دليل مرتب

ذكاء اصطناعي محلي / خاص — عقلك، جهازك، قواعدك

إليك فكرة جذرية: ماذا لو استطعت تشغيل ذكاء اصطناعي ذكي فعلاً على جهازك الخاص، دون أن تغادر أي معلومة تخبره بها حدود حاسوبك؟ لا خوادم سحابية. لا جمع بيانات. لا اشتراكات شهرية. فقط أنت، وحاسوبك المحمول، وذكاء يحترم خصوصيتك بالتصميم. مرحباً بك في ثورة النماذج مفتوحة الأوزان.

القرار أولاً

ترتيبنا

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

#1 ذكاء اصطناعي محلي / خاص

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.

لماذا تفوز

أقوى نموذج مفتوح صدر على الإطلاق للبرمجة والعمل الوكيلي — Design Arena المركز الأول (Elo 1360)، AkitaOnRails 87/100 المستوى A (+41 من GLM-5.1)، SWE-bench Pro بنسبة 62.1% (أحدث ما وصل إليه العلم للأوزان المفتوحة)، FrontierSWE بنسبة 74.4% (1% خلف Opus 4.8). ترخيص MIT بدون أي قيود. 744B MoE (~40B نشط) — أكثر إحكاماً من 1.6T لـ DeepSeek V4 مع معايير مرجعية موثقة أقوى. يعمل على vLLM وSGLang وktransformers. يسع على أجهزة Mac بذاكرة موحدة 256GB مع تكميم عدواني (~241GB عند 2-bit ديناميكي).

العيب

MoE بـ 744B لا يزال يتطلب أجهزة قوية — 256GB+ من الذاكرة الموحدة أو مجموعات GPU متعددة. ليس نموذج للحاسوب المحمول. لا توجد قدرات رؤية أصلية. أبطأ لكل رمز من النماذج المدمجة مثل Qwen 3.6 27B أو Gemma 4. أدوات النظام البيئي الغربي لا تزال في مرحلة النضج.

9.0 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
الأفضل لـ

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.

لماذا تفوز

أقوى نموذج مفتوح صدر على الإطلاق للبرمجة والعمل الوكيلي — Design Arena المركز الأول (Elo 1360)، AkitaOnRails 87/100 المستوى A (+41 من GLM-5.1)، SWE-bench Pro بنسبة 62.1% (أحدث ما وصل إليه العلم للأوزان المفتوحة)، FrontierSWE بنسبة 74.4% (1% خلف Opus 4.8). ترخيص MIT بدون أي قيود. 744B MoE (~40B نشط) — أكثر إحكاماً من 1.6T لـ DeepSeek V4 مع معايير مرجعية موثقة أقوى. يعمل على vLLM وSGLang وktransformers. يسع على أجهزة Mac بذاكرة موحدة 256GB مع تكميم عدواني (~241GB عند 2-bit ديناميكي).

انتبه إلى

MoE بـ 744B لا يزال يتطلب أجهزة قوية — 256GB+ من الذاكرة الموحدة أو مجموعات GPU متعددة. ليس نموذج للحاسوب المحمول. لا توجد قدرات رؤية أصلية. أبطأ لكل رمز من النماذج المدمجة مثل Qwen 3.6 27B أو Gemma 4. أدوات النظام البيئي الغربي لا تزال في مرحلة النضج.

#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
#3

Qwen3.6 — 27B

Alibaba (Qwen Team)

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.

8.3 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
أسئلة وإجابات

الأسئلة الشائعة