@lobehub/chat
Version:
Lobe Chat - an open-source, high-performance chatbot framework that supports speech synthesis, multimodal, and extensible Function Call plugin system. Supports one-click free deployment of your private ChatGPT/LLM web application.
591 lines • 304 kB
JSON
{
"01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
"description": "Zero One Everything، أحدث نموذج مفتوح المصدر تم تعديله، يحتوي على 34 مليار معلمة، ويدعم تعديلات متعددة لمشاهد الحوار، مع بيانات تدريب عالية الجودة تتماشى مع تفضيلات البشر."
},
"01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
"description": "Zero One Everything، أحدث نموذج مفتوح المصدر تم تعديله، يحتوي على 9 مليار معلمة، ويدعم تعديلات متعددة لمشاهد الحوار، مع بيانات تدريب عالية الجودة تتماشى مع تفضيلات البشر."
},
"360/deepseek-r1": {
"description": "【إصدار 360】DeepSeek-R1 استخدم تقنيات التعلم المعزز على نطاق واسع في مرحلة ما بعد التدريب، مما عزز بشكل كبير من قدرة النموذج على الاستدلال مع وجود بيانات محدودة. في المهام الرياضية، البرمجية، واستدلال اللغة الطبيعية، يقدم أداءً يضاهي النسخة الرسمية OpenAI o1."
},
"360gpt-pro": {
"description": "360GPT Pro كعضو مهم في سلسلة نماذج 360 AI، يلبي احتياجات معالجة النصوص المتنوعة بفعالية، ويدعم فهم النصوص الطويلة والحوار المتعدد الجولات."
},
"360gpt-pro-trans": {
"description": "نموذج مخصص للترجمة، تم تحسينه بشكل عميق، ويقدم نتائج ترجمة رائدة."
},
"360gpt-turbo": {
"description": "يوفر 360GPT Turbo قدرات حسابية وحوارية قوية، ويتميز بفهم دلالي ممتاز وكفاءة في التوليد، مما يجعله الحل المثالي للمؤسسات والمطورين كمساعد ذكي."
},
"360gpt-turbo-responsibility-8k": {
"description": "360GPT Turbo Responsibility 8K يركز على الأمان الدلالي والتوجيه المسؤول، مصمم خصيصًا لتطبيقات تتطلب مستوى عالٍ من الأمان في المحتوى، مما يضمن دقة وموثوقية تجربة المستخدم."
},
"360gpt2-o1": {
"description": "يستخدم 360gpt2-o1 البحث الشجري لبناء سلسلة التفكير، ويقدم آلية للتفكير العميق، ويستخدم التعلم المعزز للتدريب، مما يمنح النموذج القدرة على التفكير الذاتي وتصحيح الأخطاء."
},
"360gpt2-pro": {
"description": "360GPT2 Pro هو نموذج متقدم لمعالجة اللغة الطبيعية تم إطلاقه من قبل شركة 360، يتمتع بقدرات استثنائية في توليد وفهم النصوص، خاصة في مجالات التوليد والإبداع، ويستطيع التعامل مع مهام تحويل اللغة المعقدة وأداء الأدوار."
},
"360zhinao2-o1": {
"description": "يستخدم 360zhinao2-o1 البحث الشجري لبناء سلسلة التفكير، ويقدم آلية للتفكير النقدي، ويستخدم التعلم المعزز للتدريب، مما يمنح النموذج القدرة على التفكير الذاتي وتصحيح الأخطاء."
},
"4.0Ultra": {
"description": "Spark4.0 Ultra هو أقوى إصدار في سلسلة نماذج Spark، حيث يعزز فهم النصوص وقدرات التلخيص مع تحسين روابط البحث عبر الإنترنت. إنه حل شامل يهدف إلى تعزيز إنتاجية المكتب والاستجابة الدقيقة للاحتياجات، ويعتبر منتجًا ذكيًا رائدًا في الصناعة."
},
"Baichuan2-Turbo": {
"description": "يستخدم تقنية تعزيز البحث لتحقيق الربط الشامل بين النموذج الكبير والمعرفة الميدانية والمعرفة من جميع أنحاء الشبكة. يدعم تحميل مستندات PDF وWord وغيرها من المدخلات، مما يضمن الحصول على المعلومات بشكل سريع وشامل، ويقدم نتائج دقيقة واحترافية."
},
"Baichuan3-Turbo": {
"description": "تم تحسينه لمشاهد الاستخدام المتكررة في الشركات، مما أدى إلى تحسين كبير في الأداء وتكلفة فعالة. مقارنةً بنموذج Baichuan2، زادت قدرة الإبداع بنسبة 20%، وزادت قدرة الإجابة على الأسئلة المعرفية بنسبة 17%، وزادت قدرة التمثيل بنسبة 40%. الأداء العام أفضل من GPT3.5."
},
"Baichuan3-Turbo-128k": {
"description": "يمتلك نافذة سياق طويلة جدًا تصل إلى 128K، تم تحسينه لمشاهد الاستخدام المتكررة في الشركات، مما أدى إلى تحسين كبير في الأداء وتكلفة فعالة. مقارنةً بنموذج Baichuan2، زادت قدرة الإبداع بنسبة 20%، وزادت قدرة الإجابة على الأسئلة المعرفية بنسبة 17%، وزادت قدرة التمثيل بنسبة 40%. الأداء العام أفضل من GPT3.5."
},
"Baichuan4": {
"description": "النموذج الأول في البلاد من حيث القدرة، يتفوق على النماذج الرئيسية الأجنبية في المهام الصينية مثل الموسوعات، والنصوص الطويلة، والإبداع. كما يتمتع بقدرات متعددة الوسائط رائدة في الصناعة، ويظهر أداءً ممتازًا في العديد من معايير التقييم الموثوقة."
},
"Baichuan4-Air": {
"description": "النموذج الأول محليًا، يتفوق على النماذج الرئيسية الأجنبية في المهام الصينية مثل المعرفة الموسوعية، النصوص الطويلة، والإبداع. كما يتمتع بقدرات متعددة الوسائط الرائدة في الصناعة، ويظهر أداءً ممتازًا في العديد من معايير التقييم الموثوقة."
},
"Baichuan4-Turbo": {
"description": "النموذج الأول محليًا، يتفوق على النماذج الرئيسية الأجنبية في المهام الصينية مثل المعرفة الموسوعية، النصوص الطويلة، والإبداع. كما يتمتع بقدرات متعددة الوسائط الرائدة في الصناعة، ويظهر أداءً ممتازًا في العديد من معايير التقييم الموثوقة."
},
"DeepSeek-R1": {
"description": "نموذج LLM المتقدم والفعال، بارع في الاستدلال والرياضيات والبرمجة."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
"description": "DeepSeek R1 - النموذج الأكبر والأذكى في مجموعة DeepSeek - تم تقطيره إلى هيكل Llama 70B. بناءً على اختبارات الأداء والتقييمات البشرية، فإن هذا النموذج أكثر ذكاءً من Llama 70B الأصلي، خاصة في المهام التي تتطلب الدقة الرياضية والحقائق."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
"description": "نموذج التقطير DeepSeek-R1 المستند إلى Qwen2.5-Math-1.5B، تم تحسين أداء الاستدلال من خلال التعلم المعزز وبيانات البداية الباردة، ويعيد نموذج المصدر فتح معايير المهام المتعددة."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
"description": "نموذج التقطير DeepSeek-R1 المستند إلى Qwen2.5-14B، تم تحسين أداء الاستدلال من خلال التعلم المعزز وبيانات البداية الباردة، ويعيد نموذج المصدر فتح معايير المهام المتعددة."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
"description": "تسلسل DeepSeek-R1 يحسن أداء الاستدلال من خلال التعلم المعزز وبيانات البداية الباردة، ويعيد نموذج المصدر فتح معايير المهام المتعددة، متجاوزًا مستوى OpenAI-o1-mini."
},
"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "نموذج التقطير DeepSeek-R1 المستند إلى Qwen2.5-Math-7B، تم تحسين أداء الاستدلال من خلال التعلم المعزز وبيانات البداية الباردة، ويعيد نموذج المصدر فتح معايير المهام المتعددة."
},
"DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 هو نموذج MoE تم تطويره ذاتيًا بواسطة شركة DeepSeek. حقق DeepSeek-V3 نتائج تقييم تفوقت على نماذج مفتوحة المصدر الأخرى مثل Qwen2.5-72B و Llama-3.1-405B، وفي الأداء ينافس النماذج المغلقة الرائدة عالميًا مثل GPT-4o و Claude-3.5-Sonnet."
},
"Doubao-lite-128k": {
"description": "Doubao-lite يتميز بسرعة استجابة فائقة وقيمة أفضل مقابل المال، ويوفر خيارات أكثر مرونة للعملاء في سيناريوهات مختلفة. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 128k."
},
"Doubao-lite-32k": {
"description": "Doubao-lite يتميز بسرعة استجابة فائقة وقيمة أفضل مقابل المال، ويوفر خيارات أكثر مرونة للعملاء في سيناريوهات مختلفة. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 32k."
},
"Doubao-lite-4k": {
"description": "Doubao-lite يتميز بسرعة استجابة فائقة وقيمة أفضل مقابل المال، ويوفر خيارات أكثر مرونة للعملاء في سيناريوهات مختلفة. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 4k."
},
"Doubao-pro-128k": {
"description": "النموذج الرئيسي الأكثر فعالية، مناسب لمعالجة المهام المعقدة، ويحقق أداءً ممتازًا في سيناريوهات مثل الأسئلة المرجعية، التلخيص، الإبداع، تصنيف النصوص، ولعب الأدوار. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 128k."
},
"Doubao-pro-32k": {
"description": "النموذج الرئيسي الأكثر فعالية، مناسب لمعالجة المهام المعقدة، ويحقق أداءً ممتازًا في سيناريوهات مثل الأسئلة المرجعية، التلخيص، الإبداع، تصنيف النصوص، ولعب الأدوار. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 32k."
},
"Doubao-pro-4k": {
"description": "النموذج الرئيسي الأكثر فعالية، مناسب لمعالجة المهام المعقدة، ويحقق أداءً ممتازًا في سيناريوهات مثل الأسئلة المرجعية، التلخيص، الإبداع، تصنيف النصوص، ولعب الأدوار. يدعم الاستدلال والتخصيص مع نافذة سياق 4k."
},
"ERNIE-3.5-128K": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، يغطي كمية هائلة من البيانات باللغة الصينية والإنجليزية، ويتميز بقدرات عامة قوية، يمكنه تلبية معظم متطلبات الحوار، والإجابة على الأسئلة، وإنشاء المحتوى، وتطبيقات الإضافات؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو، مما يضمن تحديث معلومات الإجابة."
},
"ERNIE-3.5-8K": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، يغطي كمية هائلة من البيانات باللغة الصينية والإنجليزية، ويتميز بقدرات عامة قوية، يمكنه تلبية معظم متطلبات الحوار، والإجابة على الأسئلة، وإنشاء المحتوى، وتطبيقات الإضافات؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو، مما يضمن تحديث معلومات الإجابة."
},
"ERNIE-3.5-8K-Preview": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، يغطي كمية هائلة من البيانات باللغة الصينية والإنجليزية، ويتميز بقدرات عامة قوية، يمكنه تلبية معظم متطلبات الحوار، والإجابة على الأسئلة، وإنشاء المحتوى، وتطبيقات الإضافات؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو، مما يضمن تحديث معلومات الإجابة."
},
"ERNIE-4.0-8K-Latest": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، والذي شهد ترقية شاملة في القدرات مقارنةً بـERNIE 3.5، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات متعددة لمهام معقدة؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو لضمان تحديث معلومات الإجابة."
},
"ERNIE-4.0-8K-Preview": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، والذي شهد ترقية شاملة في القدرات مقارنةً بـERNIE 3.5، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات متعددة لمهام معقدة؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو لضمان تحديث معلومات الإجابة."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، والذي يظهر أداءً ممتازًا في مجالات متعددة، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من المهام المعقدة؛ يدعم الاتصال التلقائي بمكونات البحث من بايدو، مما يضمن تحديث معلومات الأسئلة والأجوبة. مقارنة بـ ERNIE 4.0، يظهر أداءً أفضل."
},
"ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الرائد الذي طورته بايدو، يتميز بأداء شامل ممتاز، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات متعددة لمهام معقدة؛ يدعم الاتصال التلقائي بإضافات بحث بايدو لضمان تحديث معلومات الإجابة. مقارنةً بـERNIE 4.0، يتمتع بأداء أفضل."
},
"ERNIE-Character-8K": {
"description": "نموذج اللغة الكبير الذي طورته بايدو، مناسب لمشاهد الألعاب، والحوار مع خدمة العملاء، وأدوار الحوار، وغيرها من تطبيقات السيناريوهات، حيث يتميز بأسلوب شخصيات واضح ومتسق، وقدرة قوية على اتباع التعليمات، وأداء استدلال أفضل."
},
"ERNIE-Lite-Pro-128K": {
"description": "نموذج اللغة الخفيف الذي طورته بايدو، يجمع بين أداء النموذج الممتاز وأداء الاستدلال، ويتميز بأداء أفضل من ERNIE Lite، مناسب للاستخدام في بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي ذات القدرة الحاسوبية المنخفضة."
},
"ERNIE-Speed-128K": {
"description": "نموذج اللغة الكبير عالي الأداء الذي طورته بايدو، والذي تم إصداره في عام 2024، يتمتع بقدرات عامة ممتازة، مناسب كنموذج أساسي للتعديل الدقيق، مما يساعد على معالجة مشكلات السيناريوهات المحددة بشكل أفضل، مع أداء استدلال ممتاز."
},
"ERNIE-Speed-Pro-128K": {
"description": "نموذج اللغة الكبير عالي الأداء الذي طورته بايدو، والذي تم إصداره في عام 2024، يتمتع بقدرات عامة ممتازة، ويتميز بأداء أفضل من ERNIE Speed، مناسب كنموذج أساسي للتعديل الدقيق، مما يساعد على معالجة مشكلات السيناريوهات المحددة بشكل أفضل، مع أداء استدلال ممتاز."
},
"Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
"description": "MythoMax-L2 (13B) هو نموذج مبتكر، مناسب لتطبيقات متعددة المجالات والمهام المعقدة."
},
"InternVL2-8B": {
"description": "InternVL2-8B هو نموذج قوي للغة البصرية، يدعم المعالجة متعددة الوسائط للصورة والنص، قادر على التعرف بدقة على محتوى الصورة وتوليد أوصاف أو إجابات ذات صلة."
},
"InternVL2.5-26B": {
"description": "InternVL2.5-26B هو نموذج قوي للغة البصرية، يدعم المعالجة متعددة الوسائط للصورة والنص، قادر على التعرف بدقة على محتوى الصورة وتوليد أوصاف أو إجابات ذات صلة."
},
"Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
"description": "قدرات استدلال الصور الممتازة على الصور عالية الدقة، مناسبة لتطبيقات الفهم البصري."
},
"Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
"description": "قدرات استدلال الصور المتقدمة المناسبة لتطبيقات الوكلاء في الفهم البصري."
},
"Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
"description": "نموذج نصي تم تعديله تحت الإشراف من Llama 3.1، تم تحسينه لحالات الحوار متعددة اللغات، حيث يتفوق في العديد من نماذج الدردشة مفتوحة ومغلقة المصدر المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة."
},
"Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
"description": "نموذج نصي تم تعديله تحت الإشراف من Llama 3.1، تم تحسينه لحالات الحوار متعددة اللغات، حيث يتفوق في العديد من نماذج الدردشة مفتوحة ومغلقة المصدر المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة."
},
"Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
"description": "نموذج نصي تم تعديله تحت الإشراف من Llama 3.1، تم تحسينه لحالات الحوار متعددة اللغات، حيث يتفوق في العديد من نماذج الدردشة مفتوحة ومغلقة المصدر المتاحة في المعايير الصناعية الشائعة."
},
"Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
"description": "نموذج لغوي صغير متقدم وحديث، يتمتع بفهم اللغة وقدرات استدلال ممتازة وقدرة على توليد النصوص."
},
"Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
"description": "نموذج لغوي صغير متقدم وحديث، يتمتع بفهم اللغة وقدرات استدلال ممتازة وقدرة على توليد النصوص."
},
"Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
"description": "Llama 3.3 هو النموذج اللغوي مفتوح المصدر متعدد اللغات الأكثر تقدمًا في سلسلة Llama، حيث يقدم تجربة تنافس أداء نموذج 405B بتكلفة منخفضة للغاية. يعتمد على هيكل Transformer، وتم تحسين فائدته وأمانه من خلال التعديل الدقيق تحت الإشراف (SFT) والتعلم المعزز من خلال ردود الفعل البشرية (RLHF). تم تحسين إصدار التعديل الخاص به ليكون مثاليًا للحوار متعدد اللغات، حيث يتفوق في العديد من المعايير الصناعية على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة ومغلقة المصدر. تاريخ انتهاء المعرفة هو ديسمبر 2023."
},
"MiniMax-M1": {
"description": "نموذج استدلال جديد مطور ذاتيًا. رائد عالميًا: 80 ألف سلسلة تفكير × 1 مليون إدخال، أداء يضاهي أفضل النماذج العالمية."
},
"MiniMax-Text-01": {
"description": "في سلسلة نماذج MiniMax-01، قمنا بإجراء ابتكارات جريئة: تم تنفيذ آلية الانتباه الخطي على نطاق واسع لأول مرة، لم يعد هيكل Transformer التقليدي هو الخيار الوحيد. يصل عدد معلمات هذا النموذج إلى 456 مليار، مع تنشيط واحد يصل إلى 45.9 مليار. الأداء الشامل للنموذج يتساوى مع النماذج الرائدة في الخارج، بينما يمكنه معالجة سياقات تصل إلى 4 ملايين توكن، وهو 32 مرة من GPT-4o و20 مرة من Claude-3.5-Sonnet."
},
"MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
"description": "MiniMax-M1 هو نموذج استدلال كبير الحجم مفتوح المصدر يعتمد على الانتباه المختلط، يحتوي على 456 مليار معلمة، حيث يمكن لكل رمز تفعيل حوالي 45.9 مليار معلمة. يدعم النموذج أصلاً سياقًا فائق الطول يصل إلى مليون رمز، ومن خلال آلية الانتباه السريع، يوفر 75% من العمليات الحسابية العائمة في مهام التوليد التي تصل إلى 100 ألف رمز مقارنة بـ DeepSeek R1. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد MiniMax-M1 على بنية MoE (الخبراء المختلطون)، ويجمع بين خوارزمية CISPO وتصميم الانتباه المختلط لتدريب تعلم معزز فعال، محققًا أداءً رائدًا في الصناعة في استدلال الإدخالات الطويلة وسيناريوهات هندسة البرمجيات الحقيقية."
},
"NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
"description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B) هو نموذج تعليمات عالي الدقة، مناسب للحسابات المعقدة."
},
"Phi-3-medium-128k-instruct": {
"description": "نموذج Phi-3-medium نفسه، ولكن مع حجم سياق أكبر لـ RAG أو التوجيه القليل."
},
"Phi-3-medium-4k-instruct": {
"description": "نموذج بحجم 14B، يثبت جودة أفضل من Phi-3-mini، مع التركيز على البيانات الكثيفة في التفكير عالية الجودة."
},
"Phi-3-mini-128k-instruct": {
"description": "نموذج Phi-3-mini نفسه، ولكن مع حجم سياق أكبر لـ RAG أو التوجيه القليل."
},
"Phi-3-mini-4k-instruct": {
"description": "أصغر عضو في عائلة Phi-3. مُحسّن لكل من الجودة وزمن الاستجابة المنخفض."
},
"Phi-3-small-128k-instruct": {
"description": "نموذج Phi-3-small نفسه، ولكن مع حجم سياق أكبر لـ RAG أو التوجيه القليل."
},
"Phi-3-small-8k-instruct": {
"description": "نموذج بحجم 7B، يثبت جودة أفضل من Phi-3-mini، مع التركيز على البيانات الكثيفة في التفكير عالية الجودة."
},
"Phi-3.5-mini-instruct": {
"description": "النسخة المحدثة من نموذج Phi-3-mini."
},
"Phi-3.5-vision-instrust": {
"description": "النسخة المحدثة من نموذج Phi-3-vision."
},
"Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-7B-Instruct هو نموذج لغوي كبير تم تعديله وفقًا للتعليمات في سلسلة Qwen2، بحجم 7B. يعتمد هذا النموذج على بنية Transformer، ويستخدم تقنيات مثل دالة تنشيط SwiGLU، وتحويل QKV، والانتباه الجماعي. يمكنه معالجة المدخلات الكبيرة. أظهر النموذج أداءً ممتازًا في فهم اللغة، والتوليد، والقدرات متعددة اللغات، والترميز، والرياضيات، والاستدلال في العديد من اختبارات المعايير، متجاوزًا معظم النماذج مفتوحة المصدر."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct هو أحد أحدث نماذج اللغة الكبيرة التي أصدرتها Alibaba Cloud. يتمتع هذا النموذج بقدرات محسنة بشكل ملحوظ في مجالات الترميز والرياضيات. كما يوفر دعمًا للغات متعددة، تغطي أكثر من 29 لغة، بما في ذلك الصينية والإنجليزية. أظهر النموذج تحسينات ملحوظة في اتباع التعليمات، وفهم البيانات الهيكلية، وتوليد المخرجات الهيكلية (خاصة JSON)."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct هو أحدث إصدار من سلسلة نماذج اللغة الكبيرة المحددة للشيفرة التي أصدرتها Alibaba Cloud. تم تحسين هذا النموذج بشكل كبير في توليد الشيفرة، والاستدلال، وإصلاح الأخطاء، من خلال تدريب على 55 تريليون توكن."
},
"Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL هو العضو الجديد في سلسلة Qwen، يتمتع بقدرات فهم بصري قوية، يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات في الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة واستيعاب الأحداث. بإمكانه القيام بالاستدلال والتعامل مع الأدوات، يدعم تحديد الكائنات متعددة التنسيقات وإنشاء مخرجات منظمة، كما تم تحسين ديناميكية الدقة ومعدل الإطارات في التدريب لفهم الفيديو، مع تعزيز كفاءة مشفر الرؤية."
},
"Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج لغة بصري مفتوح المصدر (VLM) تم إصداره بشكل مشترك من قبل Zhizhu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، مصمم خصيصًا لمعالجة المهام الإدراكية متعددة الوسائط المعقدة. يعتمد النموذج على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، ومن خلال إدخال آلية الاستدلال \"سلسلة التفكير\" (Chain-of-Thought) واستخدام استراتيجيات التعلم المعزز، تم تحسين قدرته على الاستدلال عبر الوسائط واستقراره بشكل ملحوظ."
},
"Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4-9B-Chat هو الإصدار مفتوح المصدر من نموذج GLM-4 الذي أطلقته Zhizhu AI. أظهر هذا النموذج أداءً ممتازًا في مجالات الدلالات، والرياضيات، والاستدلال، والشيفرة، والمعرفة. بالإضافة إلى دعم المحادثات متعددة الجولات، يتمتع GLM-4-9B-Chat أيضًا بميزات متقدمة مثل تصفح الويب، وتنفيذ الشيفرة، واستدعاء الأدوات المخصصة (Function Call)، والاستدلال على النصوص الطويلة. يدعم النموذج 26 لغة، بما في ذلك الصينية، والإنجليزية، واليابانية، والكورية، والألمانية. أظهر GLM-4-9B-Chat أداءً ممتازًا في العديد من اختبارات المعايير مثل AlignBench-v2 وMT-Bench وMMLU وC-Eval. يدعم النموذج طول سياق يصل إلى 128K، مما يجعله مناسبًا للأبحاث الأكاديمية والتطبيقات التجارية."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
"description": "DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدفوع بالتعلم المعزز (RL)، يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة في النموذج. قبل التعلم المعزز، أدخل DeepSeek-R1 بيانات بدء التشغيل الباردة، مما أدى إلى تحسين أداء الاستدلال. إنه يتفوق في المهام الرياضية، والبرمجة، والاستدلال مقارنةً بـ OpenAI-o1، وقد حسّن الأداء العام من خلال طرق تدريب مصممة بعناية."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
"description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B هو نموذج تم الحصول عليه من خلال تقطير المعرفة بناءً على Qwen2.5-Math-7B. تم ضبط هذا النموذج باستخدام 800 ألف عينة مختارة تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1، مما يظهر قدرات استدلالية ممتازة. أظهر أداءً متميزًا في العديد من الاختبارات المعيارية، حيث حقق دقة 92.8٪ في MATH-500، ومعدل نجاح 55.5٪ في AIME 2024، ودرجة 1189 في CodeForces، مما يظهر قدرات قوية في الرياضيات والبرمجة كنموذج بحجم 7B."
},
"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
"description": "DeepSeek-V3 هو نموذج لغوي مختلط الخبراء (MoE) يحتوي على 6710 مليار معلمة، يستخدم الانتباه المتعدد الرؤوس (MLA) وهيكل DeepSeekMoE، ويجمع بين استراتيجيات توازن الحمل بدون خسائر مساعدة، مما يحسن كفاءة الاستدلال والتدريب. تم تدريبه مسبقًا على 14.8 تريليون توكن عالية الجودة، وتم إجراء تعديل دقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، مما يجعل DeepSeek-V3 يتفوق على نماذج مفتوحة المصدر الأخرى، ويقترب من النماذج المغلقة الرائدة."
},
"QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview هو نموذج معالجة اللغة الطبيعية المبتكر، قادر على معالجة مهام توليد الحوار وفهم السياق بشكل فعال."
},
"Qwen/QVQ-72B-Preview": {
"description": "QVQ-72B-Preview هو نموذج بحثي طورته فريق Qwen يركز على قدرات الاستدلال البصري، حيث يتمتع بميزة فريدة في فهم المشاهد المعقدة وحل المشكلات الرياضية المتعلقة بالرؤية."
},
"Qwen/QwQ-32B": {
"description": "QwQ هو نموذج استدلال من سلسلة Qwen. مقارنةً بالنماذج التقليدية المعتمدة على تحسين التعليمات، يتمتع QwQ بقدرة على التفكير والاستدلال، مما يتيح له تحقيق أداء معزز بشكل ملحوظ في المهام اللاحقة، خاصة في حل المشكلات الصعبة. QwQ-32B هو نموذج استدلال متوسط الحجم، قادر على تحقيق أداء تنافسي عند مقارنته بأحدث نماذج الاستدلال (مثل DeepSeek-R1، o1-mini). يستخدم هذا النموذج تقنيات مثل RoPE، SwiGLU، RMSNorm وAttention QKV bias، ويتميز بهيكل شبكة مكون من 64 طبقة و40 رأس انتباه Q (حيث KV في هيكل GQA هو 8)."
},
"Qwen/QwQ-32B-Preview": {
"description": "QwQ-32B-Preview هو أحدث نموذج بحث تجريبي من Qwen، يركز على تعزيز قدرات الاستدلال للذكاء الاصطناعي. من خلال استكشاف آليات معقدة مثل خلط اللغة والاستدلال التكراري، تشمل المزايا الرئيسية القدرة القوية على التحليل الاستدلالي، والقدرات الرياضية والبرمجية. في الوقت نفسه، هناك أيضًا مشكلات في تبديل اللغة، ودورات الاستدلال، واعتبارات الأمان، واختلافات في القدرات الأخرى."
},
"Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 هو نموذج لغوي عام متقدم، يدعم أنواع متعددة من التعليمات."
},
"Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2-72B-Instruct هو نموذج لغوي كبير تم تعديله وفقًا للتعليمات في سلسلة Qwen2، بحجم 72B. يعتمد هذا النموذج على بنية Transformer، ويستخدم تقنيات مثل دالة تنشيط SwiGLU، وتحويل QKV، والانتباه الجماعي. يمكنه معالجة المدخلات الكبيرة. أظهر النموذج أداءً ممتازًا في فهم اللغة، والتوليد، والقدرات متعددة اللغات، والترميز، والرياضيات، والاستدلال في العديد من اختبارات المعايير، متجاوزًا معظم النماذج مفتوحة المصدر."
},
"Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2-VL هو النسخة الأحدث من نموذج Qwen-VL، وقد حقق أداءً متقدمًا في اختبارات الفهم البصري."
},
"Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 هو سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، تهدف إلى تحسين معالجة المهام الإرشادية."
},
"Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 هو سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، تهدف إلى تحسين معالجة المهام الإرشادية."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "نموذج لغة كبير تم تطويره بواسطة فريق علي بابا السحابي للذكاء الاصطناعي"
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
"description": "Qwen2.5 هي سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، تتمتع بقدرة أكبر على الفهم والتوليد."
},
"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 هو سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، مصممة لتحسين معالجة المهام التوجيهية."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5 هو سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، تهدف إلى تحسين معالجة المهام الإرشادية."
},
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
"description": "Qwen2.5 هو سلسلة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة، مصممة لتحسين معالجة المهام التوجيهية."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "يركز Qwen2.5-Coder على كتابة الكود."
},
"Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-7B-Instruct هو أحدث إصدار من سلسلة نماذج اللغة الكبيرة المحددة للشيفرة التي أصدرتها Alibaba Cloud. تم تحسين هذا النموذج بشكل كبير في توليد الشيفرة، والاستدلال، وإصلاح الأخطاء، من خلال تدريب على 55 تريليون توكن."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج متعدد الوسائط تم تطويره بواسطة فريق Tongyi Qianwen، وهو جزء من سلسلة Qwen2.5-VL. لا يتقن هذا النموذج فقط التعرف على الأشياء الشائعة، بل يمكنه أيضًا تحليل النصوص والرسوم البيانية والرموز والأشكال والتخطيطات في الصور. يعمل كعامل ذكي بصري قادر على التفكير والتعامل الديناميكي مع الأدوات، مع امتلاك القدرة على استخدام الحاسوب والهاتف المحمول. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذا النموذج تحديد مواقع الكائنات في الصور بدقة وإنتاج مخرجات منظمة للفواتير والجداول وغيرها. مقارنةً بالنموذج السابق Qwen2-VL، فقد تم تحسين هذه النسخة بشكل أكبر في القدرات الرياضية وحل المشكلات من خلال التعلم المعزز، كما أن أسلوب الاستجابة أصبح أكثر توافقًا مع تفضيلات البشر."
},
"Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-VL هو نموذج اللغة البصرية في سلسلة Qwen2.5. يتميز هذا النموذج بتحسينات كبيرة في جوانب متعددة: قدرة أقوى على الفهم البصري، مع القدرة على التعرف على الأشياء الشائعة وتحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات؛ كوسيط بصري يمكنه التفكير وتوجيه استخدام الأدوات ديناميكيًا؛ يدعم فهم مقاطع الفيديو الطويلة التي تزيد عن ساعة واحدة مع القدرة على التقاط الأحداث الرئيسية؛ يمكنه تحديد موقع الأشياء في الصور بدقة من خلال إنشاء مربعات حدودية أو نقاط؛ يدعم إنشاء مخرجات منظمة، وهو مفيد بشكل خاص للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والجداول."
},
"Qwen/Qwen3-14B": {
"description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير."
},
"Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
"description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير."
},
"Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
"description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير."
},
"Qwen/Qwen3-32B": {
"description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير."
},
"Qwen/Qwen3-8B": {
"description": "Qwen3 هو نموذج جديد من الجيل التالي مع تحسينات كبيرة في القدرات، حيث يصل إلى مستويات رائدة في الاستدلال، المهام العامة، الوكلاء، واللغات المتعددة، ويدعم تبديل وضع التفكير."
},
"Qwen2-72B-Instruct": {
"description": "Qwen2 هو أحدث سلسلة من نموذج Qwen، ويدعم سياقًا يصل إلى 128 ألف، مقارنةً بأفضل النماذج مفتوحة المصدر الحالية، يتفوق Qwen2-72B بشكل ملحوظ في فهم اللغة الطبيعية والمعرفة والترميز والرياضيات والقدرات متعددة اللغات."
},
"Qwen2-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2 هو أحدث سلسلة من نموذج Qwen، قادر على التفوق على النماذج مفتوحة المصدر ذات الحجم المماثل أو حتى النماذج الأكبر حجمًا، حقق Qwen2 7B مزايا ملحوظة في عدة تقييمات، خاصة في فهم الترميز والصينية."
},
"Qwen2-VL-72B": {
"description": "Qwen2-VL-72B هو نموذج قوي للغة البصرية، يدعم المعالجة متعددة الوسائط للصورة والنص، ويستطيع التعرف بدقة على محتوى الصورة وتوليد أوصاف أو إجابات ذات صلة."
},
"Qwen2.5-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-14B-Instruct هو نموذج لغوي كبير يحتوي على 14 مليار معلمة، يتميز بأداء ممتاز، تم تحسينه لمشاهد اللغة الصينية واللغات المتعددة، ويدعم التطبيقات مثل الأسئلة الذكية وتوليد المحتوى."
},
"Qwen2.5-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير يحتوي على 32 مليار معلمة، يتميز بأداء متوازن، تم تحسينه لمشاهد اللغة الصينية واللغات المتعددة، ويدعم التطبيقات مثل الأسئلة الذكية وتوليد المحتوى."
},
"Qwen2.5-72B-Instruct": {
"description": "يدعم Qwen2.5-72B-Instruct سياقًا يصل إلى 16 ألف، وينتج نصوصًا طويلة تتجاوز 8 آلاف. يدعم استدعاء الوظائف والتفاعل السلس مع الأنظمة الخارجية، مما يعزز بشكل كبير من المرونة وقابلية التوسع. لقد زادت معرفة النموذج بشكل ملحوظ، كما تحسنت قدراته في الترميز والرياضيات بشكل كبير، ويدعم أكثر من 29 لغة."
},
"Qwen2.5-7B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-7B-Instruct هو نموذج لغوي كبير يحتوي على 7 مليارات معلمة، يدعم الاتصال الوظيفي مع الأنظمة الخارجية بسلاسة، مما يعزز المرونة وقابلية التوسع بشكل كبير. تم تحسينه لمشاهد اللغة الصينية واللغات المتعددة، ويدعم التطبيقات مثل الأسئلة الذكية وتوليد المحتوى."
},
"Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct هو نموذج تعليمات برمجة قائم على تدريب مسبق واسع النطاق، يتمتع بقدرة قوية على فهم وتوليد الشيفرات، مما يجعله فعالاً في معالجة مختلف مهام البرمجة، وخاصة كتابة الشيفرات الذكية، وتوليد السكربتات الآلية، وحل مشكلات البرمجة."
},
"Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
"description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير مصمم خصيصًا لتوليد الشيفرات، وفهم الشيفرات، ومشاهد التطوير الفعالة، مع استخدام حجم 32B من المعلمات الرائدة في الصناعة، مما يلبي احتياجات البرمجة المتنوعة."
},
"SenseChat": {
"description": "نموذج الإصدار الأساسي (V4)، بطول سياق 4K، يمتلك قدرات قوية وعامة."
},
"SenseChat-128K": {
"description": "نموذج الإصدار الأساسي (V4)، بطول سياق 128K، يتفوق في مهام فهم وتوليد النصوص الطويلة."
},
"SenseChat-32K": {
"description": "نموذج الإصدار الأساسي (V4)، بطول سياق 32K، يمكن استخدامه بمرونة في مختلف السيناريوهات."
},
"SenseChat-5": {
"description": "أحدث إصدار من النموذج (V5.5)، بطول سياق 128K، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على الاستدلال الرياضي، المحادثات باللغة الإنجليزية، اتباع التعليمات وفهم النصوص الطويلة، مما يجعله في مستوى GPT-4o."
},
"SenseChat-5-1202": {
"description": "الإصدار الأحدث المبني على V5.5، يظهر تحسينات ملحوظة في القدرات الأساسية باللغتين الصينية والإنجليزية، الدردشة، المعرفة العلمية، المعرفة الأدبية، الكتابة، المنطق الرياضي، والتحكم في عدد الكلمات."
},
"SenseChat-5-Cantonese": {
"description": "بطول سياق 32K، يتفوق في فهم المحادثات باللغة الكانتونية مقارنة بـ GPT-4، ويضاهي GPT-4 Turbo في مجالات المعرفة، الاستدلال، الرياضيات وكتابة الأكواد."
},
"SenseChat-5-beta": {
"description": "بعض الأداء يتفوق على SenseCat-5-1202"
},
"SenseChat-Character": {
"description": "نموذج النسخة القياسية، بطول سياق 8K، بسرعة استجابة عالية."
},
"SenseChat-Character-Pro": {
"description": "نموذج النسخة المتقدمة، بطول سياق 32K، مع تحسين شامل في القدرات، يدعم المحادثات باللغة الصينية والإنجليزية."
},
"SenseChat-Turbo": {
"description": "مناسب للأسئلة السريعة، وسيناريوهات ضبط النموذج."
},
"SenseChat-Turbo-1202": {
"description": "هو أحدث نموذج خفيف الوزن، يحقق أكثر من 90% من قدرات النموذج الكامل، مما يقلل بشكل ملحوظ من تكلفة الاستدلال."
},
"SenseChat-Vision": {
"description": "النموذج الأحدث (V5.5) يدعم إدخال صور متعددة، ويحقق تحسينات شاملة في القدرات الأساسية للنموذج، مع تحسينات كبيرة في التعرف على خصائص الكائنات، والعلاقات المكانية، والتعرف على الأحداث، وفهم المشاهد، والتعرف على المشاعر، واستنتاج المعرفة المنطقية، وفهم النصوص وتوليدها."
},
"SenseNova-V6-Pro": {
"description": "تحقيق توحيد أصلي لقدرات الصور والنصوص والفيديو، متجاوزًا حدود التعدد النمطي التقليدي المنفصل، وفاز بالبطولة المزدوجة في تقييمات OpenCompass وSuperCLUE."
},
"SenseNova-V6-Reasoner": {
"description": "يجمع بين الاستدلال العميق البصري واللغوي، لتحقيق التفكير البطيء والاستدلال العميق، ويعرض سلسلة التفكير الكاملة."
},
"SenseNova-V6-Turbo": {
"description": "تحقيق توحيد أصلي لقدرات الصور والنصوص والفيديو، متجاوزًا حدود التعدد النمطي التقليدي المنفصل، متفوقًا بشكل شامل في القدرات الأساسية متعددة النماذج والقدرات اللغوية الأساسية، متوازنًا بين العلوم والآداب، واحتل مرارًا المرتبة الأولى على المستوى المحلي والدولي في العديد من التقييمات."
},
"Skylark2-lite-8k": {
"description": "نموذج سكايلارك (Skylark) من الجيل الثاني، نموذج سكايلارك2-لايت يتميز بسرعات استجابة عالية، مناسب للسيناريوهات التي تتطلب استجابة في الوقت الحقيقي، وحساسة للتكاليف، وغير متطلبة لدقة نموذج عالية، بسعة سياق تبلغ 8k."
},
"Skylark2-pro-32k": {
"description": "نموذج سكايلارك (Skylark) من الجيل الثاني، النسخة سكايلارك2-برو تتميز بدقة نموذج عالية، مناسبة لمهام توليد النصوص المعقدة، مثل إنشاء نصوص في مجالات احترافية، وكتابة الروايات، والترجمة عالية الجودة، بسعة سياق تبلغ 32k."
},
"Skylark2-pro-4k": {
"description": "نموذج سكايلارك (Skylark) من الجيل الثاني، النسخة سكايلارك2-برو تتميز بدقة نموذج عالية، مناسبة لمهام توليد النصوص المعقدة، مثل إنشاء نصوص في مجالات احترافية، وكتابة الروايات، والترجمة عالية الجودة، بسعة سياق تبلغ 4k."
},
"Skylark2-pro-character-4k": {
"description": "نموذج سكايلارك (Skylark) من الجيل الثاني، نموذج سكايلارك2-برو-شخصية يتميز بقدرات ممتازة في لعب الأدوار والدردشة، يجيد تجسيد شخصيات مختلفة بناءً على طلب المستخدم والتفاعل بشكل طبيعي، مناسب لبناء روبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، وخدمة العملاء عبر الإنترنت، ويتميز بسرعة استجابة عالية."
},
"Skylark2-pro-turbo-8k": {
"description": "نموذج سكايلارك (Skylark) من الجيل الثاني، سكايلارك2-برو-توربو-8k يقدم استدلالًا أسرع وتكاليف أقل، بسعة سياق تبلغ 8k."
},
"THUDM/GLM-4-32B-0414": {
"description": "GLM-4-32B-0414 هو نموذج الجيل الجديد من سلسلة GLM المفتوحة، يحتوي على 32 مليار معلمة. يمكن مقارنة أداء هذا النموذج مع سلسلة GPT من OpenAI وسلسلة V3/R1 من DeepSeek."
},
"THUDM/GLM-4-9B-0414": {
"description": "GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير من سلسلة GLM، يحتوي على 9 مليار معلمة. يرث هذا النموذج الخصائص التقنية من سلسلة GLM-4-32B، لكنه يوفر خيارات نشر أخف. على الرغم من حجمه الصغير، لا يزال GLM-4-9B-0414 يظهر قدرة ممتازة في توليد الأكواد، تصميم الويب، توليد الرسوم البيانية SVG، والكتابة المعتمدة على البحث."
},
"THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
"description": "GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج لغة بصري مفتوح المصدر (VLM) تم إصداره بشكل مشترك من قبل Zhizhu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، مصمم خصيصًا لمعالجة المهام الإدراكية متعددة الوسائط المعقدة. يعتمد النموذج على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، ومن خلال إدخال آلية الاستدلال \"سلسلة التفكير\" (Chain-of-Thought) واستخدام استراتيجيات التعلم المعزز، تم تحسين قدرته على الاستدلال عبر الوسائط واستقراره بشكل ملحوظ."
},
"THUDM/GLM-Z1-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-32B-0414 هو نموذج استدلال يتمتع بقدرة على التفكير العميق. تم تطوير هذا النموذج بناءً على GLM-4-32B-0414 من خلال بدء التشغيل البارد وتعزيز التعلم، وتم تدريبه بشكل إضافي في المهام الرياضية، البرمجية، والمنطقية. مقارنة بالنموذج الأساسي، حقق GLM-Z1-32B-0414 تحسينًا ملحوظًا في القدرة الرياضية وحل المهام المعقدة."
},
"THUDM/GLM-Z1-9B-0414": {
"description": "GLM-Z1-9B-0414 هو نموذج صغير من سلسلة GLM، يحتوي على 9 مليار معلمة، لكنه يظهر قدرة مذهلة مع الحفاظ على تقاليد المصدر المفتوح. على الرغم من حجمه الصغير، إلا أن هذا النموذج لا يزال يظهر أداءً ممتازًا في الاستدلال الرياضي والمهام العامة، حيث يحتل مستوى أداءً رائدًا بين نماذج المصدر المفتوح ذات الحجم المماثل."
},
"THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": {
"description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414 هو نموذج استدلال عميق يتمتع بقدرة على التفكير العميق (مقابل Deep Research من OpenAI). على عكس نماذج التفكير العميق التقليدية، يستخدم نموذج التفكير العميق وقتًا أطول لحل المشكلات الأكثر انفتاحًا وتعقيدًا."
},
"THUDM/glm-4-9b-chat": {
"description": "GLM-4 9B هو إصدار مفتوح المصدر، يوفر تجربة حوار محسنة لتطبيقات الحوار."
},
"Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": {
"description": "QwenLong-L1-32B هو أول نموذج استدلال كبير السياق طويل مدرب بالتعلم المعزز (LRM)، مخصص لتحسين مهام الاستدلال على النصوص الطويلة. يستخدم إطار تعلم معزز لتوسيع السياق تدريجيًا، محققًا انتقالًا مستقرًا من السياق القصير إلى الطويل. في سبعة اختبارات معيارية للأسئلة على مستندات طويلة، تفوق QwenLong-L1-32B على نماذج رائدة مثل OpenAI-o3-mini و Qwen3-235B-A22B، وأداءه قابل للمقارنة مع Claude-3.7-Sonnet-Thinking. يتميز النموذج بمهارات عالية في الاستدلال الرياضي، المنطقي، والاستدلال متعدد القفزات."
},
"Yi-34B-Chat": {
"description": "Yi-1.5-34B، مع الحفاظ على القدرات اللغوية العامة الممتازة للنموذج الأصلي، تم تدريبه بشكل إضافي على 500 مليار توكن عالي الجودة، مما أدى إلى تحسين كبير في المنطق الرياضي وقدرات الترميز."
},
"abab5.5-chat": {
"description": "موجه لمشاهد الإنتاجية، يدعم معالجة المهام المعقدة وتوليد النصوص بكفاءة، مناسب للتطبيقات في المجالات المهنية."
},
"abab5.5s-chat": {
"description": "مصمم لمشاهد الحوار باللغة الصينية، يوفر قدرة توليد حوار عالي الجودة باللغة الصينية، مناسب لمجموعة متنوعة من التطبيقات."
},
"abab6.5g-chat": {
"description": "مصمم للحوار متعدد اللغات، يدعم توليد حوارات عالية الجودة بالإنجليزية والعديد من اللغات الأخرى."
},
"abab6.5s-chat": {
"description": "مناسب لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك توليد النصوص، وأنظمة الحوار، وغيرها."
},
"abab6.5t-chat": {
"description": "محسن لمشاهد الحوار باللغة الصينية، يوفر قدرة توليد حوار سلس ومتوافق مع عادات التعبير الصينية."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-r1": {
"description": "DeepSeek-R1 هو نموذج لغة كبير متقدم، تم تحسينه من خلال التعلم المعزز وبيانات البدء البارد، ويتميز بأداء ممتاز في الاستدلال، والرياضيات، والبرمجة."
},
"accounts/fireworks/models/deepseek-v3": {
"description": "نموذج اللغة القوي من Deepseek، الذي يعتمد على مزيج من الخبراء (MoE)، بإجمالي عدد معلمات يبلغ 671 مليار، حيث يتم تفعيل 37 مليار معلمة لكل علامة."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct": {
"description": "نموذج Llama 3 70B للتعليمات، مصمم للحوار متعدد اللغات وفهم اللغة الطبيعية، أداءه يتفوق على معظم النماذج المنافسة."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct": {
"description": "نموذج Llama 3 8B للتعليمات، تم تحسينه للحوار والمهام متعددة اللغات، يظهر أداءً ممتازًا وفعالًا."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf": {
"description": "نموذج Llama 3 8B للتعليمات (نسخة HF)، يتوافق مع نتائج التنفيذ الرسمية، يتمتع بتوافق عالٍ عبر المنصات."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct": {
"description": "نموذج Llama 3.1 405B للتعليمات، يتمتع بمعلمات ضخمة، مناسب لمهام معقدة واتباع التعليمات في سيناريوهات ذات حمل عالي."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct": {
"description": "نموذج Llama 3.1 70B للتعليمات، يوفر قدرة ممتازة على فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، وهو الخيار المثالي لمهام الحوار والتحليل."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct": {
"description": "نموذج Llama 3.1 8B للتعليمات، تم تحسينه للحوار متعدد اللغات، قادر على تجاوز معظم النماذج المفتوحة والمغلقة في المعايير الصناعية الشائعة."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct": {
"description": "نموذج استدلال الصور المعدل من Meta ذو 11B معلمات. تم تحسين هذا النموذج للتعرف البصري، واستدلال الصور، ووصف الصور، والإجابة عن الأسئلة العامة المتعلقة بالصور. يستطيع النموذج فهم البيانات البصرية مثل الرسوم البيانية والرسوم، ويسد الفجوة بين الرؤية واللغة من خلال توليد أوصاف نصية لجزئيات الصور."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct": {
"description": "نموذج التوجيه Llama 3.2 3B هو نموذج متعدد اللغات خفيف الوزن قدمته Meta. يهدف هذا النموذج إلى زيادة الكفاءة، مع تحسينات ملحوظة في التأخير والتكلفة مقارنة بالنماذج الأكبر. تشمل حالات الاستخدام النموذجية لهذا النموذج الاستفسارات وإعادة كتابة الملاحظات والمساعدة في الكتابة."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct": {
"description": "نموذج استدلال الصور المعدل من Meta ذو 90B معلمات. تم تحسين هذا النموذج للتعرف البصري، واستدلال الصور، ووصف الصور، والإجابة عن الأسئلة العامة المتعلقة بالصور. يستطيع النموذج فهم البيانات البصرية مثل الرسوم البيانية والرسوم، ويسد الفجوة بين الرؤية واللغة من خلال توليد أوصاف نصية لجزئيات الصور."
},
"accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct": {
"description": "Llama 3.3 70B Instruct هو الإصدار المحدث من Llama 3.1 70B في ديسمبر. تم تحسين هذا النموذج بناءً على Llama 3.1 70B (الذي تم إصداره في يوليو 2024) لتعزيز استدعاء الأدوات، ودعم النصوص متعددة اللغات، والقدرات الرياضية وبرمجة. لقد حقق هذا النموذج مستويات رائدة في الصناعة في الاستدلال، والرياضيات، واتباع التعليمات، ويستطيع تقديم أداء مشابه لـ 3.1 405B، مع مزايا ملحوظة في السرعة والتكلفة."
},
"accounts/fireworks/models/mistral-small-24b-instruct-2501": {
"description": "نموذج بـ 24 مليار معلمة، يتمتع بقدرات متقدمة تعادل النماذج الأكبر حجماً."
},
"accounts/fireworks/models/mixtral-8x22b-instruct": {
"description": "نموذج Mixtral MoE 8x22B للتعليمات، مع معلمات ضخمة وهيكل خبير متعدد، يدعم معالجة فعالة لمهام معقدة."
},
"accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct": {
"description": "نموذج Mixtral MoE 8x7B للتعليمات، يوفر هيكل خبير متعدد لتقديم تعليمات فعالة واتباعها."
},
"accounts/fireworks/models/mythomax-l2-13b": {
"description": "نموذج MythoMax L2 13B، يجمع بين تقنيات الدمج الجديدة، بارع في السرد وأدوار الشخصيات."
},
"accounts/fireworks/models/phi-3-vision-128k-instruct": {
"description": "نموذج Phi 3 Vision للتعليمات، نموذج متعدد الوسائط خفيف الوزن، قادر على معالجة معلومات بصرية ونصية معقدة، يتمتع بقدرة استدلال قوية."
},
"accounts/fireworks/models/qwen-qwq-32b-preview": {
"description": "نموذج QwQ هو نموذج بحث تجريبي تم تطويره بواسطة فريق Qwen، يركز على تعزيز قدرات الاستدلال للذكاء الاصطناعي."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2-vl-72b-instruct": {
"description": "الإصدار 72B من نموذج Qwen-VL هو نتيجة أحدث ابتكارات Alibaba، ويمثل ما يقرب من عام من الابتكار."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2p5-72b-instruct": {
"description": "Qwen2.5 هي سلسلة من نماذج اللغة التي طورتها مجموعة Qwen من علي بابا، تحتوي فقط على شريحة فك شفرات. توفر هذه النماذج أحجامًا مختلفة، بما في ذلك 0.5B، 1.5B، 3B، 7B، 14B، 32B و72B، وتأتي بنسخ أساسية (base) ونماذج توجيهية (instruct)."
},
"accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct": {
"description": "Qwen2.5 Coder 32B Instruct هو أحدث إصدار من سلسلة نماذج اللغة الكبيرة المحددة للشيفرة التي أصدرتها Alibaba Cloud. تم تحسين هذا النموذج بشكل كبير في توليد الشيفرة، والاستدلال، وإصلاح الأخطاء، من خلال تدريب على 55 تريليون توكن."
},
"accounts/yi-01-ai/models/yi-large": {
"description": "نموذج Yi-Large، يتمتع بقدرة معالجة لغوية ممتازة، يمكن استخدامه في جميع أنواع مهام توليد وفهم اللغة."
},
"ai21-jamba-1.5-large": {
"description": "نموذج متعدد اللغات بحجم 398B (94B نشط)، يقدم نافذة سياق طويلة بحجم 256K، واستدعاء وظائف، وإخراج منظم، وتوليد مستند."
},
"ai21-jamba-1.5-mini": {
"description": "نموذج متعدد اللغات بحجم 52B (12B نشط)، يقدم نافذة سياق طويلة بحجم 256K، واستدعاء وظائف، وإخراج منظم، وتوليد مستند."
},
"ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Large": {
"description": "نموذج متعدد اللغات يحتوي على 398 مليار معلمة (94 مليار نشطة)، يوفر نافذة سياق طويلة تصل إلى 256 ألف كلمة، استدعاء دوال، إخراج منظم وتوليد قائم على الحقائق."
},
"ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Mini": {
"description": "نموذج متعدد اللغات يحتوي على 52 مليار معلمة (12 مليار نشطة)، يوفر نافذة سياق طويلة تصل إلى 256 ألف كلمة، استدعاء دوال، إخراج منظم وتوليد قائم على الحقائق."
},
"anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0": {
"description": "Claude 3.5 Sonnet يرفع المعايير في الصناعة، حيث يتفوق على نماذج المنافسين وClaude 3 Opus، ويظهر أداءً ممتازًا في تقييمات واسعة، مع سرعة وتكلفة تتناسب مع نماذجنا المتوسطة."
},
"anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": {
"description": "لقد رفع كلود 3.5 سونيت معايير الصناعة، حيث تفوق أداؤه على نماذج المنافسين ونموذج كلود 3 أوبس، وأظهر أداءً ممتازًا في تقييمات واسعة، مع الحفاظ على سرعة وتكلفة نماذجنا المتوسطة."
},
"anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0": {
"description": "Claude 3 Haiku هو أسرع وأصغر نموذج من Anthropic، يوفر سرعة استجابة شبه فورية. يمكنه بسرعة الإجابة على الاستفسارات والطلبات البسيطة. سيتمكن العملاء من بناء تجربة ذكاء اصطناعي سلسة تحاكي التفاعل البشري. يمكن لـ Claude 3 Haiku معالجة الصور وإرجاع إخراج نصي، مع نافذة سياقية تبلغ 200K."
},
"anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0": {
"description": "Claude 3 Opus هو أقوى نموذج ذكاء اصطناعي من Anthropic، يتمتع بأداء متقدم في المهام المعقدة للغاية. يمكنه معالجة المطالبات المفتوحة والمشاهد غير المعروفة، مع سلاسة وفهم يشبه البشر. يعرض Claude 3 Opus حدود إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن لـ Claude 3 Opus معالجة الصور وإرجاع إخراج نصي، مع نافذة سياقية تبلغ 200K."
},
"anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0": {
"description": "Claude 3 Sonnet من Anthropic يحقق توازنًا مثاليًا بين الذكاء والسرعة - مناسب بشكل خاص لأعباء العمل المؤسسية. يقدم أكبر فائدة بأقل من تكلفة المنافسين، وقد تم تصميمه ليكون نموذجًا موثوقًا وعالي التحمل، مناسبًا لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يمكن لـ Claude 3 Sonnet معالجة الصور وإرجاع إخراج نصي، مع نافذة سياقية تبلغ 200K."
},
"anthropic.claude-instant-v1": {
"description": "نموذج سريع واقتصادي وما زال قويًا للغاية، يمكنه معالجة مجموعة من المهام بما في ذلك المحادثات اليومية، وتحليل النصوص، والتلخيص، والأسئلة والأجوبة على الوثائق."
},
"anthropic.claude-v2": {
"description": "نموذج يظهر قدرة عالية في مجموعة واسعة من المهام، من المحادثات المعقدة وتوليد المحتوى الإبداعي إلى اتباع التعليمات التفصيلية."
},
"anthropic.claude-v2:1": {
"description": "الإصدار المحدث من Claude 2، مع نافذة سياقية مضاعفة، وتحسينات في الاعتمادية ومعدل الهلوسة والدقة المستندة إلى الأدلة في الوثائق الطويلة وسياقات RAG."
},
"anthropic/claude-3-haiku": {
"description": "Claude 3 Haiku هو أسرع وأصغر نموذج من Anthropic، مصمم لتحقيق استجابة شبه فورية. يتمتع بأداء توجيهي سريع ودقيق."
},
"anthropic/claude-3-opus": {
"description": "Claude 3 Opus هو أقوى نموذج من Anthropic لمعالجة المهام المعقدة للغاية. يتميز بأداء ممتاز وذكاء وسلاسة وفهم."
},
"anthropic/claude-3.5-haiku": {
"description": "Claude 3.5 Haiku هو أسرع نموذج من الجيل التالي من Anthropic. مقارنةً بـ Claude 3 Haiku، تم تحسين Claude 3.5 Haiku في جميع المهارات، وتفوق في العديد من اختبارات الذكاء على النموذج الأكبر من الجيل السابق Claude 3 Opus."
},
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {
"description": "Claude 3.5 Sonnet يقدم قدرات تتجاوز Opus وسرعة أكبر من Sonnet، مع الحفاظ على نفس السعر. يتميز Sonnet بمهارات خاصة في البرمجة وعلوم البيانات ومعالجة الصور والمهام الوكيلة."
},
"anthropic/claude-3.7-sonnet": {
"description": "Claude 3.7 Sonnet هو أكثر النماذج ذكاءً من Anthropic حتى الآن، وهو أيضًا أول نموذج مختلط للتفكير في السوق. يمكن لـ Claude 3.7 Sonnet إنتاج استجابات شبه فورية أو تفكير تدريجي ممتد، حيث يمكن للمستخدمين رؤية هذه العمليات بوضوح. يتميز Sonnet بشكل خاص في البرمجة، وعلوم البيانات، ومعالجة الصور، والمهام الوكيلة."
},
"anthropic/claude-opus-4": {
"description": "كلود أوبوس 4 هو أقوى نموذج من أنثروبيك لمعالجة المهام المعقدة للغاية. يتميز بأداء ممتاز وذكاء وسلاسة وفهم عميق."
},
"anthropic/claude-sonnet-4": {
"description": "كلود سونيت 4 يمكنه إنتاج استجابات شبه فورية أو تفكير تدريجي مطول، حيث يمكن للمستخدمين رؤية هذه العمليات بوضوح. كما يمكن لمستخدمي API التحكم بدقة في مدة تفكير النموذج."
},
"ascend-tribe/pangu-pro-moe": {
"description": "Pangu-Pro-MoE 72B-A16B هو نموذج لغة ضخم نادر التنشيط يحتوي على 72 مليار معلمة و16 مليار معلمة نشطة، يعتمد على بنية الخبراء المختلطين المجمعة (MoGE). في مرحلة اختيار الخبراء، يتم تجميع الخبراء وتقيد تنشيط عدد متساوٍ من الخبراء داخل كل مجموعة لكل رمز، مما يحقق توازنًا في تحميل الخبراء ويعزز بشكل كبير كفاءة نشر النموذج على منصة Ascend."
},
"aya": {
"description": "Aya 23 هو نموذج متعدد اللغات أطلقته Cohere، يدعم 23 لغة، مما يسهل التطبيقات اللغوية المتنوعة."
},
"aya:35b": {
"description": "Aya 23 هو نموذج متعدد اللغات أطلقته Cohere، يدعم 23 لغة، مما يسهل التطبيقات اللغوية المتنوعة."
},
"baichuan/baichuan2-13b-chat": {
"description": "Baichuan-13B هو نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر قابل للاستخدام التجاري تم تطويره بواسطة Baichuan Intelligence، ويحتوي على 13 مليار معلمة، وقد حقق أفضل النتائج في المعايير الصينية والإنجليزية."
},
"baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B": {
"description": "ERNIE-4.5-300B-A47B هو نموذج لغة ضخم يعتمد على بنية الخبراء المختلطين (MoE) تم تطويره بواسطة شركة بايدو. يحتوي النموذج على 300 مليار معلمة إجمالاً، لكنه ينشط فقط 47 مليار معلمة لكل رمز أثناء الاستدلال، مما يوازن بين الأداء القوي والكفاءة الحسابية. كأحد النماذج الأساسية في سلسلة ERNIE 4.5، يظهر أداءً متميزًا في مهام فهم النصوص، التوليد، الاستدلال، والبرمجة. يستخدم النموذج طريقة تدريب مسبق مبتكرة متعددة الوسائط ومتغايرة تعتمد على MoE، من خلال التدريب المشترك للنصوص والوسائط البصرية، مما يعزز قدراته الشاملة، خاصة في الالتزام بالتعليمات وتذكر المعرفة العالمية."
},
"c4ai-aya-expanse-32b": {
"description": "Aya Expanse هو نموذج متعدد اللغات عالي الأداء بسعة 32B، يهدف إلى تحدي أداء النماذج أحادية اللغة من خلال تحسين التعليمات، وتداول البيانات، وتدريب التفضيلات، وابتكارات دمج النماذج. يدعم 23 لغة."
},
"c4ai-aya-expanse-8b": {
"description": "Aya Expanse هو نموذج متعدد اللغات عالي الأداء بسعة 8B، يهدف إلى تحدي أداء النماذج أحادية اللغة من خلال تحسين التعليمات، وتداول البيانات، وتدريب التفضيلات، وابتكارات دمج النماذج. يدعم 23 لغة."
},
"c4ai-aya-vision-32b": {
"description": "Aya Vision هو نموذج متعدد الوسائط متقدم، يظهر أداءً ممتازًا في عدة معايير رئيسية للغة والنص والصورة. يدعم 23 لغة. يركز هذا الإصدار الذي يحتوي على 32 مليار معلمة على الأداء المتقدم متعدد اللغات."
},
"c4ai-aya-vision-8b": {
"description": "Aya Vision هو نموذج متعدد الوسائط متقدم، يظهر أداءً ممتازًا في عدة معايير رئيسية للغة والنص والصورة. يركز هذا الإصدار الذي يحتوي على 8 مليار معلمة على تقليل زمن الاستجابة وتحقيق أفضل أداء."
},
"charglm-3": {
"description": "CharGLM-3 مصمم خصيصًا للأدوار التفاعلية والمرافقة العاطفية، يدعم ذاكرة متعددة الجولات طويلة الأمد وحوارات مخصصة، ويستخدم على نطاق واسع."
},
"charglm-4": {
"description": "CharGLM-4 مصمم خصيصًا للأدوار والشعور بالرفقة، يدعم الذاكرة متعددة الجولات الطويلة والحوار المخصص، ويستخدم على نطاق واسع."
},
"chatglm3": {
"description": "ChatGLM3 هو نموذج مغلق المصدر تم إصداره بواسطة مختبر KEG في جامعة تسينغهوا وشركة Zhizhu AI، وقد تم تدريبه مسبقًا على كميات هائلة من المعرفة المعرفية باللغتين الصينية والإنجليزية، وتم تحسينه وفقًا للاختيارات البشرية. مقارنة بالنموذج الأول، حقق تحسينات بنسبة 16٪ و 36٪ و 280٪ في MMLU و C-Eval و GSM8K على التوالي، وتصدر قائمة المهام الصينية C-Eval. يناسب هذا النموذج السيناريوهات التي تتطلب كميات كبيرة من المعرفة وقدرات الاستدلال والإبداع، مثل كتابة النصوص الإعلانية وكتابة الروايات وكتابة المحتوى المعرفي وتكوين الكود."
},
"chatglm3-6b-base": {
"description": "ChatGLM3-6b-base هو النموذج الأساسي المفتوح المصدر الأحدث من سلسلة ChatGLM التي طورتها شركة Zhìpǔ، ويحتوي على 6 مليارات معلمة."
},
"chatgpt-4o-latest": {
"description": "ChatGPT-4o هو نموذج ديناميكي يتم تحديثه في الوقت الحقيقي للحفاظ على أحدث إصدار. يجمع بين فهم اللغة القوي وقدرات التوليد، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك خدمة العملاء والتعليم والدعم الفني."
},
"claude-2.0": {
"description": "Claude 2 يوفر تقدمًا في القدرات الأساسية للمؤسسات، بما في ذلك سياق يصل إلى 200K توكن، وتقليل كبير في معدل حدوث الهلوسة في النموذج، وإشعارات النظام، وميزة اختبار جديدة: استدعاء الأدوات."
},
"claude-2.1": {
"description": "Claude 2 يوفر تقدمًا في القدرات الأساسية للمؤسسات، بما في ذلك سياق يصل إلى 200K توكن، وتقليل كبير في معدل حدوث الهلوسة في النموذج، وإشعارات النظام، وميزة اختبار جديدة: استدعاء الأدوات."
},
"claude-3-5-haiku-20241022": {
"description": "Claude 3.5 Haiku هو أسرع نموذج من الجيل التالي من Anthropic. مقارنةً بـ Claude 3 Haiku، فإن Claude 3.5 Haiku قد حقق تحسينات في جميع المهارات، وتفوق في العديد من اختبارات الذكاء على أكبر نموذج من الجيل السا