AI

المستقبل الذكاء الاصطناعي ليس فقط عن نماذج أذكى النماذج - بل عن سيلكون أذكى.

العتاد المخصص لـ استنتاج النماذج الكبيرة يقود ثورة مشابهة لتغيير تعدين البيتكوين إلى ASICs.

NVIDIA DGX Spark هو حقيقي، متاح للبيع 15 أكتوبر 2025، ويستهدف مطوري CUDA الذين يحتاجون إلى عمل محلي على نماذج LLM مع مكدس NVIDIA AI المتكامل. السعر الموصى به في الولايات المتحدة 3999 دولارًا أمريكيًا؛ بينما يكون السعر في المملكة المتحدة/ألمانيا/اليابان أعلى بسبب ضريبة القيمة المضافة والقناة. لا تزال الأسعار الرسمية في أستراليا/كوريا غير متوفرة على نطاق واسع.

هذا الدليل يقدم لمحة شاملة عن مكتبات Go SDK المتاحة لـ Ollama ويقارن مجموعات ميزاتها.

هنا مقارنة بين Qwen3:30b و GPT-OSS:20b
متركزة على اتباع التعليمات والمؤشرات الأداء، المواصفات والسرعة:

نماذج GPT-OSS الخاصة بـ Ollama تعاني من مشاكل متكررة في التعامل مع الإخراج المهيكل، خاصة عند استخدامها مع الإطارات مثل LangChain، OpenAI SDK، vllm وغيرها.

النماذج الكبيرة للغة (LLMs) قوية، ولكن في الإنتاج نادراً ما نريد فقرات حرة. بدلاً من ذلك، نريد بيانات قابلة للتنبؤ: خصائص، حقائق، أو كائنات منظمة يمكنك إدخالها في تطبيق. هذا هو مخرجات LLM المنظمة.

هنا أقارن كمية الـVRAM التي تخصصها الإصدار الجديد من Ollama للموديل مع الإصدار السابق من Ollama. الإصدار الجديد أسوأ.

Ollama أصبح من بين الأدوات الأكثر شعبية بسرعة لتشغيل نماذج LLM محليًا. بواجهة سطر الأوامر البسيطة وإدارة النماذج المبسطة، أصبحت خيارًا مفضلاً للمطورين الذين يريدون العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السحابة. لكن كما هو الحال مع منصات واعدة كثيرة، هناك مؤشرات مبكرة على Enshittification:

يتيح Ollama المضيف محليًا تشغيل نماذج لغات كبيرة على جهازك الخاص، ولكن استخدامه عبر سطر الأوامر ليس ودودًا للمستخدم.
هناك عدة مشاريع مفتوحة المصدر توفر واجهات تشبه ChatGPT تربط مع Ollama المحلي.

نشرت رسالة “The Pragmatic Engineer” قبل بضع أيام إحصائيات استطلاع حول
شُعبية لغات البرمجة، وبيئات التطوير، والأدوات الذكية وغيرها من البيانات لمنتصف عام 2025.

نvidia على وشك إصدار NVIDIA DGX Spark - جهاز كمبيوتر صغير جداً لتشغيل الذكاء الاصطناعي بناءً على بنية Blackwell مع 128+ جيجابايت من الذاكرة الموحّدة و 1 PFLOPS من أداء الذكاء الاصطناعي. جهاز رائع لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs).

بما أن Ollama القياسي لا يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات (API) لترتيب النتائج (Rerank) مباشرة، فإنك ستحتاج إلى تنفيذ ترتيب النتائج باستخدام نموذج Qwen3 Reranker في GO من خلال إنشاء تمثيلات (embeddings) للزوجات (query-document) وتصنيفها.

في أحد الأيام الباردة في يوليو … الذي يكون في أستراليا … شعرت بحاجة عاجلة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن قضبان التعزيز الخرساني غير المغلقة …

في هذا الاختبار، أنا مقارنة كيف تترجم نماذج LLM المختلفة المضمنة في Ollama صفحات Hugo من الإنجليزية إلى الألمانية. ثلاث صفحات اختبرتها كانت على مواضيع مختلفة، وتحتوي على بعض العلامات المرجعية الجيدة مع بعض الهيكل: العناوين، والقوائم، والجداول، والروابط، وغيرها.

هذا المثال الصغير كود Go لترتيب المعاودة يدعو Ollama لإنشاء تضمينات للمستفسر ولكل وثيقة مرشحة، ثم ترتيبها تنازليًا حسب التشابه الكسبي.

كيف تؤثر مسارات PCIe على أداء النماذج الكبيرة؟ يعتمد ذلك على المهمة. بالنسبة للتدريب والتنبؤ متعدد GPUs - فإن انخفاض الأداء كبير.