ما هي نماذج LLM الصغيرة للأجهزة الطرفية؟
نماذج LLM الصغيرة للأجهزة الطرفية هي نماذج لغوية كبيرة مدمجة مصممة خصيصًا للعمل بكفاءة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة مثل الأجهزة المحمولة، وأجهزة إنترنت الأشياء، والأنظمة المدمجة، والخوادم الطرفية. تتراوح هذه النماذج عادةً من 7B إلى 9B معلمة، وتستخدم تقنيات تحسين متقدمة لتقديم قدرات ذكاء اصطناعي قوية مع تقليل المتطلبات الحسابية، واستهلاك الذاكرة، واستهلاك الطاقة. إنها تتيح الاستدلال في الوقت الفعلي، وتحافظ على خصوصية المستخدم من خلال المعالجة على الجهاز، وتلغي الاعتماد على الاتصال السحابي—مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب زمن انتقال منخفض، ووظائف غير متصلة بالإنترنت، ونشرًا فعالاً من حيث التكلفة على نطاق واسع.
ميتا لاما 3.1 8B إنستركت
ميتا لاما 3.1 8B إنستركت هو نموذج متعدد اللغات مُعدّل للتعليمات ومُحسّن لحالات استخدام الحوار. بفضل 8 مليارات معلمة، يتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، وهو يتفوق في توليد النصوص والتعليمات البرمجية. حجمه المدمج وأداؤه الاستثنائي يجعلان منه مثاليًا للنشر على الأجهزة الطرفية حيث تكون الموارد الحسابية محدودة.
ميتا لاما 3.1 8B إنستركت: كفاءة رائدة في الصناعة للأجهزة الطرفية
ميتا لاما 3.1 8B إنستركت هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات تم تطويره بواسطة ميتا، ويتميز بمتغير مُعدّل للتعليمات يضم 8 مليارات معلمة. تم تحسين هذا النموذج لحالات استخدام الحوار متعدد اللغات ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة 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، مما يعزز كل من الفائدة والسلامة. يدعم لاما 3.1 توليد النصوص والتعليمات البرمجية مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023، مما يجعله خيارًا ممتازًا للأجهزة الطرفية التي تتطلب قدرات ذكاء اصطناعي محادثة قوية. على SiliconFlow، يتوفر هذا النموذج بسعر 0.06 دولار/مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات.
المزايا
- 8 مليارات معلمة مُحسّنة للنشر الفعال على الأجهزة الطرفية.
- يتفوق على العديد من النماذج الأكبر في معايير الصناعة.
- دعم متعدد اللغات للتطبيقات العالمية.
العيوب
- تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023.
- يركز بشكل أساسي على النصوص والتعليمات البرمجية، وليس متعدد الوسائط.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً استثنائيًا في المعايير في حزمة مدمجة بحجم 8B، مما يجعله المعيار الذهبي للنشر على الأجهزة الطرفية حيث يجب أن تتواجد الكفاءة والقدرة معًا.
كوين 3-8B
Qwen3-8B هو أحدث نموذج في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة، ويتميز بعملية فريدة ثنائية الوضع: وضع التفكير للاستدلال المعقد ووضع عدم التفكير للحوار الفعال. يدعم أكثر من 100 لغة ويتفوق في الرياضيات، وتوليد التعليمات البرمجية، والكتابة الإبداعية، ولعب الأدوار. بفضل طول سياق مذهل يبلغ 131 ألفًا وقدرات استدلال متقدمة، فهو مثالي للأجهزة الطرفية التي تتطلب ذكاءً اصطناعيًا متعدد الاستخدامات وعالي الأداء.
كوين 3-8B: استدلال ثنائي الوضع للذكاء الطرفي
Qwen3-8B هو أحدث نموذج لغوي كبير في سلسلة Qwen بـ 8.2 مليار معلمة. يدعم هذا النموذج المبتكر بشكل فريد التبديل السلس بين وضع التفكير (للاستدلال المنطقي المعقد، والرياضيات، والبرمجة) ووضع عدم التفكير (للحوار الفعال للأغراض العامة). يظهر قدرات استدلال معززة 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. بالإضافة إلى ذلك، يدعم أكثر من 100 لغة ولهجة مع قدرات قوية في اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة. بفضل طول سياق ضخم يبلغ 131 ألفًا، فهو مثالي لتطبيقات الأجهزة الطرفية التي تتطلب معالجة محتوى طويل. متاح على SiliconFlow بسعر 0.06 دولار/مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات.
المزايا
- عملية ثنائية الوضع للتعامل المرن مع المهام.
- استدلال معزز في الرياضيات، والتعليمات البرمجية، والمنطق.
- طول سياق ضخم يبلغ 131 ألفًا للمستندات الطويلة.
العيوب
- قد يتطلب نافذة سياق أكبر ذاكرة أكبر.
- نموذج نصي فقط بدون قدرات رؤية.
لماذا نحبه
- معماريته الفريدة ثنائية الوضع وسياقه الموسع تجعله نموذج LLM الصغير الأكثر تنوعًا للأجهزة الطرفية، قادرًا على التعامل مع كل من الاستجابات السريعة ومهام الاستدلال العميق.
جي إل إم-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بـ 9 مليارات معلمة في سلسلة GLM، يقدم قدرات ممتازة في توليد التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، ورسومات SVG، والكتابة القائمة على البحث. على الرغم من حجمه المدمج، فإنه يرث الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B الأكبر ويدعم استدعاء الوظائف لتوسيع القدرات. يحقق توازنًا مثاليًا بين الكفاءة والفعالية، مما يجعله مثاليًا للنشر على الأجهزة الطرفية في السيناريوهات محدودة الموارد.
جي إل إم-4-9B-0414: أداء متوازن للأجهزة الطرفية محدودة الموارد
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 ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته. يظهر توازنًا جيدًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد، مما يوفر خيارًا قويًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي تحت موارد حاسوبية محدودة. بفضل طول سياق يبلغ 33 ألفًا وأداء تنافسي في اختبارات المعايير المختلفة، يتوفر على SiliconFlow بسعر 0.086 دولار/مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات.
المزايا
- يرث القدرات من النموذج الأكبر 32B.
- ممتاز في التعليمات البرمجية، وتصميم الويب، وتوليد SVG.
- دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات.
العيوب
- تسعير أعلى قليلاً بسعر 0.086 دولار/مليون رمز.
- نافذة سياق أصغر (33 ألفًا) مقارنة بـ Qwen3-8B.
لماذا نحبه
- إنه يتجاوز فئته، حيث يقدم أداءً شبه رائد في حزمة 9B بحجم مثالي للنشر على الأجهزة الطرفية مع قدرات استدعاء الوظائف.
مقارنة نماذج LLM الصغيرة للأجهزة الطرفية
في هذا الجدول، نقارن نماذج LLM الصغيرة الرائدة لعام 2025 المُحسّنة للنشر على الأجهزة الطرفية، ولكل منها نقاط قوة فريدة. يقدم Meta Llama 3.1 8B Instruct أداءً رائدًا في معايير الصناعة ودعمًا متعدد اللغات. يوفر Qwen3-8B استدلالًا ثنائي الوضع مع سياق واسع يبلغ 131 ألفًا. يتفوق GLM-4-9B-0414 في المهام المتخصصة مثل توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب في اختيار النموذج خفيف الوزن المناسب لمتطلبات الحوسبة الطرفية الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ميتا لاما 3.1 8B إنستركت | ميتا | محادثة | 0.06 دولار/مليون توكن | أداء المعايير ودعم متعدد اللغات |
| 2 | كوين 3-8B | كوين | محادثة | 0.06 دولار/مليون توكن | استدلال ثنائي الوضع وسياق 131 ألفًا |
| 3 | جي إل إم-4-9B-0414 | THUDM | محادثة | 0.086 دولار/مليون توكن | توليد التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأوائل لعام 2025 هي Meta Llama 3.1 8B Instruct، و Qwen3-8B، و GLM-4-9B-0414. تميز كل من هذه النماذج بتوازنها الاستثنائي بين الحجم المدمج (7B-9B معلمة)، والأداء القوي في المعايير، والتحسين للنشر على الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة.
يجمع نموذج LLM الصغير المثالي للأجهزة الطرفية بين عدة خصائص رئيسية: عدد معلمات مدمج (عادةً 7B-9B) لتقليل استهلاك الذاكرة، وسرعة استدلال مُحسّنة للاستجابات في الوقت الفعلي، واستهلاك منخفض للطاقة للأجهزة التي تعمل بالبطارية، وأداء قوي في المعايير ذات الصلة على الرغم من الحجم الأصغر، والقدرة على العمل بكفاءة على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) أو مسرعات مُحسّنة للأجهزة الطرفية. النماذج المذكورة في هذا الدليل—Meta Llama 3.1 8B، و Qwen3-8B، و GLM-4-9B-0414—تفي جميعها بهذه المعايير مع تقديم أسعار تنافسية على SiliconFlow.