Monday, 10 August 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

مقارنة بين Llama 3.3 70B وQwen3 32B: المواصفات، والأسعار، وأيهما تختار (2026)

لَامَا 3.3 بسعة 70 مليار معلّمة مقابل Qwen3 32B — 70B versus 32B for local power users. 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.

المواصفاتلَامَا 3.3 بسعة 70 مليار معلّمةQwen3 32B
المطوّرميتاعلي بابا
النوعنموذج لغوي كبير (كثيف)نموذج لغوي كبير (كثيف)
عدد المعايير (البارامترات)70 مليار معلَّمة32 مليار معلَّمة
نافذة السياق128 ألف رمز128 ألف رمز
النمطنص → نصنص → نص
الترخيصLlama 3.3 Community (مفتوح المصدر)رخصة Apache 2.0 (مفتوحة)
أوزان مفتوحة المصدر✅ Yes✅ Yes
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.10$0.08
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.32$0.28
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت~40 جيجابايت~20 جيجابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةباستخدام بطاقتي رسوميات RTX 4090 / أو بطاقة واحدة سعة 48 جيجابايتRTX 4090 بسعة 24 جيجابايت (كميَّة كمية Q4)
أُطلِقَ20242025

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: Qwen3 32B هو 19% cheaper أقل تكلفة من Llama 3.3 70B على أساس متوسط تكلفة الرمز الواحد.
  • 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 نموذج Llama 3.3 70B محليًّا: حوالي 40 جيجابايت عند التكمية 4-بت (بحد أدنى: بطاقتا RTX 4090 أو بطاقة واحدة سعة 48 جيجابايت).
  • تشغيل Qwen3 32B محليًّا: ~20 جيجابايت عند التكمية 4 بت (أدنى متطلبات: RTX 4090 بسعة 24 جيجابايت (كميَّة كمية Q4)).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر نموذج Llama 3.3 70B إذا كان يتناسب مع هيكل نظامك الحالي أو إذا كنت تفضِّل منتجات شركة ميتا.

اختر Qwen3 32B 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 ذاكرة 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 طوَّر قاعدة بيانات النماذج الاصطناعية الحية الخاصة بالموقع، ومؤشر الكفاءة السعرية، وآلات الحاسب المجانية لحساب متطلبات ذاكرة VRAM، وتكاليف واجهات برمجة التطبيقات (API)، والاقتصاديات المرتبطة باستضافة النماذج ذاتيًّا. ويكتب عن أسعار النماذج، ونتائج الاختبارات المعيارية، والأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًّا، ويفضِّل دائمًا الأرقام المُقاسة بدقة على الادعاءات التسويقية للمورِّدين.

انتقل إلى الأعلى
Featured on There's An AI For That