Older stories and guides from the Convly archive.
Same Blackwell die, same memory bandwidth — but 96GB versus 32GB and ECC. One costs $2,000, the other $7,500. Here’s exactly when the Pro card earns nearly 4x the price.
$450 separates these two, and for AI it buys both more VRAM and almost double the compute. Here’s whether the RTX 5080 justifies the gap over the 5070 for local AI work.
$200 separates these two — but for AI it’s really 12GB vs 16GB of VRAM, and that single number changes which models you can run. Here’s how they compare on real workloads.
A rare case where the cheaper card has more VRAM. The RTX 5070 is faster; the RTX 5060 Ti 16GB fits bigger models. For AI, that trade-off doesn’t have an obvious winner.
أصبح DeepSeek V4 الآن منافسًا لـ GPT-5.5 من حيث القدرات الأساسية، ويكلف جزءًا بسيطًا من السعر — لكن ChatGPT لا يزال يتفوق من حيث الجودة والتكامل مع النظام البيئي وخصوصية البيانات. إليك أيهما يناسب احتياجاتك.
حوّل «أولاما» تشغيل نموذج اللغة الكبير (LLM) المحلي من مشروع كان يُنفذ في عطلة نهاية الأسبوع إلى أمر واحد. إليكم شرحًا دقيقًا لماهيته، وكيفية عمله من الناحية التقنية، ولماذا أصبح الخيار الافتراضي في عام 2026.
أربع أدوات، أربع مهام. Ollama و LM Studio هما طبقات للتجربة، و llama.cpp هو المحرك، و vLLM هو خادم الإنتاج. إليك بالضبط أي منها تختار — ومتى.
السبب الرئيسي لفشل تشغيل النموذج ليس وجود خطأ برمجي، بل الذاكرة. إليك بالضبط مقدار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وذاكرة الفيديو (VRAM) التي يحتاجها كل حجم من أحجام نماذج Ollama، بالإضافة إلى معادلة يجب معرفتها قبل التنزيل.
يستغرق تثبيت Ollama حوالي دقيقتين على أي نظام تشغيل. فيما يلي الخطوات التفصيلية لنظامي Mac وWindows وLinux، بالإضافة إلى كيفية تشغيل النموذج الأول الخاص بك وإصلاح الأخطاء التي يواجهها المستخدمون فعليًّا.
يمكن لـ«أولاما» تشغيل أكثر من 100 نموذج، لكنك لن تحتاج سوى إلى عدد قليل منها. إليك أفضل نماذج اللغات الكبيرة المحلية (LLMs) لعام 2026، مرتبةً حسب الغرض الذي تسعى إلى تحقيقه فعليًّا — بالإضافة إلى سعة ذاكرة الفيديو (VRAM) التي يحتاجها كل نموذج.
يعني نموذج البرمجة المحلية أن الكود الخاص بك لا يغادر جهازك أبدًا. إليك أفضل هذه النماذج في عام 2026 — مرتبةً وفقًا لمؤشر SWE-bench ومتطلبات الأجهزة وكيفية تعاملها مع عمليات إعادة الهيكلة الفعلية.
GLM-5.1 هو بديل كلود الذي يكلف $3 في الشهر وتم تدريبه بدون أي أجهزة إنفيديا. نموذج Zhipu هو بيان جيوسياسي بقدر ما هو بيان تقني.
