ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لنوافذ السياق الطويلة؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لنوافذ السياق الطويلة هي نماذج لغوية كبيرة مصممة خصيصًا لمعالجة وفهم كميات كبيرة من المدخلات النصية في جلسة واحدة. يمكن لهذه النماذج التعامل مع أطوال سياق تتراوح من 100 ألف إلى أكثر من مليون رمز، مما يمكنها من العمل مع مستندات كاملة، وقواعد بيانات برمجية، وأوراق بحثية، ومحادثات معقدة متعددة الأدوار دون فقدان تتبع المعلومات السابقة. تتيح هذه التقنية للمطورين والباحثين تحليل مجموعات بيانات كبيرة، وإجراء تحليل شامل للمستندات، والحفاظ على استدلال متماسك عبر كميات هائلة من النصوص، مما يجعلها ضرورية لتطبيقات المؤسسات، والبحث، وسير عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الكود الأكثر قدرة على العمل كوكيل (agentic) الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 480 مليار معلمة إجمالية و 35 مليار معلمة نشطة، مما يحقق توازنًا بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج أصلاً طول سياق يبلغ 256 ألف رمز، والذي يمكن تمديده حتى مليون رمز باستخدام طرق الاستقراء مثل YaRN، مما يمكنه من التعامل مع قواعد بيانات برمجية بحجم المستودع ومهام البرمجة المعقدة.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: فهم الكود على نطاق المستودع
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو نموذج الكود الأكثر قدرة على العمل كوكيل (agentic) الذي أصدرته Alibaba حتى الآن. إنه نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 480 مليار معلمة إجمالية و 35 مليار معلمة نشطة، مما يحقق توازنًا بين الكفاءة والأداء. يدعم النموذج أصلاً طول سياق يبلغ 256 ألف رمز، والذي يمكن تمديده حتى مليون رمز باستخدام طرق الاستقراء مثل YaRN، مما يمكنه من التعامل مع قواعد بيانات برمجية بحجم المستودع ومهام البرمجة المعقدة. تم تصميم Qwen3-Coder خصيصًا لسير عمل البرمجة الوكيلية، حيث لا يقتصر دوره على توليد الكود فحسب، بل يتفاعل أيضًا بشكل مستقل مع أدوات وبيئات المطورين لحل المشكلات المعقدة.
الإيجابيات
- بنية MoE ضخمة بـ 480 مليار معلمة إجمالية و 35 مليار معلمة نشطة.
- دعم سياق أصلي 256 ألف، قابل للتوسيع إلى مليون رمز.
- أداء متطور في معايير البرمجة والوكالة.
السلبيات
- متطلبات حسابية عالية بسبب العدد الكبير للمعلمات.
- تسعير ممتاز على SiliconFlow بسعر 2.28 دولار للمخرجات / 1.14 دولار للمدخلات لكل مليون رمز.
لماذا نحبه
- يقدم فهمًا لا مثيل له للكود على نطاق المستودع مع القدرة على معالجة قواعد بيانات برمجية كاملة ومهام برمجة معقدة من خلال نوافذ السياق الموسعة.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 هو أحدث نموذج تفكير في سلسلة Qwen3، أصدره فريق Qwen التابع لـ Alibaba. بصفته نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و 3.3 مليار معلمة نشطة، فإنه يظهر أداءً محسّنًا بشكل كبير في مهام الاستدلال. يدعم النموذج أصلاً قدرة فهم سياق طويل تبلغ 256 ألف، والتي يمكن تمديدها إلى مليون رمز.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: استدلال متقدم بسياق طويل
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 هو أحدث نموذج تفكير في سلسلة Qwen3، أصدره فريق Qwen التابع لـ Alibaba. بصفته نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يضم 30.5 مليار معلمة إجمالية و 3.3 مليار معلمة نشطة، فإنه يركز على تعزيز القدرات للمهام المعقدة. يظهر النموذج أداءً محسّنًا بشكل كبير في مهام الاستدلال، بما في ذلك الاستدلال المنطقي، والرياضيات، والعلوم، والبرمجة، والمعايير الأكاديمية التي تتطلب عادةً خبرة بشرية. يدعم النموذج أصلاً قدرة فهم سياق طويل تبلغ 256 ألف، والتي يمكن تمديدها إلى مليون رمز. تم تصميم هذا الإصدار خصيصًا لـ 'وضع التفكير' لمعالجة المشكلات المعقدة للغاية من خلال الاستدلال خطوة بخطوة ويتفوق أيضًا في القدرات الوكيلية.
الإيجابيات
- تصميم MoE فعال بـ 30.5 مليار معلمة إجمالية و 3.3 مليار معلمة نشطة.
- دعم سياق أصلي 256 ألف، قابل للتوسيع إلى مليون رمز.
- وضع تفكير متخصص لمهام الاستدلال المعقدة.
السلبيات
- عدد معلمات نشطة أصغر مقارنة بالنماذج الأكبر.
- يركز بشكل أساسي على الاستدلال بدلاً من المهام العامة.
لماذا نحبه
- يجمع بين قدرات السياق الطويل الاستثنائية والاستدلال المتقدم من خلال وضع التفكير الخاص به، مما يجعله مثاليًا للمهام التحليلية المعقدة التي تتطلب معالجة مدخلات موسعة.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والكود والاستدلال، ويدعم نافذة سياق تبلغ 164 ألف رمز. يدمج النموذج بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال ويقدم فعالية عامة معززة من خلال طرق تدريب مصممة بعناية.
DeepSeek-R1: قوة استدلال متميزة بسياق طويل
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لزيادة تحسين أداء الاستدلال الخاص به. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والكود والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته العامة. بفضل نافذة السياق التي تبلغ 164 ألف رمز وبنية MoE ذات 671 مليار معلمة، فإنه يمثل أحد أكثر نماذج الاستدلال ذات السياق الطويل قدرة المتاحة.
الإيجابيات
- بنية MoE ضخمة بـ 671 مليار معلمة لأداء فائق.
- نافذة سياق 164 ألف رمز لمعالجة المستندات الشاملة.
- أداء يضاهي OpenAI-o1 في مهام الاستدلال.
السلبيات
- أعلى تسعير على SiliconFlow بسعر 2.18 دولار للمخرجات / 0.5 دولار للمدخلات لكل مليون رمز.
- يتطلب موارد حسابية كبيرة لتحقيق الأداء الأمثل.
لماذا نحبه
- يقدم أداء استدلال بمستوى OpenAI-o1 مع نافذة سياق كبيرة تبلغ 164 ألف رمز، مما يجعله الخيار الأمثل لمهام الاستدلال المعقدة ذات السياق الطويل.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) ذات السياق الطويل
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الرائدة لعام 2025 لنوافذ السياق الطويلة، حيث يتفوق كل منها في جوانب مختلفة من معالجة المدخلات الموسعة. لفهم الكود على نطاق المستودع، يقدم Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct قدرات لا مثيل لها. للاستدلال المتقدم على السياقات الطويلة، يوفر Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 قدرات وضع تفكير ممتازة، بينما يقدم DeepSeek-R1 أداء استدلال متميزًا. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجات معالجة السياق الطويل الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | طول السياق | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262 ألف رمز | 2.28 دولار / 1.14 دولار لكل مليون رمز | البرمجة على نطاق المستودع |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262 ألف رمز | 0.4 دولار / 0.1 دولار لكل مليون رمز | الاستدلال بسياق طويل |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164 ألف رمز | 2.18 دولار / 0.5 دولار لكل مليون رمز | أداء استدلال متميز |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct، و Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507، و DeepSeek-R1. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستثنائية في السياق الطويل، مع نوافذ سياق تتراوح من 164 ألف إلى 262 ألف رمز، ومقاربات فريدة للتعامل مع معالجة المدخلات الموسعة.
يُظهر تحليلنا قادة واضحين لاحتياجات مختلفة. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct هو الخيار الأفضل لفهم الكود على نطاق المستودع بسياق أصلي يبلغ 262 ألف رمز. للاستدلال المعقد على المستندات الطويلة، يقدم Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 قدرات وضع تفكير ممتازة. ولأداء استدلال متميز بسياق كبير، يقدم DeepSeek-R1 قدرات بمستوى OpenAI-o1 مع نافذة سياق تبلغ 164 ألف رمز.