في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي سريع التطور، تُعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر محركًا للابتكار، مما يتيح للمطورين والشركات بناء تطبيقات متطورة. تتصدر Meta بتقديمها Llama 3، بينما يقدم معهد الابتكار التكنولوجي (TII) نموذج Falcon 2. تهدف هذه المقارنة الاحترافية إلى تسليط الضوء على الفروقات الرئيسية بين هذين النموذجين، مع التركيز على الجوانب العملية التي تهم المستخدمين الراغبين في تحقيق أقصى استفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي.
⚔️ جدول المقارنة التفصيليّ
| المعيار | Llama 3 من Meta | Falcon 2 من TII |
|---|---|---|
| حجم النموذج | ✓يتوفر Llama 3 بإصدارات 8B و 70B بارامتر، مع إصدار 405B بارامتر قيد التطوير أو متاح حاليًا في Llama 3.1. | يتوفر Falcon 2 بإصدار 11B بارامتر، مع خطط مستقبلية لإصدارات متنوعة. |
| الأداء العام | ✓يتفوق Llama 3 70B على Gemini Pro 1.5 و Claude 3 Sonnet في معظم المعايير. كما أن إصدار 8B يُظهر أداءً قويًا مقارنةً بنماذج 8B الأخرى. | يتفوق Falcon 2 11B على Llama 3 8B ويتساوى في الأداء مع Google Gemma 7B في تقييمات Hugging Face. |
| القدرات متعددة الوسائط (Multimodality) | أعلنت Meta عن خطط لجعل Llama 3 متعدد اللغات ومتعدد الوسائط، ومع إطلاق Llama 3.2 و Llama 3.1، تم تقديم نماذج رؤية (Vision Models) بقدرات معززة لمعالجة الصور. | ✓يتميز Falcon 2 11B VLM بقدرات من الرؤية إلى اللغة (vision-to-language)، مما يجعله أول نموذج متعدد الوسائط من TII في السوق. |
| التدريب وبياناته | ✓تم تدريب Llama 3 على أكثر من 15 تريليون رمز، وهو ما يزيد بسبع مرات عن مجموعة بيانات Llama 2، ويشمل بيانات بأكثر من 30 لغة. | تم تدريب Falcon 2 11B على أكثر من 5 تريليونات رمز من مجموعة بيانات RefinedWeb المحسنة. |
| الوصول والترخيص | Llama 3 مفتوح المصدر (أوزان مفتوحة)، ولكنه يأتي بترخيص مجتمعي يتضمن قيودًا على الاستخدام التجاري للتطبيقات التي تتجاوز 700 مليون مستخدم نشط شهريًا، ويمنع استخدامه لتدريب نماذج منافسة. | ✓Falcon 2 11B و 11B VLM كلاهما مفتوح المصدر، ويمنح المطورين وصولاً غير مقيد دون قيود على الاستخدام. |
| سهولة النشر والتخصيص | متوفر على منصات سحابية رئيسية مثل Google Cloud Vertex AI و Amazon Bedrock و IBM watsonx.ai. يمكن تخصيصه وتعديله. | صُمم Falcon 2 ليكون فعالاً وقابلاً للنشر على جهاز GPU واحد، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات التي تتطلب موارد أقل أو التشغيل على الأجهزة الطرفية (edge devices). |
| حجم نافذة السياق (Context Window) | ✓يدعم Llama 3 نافذة سياق تصل إلى 8192 رمزًا، بينما نماذج Llama 3.1 تدعم ما يصل إلى 128,000 رمز. | يدعم Falcon 2 11B نافذة سياق تصل إلى 8192 رمزًا. |
يتفوق Llama 3 بفارق طفيف بشكل عام بفضل مجموعته الأكبر من النماذج، وبيانات التدريب الأكثر شمولاً، وقدرات نافذة السياق الفائقة في أحدث إصداراته (Llama 3.1). ومع ذلك، يقدم Falcon 2 قيمة ممتازة للمطورين الذين يبحثون عن نماذج مفتوحة المصدر حقًا ذات وصول غير مقيد، وأداء تنافسي في الفئة الأصغر، وقدرات متعددة الوسائط متكاملة ومباشرة. إذا كانت المرونة والوصول غير المقيد وتكاليف البنية التحتية المنخفضة أولوية، فإن Falcon 2 خيار قوي. أما إذا كنت تبحث عن أقصى درجات الأداء والقدرة على التوسع مع نماذج أكبر، فإن Llama 3 يتفوق، مع الأخذ في الاعتبار قيود الترخيص.
