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

Qwen3.8 — 27B

Alibaba (Qwen Team)

Qwen3.8-27B من النماذج المحلية القليلة التي تتوافق تنازلاتها مع عتاد يملكه الناس فعلاً: نقطة تحقق كثيفة بحجم 27B للنص والصور والفيديو والبرمجة والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. نسخة 4 بت تلائم معالجاً رسومياً من فئة 24 جيجابايت، وترخيص Apache 2.0 يبقي العمل خاصاً ومتاحاً تجارياً.

لماذا تفوز

تعلن Qwen عن 61.7 في SWE-bench Pro و73.0 في Terminal Bench 2.1 و42.2 في DeepSWE 1.1 و84.3 في OSWorld-Verified و70.7 في CoWorkBench. ويقدم النموذج سياقاً أصلياً بطول 262,144 رمزاً، وتوسعة YaRN اختيارية نحو مليون، وجهد استدلال قابل للضبط، وحفظ التفكير بين الجولات، وفهماً أصلياً للصور والفيديو.

العيب

هذه أدلة يوم الإطلاق وليست حقيقة مستقرة. معظم الأرقام البارزة مصدرها جدول Qwen؛ وبعضها يستخدم بيئة Claude Code أو مهام مصححة أو مطالبات خاصة أو اختبارات داخلية. حزمة Q4_K_M الشائعة تقارب 18 جيجابايت مع عارض الرؤية، لكن أعباء التشغيل وذاكرة KV تحدان من السياق الذي يتسع له معالج 24 جيجابايت.

9.2 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
الأفضل لـ

Qwen3.8-27B من النماذج المحلية القليلة التي تتوافق تنازلاتها مع عتاد يملكه الناس فعلاً: نقطة تحقق كثيفة بحجم 27B للنص والصور والفيديو والبرمجة والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. نسخة 4 بت تلائم معالجاً رسومياً من فئة 24 جيجابايت، وترخيص Apache 2.0 يبقي العمل خاصاً ومتاحاً تجارياً.

لماذا تفوز

تعلن Qwen عن 61.7 في SWE-bench Pro و73.0 في Terminal Bench 2.1 و42.2 في DeepSWE 1.1 و84.3 في OSWorld-Verified و70.7 في CoWorkBench. ويقدم النموذج سياقاً أصلياً بطول 262,144 رمزاً، وتوسعة YaRN اختيارية نحو مليون، وجهد استدلال قابل للضبط، وحفظ التفكير بين الجولات، وفهماً أصلياً للصور والفيديو.

انتبه إلى

هذه أدلة يوم الإطلاق وليست حقيقة مستقرة. معظم الأرقام البارزة مصدرها جدول Qwen؛ وبعضها يستخدم بيئة Claude Code أو مهام مصححة أو مطالبات خاصة أو اختبارات داخلية. حزمة Q4_K_M الشائعة تقارب 18 جيجابايت مع عارض الرؤية، لكن أعباء التشغيل وذاكرة KV تحدان من السياق الذي يتسع له معالج 24 جيجابايت.

#2

نموذج MoE فعال بشكل ظاهرة بـ 284B/13B معلمة نشطة يهيمن على سير عمل الوكلاء والبرمجة مع ملاءمته بشكل مريح على الأجهزة المتوسطة.

9.1 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#3

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI)

أكثر نموذج محلي إثارة للاهتمام لا يمكنك تنزيله بعد. يحتفظ GLM-5.3 بقاعدة GLM-5.2 ذات بنية MoE وحجم 744B، ويستخرج قفزة كبيرة في البرمجة والوكلاء عبر ما بعد التدريب فقط. تعد Z.ai بنشر الأوزان بعد نحو أسبوعين؛ وحتى ذلك الوقت هو نموذج مستضاف بمستقبل محلي واعد.

9.2 تقييم التحرير
اقرأ المراجعة
#4

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
#5

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