أكثر من 30 API مفتوحة المصدر ومجانية لنماذج اللغة الكبيرة للمطورين

لقد غيّرت نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs) بشكل جذري إمكانية الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة. بالنسبة للمطورين، فإن هذه الثورة تتعزز من خلال العدد المتزايد من المنصات التي تقدم مستويات وصول مجانية لواجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو أرصدة أولية كبيرة. هذا التآزر يقضي على الحواجز المالية الكبيرة، مما يمكّن المهندسين من تجربة وتصميم ونشر ميزات معقدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج متطورة دون التزام مالي فوري. بينما نتطلع إلى عام 2025، فإن فهم المشهد الخاص بنماذج الـ LLMs مفتوحة المصدر عالية الجودة المتاحة مجانًا عبر واجهات برمجة التطبيقات أمر حيوي للابتكار.

تقدم هذه المقالة استكشافًا تقنيًا لأكثر من 30 نموذجًا من هذا النوع، مع التركيز على تلك المتاحة من خلال مزودين مدرجين بمستويات استخدام مجانية. سنقوم بالتعمق في عائلات النماذج البارزة، والأنواع المحددة، وخصائصها التقنية (حيث يمكن استنتاجها من القوائم) والمنصات التي تتيح وصولها المجاني.

(إخلاء المسؤولية: "الوصول المجاني" يتعلق بالنماذج المتاحة عبر منصات تقدم مستويات مجانية أو أرصدة تجريبية كبيرة، بناءً على بيانات المصدر. توفر النماذج، الإصدار المحدد، حدود المعدل، وشروط الخدمة عرضة للتغيير من قبل المزودين. دائمًا استشر الوثائق الرسمية للمزود.)

لاما من ميتا: من أين يأتي Localllama

كانت عائلة لاما (Large Language Model Meta AI) من ميتا محورية في دفع حركة النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر. يمثل كل إصدار متتالي تقدمًا كبيرًا في الهيكلية وبيانات التدريب والأداء العام، وغالبًا ما يحدد معايير للنماذج المفتوحة. تستخدم العديد من المنصات إصدارات مختلفة من لاما ضمن مستوياتها المجانية.

نماذج لاما الرئيسية المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• لاما 2 (7B/13B دردشة): بينما تظل النماذج الأساسية الأقدم من لاما 2، وخاصة الإصدارات المكممة (AWQ، INT8)، متاحة، بشكل رئيسي عبر عمال Cloudflare AI. تعمل هذه كنقاط أساسية فعالة.
• لاما 3 8B إرشادات: نموذج صغير محترم من جيل لاما 3، معروف بتوازنه بين الأداء وكفاءة الحساب. يتوفر على نطاق واسع في المستويات المجانية، بما في ذلك Groq وCloudflare (قياسي وAWQ) وOVH وCerebras وGitHub Models.
• لاما 3 70B إرشادات: النموذج الأكبر في الإصدار الأول من لاما 3، يقدم سعة أكبر بكثير للمهمات المعقدة للتفكير والتوليد. توفره في المستويات المجانية أقل شيوعًا لكن يمكن العثور عليه، غالبًا مع حدود أكثر صرامة، على منصات مثل Groq وGitHub Models.
• لاما 3.1 8B إرشادات: تحسين تدريجي على نموذج 8B. توفره في المستويات المجانية قوية، ويظهر على Groq وCerebras وOVH وCloudflare (قياسي، AWQ، FP8) وGitHub Models وGoogle Cloud (معاينة) وSambanova (تجريبي) وScaleway (تجريبي) وHyperbolic (تجريبي). تسلط توفر FP8 على Cloudflare وGitHub الضوء على النشر المحسن للبيئات الحافة أو المحدودة الموارد.
• لاما 3.1 70B إرشادات: النموذج الأكبر المناظر في سلسلة 3.1. تشمل نقاط الوصول المجانية OVH وGitHub Models وGoogle Cloud (معاينة) وScaleway (تجريبي) وHyperbolic (تجريبي) وSambanova (تجريبي).
• لاما 3.1 405B (أساسي/إرشادات): يمثل قمة سلسلة لاما 3.1 من حيث عدد المعلمات. يُلاحظ الوصول عبر تجارب مجانية على منصات مثل Hyperbolic وسحاب Sambanova. تسرد أيضًا GitHub Models الوصول. تتضمن هذه السلسلة عادةً موارد حسابية كبيرة.
• لاما 3.2 (1B/3B إرشادات): نماذج صغيرة جديدة وعالية الكفاءة تستهدف السيناريوهات التي يكون فيها استخدام الموارد أمرًا جوهريًا. متاحة عبر Cloudflare وتجارب مجانية على Hyperbolic وSambanova.
• لاما 3.2 (11B/90B) إرشادات رؤية: أنواع متعددة الوسائط تدمج قدرات الرؤية. تتوفر النسخة 11B بشكل ملحوظ في المستوى المجاني المخصص لتوحد وCloudflare، بينما النسخة الأكبر بكثير 90B مدرجة كصفقة مجانية خلال المعاينة على Google Cloud ومتاحة عبر تجارب على Sambanova. يمثل هذا توسيعًا كبيرًا في المهام متعددة الوسائط لعائلة لاما.
• لاما 3.3 70B إرشادات: نموذج أحدث أكبر تم ضبطه للتعليم. توفره في المستويات المجانية جيد جدًا، ويقدم من قبل Cerebras وGroq (مع حدود يومية أقل من 8B) وOVH وTogether (مستوى مجاني مخصص) وGoogle Cloud (معاينة) وGitHub Models وتجارب على Hyperbolic وSambanova.
• لاما 4 Scout / Maverick إرشادات: نماذج المعاينة من الجيل التالي من ميتا. يبدو أن Scout تركز على الكفاءة (من المحتمل أن تشير 16E إلى معلمات Mixture-of-Experts)، بينما يستهدف Maverick (128E) أداءً أعلى. كلاهما متاح عبر Groq (مع حدود يومية أقل) وCerebras (حد سياق 8K) وGoogle Cloud (معاينة) وGitHub Models (نسخة FP8 لـ Maverick) وتجارب على Sambanova وChutes.
• لاما Guard (7B / 3 8B): نماذج صممت خصيصًا لمهام سلامة الذكاء الاصطناعي مثل تصفية المدخلات/المخرجات ورقابة المحتوى. متاحة عبر Cloudflare (AWQ 7B) وGroq / Sambanova (تجريبي) / GitHub Models (3 8B).

تسليط الضوء على عائلة لاما (وصول المستوى المجاني): يبرز لاما 3.3 70B إرشادات بسبب مزيج من كونه نموذجًا حديثًا وكبيرًا وعالي الأداء مع توفر نسبي واسع عبر عدة مستويات مجانية (Cerebras وGroq وOVH وTogether) ومعاينات/تجارب (Google Cloud وGitHub وHyperbolic وSambanova). بالنسبة للمهام متعددة الوسائط، فإن لاما 3.2 11B إرشادات رؤية المتاحة في المستوى المجاني لـ Together وCloudflare تمثل خيارًا يمكن الوصول إليه. لتحقيق أقصى كفاءة، توفر المتغيرات لاما 3.1 8B إرشادات (بما في ذلك AWQ/FP8 المكممة) توفرًا واسعًا.

Mistral AI: من فرنسا بمحبة

سرعان ما اكتسبت Mistral AI شهرة من خلال إصدار نماذج ذات أوزان مفتوحة تُظهر أداءً استثنائيًا مقارنة بعدد معلماتها، وغالبًا ما تستخدم ابتكارات معمارية مثل Grouped-Query Attention (GQA) وSliding Window Attention (SWA).

النماذج الرئيسية لمسترا المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• Mistral 7B إرشادات (v0.1، v0.2، v0.3): نموذج أساسي وضع معايير عالية لفئة معلمات 7B. تتوفر إصداراته المختلفة على نطاق واسع في المستويات المجانية، بما في ذلك OpenRouter وCloudflare (v0.1، v0.2 القياسي/AWQ/LoRA) وOVH (v0.3) وتجارب على Sambanova (توليف E5-Mistral). تجعل انتشاره منه نقطة انطلاق ممتازة.
• Mixtral 8x7B إرشادات v0.1: نموذج عالي الأداء من Sparse Mixture-of-Experts (SMoE). كل توكن يعالج فقط جزءًا (عادة خبرين 'خبراء' كل منهما 7B معلمة) من إجمالي المعلمات، مما يوفر كفاءة حسابية تقترب من نموذج كثيف بحجم ~14B لكن مع أداء غالبًا يتنافس مع نماذج أكبر بكثير. متاح عبر المستوى التجريبي المجاني لـ OVH.
• Mistral Nemo: هندسة جديدة من Mistral. متاح عبر OpenRouter وOVH وGitHub Models وتجارب Scaleway.
• Mistral Small 3.1 24B إرشادات: نموذج مملوك من Mistral، لكن يتم توفير الوصول من خلال المستويات المجانية على OpenRouter وCloudflare، وعبر تجارب على Scaleway وGitHub Models. ملاحظة: بينما هو قوي، لكنه ليس نموذجًا مفتوح المصدر بدقة، ولكن تم تضمينه بسبب توفر واجهة برمجة التطبيقات المجانية المدرجة.
• Zephyr 7B بيتا: تعديلات شائعة على Mistral 7B من HuggingFace H4، معروفة بتحسين اتباع التعليمات وقدرات الدردشة. متاحة عبر OpenRouter وCloudflare (AWQ).
• Hermes 2 Pro Mistral 7B: تعديل آخر يحظى بتقدير جيد بناءً على Mistral 7B. متاح عبر المستوى المجاني لـ Cloudflare.
• OpenHermes 2.5 Mistral 7B: تعديل آخر من Mistral 7B، متاح عبر Cloudflare (AWQ).

تسليط الضوء على عائلة ميسترا (وصول المستوى المجاني): يظل Mistral 7B إرشادات (أي إصدار) متميزًا بسبب سجله المثبت، وأداءه الممتاز بالنسبة للمعلمات، وتوفره الواسع للغاية عبر العديد من موفري واجهة برمجة التطبيقات المجانية (OpenRouter وCloudflare وOVH). بالنسبة للمطورين الذين يسعون لاستكشاف بنية SMoE، فإن Mixtral 8x7B إرشادات في مستوى OVH المجاني هو عرض رئيسي.

جيمّا من جوجل: صغيرة ولكن رائعة

تمثل جيمّا عائلة النماذج المفتوحة من جوجل، التي تم تطويرها باستخدام الأبحاث والتكنولوجيا المشتركة مع نماذجهم الرائدة جمني. تقدم مجموعة متنوعة من الأحجام ومصممة لتطوير ذكاء اصطناعي مسؤول.

النماذج الرئيسية لجيمّا المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• جيمّا 2B إرشادات: نموذج أصغر مناسب للمهام الأقل تطلبًا أو البيئات المقيدة للموارد. متاح عبر Cloudflare (نسخة LoRA).
• جيمّا 7B إرشادات: نموذج متوسط الحجم يتمتع بقدرات جيدة. متاح عبر Cloudflare (نسخ القياسية وLoRA).
• جيمّا 2 9B إرشادات: الخلف في نموذج 7B الأصلي، يوفر إمكانيات محسّنة. متاح عبر المستويات المجانية لـ OpenRouter وGroq.
• جيمّا 3 (1B، 4B، 12B، 27B) إرشادات: الجيل الأخير، يغطي مجموعة واسعة من الأحجام. نموذج 1B و4B الأصغر موجود على OpenRouter وGoogle AI Studio. النموذج 12B موجود على OpenRouter وGoogle AI Studio وCloudflare. النموذج الأكبر 27B متاح عبر OpenRouter وGoogle AI Studio وتجربة Scaleway. يقدم Google AI Studio حصصًا مجانية سخية لهذه النماذج.

تسليط الضوء على عائلة جيمّا (وصول المستوى المجاني): يمثل سلسلة جيمّا 3، ولا سيما 12B إرشادات و27B إرشادات، أحدث التطورات المتاحة مجانًا عبر OpenRouter وGoogle AI Studio (مع حدود عالية). توفر الانتشار الواسع عبر الأحجام (من 1B إلى 27B) داخل سلسلة جيمّا 3 في المستويات المجانية (OpenRouter/Google AI Studio/Cloudflare/Scaleway) يجعلها عائلة متعددة الاستخدامات للتجريب. تقدم جيمّا 2 9B إرشادات على Groq أيضًا الوصول إلى استنتاج سريع.

كوان من علي بابا: أفضل نموذج مفتوح المصدر متعدد النماذج ومتعدد اللغات؟

لقد أظهرت نماذج كوان (توجي تشيان وين) من علي بابا قدرات قوية، خاصة في السياقات متعددة اللغات ومؤخراً في مهام رؤية اللغة.

النماذج الرئيسية لكوان المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• كوان 1.5 دردشة (0.5B، 1.8B، 7B، 14B): مجموعة من النماذج المعدلة للدردشة المتاحة في المستوى المجاني لـ Cloudflare، غالبًا بتنسيق AWQ (تكميم الوزن المعتمد على التنشيط) الفعال، مناسب للتوزيعات القابلة للتوسع.
• كوان 2.5 7B إرشادات: النموذج الأحدث من الجيل 7B الذي يتبع التعليمات. متاح عبر OpenRouter.
• كوان 2.5 72B إرشادات: نموذج كبير وقوي تم تعديله لمتابعة التعليمات من أحدث سلسلة. متاح عبر OpenRouter وتجارب على Hyperbolic.
• كوان 2.5 VL (رؤية لغة) إرشادات (3B، 7B، 32B، 72B): أنواع متعددة الوسائط قادرة على تفسير كل من النصوص والصور. متاحة بأحجام مختلفة على OpenRouter، مع توفر النسخة 72B أيضًا على OVH وتجارب على Hyperbolic. تعد هذه المجموعة القوية متعددة الوسائط عبر الأحجام ميزة رئيسية.
• كوان QwQ 32B: نسخة محددة متاحة عبر OpenRouter (بما في ذلك المعاينة) وGroq وCloudflare وتجارب على Sambanova وHyperbolic.
• كوان2.5 Coder 32B إرشادات: نموذج كبير متخصص لمهام البرمجة. متاح عبر OpenRouter وOVH وCloudflare وتجارب على Hyperbolic وScaleway.

تسليط الضوء على عائلة كوان (وصول المستوى المجاني): تمثل سلسلة كوان 2.5 VL إرشادات تسليط الضوء الأساسي بسبب توفرها الواسع (OpenRouter وOVH وتجربة Hyperbolic) عبر أحجام متعددة (3B إلى 72B) لمهام رؤية اللغة ضمن سياق الوصول المجاني. بالنسبة للبرمجة، فإن كوان2.5 Coder 32B إرشادات هو خيار قوي وقابل للوصول المجاني (OpenRouter وOVH وCloudflare).

في نموذج مايكروسوفت: مسار آخر

تتحدى نماذج في مايكروسوفت مفهوم أن تكاليف المعلمات الأكبر ضرورية دائمًا لتحقيق أداء عالي. تم تدريبها على بيانات "جودة الكتب الدراسية" المجمعة بدقة، مما يتيح قدرات استنتاج وفهم لغة مثيرة للإعجاب في نماذج صغيرة نسبيًا.

النماذج الرئيسية لفين المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• في-2: عرض مبكر لفلسفة "نموذج صغير"، معروف باستنتاجه القوي بشكل مدهش. متاح عبر Cloudflare.
• في-3 ميني / صغير / متوسط إرشادات: متاح بأحجام مختلفة (ميني ~3.8B، صغير ~7B، متوسط ~14B معلمة) وأطوال السياق (4k/8k عادية، 128k موسعة). يتم إدراج الوصول إلى هذه أساسًا عبر المستوى المجاني لـ GitHub Models. تعتبر النسخ ذات السياق 128k ملحوظة بشكل خاص لمعالجة المستندات الطويلة.
• (تجريبي/معاينة) في-3.5/في-4: إصدارات جديدة مدرجة على GitHub Models، بما في ذلك MoE والرؤية، والنماذج الأساسية الكبيرة المحتملة، مما يدل على اتجاهات مستقبلية.

تسليط الضوء على عائلة في (وصول المستوى المجاني): تعتبر السلسلة في-3 (ميني وصغير ومتوسط) مع نسخ طول السياق 128k المتاحة عبر GitHub Models مميزة. تجتمع هذه المجموعة من حجم النموذج المدمج، والأداء القوي (نسبيًا للحجم)، وفتح السياق الطويل بشكل استثنائي، مما يجعلها عروض فريدة في مشهد المستوى المجاني، مثالية للمهام التي تتطلب تحليل نصوص موسعة.

DeepSeek: الحوت المفكر

لقد حظت DeepSeek AI بمكانة من خلال إصدار نماذج مفتوحة المصدر تظهر كفاءة استثنائية في مجالات تخصصية مثل البرمجة والرياضيات.

النماذج الرئيسية لـ DeepSeek المتاحة مجانًا عبر واجهة برمجة التطبيقات:

• DeepSeek Coder (6.7B أساسي/إرشادات): نماذج تركيز على توليد الكود. تتوفر النسخة الإرشادية عبر Cloudflare (AWQ).
• DeepSeek Math 7B إرشادات: نموذج تم تعديله خصيصًا لحل المشكلات الرياضية. متاح عبر Cloudflare.
• DeepSeek V3 / V3 0324: نماذج دردشة عامة متاحة عبر OpenRouter وتجارب على Hyperbolic وSambanova.
• DeepSeek R1: نموذج أساسي متاح عبر OpenRouter وتجارب على Sambanova وChutes.
• DeepSeek R1 Distill (لاما 70B / كوان 14B / كوان 32B): نماذج التقطيع المعرفي تهدف إلى التقاط جوهر نماذج أكبر بشكل أكثر تكثيفًا. متاحة على نطاق واسع عبر OpenRouter وGroq (لاما 70B) وOVH (لاما 70B) وCloudflare (كوان 32B) وTogether (لاما 70B بالمستوى المجاني) وScaleway (لاما 70B/8B تجريبي) وتجارب على Sambanova.

تسليط الضوء على عائلة DeepSeek (وصول المستوى المجاني): تقدم النماذج DeepSeek Coder وDeepSeek Math على Cloudflare أدوات متخصصة قيمة متاحة مجانًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن DeepSeek R1 Distill لاما 70B بارز لتوفره الواسع عبر عدة مستويات مجانية (OpenRouter وGroq وOVH وTogether)، مما يقدم إصدارًا مختصرًا من نموذج كبير.

نماذج مفتوحة ملحوظة أخرى عبر واجهات برمجة التطبيقات المجانية

بالإضافة إلى العائلات الرئيسية، تظهر عدة نماذج مفتوحة أخرى معدلة أو متخصصة في المستويات المجانية:

• OpenChat 3.5 0106: متاحة عبر Cloudflare.
• Starling LM 7B بيتا: متاحة عبر Cloudflare.
• SQLCoder 7B 2: متخصصة في توليد SQL، متاحة عبر Cloudflare.
• Dolphin / DeepHermes / Featherless / Rogue Rose / OlympicCoder / QwQ ArliAI: نماذج مختلفة معدلة وتجريبية متاحة بشكل أساسي عبر المستويات المجانية لـ OpenRouter و/أو Chutes.

كيفية الوصول إلى هذه الواجهات البرمجية المجانية واستخدامها

يتطلب الوصول عمومًا التسجيل مع منصة أو أكثر من منصات المزود. تشمل هذه المنصات:

• المجمعات: مثل OpenRouter، التي توفر واجهة موحدة للنماذج من مصادر مختلفة، غالبًا تتضمن العديد من الخيارات المجانية. يعمل Unify كموجه مع أرصدة تجريبية.
• مقدمو الخدمة السحابية: Google Cloud (Vertex AI) وCloudflare (عمال AI) وOVH Cloud (نقاط النهاية AI) وScaleway تقدم مستويات مجانية أو معاينات مضمنة في نظمها السحابية الأوسع. غالبًا ما تتطلب إعداد حساب، وأحيانًا تتحقق من الدفع (حتى بالنسبة للمستويات المجانية).
• مقدمو LLM المخصصون: Groq (تركز على الاستدلال ذات الاستجابة المنخفضة) وMistral وCerebras وTogether يقدمون مستويات مجانية أو نماذج مجانية مخصصة بجانب خيارات مدفوعة. غالبًا ما تتطلب التسجيل، وقد تحتاج إلى تحقق من الهاتف.
• التكاملات المنصات: يدمج GitHub Models الوصول إلى LLM ضمن سير العمل الخاص بالمطور، مع حدود مرتبطة باشتراكات Copilot.
• منصات الحوسبة: Modal وBaseten تقدم منصات حوسبة عامة حيث تدفع مقابل الاستخدام، لكن توفر أرصدة مجانية شهرية كبيرة ($30) كافية لتجارب LLM كبيرة.
• مزودو أرصدة التجريب: Fireworks وNebius وNovita وAI21 وUpstage وNLP Cloud وHyperbolic وSambanova توفر أرصدة أولية بالدولار أو الرموز لاستكشاف عروض نماذجها.

الاعتبارات التقنية:

• مفاتيح API: ضرورية للمصادقة؛ احفظها بأمان.
• حدود المعدل: تحتوي المستويات المجانية عادةً على حدود (طلبات في الدقيقة/اليوم، رموز في الدقيقة/الشهر، طلبات متزامنة). هذه عوامل حاسمة لوجود التطبيق. يتم تفصيل README.md هذه بشكل موسع للعديد من المزودين (مثل الحدود اليومية المتفاوتة لـ Groq، وحدود الرموز/الطلبات التفصيلية لـ Google AI Studio، وحدود RPM البسيطة لـ OVH).
• الحصص: تشبه حدود المعدل ولكن غالبًا تحدد الاستخدام الإجمالي على مدى فترة معينة (مثل حد الطلب الشهري لـ Cohere، وتخصيص الخلايا اليومية لـ Cloudflare، وإجمالي الرموز المجانية الخاصة بـ Scaleway).
• التكميم: تقنيات مثل AWQ (تكميم الوزن المعتمد على التنشيط) أو FP8 (نقطة عائمة 8 بت) تستخدم بشكل متكرر، خاصة على Cloudflare وGitHub Models، لتقليل حجم النموذج ومتطلبات الحوسبة، مما يمكّن من النشر على البنية التحتية المجانية أو القابلة للتكلفة. يتبادل هذا بعض الدقة من أجل الكفاءة.
• نوافذ السياق: تختلف بشكل كبير (مثل حدود المستوى المجاني لـ Cerebras المحددة بـ 8K، وPhi-3 تقدم 128K). اختر بناءً على متطلبات المهمة.
• خصوصية/استخدام البيانات: كن على دراية بسياسات المزود، خاصة فيما يتعلق باستخدام البيانات لتدريب النماذج (مثل ملاحظات Google AI Studio، وخطة تجربة Mistral).

حسناً، ما هو أفضل LLM مفتوح المصدر لكل حالة استخدام؟

يعتمد اختيار "الأفضل" API لـ LLM مفتوح المصدر المجاني بشكل كبير على المهمة التطويرية المحددة:

• الدردشة العامة/متابعة التعليمات: تعتبر Llama 3.x إرشادات وMistral 7B إرشادات وMixtral 8x7B وGemma 2/3 إرشادات وQwen 2.5 إرشادات من المتنافسين الأقوياء. ابدأ بخيارات متاحة على نطاق واسع مثل Mistral 7B أو Llama 3.1 8B.
• البرمجة: DeepSeek Coder وQwen2.5 Coder وLlama 4 Scout/Maverick (غالبًا ما تظهر نتائج البرمجة)، Codestral (Mistral، المستوى المجاني).
• متعدد الوسائط (نص + صورة): Llama 3.2 إرشادات الرؤية وQwen 2.5 سلسلة VL إرشادات وPhi-3.5 رؤية وAya Vision. تحقق من التوفر على OpenRouter وCloudflare وTogether وGoogle Cloud.
• معالجة السياق الطويل: إصدارات Phi-3 128k عبر GitHub Models.
• سرعة الاستنتاج العالية: Groq غالبًا ما تتقدم، مقدمةً إصدارات Llama 3 وGemma 2 وMixtral (عبر Mistral Saba) وغيرها.
• أقصى قوة (عبر المستويات المجانية/المعاينات): ابحث عن أكبر النماذج المتاحة مثل Llama 3.3 70B (عدة مزودين) وLlama 3.1 405B (تجارب) وQwen 2.5 72B، مع إمكانية معاينات تجريبية على Google Cloud أو GitHub.
• الكفاءة/قيود الموارد: النماذج الأصغر مثل Llama 3.2 (1B/3B) وPhi-3 ميني وGemma 3 (1B/4B)، أو النماذج المكممة (AWQ/FP8) على Cloudflare/GitHub مثالية.

الخاتمة

تقدم البيئة الغنية لنماذج LLM مفتوحة المصدر جنبًا إلى جنب مع مستويات واجهة برمجة التطبيقات المجانية المتاحة فرصة لا سابق لها للمطورين في عام 2025. من نماذج الدردشة المتنوعة مثل Llama 3 وMistral 7B إلى محركات البرمجة المتخصصة مثل DeepSeek Coder والقوى متعددة الوسائط مثل Qwen VL، فإن مجموعة واسعة من القدرات متاحة للتجريب والتكامل دون تكلفة أولية. من خلال فهم النماذج والمنصات التي تقدم الوصول، والقيود التقنية المرتبطة مثل حدود المعدل ونوافذ السياق، يمكن للمطورين الاستفادة فعليًا من هذه الموارد لبناء الجيل التالي من التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تذكر دائمًا استشارة الوثائق الخاصة بالمزود للحصول على أحدث التفاصيل واستخدام هذه الموارد القيمة بشكل مسؤول.