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

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

Llama 3.3 70B 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.

المواصفاتLlama 3.3 70BQwen3 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✅ نعم✅ نعم
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 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