انتقل إلى المحتوى الرئيسي
Open Source

حزمة النماذج مفتوحة المصدر 2026

Llama 4 وQwen3 وMistral Small 4 وDeepSeek V3 — إطار قرار لعمليات النشر المؤسسية

بقلم

Tenten AI Research

AI Infrastructure

تاريخ النشر

آخر تحديث

وقت القراءة

22 min

Llama 4Qwen3DeepSeekopen weightsinference
حزمة النماذج مفتوحة المصدر 2026

الملخص

تقارن هذه الورقة إصدارات محددة من النماذج مفتوحة الأوزان: Llama 4 Scout ‏(109B من المعلمات إجمالًا، و17B نشطة)، وQwen3 235B-A22B، وMistral Small 4 ‏(119B إجمالًا)، وDeepSeek V3-0324. إجمالي المعلمات وعددها النشط مقياسان مختلفان؛ يجب تقييم الذاكرة وزمن الاستجابة والترخيص وفق النموذج والإعداد المختارين. إعلان Meta؛ توثيق Mistral.

المشكلة أن الاختيار بينها يتطلب الإبحار في فضاء معقّد من شروط الترخيص، وملامح تكلفة الاستدلال، وسلوك الضبط الدقيق، وتغطية اللغات، وتبعات الامتثال. فالنموذج الأمثل لسير عمل معالجة المستندات في مؤسسة مالية تايوانية ليس هو النموذج الأمثل لحالة استخدام تلخيص السجلات السريرية في مستشفى ياباني.

تقدّم هذه الورقة إطار اختيار يشمل شروط الترخيص وتكاليف الاستدلال واللغات وقيود النشر. اختبر النماذج المرشحة بمهام ممثلة لعملك وراجع بطاقات النماذج الحالية قبل الاختيار.

مشاركة

LINELinkedInXFacebook

لخّص هذه الصفحة بالذكاء الاصطناعي

المحتوى الكامل

افتح الورقة البيضاء كاملةً

أدخل بياناتك للوصول إلى الدليل.

تُعالج البيانات حسب سياسة الخصوصية لتقديم المحتوى المطلوب والرد على هذا الاستفسار.

هل تحتاج إلى مساعدة للوصول إلى هذا التقرير؟ التواصل مع Tenten

نبدأ بسير عمل واحد.
ونحدد الخطوة التالية.

اترك بيانات التواصل ونوع الاستفسار. سنتواصل معك عبر البريد الإلكتروني لفهم العمل ومناقشة نطاقه.