ذكاء اصطناعي محلي / خاص — عقلك، جهازك، قواعدك

النموذج مفتوح الأوزان الذي يعيد كتابة قواعد الذكاء الاصطناعي المحلي. Design Arena المركز 1، SWE-bench Pro 62.1%، Terminal-Bench 82.7، AkitaOnRails 87/100 — كل ذلك تحت ترخيص MIT للتحميل والتشغيل على أجهزتك. سياق مليون رمز وأول نموذج مفتوح ينافس فعلاً قادة الحدود المغلقة.

أقوى نموذج مفتوح للبرمجة والعمل الوكيلي — Design Arena المركز 1 (Elo 1360)، AkitaOnRails 87/100 Tier A، SWE-bench Pro 62.1% SOTA، FrontierSWE 74.4%. MIT بلا قيود. أكثر إحكاماً من DeepSeek V4 (1.6T) مع معايير أقوى مُتحققة. يتسع في أجهزة Mac بذاكرة 256GB مع التكميم.

744B MoE يتطلب 256GB+ أو عناقيد متعددة GPU. لا رؤية أصلية. أبطأ من النماذج المدمجة. النظام البيئي الغربي ينضج.

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.

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».

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).

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.

خمسة نماذج تغطي من الهاتف إلى الحاسوب المحمول إلى الخادم. 12B Unified: متعدد الوسائط بدون مشفّرات (encoder-free)، يحتاج ~7 غيغابايت VRAM مع QAT، أكثر من 100 رمز/ثانية على بطاقات رسومات المستهلك. E2B يعمل في 1 غيغابايت ذاكرة على الهواتف. E4B يحقق 42.5% في AIME 2026 على هاتف ذكي. 26B MoE يقدّم ~97% من جودة 31B بجزء بسيط من الحوسبة. 31B يحتل المراتب الثلاث الأولى بين النماذج المفتوحة. جميعها بترخيص Apache 2.0. جميعها تدعم أكثر من 140 لغة.

خمسة نماذج تعني خمس مجموعات من المقايضات. نماذج الحافة تُضحّي بعمق الاستدلال. الـ 12B يحتاج بطاقة رسومات لائقة. الـ 26B/31B يحتاجان VRAM جدية. لا يوجد نموذج واحد يفعل كل شيء — أنت تختار الذي يناسب عتادك. أدوات منظومة جوجل مفضّلة للحصول على أسلس تجربة.