مقارنة النماذج
قارن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان
تقارن هذه الصفحة 59 نموذجاً من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان، من النص والبرمجة إلى الرؤية والكلام والتضمينات (embeddings). تأتي نتائج الاختبارات المعيارية من Epoch AI وLMArena، وتفاصيل النماذج من Hugging Face، ويذكر كل رقم مصدره واليوم الذي قُرئ فيه.
البيانات حتى 24 سبتمبر 2026
التصفية والترتيب
نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة الأوزان مع نتائج اختبارات معيارية عامة وتفاصيل النماذج. اختر ما يصل إلى أربعة صفوف لمقارنتها جنباً إلى جنب. مرّر أفقياً لرؤية جميع الأعمدة.
| مقارنة | النوع | الترخيص | المنشأ | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3moonshotai |
| kimi-k3شروط الناشر | 2.8 ترليون | 1,485 | 93.1% | 97.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 50.6% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,660 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1 مليون | 1.8 مليون | الصين | |
| GLM-5.3-Flashzai-org |
| mitمرن | 321.3 مليار | 1,475 | 90.2% | 93.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,612 | 1,299 | 1 مليون | 4 مليون | الصين | |
| GLM-5.2zai-org |
| mitمرن | 753.3 مليار | 1,472 | 91.9% | 86.4% | 78.7% | 34.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,600 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1 مليون | 927.7 ألف | الصين | |
| MiMo-V2.5-ProXiaomiMiMo |
| mitمرن | 1 ترليون | 1,467 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,476 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1 مليون | 22.5 ألف | الصين | |
| GLM-5.1zai-org |
| mitمرن | 753.9 مليار | 1,466 | 89.9% | 93.3% | 74.2% | 34.0% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,508 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 202.8 ألف | 74 ألف | الصين | |
| Kimi K2.6moonshotai |
| modified-mitشروط الناشر | 1 ترليون | 1,460 | 90.8% | 96.1% | 76.7% | 34.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,509 | 1,280 | 262.1 ألف | 435 ألف | الصين | |
| DeepSeek-V4-Prodeepseek-ai |
| mitمرن | 1.6 ترليون | 1,457 | 90.9% | 96.7% | 77.6% | 47.0% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,445 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1 مليون | 514.4 ألف | الصين | |
| Hy3tencent |
| apache-2.0مرن | 298.8 مليار | 1,456 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,509 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 12.8 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Gemma 4 31Bgoogle |
| apache-2.0مرن | 31.3 مليار | 1,451 | 75.8% | 73.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 10.4% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,364 | 1,276 | 262.1 ألف | 9.3 مليون | الولايات المتحدة | |
| Qwen3.5-397B-A17BQwen |
| apache-2.0مرن | 403.4 مليار | 1,442 | 86.4% | 88.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,399 | 1,265 | 262.1 ألف | 199.7 ألف | الصين | |
| GLM-4.7zai-org |
| mitمرن | 358.3 مليار | 1,442 | 83.3% | 83.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 32.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,435 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 202.8 ألف | 101.1 ألف | الصين | |
| MiniMax-M3MiniMaxAI |
| minimax-communityشروط الناشر | 427 مليار | 1,441 | 90.9% | 71.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,485 | 1,254 | 1 مليون | 167.8 ألف | الصين | |
| Inklingthinkingmachines |
| apache-2.0مرن | 952.4 مليار | 1,440 | 88.3% | 88.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 40.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,412 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 369.2 ألف | الولايات المتحدة | |
| Gemma 4 26B A4Bgoogle |
| apache-2.0مرن | 25.8 مليار | 1,438 | 73.2% | 82.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,362 | 1,259 | 262.1 ألف | 10.7 مليون | الولايات المتحدة | |
| Qwen3.8-27BQwen |
| apache-2.0مرن | 27.8 مليار | 1,437 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,591 | 1,272 | 262.1 ألف | 6.8 مليون | الصين | |
| DeepSeek-V4-Flashdeepseek-ai |
| mitمرن | 290.9 مليار | 1,436 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1 مليون | 1.4 مليون | الصين | |
| Mistral Medium 3.5mistralai |
| otherشروط الناشر | 127.7 مليار | 1,426 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,265 | 1,222 | 262.1 ألف | 99.2 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| DeepSeek-V3.2deepseek-ai |
| mitمرن | 685.4 مليار | 1,425 | 83.4% | 87.8% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,325 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 163.8 ألف | 2.8 مليون | الصين | |
| DeepSeek-R1-0528deepseek-ai |
| mitمرن | 684.5 مليار | 1,421 | 76.3% | 66.4% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 96.6% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 163.8 ألف | 157.4 ألف | الصين | |
| Qwen3.5-122B-A10BQwen |
| apache-2.0مرن | 125.1 مليار | 1,417 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,358 | 1,245 | 262.1 ألف | 323.7 ألف | الصين | |
| Qwen3-VL-235B-A22BQwen |
| apache-2.0مرن | 235.7 مليار | 1,414 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,247 | 262.1 ألف | 329.6 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Mistral Large 3mistralai |
| apache-2.0مرن | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,413 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,229 | 1,223 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 2.2 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Inkling-Smallthinkingmachines |
| apache-2.0مرن | 266 مليار | 1,405 | 88.5% | 90.0% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 19.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,407 | 1,236 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 449.6 ألف | الولايات المتحدة | |
| Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507Qwen |
| apache-2.0مرن | 235.1 مليار | 1,400 | 80.1% | 86.7% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 40.4% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 13.7 ألف | الصين | |
| Qwen3-Coder-480B-A35BQwen |
| apache-2.0مرن | 480.2 مليار | 1,388 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,274 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 35.1 ألف | الصين | |
| Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507Qwen |
| apache-2.0مرن | 30.5 مليار | 1,382 | 55.6% | 62.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 789 ألف | الصين | |
| GLM-4.6Vzai-org |
| mitمرن | 107.7 مليار | 1,378 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,163 | 131.1 ألف | 3.7 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Gemma 3 27Bgoogleوصول مقيّد |
| gemmaشروط الناشر | 27.4 مليار | 1,365 | 47.7% | 22.5% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 74.0% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,164 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 389.6 ألف | الولايات المتحدة | |
| Mistral Small 3.2mistralai |
| apache-2.0مرن | 24 مليار | 1,357 | 49.1% | 30.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,141 | 131.1 ألف | 199.7 ألف | فرنسا | |
| Command ACohereLabsوصول مقيّد |
| cc-by-nc-4.0غير تجاري | 111.1 مليار | 1,354 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 2.5 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| gpt-oss-120bopenai |
| apache-2.0مرن | 116.8 مليار | 1,352 | 75.8% | 88.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 131.1 ألف | 4.8 مليون | الولايات المتحدة | |
| Qwen3-32BQwen |
| apache-2.0مرن | 32.8 مليار | 1,347 | 65.7% | 66.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 41 ألف | 5.1 مليون | الصين | |
| Olmo 3.1 32B Instructallenai |
| apache-2.0مرن | 32.2 مليار | 1,330 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 65.5 ألف | 15.6 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Llama 4 Maverickmeta-llamaوصول مقيّد |
| llama4شروط الناشر | 401.6 مليار | 1,327 | 67.0% | 20.6% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 73.0% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,142 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 10 ألف | الولايات المتحدة | |
| Llama 4 Scoutmeta-llamaوصول مقيّد |
| llama4شروط الناشر | 108.6 مليار | 1,321 | 51.8% | 7.8% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 62.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,118 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 161.8 ألف | الولايات المتحدة | |
| Llama 3.3 70Bmeta-llamaوصول مقيّد |
| llama3.3شروط الناشر | 70.6 مليار | 1,318 | 47.4% | 5.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 41.6% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 916.8 ألف | الولايات المتحدة | |
| gpt-oss-20bopenai |
| apache-2.0مرن | 20.9 مليار | 1,317 | 60.8% | 65.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 131.1 ألف | 6.7 مليون | الولايات المتحدة | |
| Command R+ (08-2024)CohereLabsوصول مقيّد |
| cc-by-nc-4.0غير تجاري | 103.8 مليار | 1,276 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 142 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Phi-4microsoft |
| mitمرن | 14.7 مليار | 1,256 | 56.1% | 13.8% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 64.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 16.4 ألف | 621.5 ألف | الولايات المتحدة | |
| Mixtral 8x22Bmistralai |
| apache-2.0مرن | 140.6 مليار | 1,229 | 34.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 24.2% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 65.5 ألف | 30.3 ألف | فرنسا | |
| Llama 3.1 8Bmeta-llamaوصول مقيّد |
| llama3.1شروط الناشر | 8 مليار | 1,211 | 27.0% | 1.7% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 22.9% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 6.2 مليون | الولايات المتحدة | |
| BGE-M3BAAI |
| mitمرن | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 8.2 ألف | 37.2 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| ChatterboxResembleAI |
| mitمرن | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1.8 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Devstral Small 2mistralai |
| apache-2.0مرن | 24 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 393.2 ألف | 305.2 ألف | فرنسا | |
| Granite 4.1 30Bibm-granite |
| apache-2.0مرن | 28.9 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 131.1 ألف | 550.2 ألف | الولايات المتحدة | |
| Kimi K2.7 Codemoonshotai |
| modified-mitشروط الناشر | 1 ترليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 87.9% | 95.6% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 36.5% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 1,472 | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 104.7 ألف | الصين | |
| Kokoro-82Mhexgrad |
| apache-2.0مرن | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 11.9 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Magistral Small 1.2mistralai |
| apache-2.0مرن | 24 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 47.6% | 28.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 131.1 ألف | 13.6 ألف | فرنسا | |
| Mistral 7B v0.3mistralai |
| apache-2.0مرن | 7.2 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 15.2% | 0.3% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 3.7% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 32.8 ألف | 2.3 مليون | فرنسا | |
| multilingual-e5-largeintfloat |
| mitمرن | 560 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 514 | 7.3 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Nemotron 3 Ultranvidia |
| openmdw-1.1شروط الناشر | 560.5 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 85.4% | 86.7% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 171.3 ألف | الولايات المتحدة | |
| nomic-embed-text-v1.5nomic-ai |
| apache-2.0مرن | 137 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 2 ألف | 14.2 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Parakeet TDT 0.6B v3nvidia |
| cc-by-4.0مرن | 627 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 571.6 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Qwen3-Embedding-8BQwen |
| apache-2.0مرن | 7.6 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 41 ألف | 2.6 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Qwen3.6-27BQwen |
| apache-2.0مرن | 27.8 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 85.9% | 91.1% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 3 مليون | الصين | |
| Qwen3.6-35B-A3BQwen |
| apache-2.0مرن | 36 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 84.8% | 86.7% | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 262.1 ألف | 3.1 مليون | الصين | |
| Voxtral Smallmistralai |
| apache-2.0مرن | 24.3 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 131.1 ألف | 24.4 ألف | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Whisper large-v3openai |
| apache-2.0مرن | 1.5 مليار | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 4.7 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | |
| Whisper large-v3-turboopenai |
| mitمرن | 809 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج | 6.5 مليون | لم ينشر المصدر أي قيمة لهذا النموذج |
جنباً إلى جنب
قارن النماذج المختارة
اختر من نموذجين إلى أربعة نماذج في الجدول لمقارنتها هنا.
ماذا تقيس الأرقام
الاختبارات المعيارية بلغة واضحة
يختبر كل اختبار معياري مهارة محددة في ظروف ثابتة. اقرأها معاً، وتحقق من التاريخ، وجرّب النموذج على مهامك قبل اختياره.
- LMArena Text
تفضيل بشري في المحادثة العامة. يقارن المستخدمون إجابتين مجهولتي المصدر على الطلب نفسه ويصوّتون، ثم تحوّل LMArena الأصوات إلى تقييم (نموذج Bradley–Terry على مقياس شبيه بـ Elo) مع ضبط الأسلوب، حتى لا تُكافأ الإجابة الأطول أو الأكثر تنسيقاً لشكلها وحده. قارن التقييمات مع نطاقها، لا الترتيب وحده.
- GPQA Diamond
أسئلة اختيار من متعدد بمستوى الدراسات العليا في الأحياء والفيزياء والكيمياء، كتبها متخصصون لتكون صعبة البحث. تشغيلات أجرتها Epoch AI؛ والنتيجة هي نسبة الإجابات الصحيحة، علماً بأن التخمين العشوائي يحقق الربع.
- OTIS Mock AIME 2024–2025
رياضيات المسابقات: مسائل من اختبارات AIME تجريبية أُعدّت لبرنامج OTIS، ولكل منها إجابة رقمية واحدة. تشغيلات أجرتها Epoch AI؛ والنتيجة هي نسبة المسائل المحلولة.
- SWE-bench Verified
هندسة برمجيات حقيقية: إصلاح مشكلات فعلية على GitHub في مستودعات Python مفتوحة المصدر، تتحقق منها اختبارات المشاريع نفسها، ضمن مجموعة فرعية راجعها مهندسون. تشغيلات أجرتها Epoch AI؛ والنتيجة هي نسبة المشكلات المحلولة.
- SimpleQA Verified
أسئلة معرفية قصيرة لكل منها إجابة واحدة قابلة للتحقق، تقيس ما يعرفه النموذج دون بحث ومدى اختلاقه للمعلومات. تشغيلات أجرتها Epoch AI؛ والنتيجة هي نسبة الإجابات الصحيحة.
- MATH Level 5
أصعب مستويات مجموعة MATH لمسائل المسابقات. أُجري غالباً على نماذج أقدم، لذا يظهر «—» كثيراً للنماذج الأحدث. تشغيلات أجرتها Epoch AI؛ والنتيجة هي نسبة المسائل المحلولة.
- LMArena WebDev
تفضيل بشري في بناء تطبيقات الويب. يقارن المصوّتون صفحات ويب عاملة أنشأها نموذجان للطلب نفسه، بطريقة التقييم نفسها المتبعة في ساحة النص.
- LMArena Vision
تفضيل بشري على طلبات تتضمن صورة، مثل الرسوم البيانية والصور والمستندات، بطريقة التقييم نفسها المتبعة في ساحة النص.
المصادر
المصادر والتراخيص وحداثة البيانات
تقرأ Azinove هذه المصادر العامة من خادمها الخاص، مرة واحدة في اليوم على الأكثر، وتحتفظ بنسخة محفوظة لتبقى الصفحة متاحة عندما لا يستجيب أحد المصادر.
Hugging Face Hub
آخر قراءة في 24 سبتمبر 2026
- يُستخدم لـ
- المعاملات والترخيص والسياق والتنزيلات والإعجابات وآخر تحديث لكل مستودع
- الاستشهاد
- Model metadata from the Hugging Face Hub API (huggingface.co), each row linked to its repository.
Epoch AI
آخر قراءة في 24 سبتمبر 2026
- يُستخدم لـ
- GPQA Diamond، OTIS Mock AIME 2024–2025، SWE-bench Verified، SimpleQA Verified، MATH Level 5، إضافة إلى الجهة والبلد
- الترخيص
- CC BY 4.0
- الاستشهاد
- Epoch AI, ‘Capabilities & Benchmarking’. Published online at epoch.ai. Retrieved from ‘https://epoch.ai/benchmarks’ [online resource].
LMArena
آخر قراءة في 24 سبتمبر 2026
- يُستخدم لـ
- LMArena Text، LMArena WebDev، LMArena Vision، من مجموعة البيانات العامة للوحة الصدارة
- الترخيص
- CC BY 4.0
- الاستشهاد
- LMArena, Arena Leaderboard Dataset (lmarena-ai/leaderboard-dataset), Hugging Face, CC BY 4.0.
الوصول المبكر إلى Azinove AI
أخبرنا بالنماذج التي تحتاجها
تشغّل Azinove AI نماذج مفتوحة الأوزان على وحدات GPU تشغّلها Azinove. وخلال مرحلة الوصول المبكر، يُتفق كتابياً مع كل شركة على النماذج وموقع الاستضافة والشروط، لذا تحدد النماذج التي يحتاجها فريقك ما يُقدَّم أولاً.