Qwen مقابل DeepSeek مقابل Llama: على أيّها تبني؟

المترو المتّجه إلى حرم علي بابا في شيشي، حيث يعمل فريق Qwen، يستغرق نحو عشرين دقيقة من شقّتي، وفريق DeepSeek يعمل على بُعد أحياء قليلة في الاتّجاه الآخر. لذا أُتيح لي أن أتابع هذه المقارنة وهي تتحرّك فيما يقارب الوقت الحقيقي، وهي تتحرّك بسرعة. النسخ المفتوحة الحالية هي Qwen3.8 وQwen3.6، وDeepSeek V4.1-Flash وV4 Pro المستمرّ، وLlama 4 Scout أو Maverick. أمّا Qwen3.8-Max المُستضاف من علي بابا فينتمي إلى عمود مختلف، لأن استئجاره منتج مختلف عن تنزيل الأوزان التي يقوم عليها. إن خلطت هذه النسخ بعضها ببعض، فإن بقية المقارنة تكون خاطئة قبل أن تبدأ.

Qwen مقابل Llama مقابل DeepSeek: على أيّها تبني؟

اختر حسب المهمّة وحسب أسلوب النشر. Qwen3.6 هو خيار السعة والمنظومة، بنموذجين مفتوحين 27B كثيف و35B-A3B بترخيص Apache-2.0. DeepSeek V4.1-Flash هو خيار القيمة عبر الواجهة البرمجية حتى بعد رفع أسعار المُخرجات في سبتمبر؛ وV4 Pro يشتري قدرة أعلى بسعر رمز لا يزال منخفضاً، لكنه ضخم جداً للاستضافة الذاتية. Llama 4 يبقى خيار المنظومة غربية المنشأ بموجب ترخيص مجتمع ميتا. فجوة Stanford البالغة 2.7٪ على مستوى الدول من مارس 2026 باتت الآن سياقاً تاريخياً لا نتيجة راهنة، لأن كل عائلة صينية في هذه الفقرة تحرّكت منذ ذلك الحين.

أبرز النقاط- قارِن النسخ الدقيقة: Qwen3.6 وDeepSeek V4.1 وLlama 4، لا أسماء العائلات الموروثة من إصدارات العام الماضي.- Qwen3.6 = سعة وApache-2.0؛ وDeepSeek V4.1-Flash = استدلال وقيمة عبر الواجهة البرمجية؛ وLlama 4 = أدوات غربية المنشأ وترخيص مجتمع ميتا.- Qwen هي العائلة المفتوحة الأكثر تنزيلاً: عدّ Hugging Face نفسه يضعها فوق ملياري تنزيل في الأشهر السبعة الأولى من 2026، مع 151,448 نسخة مشتقّة على المنصّة.- Qwen3.8 هو أحدث نسخة مفتوحة من علي بابا، صدرت في 8 أغسطس 2026 بترخيص خاص؛ وQwen3.8-Max هو النسخة المُستضافة المبنية عليها.

كل ما يلي يفترض أنك حسمت مسبقاً أن الأوزان الصينية مطروحة على الطاولة. إن كان هذا لا يزال السؤال المفتوح، فقد ناقشته في مقالتي حول ما إذا كانت الصين تتصدّر سباق الذكاء الاصطناعي، والمجال الأوسع مُصنَّف في دليلي حول منظومة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الصينية.

كيف أُرتّبها

لا حسب لوحة الصدارة. أُرتّب حسب واقع النشر، ما يعني أن خمسة معايير تؤدّي العمل، بهذا الترتيب التقريبي من حيث الوزن.

• القدرة: هل هي جيدة بما يكفي فعلاً للمهمّة، في تقييم قابل للمقارنة لا في جدول انتقاه المورّد؟
• التكلفة: التكلفة لكل رمز مُعالَج (توكن) على الواجهة البرمجية، وبصمة وحدات المعالجة الرسومية عند الاستضافة الذاتية. هنا تنفتح الفجوات الحقيقية.
• الترخيص: هل يمكنك إطلاقه تجارياً دون صداع قانوني؟ شروط Apache-2.0 والأنماط الشبيهة بـ MIT تفوز هنا.
• المنظومة: كم عدد نماذج الضبط الدقيق والتكميم والنسخ الجاهزة الموجودة؟ كلّما زاد العدد قلّ عملك.
• ملاءمة الاستضافة الذاتية: هل يعمل بسلاسة على عتاد معقول مع حزمة الاستدلال المفتوحة التي تستخدمها أصلاً؟

تشغيل هذه النماذج على وحدات المعالجة الرسومية الخاصة بي عافاني من عبادة لوحات الصدارة أسرع من أي حجّة. النموذج الذي يفوز بالمشروع هو الذي يُضبط بدقّة على بياناتك ويكلّف تشغيله أقل، لا الذي يحمل نتيجة أعلى بهامش ضئيل هذا الأسبوع. اثنان من آخر ثلاثة مشاريع لعملائي أُطلقا على نموذج لم يكن متصدّراً أي جدول.

ملاحظة بنيوية واحدة قبل الجدول. المعاينات المُستضافة والأوزان القابلة للتنزيل منتجان مختلفان، والشهران الماضيان يوضّحان ذلك بدقّة: أُطلق Qwen3.8-Max كنموذج مُستضاف في 3 أغسطس، وتبعته أوزان Qwen3.8 المفتوحة في 8 أغسطس، بترخيص خاص بدلاً من Apache-2.0. الجانب المُستضاف تحرّك مرة أخرى منذ ذلك الحين: تولّت لقطة Qwen3.8-Max-0902 نقطة النهاية في 2 سبتمبر بالسعر نفسه البالغ 2 و6 دولارات، وهي ترقية لاحقة للتدريب موجّهة نحو البرمجة والعمل التعاوني زعمت علي بابا أنها تصدّرت ترتيب WebDev في Code Arena عند إطلاقها. أيّ شخص ثبّت qwen3.8-max في أغسطس يستأجر الآن نموذجاً مختلفاً. كما أعلنت علي بابا عن Qwen 4 في مؤتمرها Apsara في 22 سبتمبر، وهو قيد التدريب صراحةً، بلا موعد ولا أوزان ولا سعر؛ وكانت معاينة تجريبية مفتوحة الأوزان لتلك البنية، Qwen3.8-Flash-Next، قد ظهرت في 26 أغسطس. لذا فإن ترتيباً يخلط "ما يمكنك تنزيله" بـ"ما يمكنك استئجاره" سيضلّلك. الجدول أدناه يخصّ الجانب القابل للتنزيل؛ أمّا الطرازات المُستضافة الرائدة فلها عمودها الخاص في النص.

العائلات الثلاث بنظرة سريعة

الثلاثة جميعاً جاهزة فعلياً للإنتاج. حيث تختلف هو الترخيص وموقف التكلفة، أكثر بكثير من القدرة. Qwen هي أكبر عائلة مفتوحة من حيث التبنّي: تقرير Hugging Face عن حالة النماذج المفتوحة: صيف 2026، المنشور في 14 أغسطس، يُحصي نحو 2.045 مليار تنزيل لـ Qwen على المنصّة في الأشهر السبعة الأولى من 2026 وحدها و151,448 نسخة مشتقّة، بينما يزعم عدّ علي بابا نفسها أكثر من 3 مليارات تنزيل و300,000 نسخة مشتقّة عبر المنصّات. إليك كيف ألخّص العائلات الثلاث على مستوى العمل الفعلي.

التبنّي بشكل أوسع تحوّل في الاتّجاه نفسه. تجاوزت النماذج الصينية المفتوحة الأوزان نظيراتها الأمريكية في إجمالي تنزيلات Hugging Face، وكانت النسخ المشتقّة من Qwen وحدها أكثر من 40٪ من النسخ المشتقّة الجديدة بحلول أغسطس 2025. هذا مهم للمطوّرين عملياً: المزيد من النسخ المشتقّة يعني أن نموذج تكميم أو ضبطاً دقيقاً خاصّاً بمجالك يناسب ميزانية زمن الاستجابة لديك موجود على الأرجح أصلاً، فتتخطّى جولة تدريب كاملة.

تحذير واحد بشأن هذا الجدول. الترخيصات تتغيّر بين النسخ، والملخّص على مستوى العائلة نقطة انطلاق لا حقيقة مطلقة. افتح بطاقة النموذج واقرأ الترخيص الفعلي للنسخة المحدّدة التي تنوي إطلاقها.

القدرة: كم هي متقاربة فعلاً؟

أقرب ممّا توحي به حروب التسويق، لكنها لم تعد قابلة للاختزال في رقم واحد. سجّل مؤشر Stanford AI لعام 2026 فجوة بلغت 2.7٪ بين أفضل نموذج أمريكي وأفضل نموذج صيني على Chatbot Arena في مارس، في فصل الأداء التقني من المؤشر. منذ ذلك الحين وصلت DeepSeek V4.1-Flash وQwen3.8 و3.6 ولقطات Qwen3.8-Max المُستضافة، لذا لا يمكن كتابة هذا الرقم بصدق في زمن الحاضر. بالنسبة لمعظم أعباء العمل التجارية، القدرة عتبة لا مُحدِّد نهائي. التكلفة وقيود التشغيل والترخيص هي ما يحسم التعادل عادةً.

[CHART: مخطّط أعمدة مُجمّعة يقارن Qwen وDeepSeek وLlama عبر أربعة محاور نوعية]

يتّضح التمييز العملي أكثر حين نربطه بالنسخ الدقيقة. DeepSeek V4.1-Flash يميل نحو الاستدلال والبرمجة، وأضاف تحديث 10 سبتمبر رؤية أصلية ونافذة سياق 1M وحدّاً أقصى للمُخرجات 384K. Qwen3.6 هو اللاعب المفتوح متعدّد المواهب وأسهل الثلاثة تحجيماً لنشر محدّد. Llama 4 هو الخيار غربي المنشأ مع منظومة ميتا المحيطة به، وإن كان من المفيد معرفة أن جهد ميتا المتقدّم انتقل إلى خط Muse، مع Llama 4 في وضع الصيانة والنموذج الأكبر Behemoth متوقّفاً مؤقّتاً. Muse مغلق في معظمه لا بالكامل: صدر Muse Glimmer 30B بأوزان مفتوحة بترخيص Apache-2.0 في 10 أغسطس، وبقي Muse Charm الذي عُرض في Meta Connect في أواخر سبتمبر مغلقاً. الأدوات المحيطة بـ Llama لا تزال عميقة، لكنني لن أبني رهاناً متعدّد السنوات على نسخة Llama المفتوحة القادمة.

الهوس بالمعايير القياسية مضلِّل فعلياً للمطوّرين حين تأتي الصفوف من أدوات قياس مختلفة لدى المورّدين. النموذج الذي يفوز بمشروعك هو الذي يتجاوز عتبة الجودة لديك ويتصرّف جيداً على بياناتك ويناسب ميزانية تشغيلك، لا الذي يحمل نتيجة ذاتية الإبلاغ أعلى بهامش ضئيل.

لذا أتعامل مع القدرة على أنها تعادل شبه تام وأنتقل مباشرة إلى الأمور التي تختلف فعلاً.

تقييم اتّجاهي من الكاتب على مقياس من 1 إلى 5، وليس أرقام معايير قياسية. تعكس النتائج الإصدارات الراهنة في أوائل أكتوبر 2026: DeepSeek V4.1-Flash وV4 Pro، وQwen3.8 و3.6، وLlama 4 مع خط ميتا المفتوح في وضع الصيانة.

التكلفة والترخيص: الفارقان الحقيقيّان

هنا يتوقّف القرار فعلياً، وقد حرّك DeepSeek الأمر مرّتين منذ أغسطس. وصلت أسعار الذروة وخارج الذروة في 16 أغسطس، ثم أُطلق V4.1-Flash في 10 سبتمبر ببنية جديدة (عمود فقري بـ 552B مع نحو 8B مُعامِلات نشطة في التعبئة المسبقة و16B في فكّ الترميز) وأوزان مفتوحة بترخيص MIT على Hugging Face. النسخة القديمة V4 Flash أُحيلت على التقاعد: اسم deepseek-v4-flash لا يزال يعمل لكنه يُخدَم الآن عبر V4.1-Flash، والاسم القانوني هو deepseek-flash، وفق سجلّ تحديثات DeepSeek. على صفحة الأسعار الرسمية لـ DeepSeek، تكلّف Flash الآن 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال خارج ذاكرة التخزين المؤقت خارج الذروة و0.30 دولار في الذروة، مع مُخرجات من 0.60 إلى 1.20 دولار لكل مليون حسب النافذة. سعر المُخرجات هذا يقارب ضعف السعر القديم، وهذا مهم إن كان عبء عملك كثيف التوليد. أمّا V4 Pro، الذي تراجع DeepSeek عن إيقافه المخطّط بعد اعتراض المستخدمين، فيعمل الآن بسعر 0.66 إلى 1.32 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.98 إلى 3.96 دولار لكل مليون رمز إخراج؛ ولا يوجد V4.1-Pro ولا V5. يُباع Qwen3.8-Max عبر خدمات علي بابا المُستضافة بنحو 2 و6 دولارات على التوالي، وهي اقتصاديات رموز مُستضافة اعتيادية لا اقتصاديات مفتوحة الأوزان. تحتفظ Flash بتاج ريادة السعر في هذه المقارنة، لكن بهامش أضيق في المُخرجات ممّا كانت تتمتّع به في أغسطس. Llama لا يملك واجهة رموز برمجية مباشرة من ميتا في هذه المقارنة، لذا تكلفته هي سعر مضيفك أو بنيتك التحتية الخاصة.

تنقسم العائلات هنا انقساماً واضحاً. Qwen3.6 بترخيص Apache-2.0. DeepSeek V4 بترخيص MIT. Llama 4 يستخدم ترخيص مجتمع ميتا، بقيود استخدام تحتاج قراءة قانونية فعلية. الحاشية المهمّة بشأن Qwen هي أن الخط المفتوح خرج من Apache-2.0 عند 3.8: الأوزان الجديدة تحمل ترخيص Qwen خاصّاً ببنود تجارية قائمة على الإيرادات، لذا يبقى 3.6 هو إجابة Apache-2.0.

حين أستضيف نموذجاً بنفسي، فإن سؤال Apache-2.0 هو أول ما أتحقّق منه، لأن الإجابة الواضحة تُلغي فئة كاملة من المراجعة القانونية. مع Llama اضطررت للتوقّف وقراءة ترخيص المجتمع بعناية قبل نشر لدى عميل، ومرّتين غيّر ذلك البند الإجابة. هذا الاحتكاك حقيقي، وهو سبب ميل Qwen للفوز بمشاريعي "أطلقها فوراً".

الاستضافة الذاتية تُضاعف قصّة التكلفة. النموذج ذو البصمة الأصغر يعني وحدات معالجة رسومية أقل، ما يعني فاتورة أصغر كل شهر بدلاً من توفير لمرّة واحدة عند الإطلاق. أشرح هذه الحسابات بالتفصيل في دليلي حول تشغيل النماذج المفتوحة محلّياً مقابل السحابة، والجانب الحوكمي من القرار نفسه في مقالتي حول ما إذا كان DeepSeek آمناً للاستخدام المؤسسي.

على صعيد التبنّي، موقف التكلفة يفعل ما تتوقّعه. استحوذت النماذج الصينية على أغلبية استهلاك الرموز في المراكز العشرة الأولى على OpenRouter في أواخر فبراير 2026، واحتفظت بنحو 61٪ من إجمالي حجم الرموز على المنصّة بحلول يونيو 2026 وفق ترتيب OpenRouter. الوافدون الجدد يتحرّكون بسرعة أيضاً: وصل كل من GLM-5.3-Flash وDeepSeek-V4.1-Flash إلى صدارة الترتيب الأسبوعي خلال أيام من إطلاقهما، بحسب تغطيات طرف ثالث لتلك الترتيبات العامة. الرموز عمل حقيقي لا بيانات صحفية، وقد نقل المطوّرون رموزهم.

المنظومة والنشر

التبنّي يخبرك بمعظم ما تحتاج معرفته عن عمق المنظومة. مكتبة نسخ Qwen المشتقّة هي الأعمق بين الثلاثة: 151,448 نسخة مشتقّة في عدّ Hugging Face لصيف 2026، وأكثر من 300,000 عبر المنصّات وفق عدّ علي بابا نفسها. المزيد من النسخ المشتقّة يعني المزيد من الضبط الدقيق ونماذج التكميم التي يمكنك سحبها جاهزة بدلاً من تدريبها بنفسك. لكنه لا يخبرك ما إذا كان Qwen3.8 المُستضاف هو نقطة النهاية الإنتاجية الصحيحة.

[IMAGE: شاشة مطوّر تُظهر تنزيل أوزان نموذج من مستودع نماذج، إضاءة دافئة، لقطة من فوق الكتف]

كل عائلة تملك ممرّ نشر مختلفاً. Qwen3.6 يمنحك أكثر انتشار مفيد من الأحجام المفتوحة وألطف مسار للضبط الدقيق. DeepSeek V4.1-Flash يصعب منافسته في الاستدلال المُستضاف منخفض التكلفة حتى بعد رفع أسعار المُخرجات في سبتمبر، بينما Pro مخصّص للعمل الذي يبرّر حوسبة أكبر. Llama 4 لا يزال يفوز حين تهمّ الأدوات الغربية المحيطة وراحة التوريد أكثر من فارق الترخيص.

الثلاثة جميعاً لها أوزان قابلة للتنزيل، لكن المسار المُستضاف ليس متماثلاً. DeepSeek يُشغّل واجهته البرمجية الخاصة. أمّا توفّر Qwen وLlama ومناطقهما وشروطهما فيعتمد على خدمة علي بابا أو الطرف الثالث المحدّدة التي تختارها. يمكنك استئجار الاستدلال لتنطلق، ثم إحضار النسخة المفتوحة نفسها داخلياً حين يتطلّب الحجم أو مكان تخزين البيانات ذلك. تحقّق من أنها النسخة نفسها فعلاً، لا نموذجاً أحدث مُستضافاً حصرياً مثل Qwen3.8-Max.

أيّها لأي مهمّة

طابِق النموذج مع عبء العمل، لا مع العنوان الرئيسي. رقم فجوة القدرة من مارس 2026 يسبق كل إصدار صيني مُقارَن أدناه، لذا كل توصية تتعلّق بالملاءمة والتكلفة والترخيص الراهنة لا بنسبة مئوية قديمة على مستوى الدول.

مساعد برمجة

ابدأ بـ DeepSeek V4.1-Flash لاستدعاءات البرمجة عالية الحجم، ثم اختبر Qwen3.6-27B إن كان التحكّم المحلّي أو نسخة مفتوحة أصغر يهمّان. إن كانت المهمّة تمتدّ لساعات عبر مستودع كبير، فإن مقالة العائلات الثلاث هذه لم تعد القائمة المختصرة كاملة: Kimi K3 وGLM-5.3 يستحقّان التقييم نفسه الآن.

الاسترجاع والأعمال الخلفية

الجأ إلى Qwen3.6. مهام الاسترجاع وسير العمل الداخلي تكافئ السعة والتعامل متعدّد اللغات والضبط الدقيق النظيف، وترخيص Apache-2.0 يُبقي المراجعة القانونية الأولى مباشرة. هذا هو الممرّ الذي تُثبت فيه مكتبة نسخ Qwen جدواها.

التعامل المباشر مع العملاء

هذا يعتمد على شهيّتك للمخاطرة. Llama 4 هو الخيار المحافظ إن أراد أصحاب المصلحة نموذجاً غربي المنشأ ويمكنك التعايش مع بنود الترخيص. إن وافقت الحوكمة على نموذج صيني المنشأ، فإن Qwen3.6 يمنحك مساراً مفتوحاً نظيفاً وتغطية متعدّدة اللغات واسعة. في الحالتين، اختبر سلوك المحتوى الذي سيواجهه مستخدموك فعلياً.

النشر المحلّي والقطاعات المنظّمة

للبناء المعزول أو الخاضع للتنظيم، الترخيص وحجم النموذج والتحكّم بالبيانات هي ما يحسم الأمر. Qwen3.6 هو مسار الاستضافة الذاتية الأكثر قابلية للإدارة. DeepSeek V4.1-Flash مرخّص بـ MIT لكنه أكبر بكثير. كلاهما يمكن أن يعمل دون إرسال مطالبات إلى الصين، بشرط أن تنشر الأوزان داخل نطاقك فعلاً. أنهِ مراجعة الحوكمة أولاً؛ مقالتي حول ما إذا كان DeepSeek آمناً للاستخدام المؤسسي تستعرض ذلك التدقيق.

الأسئلة الشائعة

هل Qwen أفضل من Llama؟

في معظم قرارات البناء المفتوح سأبدأ بـ Qwen3.6 لأنه يقدّم أحجاماً يمكن التعامل معها وترخيص Apache-2.0 ومنظومة مشتقّات كبيرة. Llama 4 يفوز حين تتفوّق راحة التوريد غربية المنشأ وأدوات ميتا القائمة على فارق الترخيص. Qwen3.8 نموذج خام أقوى لكنه يعني ترخيصاً خاصّاً وعتاداً جدّياً؛ وQwen3.8-Max هو المسار المُستضاف، لا إجابة الاستضافة الذاتية.

هل DeepSeek أفضل من Qwen؟

لنقطة نهاية استدلال مُستضافة رخيصة، DeepSeek V4.1-Flash هو الخيار الأوضح، رغم أن سعر مُخرجاته تضاعف تقريباً في سبتمبر. للأحجام المفتوحة والضبط الدقيق وسعة المنظومة، Qwen3.6 أسهل للبناء حوله. أوزان 3.8 المفتوحة تستحق النظر حين تنجح حسابات الترخيص والعتاد لصالحك.

هل النماذج الصينية المفتوحة آمنة للبناء عليها؟

يمكن أن تكون كذلك، بشرط التدقيق. الاستضافة الذاتية للأوزان تعني أن بياناتك لن تغادر بنيتك التحتية، وهذا يُخرج مسار الواجهة البرمجية المُستضافة في الصين من تقييم المخاطر. لا يزال عليك تقييم سلوك المحتوى والمصدر والترخيص وأمن سلسلة التوريد، وهو ما أتناوله في دليلي حول الأمان المؤسسي.

أي نموذج مفتوح الأرخص تشغيلاً؟

على واجهة برمجية مباشرة من المورّد، نقطة نهاية Flash من DeepSeek لا تزال رائدة السعر في هذه المقارنة، بسعر 0.15 إلى 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال خارج ذاكرة التخزين المؤقت و0.60 إلى 1.20 دولار لكل مليون رمز إخراج، حسب نافذة الذروة أو خارجها. للاستضافة الذاتية، قد تكلّف نسخة Qwen3.6 أصغر أقل إجمالاً لأن العمود الفقري لـ V4.1-Flash يبلغ 552B مُعامِل. سعر الرمز وسعر البنية التحتية يجيبان عن سؤالين مختلفين.

الخلاصة

الاختصار الحالي مرتبط بالنسخ الدقيقة. Qwen3.6 لخط مفتوح واسع بترخيص Apache-2.0. DeepSeek V4.1-Flash للاستدلال المُستضاف الرخيص، مع V4 Pro العائد من الإيقاف حين يستحق العمل الأصعب تكلفته الأعلى. Llama 4 حين تهمّ منظومة ميتا وراحة التوريد غربية المنشأ أكثر من غيرها. أوزان Qwen3.8 صدرت الآن بترخيص خاص؛ وQwen3.8-Max، وهو الآن لقطة 0902، يبقى نقطة النهاية المُستضافة. اقرأ بطاقة النموذج الدقيقة وسعّر النشر الفعلي واختبر المهمّة التي تحتاج إنجازها.

إن كنت تزن هذا القرار لمنتج حقيقي، فإن أسئلة الحوكمة تأتي أولاً، ومقالتي حول ما إذا كان DeepSeek آمناً للاستخدام المؤسسي تستعرض ذلك التدقيق من البداية إلى النهاية. أخبرني بحالة استخدامك وسأدلّك على النموذج المناسب للبدء.