تحولت LLMs مفتوحة المصدر (نماذج اللغات الكبيرة) من التجارب البحثية إلى بدائل جاهزة للإنتاج لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة في عام 2026. أفضل LLMs مفتوحة المصدر — DeepSeek-V3.2، وLlama 4، وQwen 2.5، وGemma 3 — تقدم أداءً على مستوى الحدود في التفكير والترميز والمهام متعددة الوسائط مع تمكين الاستضافة الذاتية والتخصيص. تستخدم الآن أكثر من نصف عمليات نشر LLM للإنتاج نماذج مفتوحة المصدر بدلاً من واجهات برمجة التطبيقات المغلقة مثل GPT-5 أو Claude. أثبتت “لحظة DeepSeek” في عام 2025 أن حاملي شهادات LLM مفتوحة المصدر يمكنهم مطابقة قدرات النماذج الخاصة بتكاليف أقل بشكل كبير. تعطي المؤسسات التي تختار LLM مفتوحة المصدر الأولوية لخصوصية البيانات، والقدرة على التنبؤ بالتكلفة، ومرونة الضبط، والاستقلال عن حدود معدلات واجهة برمجة التطبيقات (API). يتطلب تقييم DeepSeek vs Llama vs Qwen فهم بنيات النماذج وقيود الترخيص وخيارات النشر. تتفوق شهادات LLM مفتوحة المصدر في المجالات التي تتطلب مكانًا للبيانات أو سلوكًا مخصصًا أو استدلالًا كبيرًا الحجم حيث تصبح تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API) باهظة.

يفحص هذا الدليل الشامل أفضل ماجستير إدارة الأعمال مفتوح المصدر في عام 2026، حيث يقارن القدرات ومعايير الأداء وشروط الترخيص ومتطلبات الأجهزة واستراتيجيات النشر لمساعدة الفرق على اختيار نماذج اللغة مفتوحة المصدر الأمثل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

يتناول هذا الدليل أفضل برامج LLM مفتوحة المصدر المتوفرة في عام 2026، مع التركيز على النماذج المهمة لتطبيقات العالم الحقيقي: الاستدلال والترميز وسير عمل الوكيل والمهام متعددة الوسائط.

ما الذي يجعل النموذج “مفتوح المصدر”؟

غالبًا ما يستخدم مصطلح “LLM مفتوح المصدر” بشكل فضفاض. تندرج معظم النماذج ضمن فئة الأوزان المفتوحة بدلاً من المصادر المفتوحة التقليدية. وهذا يعني أن معلمات النموذج قابلة للتنزيل بشكل عام، ولكن قد يتضمن الترخيص قيودًا على الاستخدام التجاري أو إعادة التوزيع أو الكشف عن بيانات التدريب.

وفقًا لـ مبادرة المصدر المفتوح، يجب ألا يقتصر إصدار النماذج مفتوحة المصدر على الأوزان فحسب، بل يجب أيضًا إطلاق كود التدريب ومجموعات البيانات (حيثما كان ذلك ممكنًا قانونيًا) وتكوين البيانات التفصيلية. نماذج قليلة تلبي هذا الشريط في عام 2026.

لأغراض عملية، يركز هذا الدليل على النماذج التي يمكن تنزيلها مجانًا واستضافتها ذاتيًا وضبطها ونشرها - وهو ما تهتم به معظم الفرق عند تقييم خيارات “المصدر المفتوح”.

لماذا تختار ماجستير إدارة الأعمال مفتوح المصدر؟

خصوصية البيانات والتحكم فيها. إن تشغيل النماذج على البنية الأساسية لديك يعني أن البيانات الحساسة لا تترك شبكتك أبدًا. وهذا مهم بالنسبة للرعاية الصحية والتمويل وأي صناعة ذات متطلبات امتثال صارمة.

إمكانية التنبؤ بالتكلفة. يتدرج التسعير المستند إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) مع الاستخدام، مما يؤدي إلى إنشاء فواتير غير متوقعة أثناء إطلاق المنتج أو اللحظات واسعة الانتشار. تحل النماذج ذاتية الاستضافة محل التكاليف المتغيرة بنفقات البنية التحتية الثابتة.

عمق التخصيص. يقتصر الضبط الدقيق للنماذج المغلقة على ما يكشفه البائعون. تسمح الأوزان المفتوحة بالتحكم الكامل في بيانات التدريب والمعلمات الفائقة واستراتيجيات التحسين.

استقلالية البائع. يمكن لموفري واجهة برمجة التطبيقات إيقاف النماذج أو تغيير الأسعار أو تقييد الوصول. امتلاك الأوزان يزيل هذا الخطر.

المقايضات؟ عادةً ما تتخلف النماذج مفتوحة المصدر عن النماذج المغلقة في المعايير، وتتطلب إدارة البنية التحتية، وتحول المسؤولية الأمنية بالكامل إلى فريقك.

أعلى ماجستير إدارة الأعمال مفتوح المصدر في عام 2026

ديب سيك-V3.2

ظهر DeepSeek-V3.2 كواحد من أقوى النماذج مفتوحة المصدر لأعباء العمل المنطقية والوكلاءية. تم إصداره بموجب ترخيص MIT المسموح به، وهو يجمع بين الأداء على المستوى الحدودي والكفاءة المحسنة لسيناريوهات السياق الطويل.

الابتكارات الرئيسية:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): آلية انتباه متفرقة تقلل من حساب المدخلات الطويلة مع الحفاظ على الجودة.
  • التعلم المعزز المتدرج: خط أنابيب RL عالي الحوسبة الذي يدفع الأداء المنطقي إلى منطقة GPT-5. يقال إن متغير DeepSeek-V3.2-Speciale يتفوق على GPT-5 في معايير مثل AIME وHMMT 2025، وفقًا لـ [تقرير DeepSeek الفني] (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3).
  • تركيب مهام الوكيل: تم التدريب على أكثر من 1800 بيئة متميزة وأكثر من 85000 مهمة وكيل تغطي البحث والترميز واستخدام الأدوات متعددة الخطوات.

الأفضل لـ: الفرق التي تقوم ببناء وكلاء LLM أو التطبيقات التي تتطلب تفكيرًا كثيفًا. يدعم النموذج استدعاءات الأدوات في وضعي التفكير وغير التفكير، مما يجعله عمليًا لسير عمل وكيل الإنتاج.

متطلبات الأجهزة: هناك حاجة إلى عمليات حسابية كبيرة. يتطلب التقديم الفعال إعدادات GPU متعددة مثل 8× NVIDIA H200 (ذاكرة 141 جيجابايت).

ميمو-V2-فلاش

يعد [MiMo-V2-Flash] من Xiaomi (https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash) نموذجًا فائق السرعة لمزيج الخبراء (MoE) مع إجمالي 309B من المعلمات ولكن 15B فقط نشط لكل رمز مميز. توفر هذه البنية قدرة قوية مع الحفاظ على كفاءة تقديم ممتازة.

** الميزات الرئيسية: **

  • تصميم الانتباه المختلط: يستخدم انتباه النافذة المنزلقة لمعظم الطبقات (نافذة 128 رمزًا) مع الاهتمام العالمي الكامل فقط بطبقات واحدة من كل 6 طبقات. يؤدي ذلك إلى تقليل تخزين ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV وحساب الانتباه بما يقرب من 6× للسياقات الطويلة.
  • نافذة سياق بحجم 256 كيلو بايت: تتعامل مع المدخلات الطويلة للغاية بكفاءة.
  • أعلى أداء للترميز: وفقًا لمعايير Xiaomi، يتفوق MiMo-V2-Flash على DeepSeek-V3.2 وKimi-K2 في مهام هندسة البرمجيات على الرغم من وجود معلمات إجمالية أقل بمقدار 2-3 مرات.

الأفضل لـ: إنتاج عالي الإنتاجية حيث تكون سرعة الاستدلال مهمة. تعلن شركة Xiaomi عن حوالي 150 رمزًا مميزًا في الثانية بأسعار قوية (0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، و0.30 دولار لكل مليون رمز مميز للإخراج عند الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها).

يستخدم النموذج تقطير سياسة المعلمين المتعددين عبر الإنترنت (MOPD) للتدريب اللاحق، والتعلم من نماذج المعلمين المتعددة الخاصة بمجال معين من خلال مكافآت كثيفة على مستوى الرمز المميز. التفاصيل متاحة في تقريرهم الفني.

كيمي-K2.5

Kimi-K2.5 هو نموذج أصلي متعدد الوسائط لـ MoE مع 1 تريليون معلمة إجمالية (32B مفعلة). تم تصميمه على قاعدة Kimi-K2، وتم تدريبه على ما يقرب من 15 تريليون رؤية مختلطة ورموز نصية.

فلسفة التصميم: يتم تحسين النص والرؤية معًا منذ البداية وحتى دمج الرؤية المبكرة، بدلاً من التعامل مع الرؤية كمحول في مرحلة متأخرة. وفقًا لـ ورقة بحث Moonshot AI، يؤدي هذا النهج إلى نتائج أفضل من الدمج المتأخر في ظل ميزانيات رمزية ثابتة.

الميزات البارزة:

  • الوضعان الفوري والتفكير: يوازن بين زمن الاستجابة وعمق التفكير بناءً على حالة الاستخدام.
  • الترميز مع الرؤية: تم وضعه كواحد من أقوى النماذج المفتوحة لتحويل الصور/الفيديو إلى تعليمات برمجية، وتصحيح الأخطاء المرئية، وإعادة بناء واجهة المستخدم.
  • Agent Swarm (تجريبي): يمكنه التوجيه الذاتي لما يصل إلى 100 وكيل فرعي ينفذون ما يصل إلى 1500 استدعاء للأداة. تُبلغ Moonshot عن إنجاز أسرع بما يصل إلى 4.5× مقابل تنفيذ وكيل واحد للمهام المعقدة.
  • نافذة سياق بحجم 256 كيلو بايت: تتعامل مع آثار الوكيل الطويلة والمستندات الكبيرة.

ملاحظة الترخيص: تم إصداره بموجب ترخيص MIT معدّل يتطلب العلامة التجارية “Kimi K2.5” للمنتجات التجارية التي تضم أكثر من 100 مليون مستخدم نشط شهريًا أو إيرادات شهرية تزيد عن 20 مليون دولار.

جي إل إم-4.7

GLM-4.7 من Zhipu AI يركز على إنشاء LLM عام حقًا يجمع بين القدرات الوكيلة والتفكير المعقد والترميز المتقدم في نموذج واحد.

التحسينات الرئيسية على GLM-4.6:

  • وكلاء تشفير أقوى: حقق مكاسب واضحة في معايير تشفير الوكيل، حيث تطابق أو تتجاوز DeepSeek-V3.2، وClaude Sonnet 4.5، وGPT-5.1 وفقًا لتقييمات Zhipu.
  • استخدام أفضل للأداة: تحسين الموثوقية في المهام التي تتطلب الكثير من الأدوات وسير العمل على نمط التصفح.
  • استدلال متعدد المنعطفات يمكن التحكم فيه: يتميز بثلاثة أوضاع للتفكير:
    • التفكير المتداخل: يفكر قبل الاستجابات واستدعاءات الأدوات
    • التفكير المحفوظ: يحتفظ بالتفكير المسبق عبر المنعطفات لتقليل الانحراف
    • التفكير على مستوى الدور: قم بتمكين التفكير فقط عند الحاجة لإدارة زمن الوصول/التكلفة

الأفضل لـ: التطبيقات التي تتطلب قدرات التفكير والترميز والفاعلية معًا. بالنسبة للفرق ذات الموارد المحدودة، فإن GLM-4.5-Air FP8 يناسب جهاز H200 واحد. متغير GLM-4.7-Flash هو MoE خفيف الوزن 30B مع أداء قوي لمهام الترميز المحلية.

اللاما 4

تمثل سلسلة Meta’s [Llama 4] (https://huggingface.co/meta-llama) تحولًا معماريًا كبيرًا إلى Mixture of Experts. يتوفر نموذجين حاليا:

Llama 4 Scout: 17 مليار معلمة نشطة من إجمالي 109 مليار عبر 16 خبيرًا. يتميز بنافذة سياق 10 مليون رمز مميز. يناسب جهاز H100 واحد ويمكن قياسه إلى int4 لنشر وحدة معالجة الرسومات (GPU) للمستهلك.

Llama 4 Maverick: 17B نشط من إجمالي 400B عبر 128 خبيرًا، مع نافذة سياق تبلغ مليونًا. يستخدم Meta هذا داخليًا لـ WhatsApp و Messenger و Instagram. وفقًا لمعايير Meta، فهو يتفوق على GPT-4o وGemini 2.0 Flash في العديد من المهام.

إمكانات متعددة الوسائط: كلا الطرازين متعددي الوسائط في الأصل (النص والصور الواردة والنص الصادر). ومع ذلك، فإن ميزات الرؤية محظورة في الاتحاد الأوروبي وفقًا لسياسة الاستخدام المقبول الخاصة بـ Meta.

دعم متعدد اللغات: تم التدريب على 200 لغة مع دعم الضبط الدقيق لـ 12 لغة رئيسية.

الترخيص: “الأوزان المفتوحة” بموجب ترخيص مجتمع Llama 4. يسمح بالاستخدام التجاري لأقل من 700 مليون مستخدم نشط شهريًا. يتطلب العلامة التجارية “Built with Llama” وترث المشتقات النهائية قيود الترخيص.

جوجل جيما 3

Gemma 3 تستفيد من التكنولوجيا من Gemini 2.0. يقال إن الطراز 27B يتفوق على Llama-405B وDeepSeek-V3 وo3-mini في معايير LMArena وفقًا لتقرير Google الفني – وهو نموذج 27B يتفوق على شيء يبلغ 15× حجمه.

أحجام الموديلات: 270M، 1B، 4B، 12B، و27B. يستخدم جهاز 270M الصغير بطارية بنسبة 0.75% لإجراء 25 محادثة على هاتف Pixel 9 Pro. يدعم الطرازان 4B والأكبر الوسائط المتعددة (النص والصور).

الميزات الفنية:

  • نافذة سياق بحجم 128 كيلو بايت: تتعامل مع 30 صورة عالية الدقة، أو كتابًا من 300 صفحة، أو ساعة من الفيديو في رسالة واحدة.
  • دعم أكثر من 140 لغة مع وظيفة الاتصال الأصلية.
  • ** بنية الاهتمام المتداخلة من 5 إلى 1: ** تحافظ على إمكانية إدارة ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV دون التضحية بالجودة.

ميزات الأمان: يقوم ShieldGemma 2 بتصفية محتوى الصور الضار، ويتفوق على LavaGuard 7B وGPT-4o mini للكشف عن المحتوى الجنسي الصريح والعنيف والخطير وفقًا لتقييمات Google.

النشر: يتيح Gemma QAT (التدريب المدرك للتكميم) تشغيل طراز 27B على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية مثل RTX 3090. ويمتد توافق إطار العمل إلى Keras وJAX وPyTorch وHugging Face وvLLM.

gpt-oss-120b

يعد نموذج OpenAI [gpt-oss-120b] (https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b) هو نموذج الوزن المفتوح الأكثر قدرة حتى الآن. مع إجمالي 117B من المعلمات وهندسة MoE، فإنه ينافس النماذج الخاصة مثل o4-mini.

منهج التدريب: تم التدريب من خلال التعلم المعزز والدروس المستفادة من o3. ركز على مهام الاستدلال والعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) والبرمجة والمعرفة العامة. يستخدم أيضًا رمزًا مميزًا موسعًا يعمل على تشغيل o4-mini.

الأفضل لـ: الفرق التي ترغب في سلوك نموذج بنمط OpenAI دون تبعيات واجهة برمجة التطبيقات. وزن مفتوح بالكامل ومتاح للاستخدام التجاري.

ملاحظة: تم اقتطاع وصف النموذج في المواد المصدر، ولكن تم وضعه كمنافس مباشر لنماذج الملكية متوسطة المستوى مع ميزة الملكية الكاملة.

كيفية اختيار النموذج المناسب

للاستدلال والوكلاء: ابدأ بـ DeepSeek-V3.2 أو GLM-4.7. كلاهما يتفوقان في التفكير متعدد الخطوات واستخدام الأدوات.

للإنتاج عالي الإنتاجية: يقدم MiMo-V2-Flash أفضل الرموز المميزة في الثانية بجودة قوية. يحافظ تصميم الاهتمام المختلط على إمكانية التحكم في تكاليف الاستدلال.

بالنسبة لسير العمل متعدد الوسائط: يوفر Kimi-K2.5 أو Gemma 3 أفضل إمكانات الرؤية. يتفوق Kimi في استخراج التعليمات البرمجية من الصور، بينما تقدم Gemma خيارات نشر أوسع.

بالنسبة لقيود الموارد: يوفر Gemma 3 4B أو GLM-4.7-Flash إمكانات مذهلة في مجموعات صغيرة. كلاهما يعمل على الأجهزة الاستهلاكية.

للنشر للأغراض العامة: توفر Llama 4 Scout أو Maverick أداءً قويًا وشاملاً مع دعم النظام البيئي الخاص بـ Meta.

اعتبارات النشر

نوافذ السياق مهمة أكثر مما يقترحه التسويق. تستخدم معظم تطبيقات العالم الحقيقي رموزًا أقل من 8K. إذا كنت لا تقوم بمعالجة الكتب أو قواعد التعليمات البرمجية الطويلة، فإن نافذة بحجم 256 كيلو بايت تعتبر مبالغة.

التكميم هو صديقك. عادةً ما يؤدي التكميم INT4 إلى تقليل حجم النموذج بمقدار 4× مع الحد الأدنى من فقدان الجودة. أصبحت نماذج مثل Llama 4 Scout وGemma 3 27B عملية لوحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية بعد التكميم.

اختبر باستخدام بياناتك الفعلية. تقيس النتائج المرجعية المهام التركيبية. قم بتشغيل النموذج على استعلامات تمثيلية من حالة الاستخدام الخاصة بك. قياس الكمون تحت الحمل. عد الهلوسة لكل ألف الردود.

تتدرج آثار الترخيص بنجاح. تضيف معظم التراخيص “المفتوحة” قيودًا على نطاق واسع. تتطلب اللاما وضع علامة تجارية لأكثر من 700 مليون مستخدم. يتطلب Kimi وضع علامة تجارية لأكثر من 100 مليون مستخدم أو تحقيق إيرادات بقيمة 20 مليون دولار. ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا DeepSeek ليس لديه مثل هذه القيود.

التطلع إلى الأمام

تستمر الفجوة بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج المملوكة في التضييق. يتطابق DeepSeek-V3.2 Speciale مع GPT-5 أو يتجاوزه في معايير استدلالية محددة. Gemma 3 27B تتفوق على النماذج بـ 15× حجمها. يوفر MiMo-V2-Flash أداءً مميزًا للترميز بجزء بسيط من التكلفة.

إن اقتصاديات نشر الذكاء الاصطناعي تتغير. تتمتع المؤسسات التي تتقن النماذج مفتوحة المصدر بالتحكم في البنية التحتية والتكاليف والبيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. وتواجه الشركات التي تظل معتمدة على واجهات برمجة التطبيقات (API) مخاطر البائع المستمرة والأسعار غير المتوقعة.

بالنسبة لعام 2026، فإن السؤال ليس ما إذا كان يجب استخدام النماذج مفتوحة المصدر أم لا، بل ما هي النماذج التي سيتم نشرها لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. النماذج جاهزة . البنية التحتية ناضجة. الوقت هو الآن. فكر في التكامل مع أطر عمل RAG للتطبيقات القائمة على المعرفة وقواعد بيانات المتجهات للاسترجاع الفعال.

الأسئلة المتداولة

ما هي أفضل ماجستير إدارة أعمال مجاني مفتوح المصدر لعام 2026؟

يقدم DeepSeek-V3.2 أفضل LLM مجاني مفتوح المصدر مع ترخيص MIT، ولا توجد قيود على الاستخدام، وقدرات التفكير على المستوى الحدودي. يوفر Llama 4 دعمًا أوسع للنظام البيئي مع شروط ترخيص مقبولة لمعظم حالات الاستخدام. Qwen 2.5 يتفوق في التطبيقات متعددة اللغات. بالنسبة للبيئات ذات الموارد المحدودة، يوفر Gemma 3 4B إمكانات رائعة على الأجهزة الاستهلاكية. يعتمد “الأفضل” على احتياجاتك المحددة - التفكير (DeepSeek)، أو النظام البيئي (Llama)، أو تعدد اللغات (Qwen)، أو الكفاءة (Gemma).

هل يمكنني تشغيل Llama 4 على الكمبيوتر المحمول الخاص بي؟

تتطلب Llama 4 Scout (معلمات 35B) ما يقرب من 70 جيجابايت من ذاكرة الفيديو غير الكمية - وهي غير عملية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة. مع تكميم INT4، تنخفض متطلبات الذاكرة إلى 18 جيجابايت تقريبًا، مما يجعل ذلك ممكنًا على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المتطورة المزودة بوحدات معالجة رسومات مخصصة (RTX 4090، M3 Max 128 جيجابايت). بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة النموذجية، فكر في نماذج أصغر مثل Gemma 3 4B (~ 4 جيجابايت مكممة) أو GLM-4.7-Flash. يقدم موفرو السحابة (RunPod، Lambda Labs) مثيلات GPU بسعر 0.50-2 دولار في الساعة لتجربة نماذج أكبر قبل الالتزام بالأجهزة.

ما هي التكلفة الفعلية لتشغيل LLM مستضاف ذاتيًا؟

تكاليف اقتحام الأجهزة والكهرباء. يتكلف خادم GPU المخصص (RTX 4090 أو A6000) ما بين 2000 إلى 7000 دولار أمريكي مقدمًا بالإضافة إلى كهرباء بقيمة 50 إلى 150 دولارًا شهريًا للتشغيل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. تكلف مثيلات وحدة معالجة الرسومات السحابية 0.50-3 دولارًا أمريكيًا في الساعة (360-2160 دولارًا أمريكيًا شهريًا بشكل مستمر). أما بالنسبة للاستخدام المتقطع، فالسحابة أرخص. بالنسبة لأحمال عمل الإنتاج كبيرة الحجم (> 10 مليون رمز مميز في اليوم)، فواصل الاستضافة الذاتية حتى في غضون 3-6 أشهر مقارنة بتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API). تعمل النماذج الكمية على وحدات معالجة الرسومات الأصغر حجمًا على تقليل التكاليف بشكل كبير مع الحفاظ على الجودة المقبولة.

هل شهادات LLM مفتوحة المصدر آمنة للاستخدام التجاري؟

الترخيص يختلف بشكل كبير. DeepSeek-V3.2 (ترخيص MIT) ليس له أي قيود. تتطلب Llama 4 وجود علامة Meta تجارية لأكثر من 700 مليون مستخدم. Qwen 2.5 يسمح بالاستخدام التجاري مع الإسناد. يسمح Gemma 3 بالاستخدام التجاري بموجب شروط Google. قم دائمًا بمراجعة شروط الترخيص المحددة - لا يعني “المصدر المفتوح” تلقائيًا استخدامًا تجاريًا غير مقيد. للحصول على اليقين القانوني، استشر المستشار القانوني بشأن آثار الترخيص على نطاق النشر المحدد والصناعة الخاصة بك.

ما هو برنامج LLM مفتوح المصدر الأفضل لتطبيقات RAG؟

بالنسبة لتطبيقات RAG، اختر النماذج المحسنة لمتابعة التعليمات واستخدام السياق. يتفوق Llama 4 Scout وDeepSeek-V3.2 في اتباع المطالبات المعززة للاسترجاع. يوفر Qwen 2.5 Turbo تكاملًا قويًا للسياق مع زمن وصول أقل. قم بالاقتران مع أطر عمل RAG الفعالة (LlamaIndex، وLangChain) وقواعد بيانات المتجهات (Pinecone، وQdrant) للحصول على الأداء الأمثل. قم بتقييم النماذج في مهام الاسترجاع المحددة الخاصة بك - يعد الالتزام بالتعليمات أكثر أهمية من النتائج المعيارية الأولية لسير عمل RAG. بالنسبة للمطورين الذين يكتسبون الخبرة في نماذج اللغات الكبيرة، يوفر التدريب العملي على نماذج اللغات الكبيرة إرشادات عملية حول العمل مع حاملي شهادات الماجستير في الإنتاج.

  • هل تتطلع إلى نشر هذه النماذج؟ راجع Ollama للنشر المحلي السهل، وvLLM للعرض المحسّن، وHugging Face لتصفح بطاقات النماذج والوثائق.*