يسود اعتقاد بين المستخدمين أنك تحتاج إلى حاسوب خارق لتتمكن من تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليا والاستفادة من قدراتها دون الحاجة إلى الاشتراك في الخدمات السحابية.
وتختلف الحقيقة عن ذلك، إذ إن معامل الذكاء الاصطناعي وشركات تطوير نماذجه تطرح باستمرار نماذج مصغرة ذات حجم رموز ومعايير أقل من النماذج الرائدة ويمكن تشغيلها بسهولة في أجهزة الحاسوب المعتادة لدى المستخدمين.
ولا يمكن القول إن نتائج هذه النماذج الصغيرة توازي تلك الرائدة التي تطورها الشركات لنفسها أو حتى النماذج الكبرى التي يتم تثبيتها في أجهزة الحاسوب من كبرى شركات التكنولوجيا، ولكنها تقدم تجربة ذكاء اصطناعي قوية بكلفة أقل كثيرا من النماذج الكبرى.
وفيما يلي مجموعة من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي صغيرة الحجم من كبرى الشركات:
نموذج “جيما 4 إي 2 بي” (Gemma 4 E2B)
ويأتي هذا النموذج من شركة غوغل ضمن عائلة “جيما” من النماذج مفتوحة الأوزان والمصدر الخاصة بها التي طرحتها مسبقا في مارس/آذار الماضي، ويعد هذا النموذج الأصغر حجما من بين العائلة.
ويعتمد النموذج على آلية فريدة من نوعها لإدارة طبقات البيانات والمحادثات الطويلة، إذ يخصص لكل طبقة فك تشفير مصفوفة تضمين صغيرة تستخدم للبحث عن المعلومات داخل هذه الطبقة، بدلا من معالجة طبقات البيانات بشكل كامل في كل مرة.
وتوفر هذه الطريقة استهلاك النموذج من الموارد الحاسوبية وتجعله قادرا على العمل مع الأجهزة ذات الموارد الضعيفة بسلاسة وسرعة.
ويمتاز النموذج أيضا بقدرته على التعامل مع المدخلات متعددة الوسائط سواء كانت نصية أو مرئية أو صوتية، ويعني ذلك أنك تستطيع الحديث مع النموذج بشكل مباشر عبر الصور والنصوص على حد سواء، فضلا عن دعمه لنحو 140 لغة مختلفة ونحو 128 ألف رمز.
ويصف تقرير موقع “إكس دي إيه ديفولبرز” التقني الأمريكي هذا النموذج بكونه الخيار الأساسي للاستخدام اليومي على الهواتف الشخصية وأجهزة “كروم بوك” القديمة، فضلا عن أجهزة الحاسوب محدودة المصادر.
ويحاكي أسلوب استخدام النموذج أساليب استخدام أشهر أدوات الذكاء الاصطناعي سواء كانت “شات جي بي تي” من أوبن إيه آي أو “كلود” من أنثروبيك، إذ يعتمد بشكل مباشر على الدردشة مع النموذج.
وتقدم غوغل أيضا عدة نماذج تعتمد على أسلوب المعالجة ذاته ولكن مع حجم نوافذ ومعايير أكبر لأجهزة الحاسوب ذات المواصفات الأعلى.
“كوين 3.5 سمول” (Qwen 3.5 Small)
طرحت شركة علي بابا هذا النموذج في مارس/آذار 2026 الماضي، وقدمت منه 4 أوزان مختلفة تبدأ من 0.8 مليار وتصل حتى 9 مليارات رمز، وهي مبنية على النواة الأساسية ذاتها لنماذج علي بابا الكبرى.
ويصل حجم نوافذ السياق في هذه النماذج إلى 262 ألف رمز، وهو ما يعد قفزة نوعية على النماذج صغيرة الوزن الأخرى ومفتوحة الأوزان، فضلا عن كونه نموذجا متعدد طرق الإدخال أيضا.
ويدعم النموذج نحو 201 لغة ويمكنه أن يعمل على أجهزة الحاسوب التي تملك 8 غيغابايتات من الذاكرة العشوائية الرسومية، فضلا عن قدرته على العمل على الهواتف المحمولة أيضا.
ويستطيع هذا النموذج التحكم في الأدوات والتطبيقات المختلفة المثبتة في الحاسوب الخاص بك، لذلك تستطيع استخدامه لتعديل الصور أو المونتاج وغيرها من الاستخدامات الأخرى.
“إل إف إم 3” (LFM 3)
ويمتاز هذا النموذج بصغر حجمه بشكل كبير، فضلا عن كونه مصمما في الأساس للاستخدام من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، فحجم النموذج لا يتخطى غيغابايت واحد.
ويأتي النموذج من شركة تدعى “ليكويد إيه آي” ناشئة في قطاع الذكاء الاصطناعي ويعتمد على حجم رموز يصل إلى 1.73 مليار رمز، مما يجعله أصغر قليلا من النماذج الأخرى في القائمة.
وأفاد تقرير موقع “ميك يوز أوف” بأن هذا النموذج مخصص بشكل أساسي للاستخدام مع وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلا من آليات الدردشة التقليدية، وهذا يجعله أنسب في بناء المهام والتخطيط لها والتحكم في الأدوات الأخرى.
“غرانيت 4.2” (Granite 4.2)
يمنح هذا النموذج مفتوح الوزن المستخدم الخيار لتحديد مستوى التفكير واستهلاك الرموز الخاص به بشكل يحاكي نماذج الذكاء الاصطناعي من الشركات الرائدة، وذلك رغم أن حجمه يصل إلى 2.24 غيغابايت تقريبا.
كما يأتي هذا النموذج من شركة “آي بي إم” العريقة في صناعة الحواسيب، ويعتمد على رخصة أباتشي للاستخدام مفتوح المصدر مما يمنح المستخدم حرية كبيرة في استخدامه.
ويعد هذا النموذج مخصصا للتفكير المنطقي وكتابة الشيفرات البرمجية واستخدام الأدوات المختلفة، فضلا عن كونه يدعم أكثر من لغة في المحادثات.
ما مواصفات الحواسيب اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليا؟
تختلف نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي عن أي تطبيق أو برامج في الحواسيب، وذلك لأنها تعتمد بشكل رئيسي على قوة البطاقة الرسومية الموجودة في الجهاز، فكلما زادت قوتها أصبح من الممكن استخدام نماذج أقوى.
وبينما تؤثر بقية مواصفات العتاد في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنها لا تؤثر في نوعية النموذج بقدر ما تؤثر فيما سيقوم به، فإذا كان مثلا حجم الذاكرة العشوائية صغيرا، فإنك لن تستطيع تشغيل أي تطبيق مع النموذج، وكذلك الأمر مع المعالج.
ولكن بشكل عام، تعد البطاقة الرسومية هي المحور الأساسي للتشغيل في نماذج الذكاء الاصطناعي، وهي التي تؤثر في نوعية النماذج التي يمكنك تشغيلها وحجمها.
