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

مقارنة بين Llama 3.1 8B وQwen3 8B: المواصفات، التسعير، وأيهما تختار (2026)

Llama 3.1 8B مقابل Qwen3 8B — وهما أفضل نموذجين صغيرين يمكن تشغيلهما على كارت شاشة بسعة 8 جيجابايت. فيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، وتكاليف واجهة البرمجة API، ونافذة السياق، ومتطلبات الأجهزة المحلية، وتوصية واضحة قائمة على البيانات بشأن أي النموذجين تختار.

المواصفاتLlama 3.1 8BQwen3 8B
المطوّرميتاعلي بابا
النوعنموذج لغوي كبير (كثيف)نموذج لغوي كبير (كثيف)
عدد المعايير (البارامترات)8 مليارات معلّمة8 مليارات معلّمة
نافذة السياق128 ألف رمز128 ألف رمز
النمطنص → نصنص → نص
الترخيصLlama 3.1 Community (مفتوحة المصدر)رخصة Apache 2.0 (مفتوحة)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.02$0.04
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.03$0.14
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت~5 غيغابايت~5 غيغابايت
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةأي وحدة معالجة رسومية GPU سعة 8 غيغابايتكارت شاشة RTX 3060 بسعة 8 جيجابايت أو أي كارت شاشة بسعة 8 جيجابايت
أُطلِقَ20242025

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: لياما 3.1، إصدار 8 مليار معامل هو أرخص بنسبة 189٪ من Qwen 3، إصدار 8 مليار معامل من حيث 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 3.1 8B محليًّا: ~5 غيغابايت عند التكميم 4 بت (الحد الأدنى: أي وحدة معالجة رسومية GPU سعة 8 غيغابايت).
  • تشغيل Qwen 3، إصدار 8 مليار معامل محليًّا: حوالي 5 جيجابايت عند التكميم بـ 4 بت (الحد الأدنى: كارت شاشة RTX 3060 بسعة 8 جيجابايت أو أي كارت شاشة بسعة 8 جيجابايت).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر نموذج Llama 3.1 8B إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.

اختر Qwen 3، إصدار 8 مليار معامل إذا كان يتناسب مع هيكلك التقني الحالي أو كنت تفضِّل منتجات شركة علي بابا.

→ 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