الذكاء الاصطناعي للمبتدئيندليل
ما هي الأوزان المفتوحة؟ شرح تكميم 2-bit و4-bit
الأوزان المفتوحة تعني أنك تستطيع تنزيل ملفات النموذج. التكميم يصغّرها: اعرف ما تكلفه 2-bit في الدقة ومتى يكون API أبسط.

في هذه الصفحة
تفتح إعلان نموذج فترى «أوزان مفتوحة» بجانب ملف باسم UD-Q2_K_XL. الإجابة المختصرة: الأوزان المفتوحة تعني أن المطوّر نشر ملفات النموذج، فيستطيع أي شخص تنزيلها وتشغيلها. أما 2-bit فتعني أن كل رقم داخلها مخزّن ببتّين فقط: يصبح الملف أصغر بكثير ويصبح النموذج أقل دقة قليلًا. وإن كنت تفضّل تجنّب التنزيل، يمكنك استدعاء النماذج عبر API بدلًا من ذلك؛ وتوضّح وثائق CheapTokens الطلب الأول.
المثال أدناه حقيقي. تسرد صفحة نموذج Unsloth الخاصة بـ MiniMax-M3.1-Flash (بدون تاريخ؛ فُحصت في 27 أكتوبر 2026) ملفات GGUF تتراوح بين 129.4 GB و259.1 GB لنموذج تناولناه في منشور إطلاق M3.1 Flash. كل حجم وكل رقم ذاكرة هنا مأخوذ من تلك الصفحة.
الكلمات التي تلتقيها دائمًا#
تخيّل لوحة مزج فيها 428 مليار قرص تحكم. التدريب يعدّل كل قرص حتى يصبح الخرج سليمًا. الموضع النهائي لكل الأقراص هو أوزان النموذج. انشر تلك القائمة فيصبح لديك نموذج مفتوح الأوزان؛ واحتفظ بها على خوادمك ولن يكون الدخول إليه إلا عبر API.
بطاقات تعليمية
كلمات ستلتقيها في كل إعلان
اضغط على البطاقة لقلبها
فخّان للمبتدئين. «مفتوح الأوزان» ليس تلقائيًا «مجانيًا لأي استخدام»: الرخصة هي التي تقرر، وصفحة Unsloth لا تنص عليها، فاقرأ بطاقة النموذج (MiniMaxAI/ على Hugging Face) قبل بناء أي شيء تجاري. و«مجاني للتنزيل» ليس «مجانيًا للتشغيل»، وهو ما توضّحه الأقسام التالية.

لماذا يكون النموذج الواحد تنزيلًا بحجم 130–260 GB#
كل واحد من تلك الأوزان الـ428 مليارًا هو رقم، والأرقام تشغل مساحة. القاعدة التقريبية هي العدد × البتّات ÷ 8 = البايتات. جرّبها قبل أن تقرأ أكثر.
خمّن الرقم
كم GB تشغل 8 مليارات وزن عندما يُخزَّن كل منها في 4 بتّات؟
تخمينك
016
إظهار الإجابة
الإجابة: 4
4 بتّات هي نصف بايت، إذن 8 مليارات × 0.5 بايت = 4 GB.
الآن كبّر الحجم. حتى عند 2 بتّ لكل وزن، فإن 428 × 2 ÷ 8 = 107 GB هو الحد الأدنى للنموذج كله. أما ملف 2-bit الحقيقي فحجمه 143.9 GB، أعلى قليلًا من الحد الأدنى، لذا فإن رقم البتّات في اسم الملف تسمية وليس عددًا دقيقًا.
رقم «23B نشطة» يتعلق بالسرعة لا بالتخزين. شريحة فقط من النموذج تعمل على كل رمز، وهذا يجعله سريعًا، لكن الشريحة تتغير من رمز إلى آخر، لذا يجب تحميل كل الأوزان الـ428B وانتظارها.
ما تفعله 2-bit و4-bit فعليًا#
فكّر في مسطرة. البتّات تحدد عدد علاماتها: 2 بتّ تعطي 4 علامات، و4 بتّات تعطي 16، و8 بتّات تعطي 256، والـ16 بتّ المعتادة تعطي 65,536. التكميم يقرّب كل وزن إلى أقرب علامة. علامات أقل تعني ملفًا أصغر وخطأ تقريب أكبر على كل رقم.

هذه تشكيلة Unsloth للنموذج، مع الذاكرة (RAM زائد VRAM) التي يحتاجها عند سياق 16K لجلسة واحدة. الأحجام بالـGB العشرية.
قم بتمرير الجدول لليمين →
| المستوى | الملفات (الحجم) | الذاكرة المطلوبة |
|---|---|---|
| 1-bit | UD-IQ1_M (129.4 GB) | ~134 GB |
| 2-bit | UD-IQ2_XXS (134.9 GB)، UD-Q2_K_XL (143.9 GB) | ~150–160+ GB |
| 3-bit | UD-IQ3_XXS (160.0 GB)، UD-IQ3_S (175.5 GB)، UD-Q3_K_XL (194.0 GB) | 176–208 GB |
| 4-bit | UD-Q4_K_XL (249.4 GB) | ~256 GB |
| 8-bit | UD-Q8_K_XL (259.1 GB) | ~272 GB |
قراءة الاسم: UD-Q2_K_XL بناء Unsloth Dynamic عند نحو 2 بتّ؛ الرقم هو المستوى والحروف متغيّرات. لا تُجرِ حسابات بالرقم. ملف 8-bit يبلغ نحو 1.8 ضعف ملف 2-bit فقط (259.1 ÷ 143.9 ≈ 1.8)، وليس 4 أضعاف. اقرأ الحجم من صفحة التنزيل.
جرّب بنفسكجرّب: جهازك فيه 128 GB من الذاكرة إجمالًا. هل يتسع أي من هذه الملفات؟إظهار الإجابة
لا. حتى الأصغر، UD-IQ1_M، يحتاج نحو 134 GB من RAM زائد VRAM عند سياق 16K، لذا فإن 128 GB لا تكفي. ملفات 2-bit تحتاج نحو 150–160+ GB.
ما الذي تخسره عند 2 بتّ#
قارنه بحفظ صورة كـJPEG أصغر: معظم الصورة يبقى، ويظهر التلف في التفاصيل الدقيقة. تذكر Unsloth أن ملفها 2-bit (143.9 GB) يبلغ توافقًا مرجّحًا بنسبة 91.5% مع النموذج الأصلي عبر سبع فئات: البرمجة، والرياضيات، والدردشة، والأدوات، وتعدد اللغات، والاستدلال، والوكلاء.
اقرأ ذلك الرقم بعناية. إنه مقياس Unsloth نفسه، والصفحة لا توضّح خط الأساس ولا الترجيح، فاعتبره دليلًا تقريبيًا لا اختبارًا مستقلًا. كما أن التوافق ليس الدقة: فهو يقول مدى قرب سلوك الملف الصغير من الكبير، لا مدى صحة أي منهما. والفروق الصغيرة قد تتراكم عبر سلسلة طويلة من الخطوات، مثل وكيل ينفّذ عشرين استدعاء أداة، فجرّب نسخة مكمّمة على مهمتك قبل الاعتماد عليها. المستويات الأعلى تبقى أقرب إلى الأصل وتكلّف ذاكرة أكبر.
تنزيل أم استدعاء API؟#
لنفترض أنك تريد تجربة النموذج بعد قراءة الإعلان. اختر السطر الذي يشبهك.
اختر حالتك
أيّها يصفك؟
اختر خيارًا لعرض الإجابة
حاسوب محمول بذاكرة 16–32 GB
المسار المحلي مغلق: حتى ملف 1-bit يحتاج نحو 134 GB من RAM زائد VRAM. استدعِ نموذجًا عبر API بدلًا من ذلك.
محطة عمل بذاكرة نحو 192 GB
ملفات 2-bit (تحتاج نحو 150–160+ GB) تتسع مع فائض. أما ملفات 3-bit فتحتاج 176–208 GB حسب الملف، فتحقق من الرقم الدقيق للملف الذي تريده قبل التنزيل. تحقق من الرخصة أولًا.
أريد فقط تجربة نموذج عبر API
تجاوز التنزيل. استدعاء API يُدفع حسب الاستخدام: ترسل نصًا وتحصل على إجابة، دون ملف بحجم 130 GB على القرص.
بالنسبة للسطر الثالث، طلب واحد يكفي لترى كيف يكون الأمر. هذا الطلب يذهب إلى DeepSeek-V4-Flash، الذي يملك نافذة سياق 380K ويجيب بما يصل إلى 32,768 رمزًا، بسعر واحد في أي ساعة من اليوم:
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "In two sentences: what does open-weight mean?"}], "max_tokens": 200}'تعود الإجابة في choices[0].، ويخبرك الحقل usage بعدد الرموز التي دفعت مقابلها. لست متأكدًا ما هو الرمز؟ الشرح المبسّط يستغرق خمس دقائق. وMiniMax-M2.7 متاح بالطريقة نفسها، بنافذة سياق 180K وما يصل إلى 8,192 رمزًا لكل إجابة. كلاهما يستخدم API متوافقًا مع OpenAI/Anthropic، ورصيد واحد يغطي كل النماذج.
كيف يبدو ذلك على الفاتورة؟ لنفترض أن روبوت دعم صغيرًا يرسل 2,000 طلب يوميًا، كل منها 1,500 رمز إدخال و500 إخراج. يكلف طلب واحد كهذا $0.00015 على MiniMax-M2.7. وهذا هو اليوم كله لكل نموذج، إلى جانب OpenRouter:
| النموذج | الإدخال $/1M | الإخراج $/1M | لكل طلب | 2,000 طلبات | OpenRouter، 2,000 طلبات |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.00005 | $0.10 | $0.20 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.000073 | $0.145 | $0.299 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.00015 | $0.30 | $2.10 |
1,500 رمز إدخال و500 رمز إخراج لكل طلب. الأسعار لكل مليون رمز حالية وتتغير مع تعريفاتنا؛ يعرض عمود OpenRouter أسعارًا مرجعية لنفس حجم العمل.
إجمالًا، مع احتساب الإدخال والإخراج معًا، يخرج CheapTokens أرخص من OpenRouter. الأسعار الحالية لكل نموذج على صفحة الأسعار.
وإن كانت لديك العتاد وتريد مقارنة السرعة وتكاليف التشغيل، فإن تشغيل DeepSeek محليًا أو استخدام API يتناول ذلك. وتوقّع هذه الكلمات مجددًا قريبًا: فالأوزان المفتوحة لـ Kimi K3.1 Pro مقررة في 4 نوفمبر، كما يوضّح منشور الإطلاق.



