السبب الأكثر شيوعًا لعدم تشغيل نموذج ما في Ollama ليس وجود خطأ برمجي — بل أن حجم النموذج أكبر من سعة الذاكرة المتوفرة لديك. برنامج Ollama نفسه صغير الحجم؛ أما النماذج فهي التي تتطلب موارد الأجهزة. يقدم لك هذا الدليل الأرقام الفعلية لذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وذاكرة الفيديو (VRAM) لكل حجم نموذج في عام 2026، بالإضافة إلى معادلة بسيطة لتعرف ما يناسبك قبل تقضي عشر دقائق في تنزيل شيء لا يتم تحميله.
إذا لم تكن قد قمت بتثبيت Ollama بعد، فابدأ بـ دليل التثبيت التدريجي.
أبرز النقاط المستخلصة
- القاعدة العامة: يحتاج النموذج المُكمَّن (Q4) تقريبًا إلى 0.6 جيجابايت من الذاكرة لكل مليار معلمة, ، بالإضافة إلى مساحة كافية لتوضيح السياق.
- طرازات 2–3B: يعمل على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، مع ذاكرة وصول عشوائي (RAM) تبلغ حوالي 2–4 جيجابايت. يعمل بشكل جيد على جهاز كمبيوتر محمول عادي.
- طرازات 7–8B: ~6–8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) أو ذاكرة الفيديو (VRAM). النطاق الأمثل لمعظم أجهزة الكمبيوتر المحمولة.
- طرازات 27–34B: حوالي 20–24 جيجابايت من ذاكرة الفيديو (VRAM). يتطلب وحدة معالجة رسومات (GPU) متطورة أو معالج Apple Silicon مزود بذاكرة موحدة كبيرة السعة.
- طرازات 70B+: 40 جيجابايت أو أكثر — وحدة معالجة رسومات (GPU) لمحطة عمل، أو نظام مزود بعدة وحدات معالجة رسومات (GPU)، أو ذاكرة موحدة بسعة 64 جيجابايت أو أكثر.
لماذا تُعد الذاكرة هي جوهر القصة
لإنشاء النص، يجب أن تكون أوزان النموذج مخزنة في ذاكرة سريعة — ذاكرة VRAM الخاصة بوحدة معالجة الرسومات (GPU)، أو ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) للنظام إذا كنت تعمل على وحدة المعالجة المركزية (CPU). وإذا لم يتسع النموذج في الذاكرة، فسيحدث أحد أمرين: إما أن يقوم Ollama بنقل جزء منه إلى ذاكرة أبطأ (مما يؤدي إلى انهيار الأداء)، أو يرفض التحميل مع ظهور خطأ «نفاد الذاكرة». أما العوامل الأخرى — مثل سرعة وحدة المعالجة المركزية (CPU) والقرص الصلب ونظام التشغيل — فهي أقل أهمية بكثير من توفر الذاكرة المناسبة بكمية كافية.
هناك عاملان يحددان هذا الشرط:
- عدد المعلمات — يحتوي النموذج 7B على 7 مليارات معامل ترجيح؛ أما النموذج 70B فيحتوي على عشرة أضعاف هذا العدد.
- التكمين — يستخدم Ollama أوزان GGUF المضغوطة. ويقلل التكمية ذات 4 بت (Q4) من حجم الذاكرة إلى النصف تقريبًا مقارنةً بالتكمية ذات 8 بت، مع فقدان ضئيل للجودة، ولهذا السبب يُعد الخيار الأمثل الافتراضي.
الصيغة البسيطة
بالنسبة لنموذج مُكمَّل بـ 4 بت — وهو ما يستخدمه Ollama افتراضيًّا — يُقدَّر ما يلي:
الذاكرة المطلوبة ≈ (المعلمات بالمليارات) × 0.6 جيجابايت + حمل السياق الإضافي
لذا، يحتاج النموذج 7B إلى ما يقارب 4–5 جيجابايت، والنموذج 13B إلى حوالي 8 جيجابايت، والنموذج 27B إلى حوالي 18–20 جيجابايت، أما النموذج 70B فيحتاج إلى 40 جيجابايت أو أكثر. أضف إلى ذلك مساحة إضافية صغيرة لذاكرة التخزين المؤقتة KV، التي تزداد حجمها مع طول محادثاتك. احرص دائمًا على ترك بضعة غيغابايتات من المساحة الاحتياطية لنظام التشغيل.
المتطلبات حسب حجم الطراز
| حجم النموذج | الذاكرة (الربع الرابع) | يعمل على | نماذج أمثلة |
|---|---|---|---|
| 2–3 ب | ~2–4 جيجابايت | وحدة المعالجة المركزية / أي جهاز كمبيوتر محمول | Gemma2 2B، Phi-4 mini |
| 7–8 مليارات | ~6–8 جيجابايت | كمبيوتر محمول مزود بوحدة معالجة رسومات (GPU) للمبتدئين / ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 16 جيجابايت | DeepSeek-R1 7B، Llama 3.3 8B |
| 13–14 ب | ~10–12 جيجابايت | وحدة معالجة رسومات متوسطة المواصفات | Phi-4، منتصف Qwen |
| 27–34 ب | ~18–24 جيجابايت | وحدة معالجة الرسومات (GPU) المتطورة / Apple Silicon | جيمّا 4 26B، كوين 3.6 27B |
| 70 مليار معلّمة | ~40–48 جيجابايت | محطة عمل / بطاقات رسومات متعددة | فئة Llama 70B |
| 200B+ (وزارة التعليم) | 100 جيجابايت فأكثر | الخادم / ذاكرة موحدة ضخمة | Qwen3 235B-A22B |
للاطلاع على تحليل أكثر تفصيلاً للطرازات المحددة، راجع دليلنا الخاص بـ متطلبات الـ VRAM لكل النماذج اللغوية الكبيرة الرئيسية.
وحدة معالجة الرسومات (GPU) مقابل وحدة المعالجة المركزية (CPU) مقابل Apple Silicon
وحدة معالجة الرسومات (GPU) من NVIDIA — المعيار الذهبي. ذاكرة VRAM هي الحد الأقصى الثابت: يجب أن يتسع النموذج في ذاكرة بطاقتك حتى يعمل بسرعة. يمكن لبطاقة سعة 24 جيجابايت (RTX 4090/5090) تشغيل نماذج تصل سعتها إلى حوالي 27–34 مليار نموذج بسهولة.
المعالج فقط — يعمل مع النماذج الصغيرة (2–8B) ولكنه أبطأ بكثير، لأن عرض النطاق الترددي لذاكرة الوصول العشوائي (RAM) للنظام لا يضاهي عرض النطاق الترددي لوحدة معالجة الرسومات (GPU). وهو مناسب تمامًا للمهام الخفيفة على جهاز كمبيوتر محمول لا يحتوي على وحدة معالجة رسومات منفصلة.
رقائق أبل — حالة خاصة، وهي حالة قوية. لأن أجهزة ماك تستخدم الذاكرة الموحدة التي يتم تقاسمها بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، يمكن لجهاز Mac بسعة 64 جيجابايت تحميل نماذج كانت ستتطلب جهاز كمبيوتر شخصي باهظ الثمن مزودًا بعدة وحدات معالجة رسومات. ومنذ أن أضافت النسخة Ollama v0.19 (مارس 2026) البنية الخلفية MLX، أصبح Apple Silicon أسرع بكثير — مما يجعل جهاز Mac ذو الذاكرة العالية أحد أفضل أجهزة LLM المحلية أحادية الوحدة التي يمكنك شراؤها. لمعرفة كيف يقارن ذلك بوحدة معالجة الرسومات (GPU) المنفصلة، انظر Strix Halo مقابل Apple M4 Pro.
وحدة معالجة الرسومات (GPU) من AMD — مدعوم عبر ROCm. يعمل بشكل جيد في عمليات الاستدلال في عام 2026؛ راجع مقارنة ROCm مقابل CUDA بالنسبة للحالة الحالية.
كيفية تكييف نموذج كبير الحجم
إذا كان حجم النموذج الذي تريده يتجاوز سعة الذاكرة لديك بقليل، فهناك خيارات متاحة أمامك قبل أن تستسلم:
- استخدم كمية أصغر — قم بـ
السؤال 4أو حتىq3النسخة بدلاً منq8. فأنت تضحي بقليل من الجودة مقابل توفير كبير في مساحة الذاكرة. - اختر حجمًا أصغر للطراز — غالبًا ما يتفوق طراز 8B الذي تم اختياره بعناية على طراز 27B الذي تم استبداله ويكاد لا يعمل.
- تقليص نافذة السياق — كلما كان السياق أصغر، قل استهلاك ذاكرة التخزين المؤقت KV.
- إغلاق التطبيقات الأخرى — في جهاز يعمل بمعالج وذاكرة موحدة، تُعد الذاكرة العشوائية (RAM) المتوفرة بمثابة ميزانيتك.
لاختيار طراز يتوافق مع أجهزتك، راجع أفضل نماذج LLM محلية للتشغيل على Ollama.
المتطلبات الأساسية المتعلقة بالتخزين والبرامج التي ينساها الناس
تحظى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وذاكرة الفيديو (VRAM) بكل الاهتمام، لكن هناك متطلبين أقل بروزًا يتسببان في إخفاق عمليات التثبيت الأولى أكثر من أي شيء آخر: مساحة القرص ومجموعة البرامج الأساسية. فإذا أخطأت في هذين الأمرين، فإما أن يرفض برنامج Ollama التثبيت أو يفشل في منتصف عملية تنزيل النموذج.
مساحة القرص. الملف الثنائي «أولاما» نفسه صغير الحجم — تبلغ تكلفته تقريبًا 4 جيجابايت للتثبيت. النماذج هي التي تستهلك مساحة القرص. يتم تنزيل كل نموذج مرة واحدة وتخزينه مؤقتًا على القرص، ثم يتم تحميله في الذاكرة أثناء التشغيل، لذا ستحتاج إلى مساحة كافية لتخزين الأوزان الكاملة بالإضافة إلى المساحة الخالية المتوفرة لديك. كدليل تقريبي عند استخدام التكمية الشائعة ذات 4 بت:
- طراز 8B (على سبيل المثال، Llama 3.1 8B): حوالي 5 جيجابايت على القرص.
- نموذج من الفئة 20B: حوالي 12–14 جيجابايت.
- طراز 70B: حوالي 40 جيجابايت.
- نموذج MoE ضخم جدًّا (فئة Llama 4): 65 جيجابايت أو أكثر.
تتراكم هذه الملفات بسرعة. فمجرد مجموعة بسيطة من بضعة نماذج قد تصل مساحتها إلى 30–80 جيجابايت؛ وإذا احتفظت بعدة نماذج كبيرة الحجم، فستتجاوز سعة 200 جيجابايت دون أن تدرك ذلك. ويُعد محرك الأقراص SSD بسعة 512 جيجابايت الحد الأدنى المعقول إذا كنت تخطط لجمع النماذج.
استخدم محرك أقراص SSD، ويفضل أن يكون من نوع NVMe. نظرًا لأن الأوزان تُقرأ من القرص إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) أو ذاكرة الفيديو (VRAM) في كل مرة يتم فيها تحميل النموذج لأول مرة، فإن أي محرك أقراص ميكانيكي بطيء يؤدي مباشرةً إلى بطء في بدء التشغيل — فالنموذج الذي يبلغ حجمه 40 جيجابايت يعمل ببطء شديد عند تحميله من قرص دوار. لا يؤثر التخزين السريع على معدل الرموز في الثانية بمجرد تحميل النموذج، لكنه يجعل الاستجابة الأولى تبدو فورية بدلاً من تأخير لمدة 30 ثانية.
نظام التشغيل وبرامج التشغيل. يعمل Ollama بشكل أصلي على المنصات الثلاث جميعها، لكن لكل منها حد أدنى:
- macOS: الإصدار 11 (Big Sur) أو أحدث، سواء على معالجات Apple Silicon أو Intel.
- ويندوز: Windows 10 22H2 أو إصدار أحدث (Home أو Pro)، على معالجات x86_64 وARM64 — وبالتالي تعمل الأجهزة المزودة بمعالجات Snapdragon عليه بشكل أصلي، دون الحاجة إلى محاكاة x86.
- لينكس: معظم التوزيعات الحديثة (أوبونتو 18.04 وما بعدها، ديبيان، فيدورا، RHEL، آرتش).
لتسريع المعالجة باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU)، تحتاج أيضًا إلى برامج تشغيل حديثة: برنامج تشغيل NVIDIA حديث — 531 أو إصدار أحدث (وإصدار 570 أو أحدث بالنسبة للبطاقات القديمة من عصر “ماكسويل” و«باسكال») — من أجل CUDA، أو مجموعة برامج تشغيل تدعم Vulkan أو ROCm v7 على بطاقات AMD Radeon. وفي حالة عدم توفر برنامج التشغيل المناسب، يتحول Ollama تلقائيًّا إلى استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) — وهو السبب الأكثر شيوعًا وراء بطء أداء الجهاز «المزود بوحدة معالجة رسومات جيدة».
الأسئلة الشائعة
ما هي سعة ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) التي أحتاجها لتشغيل Ollama؟
يعتمد ذلك كليًّا على النموذج. لا يحتاج Ollama نفسه إلى أي شيء تقريبًا؛ فالنموذج هو الذي يحدد المتطلبات. كقاعدة عامة، يحتاج النموذج ذو 4 بت إلى حوالي 0.6 جيجابايت لكل مليار معلمة — أي حوالي 4–5 جيجابايت لنموذج 7B، وحوالي 8 جيجابايت لنموذج 13B، و40 جيجابايت أو أكثر لنموذج 70B. احرص دائمًا على ترك بضعة جيجابايتات خالية لنظام التشغيل الخاص بك.
هل يمكنني تشغيل Ollama بدون وحدة معالجة رسومات (GPU)؟
نعم. تعمل النماذج الصغيرة (2–8B) بشكل جيد على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإن كانت أبطأ قليلاً مقارنةً بوحدة معالجة الرسومات (GPU). فمثلاً، لا يحتاج نموذج مثل Gemma2 2B سوى إلى حوالي 1.7 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، ويعمل على أجهزة الكمبيوتر المحمولة العادية. أما بالنسبة للنماذج التي يتجاوز حجمها حوالي 13B، فإن استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) أو معالج Apple Silicon المزود بذاكرة موحدة يُحدث فرقاً حقيقياً.
ما هي سعة ذاكرة الفيديو (VRAM) التي أحتاجها لطراز 7B؟
حوالي 6–8 غيغابايت لنموذج 7B مُكمَّل بـ 4 بت، بما في ذلك بعض الحمل الإضافي للسياق. ويتسع هذا الحجم بسهولة على معظم وحدات معالجة الرسومات (GPU) المنفصلة من الفئة المبتدئة، وكذلك على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المزودة بذاكرة موحدة أو ذاكرة نظام سعة 16 غيغابايت.
لماذا يعمل برنامج «أولاما» ببطء شديد؟
يحدث ذلك في الغالب لأن النموذج لا يتسع بالكامل في ذاكرة VRAM الخاصة بوحدة معالجة الرسومات (GPU)، لذا ينتقل جزء منه إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الخاصة بالنظام أو إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU). تحقق من ollama ps — إذا أظهر النموذج استهلاكًا مرتفعًا لموارد وحدة المعالجة المركزية (CPU)، فانتقل إلى نموذج أصغر حجمًا أو إلى خوارزمية كمية أكثر فعالية بحيث يتسع النموذج بأكمله في الذاكرة السريعة.
هل جهاز Mac مناسب لتشغيل Ollama؟
نعم، غالبًا ما تكون ممتازة. نظام «Apple Silicon» الموحد تتيح سعة الذاكرة لجهاز Mac بسعة 64 جيجابايت تشغيل النماذج والتي كانت ستتطلب لولا ذلك جهاز كمبيوتر شخصي مكلفًا مزودًا بعدة وحدات معالجة رسومات (GPU)، كما أن البنية الخلفية MLX (بدءًا من الإصدار v0.19) جعلت العملية سريعة أيضًا. ويُعد جهاز Mac ذو الذاكرة الكبيرة أحد أفضل الخيارات التي تعتمد على جهاز واحد لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) محليًّا في عام 2026.
ما مقدار مساحة القرص التي أحتاجها لتشغيل Ollama؟
خصص مساحة تبلغ حوالي 4 جيجابايت لتثبيت Ollama نفسه، ثم أضف حجم كل نموذج تقوم باستيراده. عند التكمية ذات 4 بت، يبلغ حجم النموذج الذي يحتوي على 8B حوالي 5 جيجابايت، والنموذج الذي يحتوي على 70B يبلغ حجمه حوالي 40 جيجابايت، أما النماذج الأكبر حجمًا فتتجاوز 65 جيجابايت. يتراوح حجم الإعداد النموذجي الذي يشتمل على نماذج متعددة بين 30 و80 جيجابايت، لذا يُعد محرك الأقراص SSD بسعة 512 جيجابايت نقطة انطلاق مريحة. يُوصى بشدة باستخدام محرك أقراص SSD (ويُفضل أن يكون من نوع NVMe)، لأن النماذج يتم تحميلها من القرص في كل مرة يتم تشغيلها فيها لأول مرة.
أين يقوم برنامج Ollama بتخزين النماذج، وهل يمكنني نقلها إلى محرك أقراص آخر؟
بشكل افتراضي، يقوم Ollama بحفظ النماذج التي تم تنزيلها في مجلد مخفي داخل الدليل الرئيسي الخاص بك — ~/.ollama على نظامي macOS وLinux، و %HOMEPATH%.ollama في نظام ويندوز. إذا كان محرك أقراص النظام صغير الحجم، فيمكنك إعادة توجيه التخزين إلى قرص أكبر أو قرص خارجي عن طريق ضبط OLLAMA_MODELS تعيين متغير بيئي إلى مسار جديد قبل تشغيل Ollama. هذا هو الحل الأفضل عندما تنفد مساحة محرك أقراص التشغيل.
ما هي أنظمة التشغيل التي يدعمها Ollama؟
يعمل Ollama بشكل أصلي على نظام macOS 11 (Big Sur) أو أحدث، وWindows 10 22H2 أو أحدث (64 بت، بما في ذلك أجهزة ARM64 مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة المزودة بمعالج Snapdragon)، ومعظم توزيعات Linux الحديثة مثل Ubuntu 18.04+ وFedora وArch. لتسريع الأداء باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU)، تحتاج أيضًا إلى برنامج تشغيل محدث — برنامج تشغيل NVIDIA حديث لـ CUDA، أو برنامج تشغيل يدعم ROCm/Vulkan على AMD — وإلا فسيعمل Ollama على وحدة المعالجة المركزية (CPU) بدلاً من ذلك.
الخلاصة
قبل أن تقوم بتنزيل أي شيء، قم بحساب سريع: المعلمات × 0.6 جيجابايت لنموذج 4 بت، بالإضافة إلى سعة احتياطية. قارن ذلك بذاكرة VRAM (NVIDIA/AMD) أو الذاكرة الموحدة (Apple) لديك، ولن تواجه أبدًا خطأ «نفاد الذاكرة» المزعج مرة أخرى. إذا كنت في شك، فابدأ بحجم أصغر مما تتوقع — فالنموذج الذي يتناسب مع متطلباتك ويعمل بسرعة أفضل من النموذج الأكبر الذي يعمل ببطء شديد.
