Monday, 9 November 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 مقابل 32B لمستخدمي الطاقة المحليين. فيما يلي المقارنة الكاملة جنباً إلى جنب: المواصفات وتسعير API ونافذة السياق ومتطلبات الأجهزة المحلية وتوصية واضحة مبنية على البيانات بشأن أيهما تختار.

المواصفاتLlama 3.3 70BQwen3 32B
المطوّرميتاعلي بابا
النوعنموذج لغوي كبير (كثيف)نموذج لغوي كبير (كثيف)
عدد المعايير (البارامترات)70B32B
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 أرخص بنسبة 19% 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 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.

كتبه مصطفى إحسان

مصطفى إحسان هو مؤسس ومحرر Convly.ai. بنى ويحتفظ بقاعدة بيانات نماذج AI المباشرة للموقع، ومؤشر أداء السعر، وآلاته الحاسبة المجانية لمتطلبات VRAM وتكاليف API واقتصاديات الاستضافة الذاتية. يكتب عن تسعير النماذج ونتائج المقاييس والأجهزة المطلوبة لتشغيل نماذج AI محلياً، ويفضل باستمرار الأرقام المقاسة على ادعاءات البائع.

انتقل إلى الأعلى