Thursday, 24 September 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

مقارنة بين Qwen3 32B وGemma 3 27B: المواصفات، والأسعار، وأيهما تختار (2026)

Qwen3 32B مقابل Gemma 3 27B — the best 4-bit single-GPU local models right now. Below is the full side-by-side: specifications, API pricing, context window, local hardware requirements, and a clear, data-driven recommendation on which to pick.

المواصفاتQwen3 32BGemma 3 27B
المطوّرعلي باباجوجل
النوعنموذج لغوي كبير (كثيف)نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط
عدد المعايير (البارامترات)32 مليار معلَّمة27 مليار معلَّمة
نافذة السياق128 ألف رمز128 ألف رمز
النمطنص → نصنص، صورة → نص
الترخيصرخصة Apache 2.0 (مفتوحة)Gemma (مفتوح المصدر)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.08$0.08
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.28$0.16
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت~20 جيجابايتحوالي 16 جيجابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةRTX 4090 بسعة 24 جيجابايت (كميَّة كمية Q4)RTX 4080 بسعة 16 جيجابايت / RTX 4090
أُطلِقَ20252025

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: نموذج Gemma 3 27B هو 30% cheaper than Qwen3 32B on a blended-token basis.
  • درجة الانفتاح: كلا النموذجين يمتلكان أوزانًا مفتوحة المصدر، وبالتالي يمكن استضافتهما محليًّا أو تخصيصهما حسب الحاجة. قارن احتياجاتهما من ذاكرة الفيديو (VRAM) أعلاه لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات لديك قادرة على تشغيل أحدهما.
  • تشغيل Qwen3 32B محليًّا: ~20 جيجابايت عند التكمية 4 بت (أدنى متطلبات: RTX 4090 بسعة 24 جيجابايت (كميَّة كمية Q4)).
  • تشغيل نموذج Gemma 3 27B محليًّا: ~~16 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى: بطاقة رسوميات RTX 4080 بسعة 16 جيجابايت أو RTX 4090).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر Qwen3 32B إذا كان يتناسب مع هيكلك التقني الحالي أو كنت تفضِّل منتجات شركة علي بابا.

اختر نموذج Gemma 3 بحجم 27 مليار معلمة إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.

→ قَدِّر التكاليف الفعلية في حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) · تحقق من الأجهزة المحلية في حاسبة الذاكرة VRAM · استعرض جميع أكثر من 30 نموذجًا.

جميع المواصفات والأسعار مستخلصة مباشرةً من قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها باستمرار. قارن أيًّا من النموذجين مع غيره من النماذج، أو قدِّر إنفاقك الشهري باستخدام حاسبات مجانية أعلاه.

بقلم مصطفى إحسان

مصطفى إحسان هو مؤسس ومُحرِّر موقع Convly.ai. وقد أنشأ قاعدة بيانات النماذج الحية للذكاء الاصطناعي الخاصة بالموقع، ومؤشر الأداء السعري الخاص به، بالإضافة إلى الحاسبات المجانية لحساب متطلبات الذاكرة VRAM، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، والاقتصاديات المرتبطة بالاستضافة الذاتية. ويكتب مصطفى عن أسعار النماذج، ونتائج الاختبارات المعيارية، والأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًّا، ويعطي دائمًا الأولوية للأرقام المُقاسة بدقة على الادعاءات التي تطلقها الشركات المصنِّعة.

انتقل إلى الأعلى