ما هي الأجهزة التي يحتاجها جهاز الكمبيوتر الخاص بك لتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي المحلي؟

قم بتنزيل Ollama أو LM Studio ، واختر نموذجًا، وفي غضون دقائق، يمكنك أن تكون جاهزًا للعمل باستخدام برنامج الدردشة الآلي المحلي. لا توجد رسوم اشتراك، فهو يعمل بدون اتصال بالإنترنت، ولا تترك أي من بياناتك جهاز الكمبيوتر الخاص بك. ولكن هناك مشكلة: ما يمكنك تشغيله، ومدى سرعة استجابته، يعتمد كليًا على مدى قوة جهازك.

سيكون جهاز الكمبيوتر اليومي الذي يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 16 جيجابايت قادرًا على تشغيل نماذج صغيرة نسبيًا تحتوي على حوالي سبعة إلى ثمانية مليارات من المعلمات. ستعمل Meta’s Llama 3.1 8B أو Qwen3 8B من Alibaba أو بطاقة رسوميات بسعة 8 جيجابايت من VRAM على تشغيلها بسرعة مناسبة. لكن هذه النماذج لا تزال بعيدة كل البعد عن النماذج الرائدة اليوم خلف ChatGPT أو Claude. إذا كنت تريد تشغيل شيء أقرب، فستحتاج إلى ذاكرة بسعة 32 جيجابايت على الأقل وبطاقة رسوميات بسعة 16 جيجابايت أو أكثر من VRAM والتي ليست رخيصة بأسعار اليوم.

الذاكرة التي يحتاجها النموذج لها مقاييس خطية تقريبًا مع حجمها، والذي يتم قياسه بمليارات المعلمات (B). يقوم معظم الأشخاص بتشغيل إصدارات مضغوطة (“كمية”) من النماذج المحلية التي تخزن كل معلمة في حوالي أربع بتات، مما يؤدي إلى قطع النموذج إلى ربع حجمه الأصلي تقريبًا. في مكتبة أولاما، وهذا يضع Llama 3.1 8B بسعة 4.9 جيجابايت، و Phi-4 من Microsoft بسعة 9.1 جيجابايت، و Gemma 3 27B من Google بسعة 17 جيجابايت، و Meta’s Llama 3.3 70B بسعة 43 جيجابايت. القاعدة العامة لأولاما هو أنك تحتاج إلى 8 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي لطراز 7B ، و16 غيغابايت لطراز 13 بي، و32 غيغابايت لطراز 33 بي.

OpenAI gpt-oss-20b يحتوي على 21 مليار معلمة ولكنه يستخدم 3.6 مليار منها فقط لكل رمز عبر تصميم يُعرف باسم “مزيج من الخبراء”. وهذا يجعلها سريعة، ولكن لا يزال يتعين على النموذج أن يتناسب مع الذاكرة المتوفرة. يقول OpenAI إنه يعمل “بذاكرة تبلغ سعتها 16 جيجابايت فقط”، ولكن بسعة 14 جيجابايت في Ollama ، هذا تقريبًا كل جهاز كمبيوتر شخصي بسعة 16 جيجابايت.

في كل مرة يقوم النموذج بإنشاء كلمة، أو بشكل أكثر دقة رمزًا مميزًا، عليه قراءة جميع معلماته. وعلى هذا النحو، تعتمد السرعة على النطاق الترددي للذاكرة أكثر بكثير من اعتمادها على قوة المعالجة الأولية. ويصف مهندسو نفيديا تلك المرحلة بأنها “مرتبطة بالذاكرة”. تعد VRAM الخاصة ببطاقة الرسومات أسرع بعدة مرات من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الموجودة في بقية أجهزة الكمبيوتر لديك، ولهذا السبب يعمل النموذج الذي يناسب وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك بشكل أسرع بكثير من النموذج الذي يمتد إلى ذاكرة النظام.

وكقاعدة عامة، فإن أي شيء يزيد عن خمسة إلى 10 رموز في الثانية يتماشى مع سرعة قراءة معظم الناس. في اختبار LMSYS ، تم العثور على RTX 5090 من Nvidia يقوم بإنشاء نص من gpt-oss-20b الخاص بـ OpenAI بمعدل 205 رمزًا في الثانية. وفي الوقت نفسه، وضعت معايير llama.cpp شريحة M4 الأساسية من Apple عند حوالي 24 رمزًا مميزًا في الثانية على طراز 7B. قام Ollama بقياس DGX Spark من Nvidia ، وهو بدأ بيع جهاز كمبيوتر Nvidia لمطور الذكاء الاصطناعي بقيمة 3999 دولارًا في العام الماضي، بمعدل 38 رمزًا في الثانية على Llama 3.1 8B ، ولكن فقط 4.42 على الإصدار 70B.

لقد قمت شخصيًا بتشغيل Mistral 7B على جهاز Asus Zenbook Duo لعام 2024 المزود بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 32 جيجابايت ووحدة Intel AI Boost NPU. ومن خلال شركة Ollama ، تمكنت شركة Mistral من زيادة استخدام وحدة المعالجة المركزية إلى 52 بالمائة واستخدام الذاكرة إلى حوالي 17 جيجابايت. يمكن التحكم في ذلك من تلقاء نفسه ولكنه قد يعطل الكمبيوتر المحمول إذا حدث أي شيء آخر يتطلب الكثير. من خلال تشغيل مجموعة أدوات OpenVINO من Intel بدلاً من ذلك، أبقى النموذج نفسه وحدة NPU عند 98 بالمائة بينما بقيت وحدة المعالجة المركزية عند ثلاثة بالمائة، وظل الكمبيوتر المحمول سريعًا وسريع الاستجابة أثناء كتابة 2500 كلمة (هراء) في حوالي ثلاث دقائق.

في التحليل الاصطناعي تصنيفات أبريل 2026، سجل Qwen3.5 27B من شركة Alibaba الصينية 42 نقطة على مؤشر الذكاء الخاص به، وهو نفس المستوى مع GPT-5 من OpenAI في إعداده المتوسط، بينما سجل Gemma 4 31B من Google 39 نقطة. ومع ذلك، سجلت نماذج السحابة الحدودية الرائدة 57 نقطة، وتحتاج Qwen3.5 27B إلى ما بين 17 جيجابايت و 20 جيجابايت من الذاكرة، وهو ما يتجاوز بوضوح ما يجب أن يوفره جهاز كمبيوتر بسعة 16 جيجابايت.

ولكن حتى أقوى أجهزة الكمبيوتر الشخصية لن تكاد تلمس سطح ما تحتاجه الاستخبارات الحدودية. يحتاج Kimi K2.6 من Moonshot ، وهو نموذج يحتوي على 1 تريليون معلمة والذي كان من بين أفضل النماذج ذات الوزن المفتوح عندما تم إطلاقه في أبريل 2026، إلى حوالي 600 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي و VRAM المدمجة للتشغيل بسرعة 4 بت، وفقًا لـ غير كسلان، الذي ينشر إصدارات مضغوطة من النماذج المفتوحة. وسجل خليفتها Kimi K3 57 نقطة صناعي تحليل’ مؤشر الذكاء في يوليو 2026، خلف كلود فابل 5 من Anthropic و GPT-5.6 Sol من OpenAI. عند 2.8 تريليون معلمة، تصل أوزانها وحدها إلى حوالي 1.4 تيرابايت، وهو ما يعادل 1.4 تيرابايت تك بالكاد تتناسب التقديرات مع خادم مركز بيانات مزود بثمانية وحدات معالجة رسومات.

لذا، بالنسبة للملخص الخاص الغريب أو بعض المساعدة في البرمجة دون الاتصال بالإنترنت، فإن جهاز كمبيوتر بسعة 16 جيجابايت يعد أمرًا جيدًا. بالنسبة لشيء ستستخدمه فعليًا بدلاً من برنامج الدردشة الآلي السحابي، ستحتاج إلى ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 32 جيجابايت أو بطاقة رسومات سعة 16 جيجابايت. تبلغ تكلفة مجموعة DDR5 بسعة 32 جيجابايت وحدها 434 دولارًا، وفقًا لـ أجهزة توم مؤشر أسعار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، أو ما يقرب من عامين من اشتراك ChatGPT Plus أو Claude Pro بقيمة 20 دولارًا شهريًا. ومع ذلك، فإن أي شيء قريب من الحدود يعد بمثابة وظيفة لمركز بيانات.