مزوّدو نماذج LLM السحابية

قائمة قصيرة بتوريد النماذج الكبيرة جداً

Page content

استخدام نماذج LLM ليس مكلفًا جدًا، وقد لا يكون هناك حاجة لشراء وحدة معالجة رسومات جديدة رائعة. إليك قائمة بـ مزوّدي LLM في السحابة مع النماذج التي يحتويها.

باب المتجر في السحابة

مزوّدو LLM - الأصلي

نماذج LLM من Anthropic

طورت Anthropic عائلة من النماذج الكبيرة للغة (LLMs) المتقدمة تحت علامة “Claude”. تم تصميم هذه النماذج لعدد واسع من التطبيقات، مع التركيز على السلامة والموثوقية والشفافية.

النسخ الرئيسية من نموذج Claude

النموذج القوة التطبيقات
Haiku السرعة، الكفاءة المهام الفورية، المهام الخفيفة
Sonnet التوازن بين القدرة والأداء التطبيقات العامة
Opus التفكير المتقدم، متعدد الوسائط المهام المعقدة، المهام ذات المخاطر العالية

يمكن لجميع النماذج في عائلة Claude 3 معالجة النصوص والصور، مع إظهار Opus أداءً قويًا بشكل خاص في المهام متعددة الوسائط.

الأساسيات التقنية

  • الهيكلية: نماذج Claude هي نماذج تحويلية مُدربة مسبقًا توليدية (GPTs)، تم تدريبها لتوقع الكلمة التالية في كميات كبيرة من النصوص، ثم تم تخصيصها لسلوكيات معينة.
  • أساليب التدريب: تستخدم Anthropic نهجًا فريدًا يُسمى الذكاء الدستوري، والذي يوجه النماذج لتكون مفيدة وغير ضارة من خلال تقييمها الذاتي وتعديل استجاباتها بناءً على مجموعة من المبادئ (دستور). يتم تحسين هذا الإجراء بشكل إضافي باستخدام التعلم المعزز من ملاحظات الذكاء الاصطناعي (RLAIF)، حيث تُستخدم الملاحظات المُولدة من الذكاء الاصطناعي لتوجيه مخرجات النموذج لتتوافق مع الدستور.

الشفافية والسلامة

تستثمر Anthropic بشكل كبير في أبحاث الشفافية لفهم كيفية تمثيل نماذجها للمفاهيم واتخاذ القرارات. تقنيات مثل “تعلم القاموس” تساعد في خريطة تنشيط العصبونات الداخلية إلى ميزات قابلة للفهم من قبل البشر، مما يسمح للباحثين بمتابعة كيفية معالجة النموذج للمعلومات واتخاذ القرارات. هذه الشفافية تهدف إلى ضمان أن تعمل النماذج كما هو مخطط لها، وتحديد المخاطر المحتملة أو التحيزات.

التطبيقات والتطبيقات العملية

يتم نشر نماذج Claude في سيناريوهات متعددة في الشركات، بما في ذلك:

  • تلقين خدمة العملاء
  • العمليات (استخراج المعلومات، الملخصات)
  • تحليل الوثائق القانونية
  • معالجة مطالبات التأمين
  • مساعدة البرمجة (الإنتاج، التصحيح، شرح الكود)

تتوفر هذه النماذج عبر منصات مثل Amazon Bedrock، مما يجعلها متاحة للتكامل في سير العمل التجاري.

البحث والتطوير

تستمر Anthropic في تطوير علم الذكاء الاصطناعي، والسلامة، والشفافية، بهدف بناء نماذج ليست قوية فقط، بل موثوقة أيضًا ومتوافقة مع القيم الإنسانية.

باختصار، نماذج Claude من Anthropic تمثل نهجًا رائدًا في تطوير LLM، الجمع بين القدرات المتطورة مع التركيز القوي على السلامة، والشفافية، والتطبيقات العملية في الشركات.

نماذج LLM من OpenAI (2025)

تقدم OpenAI مجموعة شاملة من نماذج LLM الكبيرة، مع التركيز على الجيل الأحدث على متعدد الوسائط، والسياق الممتد، والقدرات المتخصصة في البرمجة والمهام التجارية. النماذج الرئيسية المتاحة حتى مايو 2025 مذكورة أدناه.

النماذج الرئيسية من OpenAI

النموذج تاريخ الإطلاق متعدد الوسائط نافذة السياق التخصص توفر API/ChatGPT التخصيص الميزات والنتائج البارزة
GPT-3 يونيو 2020 لا 2K توكين إنتاج النصوص فقط API نعم MMLU ~43%
GPT-3.5 نوفمبر 2022 لا 4K–16K توكين المحادثة، مهام النص ChatGPT المجاني/API نعم MMLU 70%， HumanEval ~48%
GPT-4 مارس 2023 نصوص+صور 8K–32K توكين التفكير المتقدم ChatGPT Plus/API نعم MMLU 86.4%， HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) مايو 2024 نصوص+صور+صوت 128K توكين متعدد الوسائط، سريع، قابل للتوسع ChatGPT Plus/API نعم MMLU 88.7%， HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini يوليو 2024 نصوص+صور+صوت 128K توكين اقتصادي، سريع API نعم MMLU 82%， HumanEval 75.6%
GPT-4.5 فبراير 2025* نصوص+صور 128K توكين مراحل تحسين الدقة API (مُعاينة، مُستبعدة) لا MMLU ~90.8%
GPT-4.1 أبريل 2025 نصوص+صور 1M توكين البرمجة، السياق الطويل فقط API مخطط MMLU 90.2%， SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini أبريل 2025 نصوص+صور 1M توكين الأداء/التكلفة المتوازن فقط API مخطط MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano أبريل 2025 نصوص+صور 1M توكين الاقتصاد، الفائق السرعة فقط API مخطط MMLU 80.1%

*GPT-4.5 كانت معاينة قصيرة، الآن مُستبعدة لصالح GPT-4.1.

مميزات النماذج

  • GPT-4o (“Omni”): تدمج النصوص، الرؤية، والصوت، وتقدم استجابات تشبه الواقع تقريبًا، مع نافذة سياق 128K توكين. هي الافتراضية الحالية لـ ChatGPT Plus وAPI، وتتفوق في المهام متعددة اللغات والوسائط.
  • GPT-4.1: تركز على البرمجة، اتباع التعليمات، والسياق الطويل جدًا (حتى مليون توكين). هي فقط API حتى مايو 2025، مع تخصيص مخطط لكنه غير متوفر بعد.
  • النسخة الصغيرة والناノ: تقدم خيارات مكلفة ومتخصصة في التأخير لتطبيقات الوقت الفعلي أو الكبيرة، تتنازل قليلاً عن الدقة مقابل السرعة والتكلفة.
  • التخصيص: متاح لمعظم النماذج باستثناء أحدثها (مثل GPT-4.1 حتى مايو 2025)، مما يسمح للشركات بتخصيص النماذج لمهام أو مجالات محددة.
  • النتائج: تتفوق النماذج الجديدة باستمرار على النماذج الأقدم في الاختبارات القياسية (MMLU، HumanEval، SWE-Bench)، مع تحقيق GPT-4.1 سجلات جديدة في البرمجة والفهم في السياق الطويل.

نطاق الاستخدام

  • إنتاج النصوص والمحادثة: GPT-3.5، GPT-4، GPT-4o
  • المهام متعددة الوسائط: GPT-4V، GPT-4o، GPT-4.1
  • البرمجة والأدوات المطورة: GPT-4.1، GPT-4.1 Mini
  • تلقين الشركات: جميعها، مع دعم التخصيص
  • تطبيقات الوقت الفعلي والاقتصادية: النسخ الصغيرة والناノ

النظام البيئي لـ LLM من OpenAI في عام 2025 متنوع للغاية، مع نماذج مخصصة لكل شيء من المحادثة البسيطة إلى التفكير متعدد الوسائط والنشر في الشركات الكبيرة. النماذج الأحدث (GPT-4o، GPT-4.1) تدفع الحدود في طول السياق، السرعة، والتكامل متعدد الوسائط، بينما النسخ الصغيرة والناノ تتناول التكلفة والتأخير للاستخدام في الإنتاج.

نماذج LLM من MistralAI (2025)

لقد توسع MistralAI بسرعة في محفظتها من النماذج الكبيرة للغة (LLMs)، وتقدم حلولًا مفتوحة المصدر وتجارية تركز على القدرة متعددة اللغات، متعددة الوسائط، والتركيز على البرمجة. أدناه ملخص لموديلاتها الرئيسية وميزاتها المميزة.

اسم النموذج النوع المعلمات التخصص تاريخ الإطلاق
Mistral Large 2 LLM 123B متعددة اللغات، التفكير يوليو 2024
Mistral Medium 3 LLM فئة مقدمة البرمجة، STEM مايو 2025
Pixtral Large LLM متعددة الوسائط 124B النصوص + الرؤية نوفمبر 2024
Codestral LLM للبرمجة خاص إنتاج الكود يناير 2025
Mistral Saba LLM خاص اللغات من الشرق الأوسط، جنوب آسيا. فبراير 2025
Ministral 3B/8B LLM للحواف 3B/8B الحواف/الهواتف أكتوبر 2024
Mistral Small 3.1 LLM صغيرة خاص متعددة الوسائط، كفاءة مارس 2025
Devstral Small LLM للبرمجة خاص استخدام الأدوات البرمجية، تحرير الملفات متعددة مايو 2025
Mistral 7B مفتوحة المصدر 7B عامة 2023–2024
Codestral Mamba مفتوحة المصدر خاص البرمجة، معمارية Mamba 2 يوليو 2024
Mathstral 7B مفتوحة المصدر 7B الرياضيات يوليو 2024

النماذج الراقية والتجارية

  • Mistral Large 2: النموذج الراقي حتى عام 2025، يحتوي على 123 مليار معلمة ونافذة سياق 128K توكين. يدعم عشرات اللغات وأكثر من 80 لغة برمجة، ويتفوق في التفكير المتقدم والمهام متعددة اللغات.
  • Mistral Medium 3: تم إصدارها في مايو 2025، هذه النموذج توازن بين الكفاءة والأداء، خاصة في المهام البرمجية والمهام المتعلقة بالعلوم والرياضيات.
  • Pixtral Large: نموذج متعدد الوسائط (نصوص ورؤية) بـ 124 مليار معلمة، تم إصدارها في نوفمبر 2024، مصممة للمهام التي تتطلب فهمًا للغة والصور.
  • Codestral: متخصصة في إنتاج الكود والهندسة البرمجية، مع الإصدار الأحدث تم إصدارها في يناير 2025. Codestral مُحسّنة لمهام البرمجة ذات التأخير المنخفض والكثافة العالية.
  • Mistral Saba: مركزة على اللغات من الشرق الأوسط وجنوب آسيا، تم إصدارها في فبراير 2025.
  • Mistral OCR: خدمة لاستخراج النصوص والصور من ملفات PDF للاستخدام في معالجة الذكاء الاصطناعي، تم إطلاقها في مارس 2025.

النماذج الصغيرة والحواف

  • Les Ministraux (Ministral 3B، 8B): عائلة من النماذج مُحسّنة للحواف، توازن بين الأداء والكفاءة للاستخدام على الهواتف والمعدات ذات الموارد المحدودة.
  • Mistral Small: نموذج صغير متعدد الوسائط رائد، مع الإصدار 3.1 تم إصدارها في مارس 2025، مصممة للكفاءة والتطبيقات على الحواف.
  • Devstral Small: نموذج متطور للبرمجة مركّز على استخدام الأدوات، استكشاف قواعد الكود، وتحرير الملفات متعددة، تم إصدارها في مايو 2025.

النماذج المفتوحة المصدر والمتخصصة

  • Mistral 7B: واحدة من أكثر النماذج المفتوحة المصدر شعبية، تم تبنيها وتحسينها بشكل واسع من قبل المجتمع.
  • Codestral Mamba: أول نموذج مفتوح المصدر من نوع “Mamba 2”، تم إصدارها في يوليو 2024.
  • Mistral NeMo: نموذج قوي مفتوح المصدر، تم إصدارها في يوليو 2024.
  • Mathstral 7B: نموذج مفتوح المصدر متخصص في الرياضيات، تم إصدارها في يوليو 2024.
  • Pixtral (12B): نموذج متعدد الوسائط أصغر لفهم النصوص والصور، تم إصدارها في سبتمبر 2024.

الخدمات الداعمة

  • Mistral Embed: توفر تمثيلات نصية متطورة لمهام التالية.
  • Mistral Moderation: تكتشف المحتوى الضار في النصوص، داعمة للاستخدام الآمن.

نماذج MistralAI متاحة عبر API والإصدارات المفتوحة المصدر، مع التركيز القوي على التطبيقات متعددة اللغات، متعددة الوسائط، والتركيز على البرمجة. نهجها المفتوح المصدر والشراكات ساهمت في الابتكار السريع والتبني الواسع في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

نماذج LLM من Meta (2025)

عائلة نماذج LLM من Meta، المعروفة باسم Llama (Large Language Model Meta AI)، هي واحدة من أكثر النظم البيئية للذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر والبحثية بارزة. الجيل الأحدث، Llama 4، يمثل خطوة كبيرة في القدرة، والحجم، والوسائط.

النموذج المعلمات الوسائط الهيكلية نافذة السياق الحالة
Llama 4 Scout 17B (16 خبراء) متعددة الوسائط MoE غير محدد تم الإطلاق
Llama 4 Maverick 17B (128 خبراء) متعددة الوسائط MoE غير محدد تم الإطلاق
Llama 4 Behemoth غير مُعلن متعددة الوسائط MoE غير محدد في التدريب
Llama 3.1 405B نصوص كثيفة 128,000 تم الإطلاق
Llama 2 7B، 13B، 70B نصوص كثيفة أقصر تم الإطلاق

النماذج الأحدث من Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 مليار معلمة نشطة، 16 خبير، هيكلية Mixture-of-Experts (MoE)
    • متعددة الوسائط (نصوص ورؤية)، مفتوحة الأوزان
    • تناسب وحدة H100 GPU واحدة (مع كمية Int4)
    • مصممة للكفاءة والوصول الشامل

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 مليار معلمة نشطة، 128 خبير، هيكلية MoE
    • متعددة الوسائط، مفتوحة الأوزان
    • تناسب وحدة H100 واحدة
    • تنوع خبراء أكبر لتحسين التفكير

  • Llama 4 Behemoth (مُعاينة):

    • لم تُعلن بعد، تخدم كنموذج “معلم” للسلسلة Llama 4
    • تتفوق على GPT-4.5، Claude Sonnet 3.7، وGemini 2.0 Pro في اختبارات STEM (مثل MATH-500، GPQA Diamond)
    • تمثل أقوى نموذج LLM من Meta حتى الآن

الميزات الرئيسية لـ Llama 4:

  • أول نماذج مفتوحة الأوزان متعددة الوسائط (نصوص وصور)
  • دعم غير مسبوق لطول السياق (تفاصيل غير محددة، لكنها مصممة للمهام الطويلة)
  • تم بناؤها باستخدام هياكل Mixture-of-Experts المتقدمة للكفاءة والتوسع

سلسلة Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 مليار معلمة
    • نافذة سياق 128,000 توكين
    • تم تدريبها على أكثر من 15 تريليون توكين
    • تدعم عدة لغات (أضيفت ثمانية في الإصدار الأحدث)
    • أكبر نموذج مفتوح المصدر تم إصداره حتى الآن

  • Llama 3.2 و 3.3:

    • تحسينات وتطبيقات متتالية، بما في ذلك حالات استخدام متخصصة (مثل نشر Llama 3.2 على محطة الفضاء الدولية)

  • Llama 2:

    • جيل سابق، متاح في إصدارات 7B، 13B، و70B
    • لا تزال تُستخدم على نطاق واسع للبحث والتطوير

المفتوحة المصدر والبيئة

  • تلتزم Meta بقوة بالذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، وتقدم النماذج والibraries للباحثين والمطورين.
  • تُستخدم نماذج Llama في العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي عبر منصات Meta، وتم تبنيها على نطاق واسع في المجتمع الأوسع للذكاء الاصطناعي.

باختصار:
لقد تطورت نماذج Llama من Meta إلى إحدى أكثر النماذج متقدمة، مفتوحة، متعددة الوسائط في العالم، مع Llama 4 Scout وMaverick في المقدمة من حيث الكفاءة والقدرة، وLlama 3.1 تُسجّل رقماً قياسياً في الحجم المفتوح المصدر وطول السياق. تم تصميم البيئة لضمان الوصول الشامل، والبحث، والتكامل عبر مجموعة متنوعة من الاستخدامات.

نماذج LLM من Qwen (2025)

Qwen هي عائلة نماذج LLM من Alibaba، معروفة بتوفرها المفتوح المصدر، ومهاراتها القوية في اللغات متعددة والبرمجة، وتحديثاتها السريعة. الآن، تحتوي سلسلة Qwen على عدة إصدارات رئيسية، كل منها لها ميزات وابتكارات مميزة.

الجيل أنواع النماذج المعلمات الميزات الرئيسية المفتوح المصدر
Qwen3 كثيفة، MoE 0.6B–235B التفكير المختلط، متعددة اللغات، وكيل نعم
Qwen2.5 كثيفة، MoE، VL 0.5B–72B البرمجة، الرياضيات، 128K سياق، VL نعم
QwQ-32B كثيفة 32B التركيز على الرياضيات/البرمجة، 32K سياق نعم
Qwen-VL نموذج رؤية-لغة 2B–72B إدخال نصوص + صور نعم
Qwen-Max MoE خاص التفكير المعقد، المهام متعددة الخطوات لا

الجيل الأحدث والنماذج البارزة

  • Qwen3 (أبريل 2025)

    • تمثل أحدث نماذج LLM من Alibaba، مع تحسينات كبيرة في التفكير، اتباع التعليمات، استخدام الأدوات، والكفاءة متعددة اللغات.
    • متاحة في هياكل كثيفة وMixture-of-Experts (MoE)، مع أحجام معلمات تتراوح بين 0.6B إلى 235B.
    • تقدم “نماذج التفكير المختلط” التي يمكنها التبديل بين “وضع التفكير” (للتفكير المعقد، الرياضيات، والبرمجة) و"وضع غير التفكير" (للمحادثة السريعة، العامة).
    • أداء متميز في الكتابة الإبداعية، المحادثة متعددة الدورات، والمهام القائمة على الوكلاء، مع دعم أكثر من 100 لغة ولهجات.
    • تتوفر الأوزان المفتوحة للكثير من النسخ، مما يجعل Qwen3 متاحة للغاية للمطورين والباحثين.

  • Qwen2.5 (يناير 2025)

    • تم إصدارها في مجموعة واسعة من الأحجام (0.5B إلى 72B معلمات)، مناسبة لتطبيقات الهواتف والشركات.
    • تم تدريبها على مجموعة بيانات بحجم 18 تريليون توكين، مع نافذة سياق تصل إلى 128,000 توكين.
    • تحسينات كبيرة في البرمجة، التفكير الرياضي، ال流暢ية متعددة اللغات، والكفاءة.
    • نماذج متخصصة مثل Qwen2.5-Math تهدف إلى المهام الرياضية المتقدمة.
    • Qwen2.5-Max هي نموذج كبير من نوع MoE، تم تدريبها على أكثر من 20 تريليون توكين، وتم تخصيصها مع SFT وRLHF، مما يجعلها متفوقة في المهام المعقدة متعددة الخطوات.

  • QwQ-32B (مارس 2025)

    • تركز على التفكير الرياضي والبرمجة، وتتنافس مع النماذج الأكبر في الأداء، مع كفاءة حسابية.
    • 32B معلمات، نافذة سياق 32K توكين، مفتوحة المصدر تحت Apache 2.0.

النماذج متعددة الوسائط والمتخصصة

  • سلسلة Qwen-VL

    • نماذج رؤية-لغة (VL) تدمج نموذج تحويل الرؤية مع LLM، داعمة لإدخال النصوص والصور.
    • Qwen2-VL و Qwen2.5-VL توفر أحجام معلمات من 2B إلى 72B، مع إصدار معظم النسخ مفتوحة المصدر.

  • Qwen-Max

    • تقدم أداء استنتاج متميز للمهام المعقدة متعددة الخطوات، متاحة عبر API والمنصات عبر الإنترنت.

توافر النماذج والبيئة

  • تُصدر نماذج Qwen تحت ترخيص Apache 2.0 (باستثناء بعض النسخ الأكبر)، ويمكن الوصول إليها عبر Alibaba Cloud، Hugging Face، GitHub، وModelScope.
  • تُستخدم عائلة Qwen على نطاق واسع في الصناعات، بما في ذلك الإلكترونيات الاستهلاكية، الألعاب، والذكاء الاصطناعي في الشركات، مع أكثر من 90,000 مستخدم في الشركات.

الميزات الرئيسية عبر عائلة Qwen

  • الاستحواذ متعدد اللغات: دعم أكثر من 100 لغة، مع أداء متميز في الترجمة والمهام متعددة اللغات.
  • البرمجة والرياضيات: أداء رائد في إنتاج الكود، تصحيح الأخطاء، والتفكير الرياضي، مع نماذج متخصصة في هذه المجالات.
  • السياق الممتد: نافذة سياق تصل إلى 128,000 توكين للمهام المفصلة والطويلة.
  • التفكير المختلط: القدرة على التبديل بين الوضعيات للحصول على أداء مثالي في المهام المعقدة والمهام العامة.
  • القيادة في المفتوح المصدر: تتوفر العديد من النماذج بشكل كامل مفتوحة المصدر، مما يعزز التبني السريع في المجتمع والبحث.

باختصار:
نماذج Qwen في طليعة تطوير LLM المفتوحة المصدر، مع Qwen3 و Qwen2.5 تقدم أحدث التفكير، والكفاءة متعددة اللغات، والبرمجة، وغطاء واسع في أحجام النماذج، وتبني قوي في الصناعات. قدرتها على التفكير المختلط، ونافذة السياق الكبيرة، وتوافرها المفتوح يجعلها خيارًا رائدًا للبحث والتطبيقات في الشركات.

مزودي LLM - البائعون

نماذج LLM من Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock هو منصة مدارة بالكامل وبدون خادم، توفر الوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأساسية (FMs) الرائدة من Amazon وشركات الذكاء الاصطناعي الكبرى. تم تصميمها لتبسيط دمج، وتعديل، ونشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقات الشركات.

مزودي النماذج والعائلات المدعومة

Amazon Bedrock توفر واحدة من أبرز المجموعات المتاحة من LLMs، بما في ذلك النماذج من:

  • Amazon (سلسلة Nova)
  • Anthropic (Claude)
  • AI21 Labs (Jurassic)
  • Cohere
  • Meta (Llama)
  • Mistral AI
  • DeepSeek (DeepSeek-R1)
  • Stability AI
  • Writer
  • Luma
  • Poolside (متوفرة قريباً)
  • TwelveLabs (متوفرة قريباً)

هذه التنوع يسمح للمنظمات بدمج النماذج وفقاً لاحتياجاتها الخاصة، مع المرونة لترقية أو تبديل النماذج مع حد أدنى من تغييرات الكود.

نماذج Amazon الخاصة: Nova

  • Amazon Nova هي أحدث جيل من نماذج Amazon الأساسية، المصممة للحصول على أداء عالي، كفاءة، ودمج في الشركات.
  • نماذج Nova تدعم إدخال النص، الصورة، والفيديو، وتتفوق في توليد المراجع المعزز بالاسترجاع (RAG) من خلال تأسيس الاستجابات على بيانات الشركة الخاصة.
  • تم تحسينها للتطبيقات الواعية، مما يسمح بأداء مهام معقدة متعددة الخطوات تتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات وأنظمة الشركة.
  • Nova تدعم التخصيص الدقيق والتبسيط، مما يسمح للعملاء بإنشاء نماذج خاصة مخصصة بناءً على مجموعاتهم الخاصة من البيانات المصنفة.

النماذج الخارجية والمتخصصة

  • DeepSeek-R1: نموذج LLM عالي الأداء ومدارة بالكامل لمهام التفكير المتقدم، البرمجة، والمهام متعددة اللغات، الآن متوفرة على Bedrock.
  • Meta Llama، Anthropic Claude، AI21 Jurassic، Mistral، Cohere، وغيرها: كل منها يجلب قوة فريدة في اللغة، البرمجة، التفكير، أو متعدد الوسائط، تغطي مجموعة واسعة من استخدامات الشركات والبحث.
  • السوق: يوفر سوق Bedrock أكثر من 100 نموذج شائع، مبتكر، ومتخصص يمكن الوصول إليه عبر نقاط النهاية المدارة.

التكيف والتخصيص

  • التدريب الدقيق: يسمح Bedrock بتدريب خاص للنماذج باستخدام بياناتك الخاصة، مما يخلق نسخة آمنة ومخصصة لمنظمةك. بياناتك لا تُستخدم لتدريب النموذج الأساسي.
  • توليد المعزز بالاسترجاع (RAG): تسمح قواعد المعرفة في Bedrock بتحديث استجابات النموذج مع بيانات الشركة المحدثة والسياقية، تلقائياً لعملية RAG للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
  • التبسيط: نقل المعرفة من النماذج الكبيرة المعلمة إلى نماذج طلابية أصغر وكفيفة للاستخدام في النشر بتكلفة منخفضة.

تقييم النماذج

  • LLM كقاضٍ: توفر Bedrock أداة تقييم النماذج حيث يمكنك مقارنة النماذج (بما في ذلك تلك خارج Bedrock) باستخدام LLMs كقاضٍ. هذا يساعد في اختيار أفضل نموذج لمعايير الجودة والذكاء الاصطناعي المسؤول.

النشر والأمان

  • بدون خادم وقابلة للتوسع: تتعامل Bedrock مع البنية التحتية، التوسع، والأمان، مما يسمح للمنظمات التركيز على منطق التطبيق.
  • الأمان والامتثال: تُشفّر البيانات أثناء النقل والراحة، مع الامتثال لمعايير ISO، SOC، HIPAA، CSA، وGDPR.

باختصار:
Amazon Bedrock توفر منصة موحدة وآمنة للوصول، والتكيف، والنشر إلى مجموعة واسعة من LLMs الرائدة، بما في ذلك نماذج Nova الخاصة بـ Amazon ونماذج FMs من الدرجة الأولى من الجهات الخارجية، مع دعم التخصيص، RAG، وأدوات تقييم متقدمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من الدرجة الأولى.

نماذج LLM من Groq (2025)

Groq ليست مطورة لـ LLM، ولكنها مزودة لـ Hardware وCloud Inference تركز على نشر LLMs الرائدة بسرعة فائقة وموثوقية منخفضة باستخدام تقنيتها الخاصة في وحدة معالجة اللغة (LPU). GroqCloud™ تمكن المطورين من تشغيل مجموعة متنوعة من النماذج LLM المتوفرة مفتوحة المصدر والرائدة في الوقت الحالي بسرعة وفعالية غير مسبوقة.

النماذج LLM المدعومة في GroqCloud

بحلول عام 2025، توفر GroqCloud تقييمًا عالي الأداء لقائمة متزايدة من النماذج LLM الرائدة، بما في ذلك:

  • Meta Llama 3 (8B، 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (تحويل النص إلى صوت)
  • Codestral، Mamba، NeMo، وغيرها

تحديث GroqCloud بشكل منتظم لدعم النماذج المفتوحة المصدر والبحث الجديدة والشائعة، مما يجعلها منصة متنوعة للمطورين والشركات.

المميزات الرئيسية والفوائد

  • التأخير المنخفض للغاية: محرك استنتاج مبني على وحدة معالجة اللغة (LPU) من Groq يوفر استجابات في الوقت الفعلي، مع مؤشرات أداء تظهر مزايا سرعة كبيرة مقارنة باستنتاجات المعالجات الرسومية التقليدية.
  • توافق API مع OpenAI: يمكن للمطورين التبديل من OpenAI أو مزودين آخرين إلى Groq بتعديل بضع سطور من الكود فقط، بفضل توافق API.
  • التوسع: البنية التحتية لـ Groq محسنة للتوسع في المشاريع الصغيرة والكبيرة، مما يدعم كل شيء من المطورين الفرديين إلى تطبيقات الشركات.
  • الكفاءة التكلفة: توفر Groq تسعيرًا تنافسيًا وشفافًا لاستنتاج LLM، مع خيارات مجانية، دفع حسب الاستخدام، ومستويات الشركات.
  • التوافر الإقليمي: تُดำเนَّ GroqCloud عالميًا، مع مراكز بيانات رئيسية مثل تلك الموجودة في الدمام، المملكة العربية السعودية، مما يدعم الطلب العالمي.

النماذج المثالية والأسعار (بحلول عام 2025)

النموذج نافذة السياق التسعير (لكل مليون توكن) استخدامات
Llama 3 70B 8K $0.59 (الإدخال) / $0.79 (الإخراج) نموذج LLM متعدد الاستخدامات
Llama 3 8B 8K $0.05 (الإدخال) / $0.10 (الإخراج) المهام الخفيفة
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (الإدخال/الإخراج) متعدد اللغات، البرمجة
Gemma 7B Instruct — $0.10 (الإدخال/الإخراج) تطبيق التعليمات

البيئة والتكامل

  • Groq تدعم منصات مثل Orq.ai، مما يسمح للمجموعات ببناء، نشر، وتوسيع تطبيقات LLM مع الأداء والموثوقية في الوقت الفعلي.
  • الانتقال السهل من مزودين آخرين بفضل توافق API ودعم النماذج الواسع.

باختصار:
Groq لا تصنع نماذجها الخاصة من LLM، ولكنها توفر استنتاجًا متميزًا وسريعًا للغاية لعدد واسع من النماذج LLM المفتوحة المصدر والبحث الرائدة (مثل Llama، Mixtral، Gemma، DeepSeek، Qwen) عبر GroqCloud. تُقدّر معدات LPU الخاصة بها ومنصتها السحابية بسرعة، توسع، كفاءة التكلفة، وتكامل مُوجه للمطورين.

روابط مفيدة