Tuesday, 10 November 2026 | التحديث اليومي نظرة ثاقبة للذكاء الاصطناعي، مكتوبة للبناة

Qwen3 14B مقابل Gemma 3 12B: المواصفات، والأسعار، وأيهما تختار (2026)

Qwen3 14B مقابل Gemma 3 12B — أفضل النماذج متوسطة الحجم المتوافقة مع وحدة معالجة رسومية سعتها 12 غيغابايت. فيما يلي المقارنة الكاملة جنبًا إلى جنب: المواصفات، أسعار واجهة البرمجة API، نافذة السياق، المتطلبات المادية للتشغيل المحلي، وتوصية واضحة قائمة على البيانات حول أي النموذجين يُفضَّل اختياره.

المواصفاتQwen3 14BGemma 3 12B
المطوّرعلي باباجوجل
النوعنموذج لغوي كبير (كثيف)نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط
عدد المعايير (البارامترات)14 مليار معلّمة12 مليار معلّمة
نافذة السياق32K محلي (131K مع YaRN)128 ألف رمز
النمطنص → نصنص، صورة → نص
الترخيصرخصة Apache 2.0 (مفتوحة)Gemma Terms of Use (open weights)
أوزان مفتوحة المصدر✅ نعم✅ نعم
سعر الإدخال (بالدولار لكل مليون رمز)$0.12$0.05
سعر الإخراج (بالدولار لكل مليون رمز)$0.24$0.15
ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت~9 جيجابايت~8.2 GB
حد أدنى من وحدات معالجة الرسومات (GPU) للمعالجة المحليةRTX 4070 بسعة 12 جيجابايت (الربع الرابع)RTX 4070 بسعة 12 جيجابايت
أُطلِقَ2025-042025-03

أبرز الاختلافات

  • التكلفة: نموذج Gemma 3 12B هو أرخص بنسبة 100% من Qwen3 14B من حيث التكلفة المُحسوبة لكل رمز مدمج.
  • السياق: Gemma 3 12B wins on context window (128K vs 32K) — better for long documents, large codebases and big RAG inputs.
  • 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 Qwen3 14B محليًّا: ~9 جيجابايت عند التكمية بتية 4 (بحد أدنى: RTX 4070 بسعة 12 جيجابايت (الربع الرابع)).
  • تشغيل Gemma 3 12B محليًّا: ~~8.2 GB at 4-bit (min RTX 4070 12GB).

أيُّها يجب أن تختار؟

اختر Qwen3 14B إذا كان يتناسب مع هيكلك التقني الحالي أو كنت تفضِّل منتجات شركة علي بابا.

اختر Gemma 3 12B إذا كنت تبحث عن أقل تكلفة لكل رمز في مهام ذات حجم عالٍ، أو إذا كنت بحاجة إلى نافذة سياق أكبر.

→ 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