blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

الدليل الشامل - أرخص نماذج LLM في عام 2025

المؤلف
مدونة ضيف بقلم

إليزابيث سي.

دليلنا الشامل لأكثر نماذج LLM فعالية من حيث التكلفة لعام 2025. لقد قمنا بتحليل هياكل التسعير، واختبار معايير الأداء، وتقييم القدرات لتحديد أفضل نماذج اللغة الكبيرة بأسعار معقولة والتي لا تتنازل عن الجودة. من نماذج الدردشة خفيفة الوزن إلى أنظمة الاستدلال المتقدمة، تتفوق هذه الخيارات الصديقة للميزانية في تقديم قيمة استثنائية، مما يمكّن المطورين والشركات من نشر حلول الذكاء الاصطناعي القوية دون تكبد تكاليف باهظة من خلال خدمات مثل SiliconFlow. توصياتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct، و meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct، و THUDM/GLM-4-9B-0414—تم اختيار كل منها لنسبة التكلفة إلى الأداء المتميزة، وتعدد الاستخدامات، والقدرة على تقديم نتائج على مستوى المؤسسات بأقل الأسعار.



ما هي أرخص نماذج LLM؟

أرخص نماذج LLM هي نماذج لغة كبيرة فعالة من حيث التكلفة توفر قدرات معالجة لغة طبيعية قوية بأقل تكلفة. تتراوح هذه النماذج من 7 مليارات إلى 9 مليارات معلمة وهي مُحسّنة للكفاءة دون التضحية بالأداء. بأسعار تبدأ من 0.05 دولار لكل مليون رمز على منصات مثل SiliconFlow، فإنها تجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا للمطورين والشركات الناشئة والمؤسسات ذات الميزانيات المحدودة. تدعم هذه النماذج ذات الأسعار المعقولة تطبيقات متنوعة بما في ذلك الحوار متعدد اللغات، وتوليد الأكواد، والفهم البصري، ومهام الاستدلال، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.

Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية قوي بـ 7 مليارات معلمة، مزود بقدرات فهم بصري استثنائية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. يتفوق النموذج في الاستدلال، ومعالجة الأدوات، وتحديد مواقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة. بسعر 0.05 دولار فقط لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يقدم قيمة لا مثيل لها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط.

النوع الفرعي:
رؤية-لغة
المطور:Qwen

Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct: تميز متعدد الوسائط بأسعار معقولة

Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج لغة رؤية قوي بـ 7 مليارات معلمة من سلسلة Qwen، مزود بقدرات فهم بصري استثنائية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. النموذج قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، ودعم تحديد مواقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد المخرجات المنظمة. لقد تم تحسينه للتدريب على الدقة الديناميكية ومعدل الإطارات في فهم الفيديو، وقد حسّن كفاءة المشفّر البصري. بأسعار تبلغ 0.05 دولار لكل مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات على SiliconFlow، فإنه يمثل الخيار الأكثر تكلفة للمطورين الذين يبحثون عن قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة متعددة الوسائط.

المزايا

  • أقل سعر عند 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
  • فهم بصري متقدم مع تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات.
  • قدرات فهم الفيديو الطويل والتقاط الأحداث.

العيوب

  • عدد معلمات أصغر مقارنة بالنماذج الأكبر.
  • طول السياق محدود بـ 33 ألف رمز.

لماذا نحبه

  • إنه يقدم قدرات رؤية-لغة متطورة بأقل سعر على الإطلاق، مما يجعل الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط متاحًا للجميع بفضل تسعيره البالغ 0.05 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

Meta Llama 3.1-8B-Instruct هو نموذج لغة متعدد اللغات بـ 8 مليارات معلمة، مُحسّن لحالات استخدام الحوار. تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز باستخدام الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية، ويتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة في معايير الصناعة. بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يقدم قيمة استثنائية للتطبيقات متعددة اللغات والدردشة للأغراض العامة.

النوع الفرعي:
دردشة متعددة اللغات
المطور:meta-llama

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: قوة متعددة اللغات صديقة للميزانية

Meta Llama 3.1-8B-Instruct هو جزء من عائلة نماذج اللغة الكبيرة متعددة اللغات من Meta، ويتميز بـ 8 مليارات معلمة مُحسّنة لحالات استخدام الحوار. يتفوق هذا النموذج المُعدّل بالتعليمات على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والمغلقة المتاحة في معايير الصناعة الشائعة. تم تدريب النموذج على أكثر من 15 تريليون رمز من البيانات المتاحة للجمهور، باستخدام تقنيات متقدمة مثل الضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية لتعزيز الفائدة والسلامة. يدعم Llama 3.1 توليد النصوص والأكواد مع تاريخ قطع المعرفة في ديسمبر 2023. بسعر 0.06 دولار فقط لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يقدم أداءً متميزًا للتطبيقات متعددة اللغات بسعر لا يصدق.

المزايا

  • تنافسي للغاية بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
  • تم تدريبه على أكثر من 15 تريليون رمز لأداء قوي.
  • يتفوق على العديد من النماذج مغلقة المصدر في المعايير.

العيوب

  • تاريخ قطع المعرفة محدود بديسمبر 2023.
  • غير متخصص للمهام البصرية أو متعددة الوسائط.

لماذا نحبه

  • إنه يجمع بين منهجية تدريب Meta العالمية والقدرة الاستثنائية على تحمل التكاليف بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، مما يجعله مثاليًا للحوار متعدد اللغات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة.

THUDM/GLM-4-9B-0414

GLM-4-9B-0414 هو نموذج خفيف الوزن بـ 9 مليارات معلمة ضمن سلسلة GLM، يقدم قدرات ممتازة في توليد الأكواد، تصميم الويب، توليد رسومات SVG، والكتابة القائمة على البحث. على الرغم من حجمه المدمج، فإنه يرث الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B الأكبر ويدعم استدعاء الوظائف. بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يوفر قيمة استثنائية لعمليات النشر ذات الموارد المحدودة.

النوع الفرعي:
توليد الأكواد والإبداع
المطور:THUDM

THUDM/GLM-4-9B-0414: خيار المطورين خفيف الوزن

GLM-4-9B-0414 هو نموذج مدمج بـ 9 مليارات معلمة ضمن سلسلة GLM يقدم خيار نشر أخف وزنًا مع الحفاظ على أداء ممتاز. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية لسلسلة GLM-4-32B ولكن بمتطلبات موارد مخفضة بشكل كبير. على الرغم من صغر حجمه، يظهر GLM-4-9B-0414 قدرات متميزة في توليد الأكواد، تصميم الويب، توليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج أيضًا ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته. بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، فإنه يظهر توازنًا ممتازًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات ذات الموارد المحدودة، مما يوضح أداءً تنافسيًا في اختبارات المعايير المختلفة.

المزايا

  • بأسعار معقولة عند 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
  • قدرات ممتازة في توليد الأكواد وتصميم الويب.
  • دعم استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات.

العيوب

  • تكلفة أعلى قليلاً من الخيارين الأرخص.
  • طول السياق محدود بـ 33 ألف رمز.

لماذا نحبه

  • إنه يقدم قدرات توليد أكواد وإبداعية على مستوى المؤسسات بأقل من 0.09 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow، مما يجعله مثاليًا للمطورين الذين يحتاجون إلى أدوات ذكاء اصطناعي قوية بميزانية محدودة.

مقارنة أرخص نماذج LLM

في هذا الجدول، نقارن أرخص نماذج LLM لعام 2025، حيث يقدم كل منها قيمة استثنائية لحالات استخدام مختلفة. لتطبيقات الوسائط المتعددة، يوفر Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct أسعارًا لا تضاهى. للحوار متعدد اللغات، يقدم meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct أداءً متميزًا. لتوليد الأكواد والمهام الإبداعية، يقدم THUDM/GLM-4-9B-0414 قدرات ممتازة. جميع الأسعار المعروضة هي من SiliconFlow. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة لاحتياجاتك الخاصة.

الرقم النموذج المطور النوع الفرعي تسعير SiliconFlowالقوة الأساسية
1Qwen/Qwen2.5-VL-7B-InstructQwenرؤية-لغة0.05 دولار/مليون رمزأرخص ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط
2meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructmeta-llamaدردشة متعددة اللغات0.06 دولار/مليون رمزأفضل قيمة متعددة اللغات
3THUDM/GLM-4-9B-0414THUDMأكواد وإبداع0.086 دولار/مليون رمزتوليد أكواد بأسعار معقولة

الأسئلة الشائعة

أفضل ثلاثة خيارات لدينا من حيث التكلفة لعام 2025 هي Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز، و meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز، و THUDM/GLM-4-9B-0414 بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow. تميز كل من هذه النماذج بنسبة التكلفة إلى الأداء الاستثنائية، مما يجعل قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة متاحة بأقل تكلفة.

لفهم الرؤية والفيديو بأقل تكلفة، اختر Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز. لتطبيقات الدردشة متعددة اللغات التي تتطلب دعمًا واسعًا للغات، يعد meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز مثاليًا. لتوليد الأكواد، تصميم الويب، والمهام الإبداعية، يقدم THUDM/GLM-4-9B-0414 بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز أفضل قيمة. جميع الأسعار من SiliconFlow.

مواضيع مشابهة

الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لسير عمل الوكلاء في 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للغة اليابانية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للنشر المؤسسي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر بأقل من 20 مليار معلمة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للتشخيص الطبي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر للغة الإيطالية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر للترجمة الفورية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل النماذج الصغيرة للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج LLM الصغيرة لروبوتات الدردشة على الأجهزة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر للتحليل الحكومي والسياسات في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للغة العربية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج تحويل النص إلى كلام خفيفة الوزن في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لأبحاث المستهلك والتوصيات في عام 2025 الدليل الشامل - أرخص نماذج تحويل الكلام إلى نص في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج توليد الفيديو خفيفة الوزن في عام 2025 أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة لمراكز الاتصال في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج تحويل النص إلى كلام صغيرة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن للتقديم في الوقت الفعلي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر لإنفاذ القانون والامتثال في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للأردية في عام 2025