الترتيب #3 ذكاء اصطناعي محلي / خاص — عقلك، جهازك، قواعدك
Alibaba (Qwen Team)

Qwen3.6 — 27B

أحدث نموذج كثيف بـ 27 مليار معامل من Alibaba لا يخلف ملك الذكاء الاصطناعي المحلي السابق فحسب — بل يتفوق على نموذجهم الرائد بـ 397 مليار معامل في كل معيار مهم للبرمجة الوكيلية مع التشغيل على معالج رسومي واحد للمستهلك. SWE-bench Verified 77.2، Terminal-Bench 2.0 59.3، رؤية وفيديو أصليان، ترخيص Apache 2.0.

تم التحديث 22 أبريل 2026 MultimodalOpen WeightApache 2.0
8.3من 10
الموقع الرسمي
الأفضل لـ

أحدث نموذج كثيف بـ 27 مليار معامل من Alibaba لا يخلف ملك الذكاء الاصطناعي المحلي السابق فحسب — بل يتفوق على نموذجهم الرائد بـ 397 مليار معامل في كل معيار مهم للبرمجة الوكيلية مع التشغيل على معالج رسومي واحد للمستهلك. SWE-bench Verified 77.2، Terminal-Bench 2.0 59.3، رؤية وفيديو أصليان، ترخيص Apache 2.0.

لماذا تفوز

يتفوق على Qwen3.5-397B-A17B (نموذج MoE بـ 397 مليار) في SWE-bench Verified (77.2)، SWE-bench Pro (53.5)، Terminal-Bench 2.0 (59.3) وSkillsBench Avg5 (48.2). GPQA Diamond 87.8. متعدد الوسائط أصلي مع حفظ التفكير. مجتمع r/LocalLLaMA يصفه بـ «أكبر إصدار في العام» و«نقطة تحول للاستدلال المحلي».

انتبه إلى

نفس ملف VRAM تقريباً مثل السلف (~17-20 جيجابايت في 4-بت)؛ جديد جداً لذا خيارات التكميم لا تزال تتوالى؛ وضع التفكير قد يكون مُسهباً في المهام البسيطة (قابل للتبديل).

01

ما هو في الواقع

أطلق فريق Qwen للتو النموذج الذي كان مجتمع الذكاء الاصطناعي المحلي ينتظره. Qwen3.6-27B هو نموذج كثيف بـ 27 مليار معامل يقدم ما يبدو مستحيلاً: يتفوق على نموذج Alibaba الرائد بـ 397 مليار (Qwen3.5-397B-A17B) في كل معيار مهم للبرمجة الوكيلية — SWE-bench Verified، SWE-bench Pro، Terminal-Bench 2.0، SkillsBench — بينما يعمل على معالج رسومي واحد من فئة RTX 3090.

ليس تحديثاً تدريجياً. قفزة Terminal-Bench 2.0 وحدها (41.6 → 59.3) تمثل تحسناً بنسبة 43% في سير عمل الطرفية العملية — نوع مهام البرمجة الواقعية التي تحدد ما إذا كان النموذج المحلي مفيداً حقاً. أضف فهماً أصلياً للصور والفيديو، وميزة «حفظ التفكير» الجديدة التي تحافظ على تماسك الاستدلال عبر المحادثات متعددة الجولات، ونفس نافذة السياق الأصلية البالغة 262 ألف رمز (قابلة للتوسيع لأكثر من مليون).

مشاعر المجتمع تروي القصة: r/LocalLLaMA يصفه بـ «نقطة تحول للاستدلال المحلي» و«أكبر إصدار في العام حتى الآن». ترخيص Apache 2.0، تكميمات GGUF متاحة بالفعل عبر Unsloth، نفس بصمة معالج الرسومي. عصر التنازلات مع الذكاء الاصطناعي المحلي انتهى — مرة أخرى.

02

نقاط القوة والقيود بصراحة

نقاط القوة الرئيسية

  • يتغلب على نموذج 397 مليار بـ 27 مليار: SWE-bench Verified 77.2، SWE-bench Pro 53.5، Terminal-Bench 2.0 59.3، SkillsBench Avg5 48.2 — Qwen3.6-27B يتفوق على Qwen3.5-397B-A17B الخاص بـ Alibaba (نموذج أكبر بـ 15 مرة) في كل معيار مهم للبرمجة الوكيلية.
  • قفزة هائلة في سير عمل الطرفية والعمل الوكيلي: Terminal-Bench 2.0 قفز من 41.6 (في Qwen3.5-27B) إلى 59.3 — تحسن بنسبة 43%. SWE-bench Verified ارتفع من 75.0 إلى 77.2. هذه تعكس وكيل برمجة أكثر قدرة جوهرياً.
  • متعدد الوسائط أصلي مع حفظ التفكير: صور وفيديو وOCR ونص في نموذج واحد، بالإضافة إلى ميزة جديدة تحتفظ بسياق الاستدلال عبر تاريخ المحادثة.
  • 262 ألف رمز سياق أصلي (قابل للتوسيع لأكثر من مليون): نفس نافذة السياق السخية مثل سلفه، مع تحسين في الحفاظ على الجودة عبر المدخلات الطويلة.
  • ترخيص Apache 2.0 + دعم GGUF من اليوم الأول: مفتوح بالكامل وبدون قيود تجارية. تكميمات GGUF من Unsloth أصبحت متاحة خلال ساعات من الإصدار.

قيود صادقة

  • ~17-20 جيجابايت VRAM في 4-بت: نفس النطاق مثل Qwen3.5-27B. ممتاز على بطاقات 24 جيجابايت (RTX 4090، 5090)، لكن على أجهزة محدودة جداً بـ 16 جيجابايت بدون معالج رسومي مخصص، النماذج الأصغر ستظل أكثر استجابة.
  • إصدار حديث جداً — نظام التكميم لا يزال يستقر: تكميمات Unsloth GGUF وصلت بسرعة، لكن النظام الكامل للتنسيقات المُحسّنة (AWQ، GPTQ، ExLlamaV2) لا يزال يتوالى.
  • وضع التفكير قد يكون مُسهباً: آثار الاستدلال قوية لكنها أحياناً مفرطة في المهام البسيطة. قابل للتبديل — استخدم وضع عدم التفكير للاستعلامات السريعة.
  • ليس تماماً على مستوى النماذج المغلقة المتقدمة في أصعب المهام: في معايير الوكلاء ذات الأفق الطويل الأكثر تطرفاً، Claude Opus وGPT-5.2 لا يزالان يتقدمان بفارق طفيف. لكن لأكثر من 95% من العمل الحقيقي، لن تلاحظ الفرق.
03

لمحة عن المعايير

البرمجة الوكيلية — SWE-bench Verified 77.2

المعيار الذهبي لهندسة البرمجيات في العالم الحقيقي. Qwen3.6-27B يسجل أعلى من نموذج Alibaba الرائد بـ 397 مليار معامل.

سير عمل الطرفية — Terminal-Bench 2.0: 59.3

قفزة بنسبة 43% من 41.6 في Qwen3.5-27B. يقيس مهام التطوير العملية المبنية على الطرفية.

الاستدلال — GPQA Diamond 87.8

استدلال على مستوى الدراسات العليا ينافس نماذج أكبر بـ 10 مرات. ارتفع من 85.5 في Qwen3.5-27B.

04

الحكم

تاج الذكاء الاصطناعي المحلي ينتقل — داخل نفس العائلة. Qwen3.6-27B يأخذ كل ما جعل Qwen3.5-27B قائد الفئة ويدفع كل مؤشر للأمام: برمجة وكيلية أفضل بشكل جذري (Terminal-Bench +43%)، استدلال أقوى (GPQA 87.8)، متعدد وسائط محسّن مع حفظ التفكير، ويعمل على نفس معالج الرسومي للمستهلك. إذا كنت تستخدم Qwen3.5-27B بالفعل، هذه ترقية واضحة. وإن لم تكن، فهذه إشارتك للبدء.

05

الأسئلة الشائعة

واصل المقارنة
شاهد الترتيب الكامل
#1

GLM-5.2

Zhipu AI

نموذج الأوزان المفتوحة الذي يعيد كتابة قواعد الذكاء الاصطناعي المحلي. Design Arena المركز الأول، SWE-bench Pro بنسبة 62.1%، Terminal-Bench بنتيجة 82.7، AkitaOnRails 87/100 — وكل ذلك متاح بترخيص MIT لتحميله وتكميمه وتشغيله على أجهزتك الخاصة. نافذة سياق 1 مليون رمز مدربة بشكل صحيح، مستويان من شدة الاستدلال، وأول نموذج مفتوح ينافس حقاً القادة المغلقين في مهام الهندسة طويلة المدى.

9.0 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#2

Kimi K3

Moonshot AI

أول نموذج بأوزان مفتوحة يشبه عقلاً مغلقاً من الطراز المتقدم. 2.8 تريليون معامل في بنية خليط الخبراء، ورؤية أصلية، ونافذة سياق كاملة تبلغ مليون رمز، ورخصة تسمح باستخدامه تجارياً — كل ذلك قابل للتنزيل على جهاز تحت سيطرتك. المشكلة تكمن في الجهاز: يحتاج إلى مركز بيانات، وليس مكتباً.

8.5 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#4

Gemma 4

Google DeepMind

ليس نموذجًا واحدًا — بل خمسة. Gemma 4 من Google DeepMind عائلة كاملة تمتد من شريحة صغيرة بملياري معامل تعمل على هاتفك إلى محطة طاقة بـ 31 مليار معامل للخوادم. كل عضو في العائلة يختلف في البنية المعمارية ونقاط القوة ومتطلبات العتاد. الـ E2B يعمل في 1 غيغابايت من الذاكرة. الـ 12B Unified يُشغّل ذكاءً اصطناعيًا متعدد الوسائط كاملًا على بطاقة رسومات حاسوب محمول. الـ 26B MoE يُنشّط فقط 3.8 مليار معامل لكل رمز. جميعها بترخيص Apache 2.0، جميعها مفتوحة الأوزان. هذا الدليل يستعرض كل نموذج لتعرف بالضبط أي Gemma يناسب عتادك وسير عملك.

8.2 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة