Gemma 3 27B مقابل Llama 3.3 70B — نموذج جوجل الفعّال المكوَّن من 27 مليار معلمة مقابل النموذج الذي أصدرته شركة ميتا والمكوَّن من 70 مليار معلمة. وفيما يلي المقارنة الكاملة بينهما جنبًا إلى جنب: المواصفات التقنية، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API)، وحجم نافذة السياق، والمتطلبات المادية المحلية، وتوصية واضحة ومبنية على البيانات تُحدد أيًّا من النموذجين يُفضَّل اختياره.
| المواصفات | Gemma 3 27B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
| المطوّر | جوجل | ميتا |
| النوع | نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط | نموذج لغوي كبير (كثيف) |
| عدد المعايير (البارامترات) | 27 مليار معلَّمة | 70 مليار معلَّمة |
| نافذة السياق | 128 ألف رمز | 128 ألف رمز |
| النمط | نص، صورة → نص | نص → نص |
| الترخيص | Gemma (مفتوح المصدر) | Llama 3.3 Community (مفتوح المصدر) |
| أوزان مفتوحة المصدر | ✅ نعم | ✅ نعم |
| سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز) | $0.08 | $0.10 |
| سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز) | $0.16 | $0.32 |
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | حوالي 16 جيجابايت | ~40 جيجابايت |
| حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحلية | RTX 4080 بسعة 16 جيجابايت / RTX 4090 | باستخدام بطاقتي رسوميات RTX 4090 / أو بطاقة واحدة سعة 48 جيجابايت |
| أُطلِقَ | 2025 | 2024 |
أبرز الاختلافات
- التكلفة: نموذج Gemma 3 27B هو أرخص بنسبة 55% 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 Gemma 3 27B محليًّا: ~~16 جيجابايت عند دقة 4 بت (الحد الأدنى: بطاقة رسوميات RTX 4080 بسعة 16 جيجابايت أو RTX 4090).
- 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).
أيُّها يجب أن تختار؟
اختر نموذج Gemma 3 بحجم 27 مليار معلمة إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام الحجم العالي.
اختر نموذج Llama 3.3 70B إذا كان يتناسب مع هيكل نظامك الحالي أو إذا كنت تفضِّل منتجات شركة ميتا.
→ 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.