مقارنة DeepSeek vs Qwen vs GLM vs Kimi (2026)

هذا الدليل لمن يريد مقارنة سريعة موثّقة بين أبرز النماذج الصينية المفتوحة لاختيار النموذج المناسب لكل مسار. خلاصة أبريل 2026: Kimi K2.6 يتصدّر النماذج المفتوحة في البرمجة على SWE-Bench Verified بنسبة 80.2%، وGLM-5 قويّ في المعرفة ويسجّل 77.8% على SWE-bench Verified، وDeepSeek V4-Pro ينافس النماذج المغلقة المتقدّمة بسياق مليون رمز ورخصة MIT، وعائلة Qwen تقدّم أوسع تشكيلة. القرار مرتبط بالمسار؛ لا فائز واحد لكل الحالات.

قبل أن تبدأ

حدّدوا مساركم الأساسي قبل أي مقارنة: برمجة، أم تكلفة، أم محتوى صيني، أم معالجة متعدّدة الوسائط؟ هذا التحديد وحده يوجّه القراءة الصحيحة لأي جدول مقارنة ويمنع الانخداع بخلية واحدة في لوحة صدارة. تذكّروا أن النماذج تتطوّر شهرياً، لذا اعتبروا أي مقارنة لقطة زمنية لا حكماً دائماً، وثبّتوا تاريخ المصادر التي بنيتم عليها قراركم.

الخطوات

1. عبء البرمجة

إن كان مساركم البرمجة ووكلاءها، ابدأوا بتقييم Kimi K2.6 بوصفه نقطة مرجعية، فهو نموذج مزيج خبراء بنحو تريليون معامل و32 ملياراً نشطاً، ويتصدّر النماذج المفتوحة في هذا المجال. اختبروه على مستودعكم الفعلي لا على مسائل برمجية معزولة، فالقدرة على فهم قاعدة كود قائمة وإجراء تعديل متّسق عبر عدّة ملفات تختلف كثيراً عن حلّ تمرين مستقل.

2. الحساسية للتكلفة

إن كانت التكلفة هي القيد الأهم، قيّموا DeepSeek V4-Flash بحجمه البالغ 284 مليار معامل و13 ملياراً نشطاً، فهو مصمَّم للحجم الكبير بتكلفة منخفضة مع جودة معقولة. تذكّروا أن النموذج الأرخص في الاستدلال ليس بالضرورة الأرخص إجمالاً إن أنتج إجابات أطول من اللازم أو تطلّب إعادة محاولة متكرّرة، فاحسبوا التكلفة لكل مهمة منجَزة بنجاح لا لكل مليون رمز فقط.

3. المحتوى الصيني

للمحتوى والمعرفة الصينية، قيّموا GLM-5 المدرَّب بالكامل على عتاد هواوي Ascend دون اعتماد على عتاد إنفيديا، بسياق يبلغ مئتي ألف رمز، مع الانتباه إلى أنه نموذج نصّي فقط. هذا التدريب على عتاد محلي مؤشر استراتيجي لمن يهمّه استقلال سلسلة التوريد، لكنه لا يعني تفوّقاً تلقائياً على العربية، فالاختبار المباشر يبقى الفيصل.

4. المعالجة المتعدّدة الوسائط

للمهام المتعدّدة الوسائط، قيّموا Qwen 3.5 Omni بسياق يبلغ مئتين وستة وخمسين ألف رمز ودعمه للصوت والفيديو، فهو الأنسب حين تتجاوز الحاجة النصّ وحده. حدّدوا بدقّة الوسائط التي تحتاجونها فعلاً، فالنموذج المتعدّد الوسائط أغلى وأبطأ من نظيره النصّي، ولا مبرّر لتحمّل كلفته إن كانت أغلب مهامكم نصّية صرفة مع حاجة عرضية للصور.

أخطاء شائعة

• اتخاذ قرار شراء بناءً على خلية واحدة في لوحة صدارة.
• إغفال فجوة العربية الموجودة في كل النماذج الصينية.
• مقارنة نسخة معاينة مغلقة بأوزان مفتوحة مقارنة غير منصفة.

قائمة تحقق

• مسار أساسي محدّد بوضوح
• تقييم نموذج لكل مسار
• فحص عيّنة عربية لكل نموذج
• إدراج التكلفة الكاملة في المقارنة

وثّقوا «المسار» لكل فريق بحيث تستخدم منصّة التطوير نموذجاً متخصّصاً في البرمجة، ويستخدم روبوت المحادثة العام نموذجاً سريعاً منخفض التكلفة، وتستخدم المهام المتعدّدة الوسائط نموذجاً مناسباً لها. هذا التوزيع يبدو معقّداً في البداية، لكنه يوفّر مالاً كثيراً ويرفع الجودة، شرط أن تبنوه فوق طبقة تجريد موحّدة تتيح تبديل النموذج خلف كل مسار دون إعادة كتابة. وتذكّروا أن أرقام المقارنات تتغيّر مع كل إصدار، فأعيدوا التحقق من المواصفات من المصادر الرسمية قبل الشراء بدل نقلها من شرائح تسويقية. لا تختزلوا القرار في رقم واحد، بل اربطوا كل نموذج بمساره الأنسب.

تنويه: هذا المقال يلخّص معلومات من المصدر المذكور في frontmatter. للأرقام والتواريخ الرسمية، راجع الرابط الأصلي. لا نضيف تفاصيل غير منشورة في المصدر.