Saturday, 11 July 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

معاير أداء الذكاء الاصطناعي

المعايير القياسية والبيانات المرجعية لأجهزة الذكاء الاصطناعي

Open vs Closed AI: The Real Cost Gap (We Priced 29 Models)
معاير أداء الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي المفتوح مقابل الذكاء الاصطناعي المغلق في عام 2026: الفجوة الحقيقية في التكلفة (لقد قدّرنا أسعار 29 نموذجًا)

We priced all 29 models in our database and split them open vs proprietary. The 5 cheapest are all open-weight; the 5 most expensive all proprietary. The typical gap: 39×.

The 2026 AI Price-Performance Index: Which Model Gives You the Most Intelligence per Dollar?
معاير أداء الذكاء الاصطناعي

مؤشر أداء الذكاء الاصطناعي لعام 2026 من حيث السعر: أي نموذج يوفّر لك أكبر قدر ممكن من الذكاء مقابل كل دولار تنفقه؟

We combined live API pricing with the Artificial Analysis Intelligence Index to rank AI models by intelligence per dollar. The price spread is 114× — but value tells a very different story.

Open-Source LLM Leaderboard 2026 image for AI benchmarking.
معاير أداء الذكاء الاصطناعي

لوحة تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لعام 2026: الأجهزة المطلوبة لتشغيل كل نموذج رائد

أفضل برمجيات LLM مفتوحة المصدر في عام 2026 مرتبة حسب القدرة + الأجهزة الدقيقة التي تحتاجها لتشغيل كل منها محليًا. Llama 3 405B، Qwen 2.5 72B، DeepSeek V3، Mistral Large 2.

Illustration of VRAM requirements for large language models (LLMs).
معاير أداء الذكاء الاصطناعي

متطلبات الذاكرة عالية السرعة (VRAM) لكل نموذج رائد للغة الكبيرة (LLM) في عام 2026 (ورقة غش كمّية)

ورقة الغش الكاملة لذاكرة الواقع الافتراضي لكل وحدة معالجة رسومات مفتوحة رئيسية في عام 2026 - في كل مستوى تكميم شائع - بالإضافة إلى مصفوفة توضح النماذج التي تناسب وحدات معالجة الرسومات 12 و16 و24 و32 و48 و80 جيجابايت.

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