Loading blog posts...
العودة إلى المدونة
Also in
هل تحاول اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الأنسب لك في عام 2026؟ يعتمد الأمر ببساطة على أولوياتك: هل تبحث عن الأداء الفائق، أم توفير الميزانية، أم الالتزام باللوائح التنظيمية؟ عندما نلقي نظرة شاملة على البيانات التي تقارن أفضل النماذج مفتوحة المصدر حسب الدولة، تظهر لنا أنماط مفاجئة.
فجوة الأداء تلاشت، لكن مسار السباق انقسم
تلاشت الفجوة الهائلة في الأداء بين الذكاء الاصطناعي الأمريكي والصيني تقريباً. ووفقاً لـ تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 من جامعة ستانفورد (Stanford HAI 2026 AI Index Report)، تقلص هذا الفارق من أكثر من 30% إلى 2.7 نقطة مئوية فقط بحلول مارس 2026. ومنذ أوائل عام 2025، تبادلت الدولتان المركز الأول مرات عديدة يصعب تتبعها.
لكن هناك نقطة مهمة: هذا التقارب في "الأداء العام" يخفي وراءه انقساماً استراتيجياً كبيراً. لا تزال الولايات المتحدة تهيمن على النماذج الرائدة المغلقة (Closed frontier models)، والتمويل الخاص، والبنية التحتية للأجهزة (Hardware). من ناحية أخرى، وضعت الصين كل ثقلها في نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان (Open-weight AI).
ألقِ نظرة على قائمة Arena لأفضل النماذج النصية مفتوحة المصدر الصادرة في 1 يوليو 2026. من بين 209 نماذج وأكثر من 7 ملايين صوت من المجتمع، نجد أن 9 من أفضل 10 نماذج تنتمي إلى مختبرات صينية. ويُعد نموذج Gemma 4 31B من Google النموذج الغربي الوحيد الذي يحتل مكانة في هذه القائمة المتقدمة حالياً.
قائمة أفضل النماذج مفتوحة المصدر (يوليو 2026)
إليك كيف تبدو ترتيبات أفضل 10 نماذج مفتوحة المصدر حالياً:
| الترتيب | النموذج | بلد المنشأ | تقييم Arena | نقطة القوة البارزة |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Z.ai GLM-5.1 | الصين | 1472±5 | الاستدلال العام |
| 2 | Z.ai GLM-5.2 | الصين | 1468±4 | المهام متعددة الوسائط (Multimodal) |
| 3 | Xiaomi MiMo-v2.5-Pro | الصين | 1461±5 | نافذة سياق بمليون رمز (1M context window) |
| 4 | Kimi K2.6 | الصين | 1455±4 | مسارات عمل الوكلاء (Agentic workflows) |
| 5 | DeepSeek V4 Pro | الصين | 1449±5 | سلاسل الاستدلال |
| 6 | Qwen 3.5-72B | الصين | 1443±4 | بيئة النماذج المشتقة |
| 7 | MiniMax-01-Pro | الصين | 1438±5 | تحسين التكلفة |
| 8 | ByteDance Doubao-Pro | الصين | 1432±4 | توليد الأكواد البرمجية |
| 9 | Baidu ERNIE 5.0 | الصين | 1426±5 | اللغة الصينية |
| 10 | Google Gemma 4 31B | الولايات المتحدة | 1421±4 | الكفاءة لكل مُعامل (Parameter) |
وإذا نظرت إلى أفضل 50 نموذجاً، ستجد أن حوالي 45 منها صينية. هذا ليس مجرد تفوق بسيط، بل هو سيطرة تامة على فئة النماذج مفتوحة الأوزان.
Important
[!IMPORTANT] عندما نقول "مفتوح المصدر" هنا، فإننا نعني غالباً "مفتوح الأوزان" (Open-weight). يمكنك تحميل الأوزان، لكن بيانات التدريب ومسارات العمل الكاملة (Pipelines) غالباً ما تظل سرية. وهذا أمر بالغ الأهمية إذا كنت بحاجة إلى تدقيق شامل لضمان الامتثال التنظيمي.
لماذا تهيمن الصين على نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان؟
لم يحدث هذا صدفة. إنها استراتيجية ضخمة لبناء بيئة متكاملة (Ecosystem)، وقد اكتسبت زخماً هائلاً بعد الانتشار الواسع لنموذج DeepSeek-R1 في أوائل عام 2025.
يشير تقرير Hugging Face لربيع 2026 إلى أن شركة Baidu انتقلت من عدم إصدار أي شيء تقريباً في عام 2024 إلى إطلاق أكثر من 100 نموذج في عام 2025. كذلك ضاعفت ByteDance و Tencent إنتاجهما بنحو عشر مرات. تأثير الشبكة (Network effect) هنا حقيقي جداً: فبحلول منتصف عام 2025، امتلكت عائلة Qwen وحدها أكثر من 113,000 نموذج مشتق على منصة Hugging Face. بينما امتلك نموذج Llama من Meta حوالي 27,000 نموذج فقط، رغم أسبقيته.
في هذا المجال، المختبر الذي ينجح في جذب المطورين للبناء على بنيته التقنية هو الفائز. هذا يخلق حلقة نجاح مستمرة: المزيد من النماذج المشتقة يعني أدوات أفضل، ونسخاً مخصصة لصناعات محددة، وقوة عاملة تعرف مسبقاً كيف تستخدم تقنيتك.
مفارقة الاستثمار
هنا تصبح الأمور محيرة بعض الشيء. فرغم أن الصين تغرق السوق بإصدارات مفتوحة الأوزان، لا تزال الولايات المتحدة تمتلك مفاتيح التمويل والأجهزة (Hardware).
| المقياس | الولايات المتحدة | الصين | النسبة |
|---|---|---|---|
| الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي | ~$67 مليار (2025) | ~$2.9 مليار | 23:1 |
| النماذج البارزة (2025) | 59 | 35 | 1.7:1 |
| مراكز البيانات (Data Centers) | 5,427 | ~450 | 12:1 |
| حصة الحوسبة للذكاء الاصطناعي (AI Compute) | >60% (Nvidia) | <15% | 4:1 |
تتفوق الولايات المتحدة على الصين في الإنفاق بفارق مذهل يبلغ 23 إلى 1، وتمتلك حصة الأسد من مراكز البيانات العالمية. إذن، ما سبب التأخر في المصادر المفتوحة؟ الأمر كله يتعلق بالاستراتيجية. تركز المختبرات الأمريكية على النماذج الرائدة المغلقة، حيث يمكنها فرض رسوم عالية على استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). أما المختبرات الصينية، التي تواجه قيوداً على التصدير وتبحث عن انتشار سريع، فقد استخدمت الإصدارات المفتوحة لكسب مساحة في السوق بسرعة.
التكلفة مقابل الأداء: الميزة التنافسية الحقيقية
بالنسبة لمعظم الشركات، لا يهم أن يكون النموذج "الأفضل" في اختبارات الأداء بقدر ما يهم أن يكون "الأفضل مقابل السعر". وهنا أصبحت النماذج الصينية المفتوحة خياراً لا يمكن تجاهله.
| النموذج | المدخلات (لكل مليون رمز) | المخرجات (لكل مليون رمز) | تقييم Arena |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.09 | $0.18 | 1442 |
| MiMo-v2.5 | $0.10 | $0.28 | 1461 |
| GPT-4.5 Turbo (مغلق) | $3.00 | $9.00 | 1489 |
| Claude 4 Sonnet (مغلق) | $2.50 | $7.50 | 1485 |
يقدم نموذج DeepSeek V4 Flash حوالي 97% من أداء GPT-4.5 Turbo، ولكن بتكلفة تبلغ 3% فقط. بالنسبة للغالبية العظمى من مهام الإنتاج، من الصعب تبرير دفع هذا المبلغ الضخم مقابل زيادة في الأداء بنسبة 3% فقط.
بدأنا نرى بالفعل توجهاً نحو الأنظمة "الهجينة" (Hybrid). تستخدم الشركات النماذج الأمريكية المغلقة للمهام الحساسة التي تتطلب استدلالاً عالياً، لكنها تعتمد على النماذج مفتوحة الأوزان للمهام الكبيرة الحساسة للتكلفة، وتستضيفها في بيئات الحوسبة السحابية (Cloud) الآمنة الخاصة بها.
Tip
[!TIP] يمكنك في الواقع الحصول على أفضل ما في العالمين من خلال الاستضافة الذاتية (Self-hosting) للنماذج الصينية مفتوحة الأوزان على مزودي الخدمات السحابية الأمريكيين. هذا يحل مشكلة توطين البيانات مع الحفاظ على توفير التكاليف. يقدم معظم المزودين الآن إعدادات بنقرة واحدة لنماذج DeepSeek و Qwen.
عامل الاستقلال عن الأجهزة
هناك بُعد أعمق لهذا الأمر. فتوجه الصين نحو الذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان يساعدها على بناء حزمة تقنية (Stack) لا تحتاج إلى رقائق أمريكية.
يتم تحسين نماذج مثل DeepSeek V4 خصيصاً للعمل على الأجهزة المحلية، مثل رقائق Huawei. وإذا تمكنوا من تدريب وتشغيل نماذج تنافسية بدون وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia، فإن حظر التصدير سيفقد تأثيره. بالإضافة إلى ذلك، من خلال جعل هذه النماذج مفتوحة، فإنهم يضمنون أن تصبح بنيتها التقنية هي المعيار العالمي، بغض النظر عن الأجهزة المستخدمة في الخلفية.
منهجية القياس مهمة
لنتحدث بواقعية سريعة: لا توجد قائمة تقييم مثالية. يشير تحليل Epoch AI لعام 2026 إلى أن النماذج الصينية لا تزال متأخرة عن النماذج الأمريكية الرائدة بحوالي سبعة أشهر.
قد يبدو هذا متناقضاً مع تصنيفات Arena، لكنهما ببساطة يقيسان أشياء مختلفة. تنظر Epoch إلى اختبارات القدرات البحتة، بينما تعكس Arena ما يفضله المستخدمون الفعليون. وكلاهما صحيح بطريقته الخاصة. بالنسبة لأي مشروع حقيقي، خيارك الأفضل دائماً هو تجاهل الضجة الإعلامية واختبار هذه النماذج باستخدام بياناتك الخاصة.
الحزمة الأساسية للنماذج الصينية مفتوحة الأوزان
إذا كنت مستعداً للبدء، فهذه هي الأسماء التي يجب أن تعرفها:
Z.ai (عائلة GLM): تتربع حالياً على القمة. إذا كنت تبحث عن أعلى مستويات الاستدلال والقدرات متعددة الوسائط في النماذج مفتوحة الأوزان، فابدأ من هنا.
DeepSeek: لديهم نموذج لكل شيء. V4 Pro للمنطق المعقد، و Flash للسرعة والتكلفة، و R1 لمشاكل "سلسلة الأفكار" (Chain-of-thought) العميقة.
Moonshot/Kimi: هؤلاء هم المتخصصون في المهام ذات السياق الطويل ووكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents).
Xiaomi MiMo: إذا كنت تحاول معالجة مستندات ضخمة بحجم مليون رمز أو قواعد برمجية كاملة دفعة واحدة، فإن MiMo هو خيارك الأمثل.
Alibaba/Qwen: المفضل لدى مجتمع المطورين. نظراً لوجود العديد من الإصدارات المتخصصة من Qwen، يمكنك عادةً العثور على نسخة تم ضبطها بدقة (Fine-tuned) لتناسب مجال عملك تحديداً.
MiniMax: الكفاءة المطلقة. مثالي للمهام ذات الحجم الكبير حيث تحتاج إلى الحفاظ على هوامش ربح دقيقة.
لمعرفة المزيد حول كيفية تشغيل هذه النماذج فعلياً، راجع دليلنا حول تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) محلياً على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية.
إطار عمل لاختيار النماذج للشركات
توقف عن محاولة العثور على النموذج "المثالي" الواحد. الفرق الأكثر ذكاءً تستخدم نهج المحفظة المتنوعة (Portfolio approach).
Warning
[!WARNING] تُظهر أحدث بيانات جامعة ستانفورد أن حوادث الذكاء الاصطناعي في ازدياد، بينما انخفضت الشفافية فعلياً. لا يمكنك تجاهل جانب الحوكمة في هذا الأمر.
للأمان العالي أو الاستدلال المعقد: التزم بالنماذج الأمريكية المغلقة الكبيرة (GPT-4.5, Claude 4). أنت تدفع هنا مقابل مسارات تدقيق أفضل وحماية قانونية أوضح.
للإنتاج بكميات كبيرة: انظر إلى DeepSeek V4 Flash أو MiMo. التوفير هنا كبير جداً ولا يمكن تجاهله، ويمكنك استضافتها ذاتياً لضمان الامتثال.
للضبط الدقيق المتخصص (Fine-tuning): بيئة Qwen هي الفائزة هنا. من المؤكد تقريباً أن هناك نسخة معدة مسبقاً من Qwen تناسب احتياجاتك.
للمستندات الضخمة: MiMo-v2.5-Pro أو Kimi هما الأفضل للتعامل مع نوافذ السياق الطويلة.
الحوكمة وإدارة المخاطر
اختيار مسار النماذج مفتوحة الأوزان يعني أنك تتحمل مسؤولية أكبر:
تتبع المصدر: يجب أن تعرف بالضبط من أين جاءت أوزان نموذجك وما تحتويه. هذا هو أول شيء سيطلبه المدققون.
الأمان: الاستضافة الذاتية ليست مهمة تقوم بإعدادها ثم تنساها. أنت بحاجة إلى فحص نشط لمحاولات الاختراق (Jailbreaks) ومراقبة المخرجات، وإلا فإن التوفير في التكلفة سيضيع على الحوادث الأمنية.
التوجيه الذكي (Smart routing): تقوم العديد من الشركات الآن بتوجيه حركة البيانات بناءً على المهمة. استخدم النماذج الأمريكية باهظة الثمن للقطاعات الخاضعة للرقابة، والنماذج مفتوحة الأوزان لكل شيء آخر.
ابدأ من هنا
الخطوة الأولى
أجرِ اختبار مقارنة أعمى (مثل تحدي بيبسي) بين DeepSeek V4 Flash ونموذجك الحالي باستخدام 100 استعلام من بياناتك الحقيقية. قارن الجودة، لكن انظر أيضاً عن كثب إلى وقت الاستجابة (Latency) والفاتورة النهائية.
مكاسب سريعة
- شغّل نموذجاً صينياً مفتوح الأوزان على سحابتك الخاصة لمهمة بسيطة لاختبار سير العمل.
- حدد حالات الاستخدام التي تحتاج فعلياً إلى ذكاء "رائد"، وتلك التي تهدر فيها المال على نماذج تفوق حاجتك.
تعمق أكثر
- ضع إطار عمل للحوكمة يغطي أمان النموذج والتوجيه متعدد المناطق قبل التوسع.
- توقف عن الاعتماد على اختبارات الأداء العامة - ابنِ مجموعة اختبار داخلية خاصة بك باستخدام بياناتك الخاصة.
مصادر مفيدة
- تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 من جامعة ستانفورد - المعيار الذهبي لإحصائيات الذكاء الاصطناعي العالمية.
- قائمة Arena لتقييم النماذج مفتوحة المصدر - تصنيفات في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المستخدمين.
- تقرير Hugging Face لحالة المصادر المفتوحة - نظرة متعمقة على ما يتم بناؤه ومشاركته فعلياً.
ختاماً
لم يعد سباق الذكاء الاصطناعي مجرد مسار واحد - بل أصبح لعبتين مختلفتين. تفوز الولايات المتحدة في لعبة النماذج "الرائدة" والبنية التحتية، بينما تفوز الصين في لعبة "البيئة المفتوحة" والكفاءة.
بالنسبة لأي شخص يدير فريق تطوير أو شركة، هذه في الواقع أخبار رائعة. لديك الآن خيارات أكثر من أي وقت مضى. استخدم النماذج المغلقة باهظة الثمن عندما تحتاج إليها، لكن لا تتردد في الاستفادة من المكاسب الهائلة في التكلفة والأداء التي يقدمها عالم النماذج مفتوحة الأوزان. فقط تأكد من أن عمليات الحوكمة والاختبار لديك تواكب هذا التطور التقني.
