 7 مليار معلمة مع قدرات فهم بصري استثنائية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. يتفوق النموذج في الاستدلال، ومعالجة الأدوات، وتحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة مع تحسين ديناميكي للدقة.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: تميز الرؤية واللغة متعددة الوسائط
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج متعدد الوسائط بـ 7 مليار معلمة مزود بقدرات فهم بصري قوية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث بدقة ملحوظة. يدعم النموذج الاستدلال، ومعالجة الأدوات، وتحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة. تم تحسينه للتدريب على الدقة الديناميكية ومعدل الإطارات في فهم الفيديو، وقد حسّن كفاءة المشفر البصري مع الحفاظ على حجم مدمج يبلغ 7 مليار معلمة بطول سياق 33 ألف.
الإيجابيات
- قدرات متعددة الوسائط استثنائية في 7 مليار معلمة فقط
- يدعم فهم الفيديو وتحليل المحتوى طويل الأمد
- تحسين ديناميكي للدقة للمهام البصرية
السلبيات
- متخصص في مهام الرؤية، وليس للتطبيقات النصية البحتة
- قد يتطلب المزيد من الموارد الحاسوبية للمعالجة البصرية
لماذا نحبه
- يقدم فهمًا متعدد الوسائط على أحدث طراز في حزمة مدمجة بـ 7 مليار معلمة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم للرؤية واللغة متاحًا لعمليات النشر التي تراعي الموارد.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة الصغيرة (LLM)
في هذا الجدول، نقارن نماذج LLMs الصغيرة الرائدة لعام 2025 تحت 10 مليار معلمة، لكل منها نقاط قوة فريدة. لتطبيقات الوسائط المتعددة، يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct قدرات رؤية ولغة لا مثيل لها. للاستدلال والحوار المتعدد الاستخدامات، يوفر Qwen3-8B عملية وضع مزدوج مبتكرة. للمهام الرياضية والبرمجية المتخصصة، يقدم DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B أداءً استثنائيًا. تساعدك هذه المقارنة على اختيار النموذج المدمج الأمثل لمتطلباتك الخاصة.
| الرقم | النموذج | المطور | المعلمات | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen3-8B | Qwen3 | 8 مليار | 0.06 دولار/مليون رمز | استدلال وحوار ثنائي الوضع |
| 2 | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | DeepSeek | 7 مليار | 0.05 دولار/مليون رمز | استدلال رياضي وبرمجي |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 7 مليار | 0.05 دولار/مليون رمز | قدرات رؤية ولغة متعددة الوسائط |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen/Qwen3-8B، وDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B، وQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. تميز كل نموذج بنسبة أدائه الاستثنائية إلى عدد المعلمات، وقدراته المتخصصة، وكفاءته في البيئات محدودة الموارد.
لتطبيقات الوسائط المتعددة التي تتطلب فهم الرؤية والنص، يتفوق Qwen2.5-VL-7B-Instruct بقدراته على تحليل الفيديو والصور. للاستدلال العام والحوار متعدد اللغات، يقدم Qwen3-8B أفضل توازن مع عملية الوضع المزدوج. للمهام الرياضية والبرمجية، يقدم DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B أداءً متخصصًا استثنائيًا.