دليل مرتب

ذكاء اصطناعي محلي / خاص — عقلك، جهازك، قواعدك

بات الذكاء الاصطناعي المحلي يشمل مستويين مختلفين: نموذجاً مثل Qwen3.8-27B يعمل على جهاز شخصي قوي واحد، ونظاماً بمستوى النماذج الرائدة مثل GLM-5.3-Flash يعمل داخل عنقود حوسبة خاص. كلاهما يمكنه إبقاء البيانات تحت سيطرتك، لكن متطلباتهما من العتاد وتراخيصهما وسرعتهما وتكاليف تشغيلهما تختلف اختلافاً جذرياً.

القرار أولاً

ترتيبنا

ابدأ بالفائز، ثم قارن المفاضلات التي قد تغيّر الإجابة بالنسبة لك.

#1 ذكاء اصطناعي محلي / خاص

Qwen3.8 — 27B

Alibaba (Qwen Team)

Qwen3.8-27B من النماذج المحلية النادرة التي تتوافق تنازلاتها مع عتاد يملكه الناس فعلاً: نقطة تحقق كثيفة واحدة بحجم 27B للنصوص والصور والفيديو والبرمجة والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. تلائم نسخة 4 بت معالجاً رسومياً من فئة 24 جيجابايت، فيما يُبقي ترخيص Apache 2.0 العمل خاصاً ومتاحاً للاستخدام التجاري.

لماذا تفوز

تمنح الاختبارات المستقلة الآن رواية الإطلاق سنداً حقيقياً: يسجل Qwen3.8-27B نتيجة 52 على Intelligence Index من Artificial Analysis و51 على Agentic Index، فيما يضعه تصنيف Image-to-WebDev من Arena في المركز #7 بين أنظمة رائدة أكبر بكثير. وتظل نتائج Qwen الذاتية في البرمجة واستخدام الحاسوب قوية، ويجمع النموذج بين سياق 262K واستدلال قابل للضبط ورؤية وفيديو أصليين وترخيص Apache 2.0.

العيب

تدعم المؤشرات المركبة المستقلة قدرة النموذج العامة والوكيلة، لكن معظم نتائج البرمجة واستخدام الحاسوب المحددة لا تزال تأتي من بيئات اختبار Qwen نفسها. قد يكون إعداد الاستدلال الافتراضي xhigh بطيئاً ومفرطاً في الإسهاب على العتاد المحلي؛ ابدأ بـlow أو medium، أو عطّل التفكير في العمل التفاعلي العادي. ولا تزال حدود تكميم Q4 وذاكرة KV تفصل بين تنزيل بحجم 18 جيجابايت والاستخدام العملي لسياق 262K.

9.2 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
الأفضل لـ

Qwen3.8-27B من النماذج المحلية النادرة التي تتوافق تنازلاتها مع عتاد يملكه الناس فعلاً: نقطة تحقق كثيفة واحدة بحجم 27B للنصوص والصور والفيديو والبرمجة والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. تلائم نسخة 4 بت معالجاً رسومياً من فئة 24 جيجابايت، فيما يُبقي ترخيص Apache 2.0 العمل خاصاً ومتاحاً للاستخدام التجاري.

لماذا تفوز

تمنح الاختبارات المستقلة الآن رواية الإطلاق سنداً حقيقياً: يسجل Qwen3.8-27B نتيجة 52 على Intelligence Index من Artificial Analysis و51 على Agentic Index، فيما يضعه تصنيف Image-to-WebDev من Arena في المركز #7 بين أنظمة رائدة أكبر بكثير. وتظل نتائج Qwen الذاتية في البرمجة واستخدام الحاسوب قوية، ويجمع النموذج بين سياق 262K واستدلال قابل للضبط ورؤية وفيديو أصليين وترخيص Apache 2.0.

انتبه إلى

تدعم المؤشرات المركبة المستقلة قدرة النموذج العامة والوكيلة، لكن معظم نتائج البرمجة واستخدام الحاسوب المحددة لا تزال تأتي من بيئات اختبار Qwen نفسها. قد يكون إعداد الاستدلال الافتراضي xhigh بطيئاً ومفرطاً في الإسهاب على العتاد المحلي؛ ابدأ بـlow أو medium، أو عطّل التفكير في العمل التفاعلي العادي. ولا تزال حدود تكميم Q4 وذاكرة KV تفصل بين تنزيل بحجم 18 جيجابايت والاستخدام العملي لسياق 262K.

#2

GLM-5.3-Flash

Z.ai (Zhipu AI)

النقطة المثلى الممتازة للعناقيد الخاصة في عائلة GLM: ذكاء قريب من خط المقدمة، ورؤية أصلية، وسياق بطول 1M، وأوزان مرخصة وفق MIT؛ ما زال حجمه مئات الجيجابايت، لكنه عملي أكثر بكثير من GLM-5.3 الرئيسي.

9.1 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#3

Qwen3.8-Flash-Next

Alibaba (Qwen Team)

معاينة لبنية Qwen4 تخزن نحو 180B معلمة، لكنها تنشط 6B فقط لكل رمز. تجلب قدرة متعددة الوسائط قريبة من خط المقدمة إلى الأجهزة عالية الذاكرة، إذا كانت رخصتها غير المعتادة تناسب منتجك.

9.0 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#4

نموذج خليط خبراء فعّال للنصوص والبرمجة، يضم 284 مليار معامل منها 13 ملياراً نشطاً، ولا يزال خياراً جذاباً للأجهزة ذات ذاكرة 128 غيغابايت. لكن منافسين جدد متعددي الوسائط أنهوا ادعاءه القصير بصدارة الوكلاء المحليين.

9.0 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#5

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI)

نموذج يقترب من خط المقدمة ويمكنك أخيراً امتلاك أوزانه، بشرط أن يكون تعريفك للحاسوب المحلي رفاً مليئاً بالمسرّعات. يقدم GLM-5.3 ذكاءً ممتازاً للعناقيد الخاصة، وسياقاً بطول 1M، وأوزاناً قابلة للتنزيل تحت رخصة مخصصة.

8.7 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#6

Kimi K3

Moonshot AI

نموذج متقدم مفتوح الأوزان يضم 2.8 تريليون معامل، ويثبت أن الذكاء الاصطناعي الخاص يمكن أن يكون هائلاً وممتازاً معاً. كما يثبت أن مجانية التنزيل لا تعني مجانية الجهاز اللازم لتشغيله.

8.5 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#7

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.

8.1 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
أسئلة وإجابات

الأسئلة الشائعة