أفضل 8 واجهات لنماذج LLM المحلية: مقارنة الميزات
الواجهة | النوع | الأنسب لـ | زمن الإعداد | الذاكرة المطلوبة | مفتوح المصدر |
|---|---|---|---|---|---|
| Open WebUI | تطبيق ويب (Docker/pip) | الميزات الغنية، RAG، الفرق | 5 دقائق (مع Docker) | 12 GB+ | مصدر متاح (بند العلامة التجارية) |
| تطبيق Ollama المكتبي | تطبيق أصلي (macOS/Windows) | دردشة أساسية دون تثبيت إضافي | ~2 دقيقة | 8 GB+ | نعم (مستودع MIT) |
| Enchanted UI | تطبيق أصلي (iOS/macOS/visionOS) | مستخدمو Apple (لا تحديث منذ يوليو 2026) | ~2 دقيقة (App Store) | 8 GB+ | نعم (Apache-2.0) |
| Jan AI | تطبيق مكتبي | غير التقنيين، دون اتصال | 3 دقائق (تثبيت) | 8 GB+ | نعم (Apache-2.0) |
| Continue.dev | امتداد VS Code | إكمال الكود (توقف التطوير يونيو 2026) | دقيقتان (تثبيت الامتداد) | 8 GB+ | نعم (Apache-2.0) |
| LobeHub (Lobe Chat) | تطبيق ويب | الخصوصية، التخصيص | 5 دقائق | 8 GB+ | ترخيص مجتمعي مبني على Apache |
| Gradio / Streamlit | مكتبات Python | واجهات مخصصة، لوحات معلومات | 5 دقائق (Python) | 8 GB+ | نعم (Apache-2.0) |
| TextGen (سابقاً Text-generation-webui) | ويب (معقّد) | التجريب، المستخدمون المتقدمون | 15 دقيقة | 12 GB+ | نعم (AGPL-3.0) |
ما الذي يجعل Open WebUI الواجهة الأكثر شيوعاً؟
Open WebUI هي الواجهة الأعلى نجوماً على GitHub بين واجهات LLM المحلية في هذا الدليل بأكثر من 150,000 نجمة -- تدمج RAG ومتعددة الوسائط والبحث على الويب والتعاون متعدد المستخدمين في حاوية Docker واحدة أو حزمة Python واحدة. تعمل مع Ollama أو LM Studio أو أي API متوافق مع OpenAI. آخر إصدار: v0.12.3 (16 أكتوبر 2026).
الميزات الرئيسية:
- RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع): ارفع مستندات (PDF، ملفات نصية) ودع النموذج يجيب عن أسئلة حولها.
- دعم متعدد الوسائط: ارفع صوراً واطرح أسئلة حولها.
- تكامل البحث على الويب: يمكن للنموذج البحث على الويب عن معلومات حديثة.
- قواعد المعرفة: أنشئ مجموعات مستندات دائمة يرجع إليها النموذج.
- استدعاء الدوال والأدوات: ابنِ سير عمل يمكن فيه للنموذج استدعاء دوال أو أدوات.
- التعاون الجماعي: يمكن لعدة مستخدمين مشاركة المثيل نفسه.
- سوق النماذج: تصفّح النماذج ونزّلها مباشرة من الواجهة.
القيد الرئيسي هو عبء الإعداد. Docker هو التثبيت الموصى به رسمياً (نحو 5 دقائق)؛ والبديلان هما `pip install open-webui` (مع Python 3.11 أو 3.12) وتطبيق مكتبي. بعد التشغيل يضيف RAG ومتعددة الوسائط ومتعددة المستخدمين والبحث على الويب -- وهي ميزات غير متوفرة في البدائل الخفيفة.
الترخيص: الشيفرة حتى الإصدار v0.6.5 بترخيص BSD-3-Clause. ومن الإصدار v0.6.6 (أبريل 2025) يعتمد Open WebUI ترخيصاً معدّلاً ببند للعلامة التجارية: لا يجوز إزالة علامة "Open WebUI" أو تغييرها إلا إذا كان لديك 50 مستخدماً أو أقل في أي فترة 30 يوماً، أو حصلت على إذن كتابي، أو تملك ترخيصاً مؤسسياً. تشغيله مجاني، لكن صفحة الترخيص تنص على أنه ليس ترخيصاً مفتوح المصدر معتمداً من OSI.
# Run Open WebUI with Docker (5 min setup)
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
--name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
# Then open http://localhost:3000 in your browser
# Alternative without Docker (Python 3.11 or 3.12)
pip install open-webui
open-webui serve # then open http://localhost:8080
•⚠️ تحذير: Docker هو الطريقة الموصى بها لتشغيل Open WebUI. إذا لم يكن Docker مثبتاً، أضف 10 إلى 15 دقيقة إلى زمن الإعداد (شغّل `docker --version` للتحقق) أو استخدم تثبيت pip الموضح أدناه.
•💡 نصيحة احترافية: المصادقة مفعّلة افتراضياً (WEBUI_AUTH=True) ويطلب منك أول تشغيل إنشاء حساب مسؤول. أنشئه بنفسك قبل عرض المثيل على أي شبكة، خصوصاً في أي نشر متعدد المستخدمين أو جماعي.
لماذا تختار Enchanted UI لتطبيق Apple أصلي؟
⚠️ لا تحديثات منذ 7 يوليو 2026 (أكثر من 3 أشهر) -- قد يكون هذا المشروع غير مُصان. تحقق من المستودع قبل الاعتماد عليه. أحدث إصدار موسوم هو v1.8.2 (15 يونيو 2026).
Enchanted UI تطبيق أصلي لأنظمة iOS وmacOS وvisionOS للدردشة مع نموذج Ollama المحلي -- ثبّته من App Store أو ابنِه من المصدر، ثم وجّهه إلى عنوان خادم Ollama لديك. للمشروع المفتوح المصدر أكثر من 6,000 نجمة على GitHub ويصدر بترخيص Apache-2.0، وهو أكثر الخيارات الأصلية صقلاً لعتاد Apple في هذا الدليل.
الميزات الرئيسية:
- تطبيق Apple أصلي: يعمل على iPhone وiPad وMac وApple Vision Pro بواجهة شبيهة بـ ChatGPT -- وليس تبويب متصفح.
- إدخال متعدد الوسائط: يدعم المطالبات الصوتية ومرفقات الصور إضافة إلى النص.
- خاص: يبقى سجل المحادثات على جهازك وشبكتك الخاصة؛ ولا يُرسل شيء إلى خادم طرف ثالث.
- تكامل Spotlight في macOS والوضع الداكن: ابدأ المحادثات من Spotlight؛ واجهة نظيفة وعصرية.
يناسب Enchanted UI مستخدمي Apple الذين يريدون تطبيقاً أصلياً شبيهاً بـ ChatGPT بدلاً من تبويب متصفح أو حاوية Docker. يفتقر إلى RAG وقواعد المعرفة، لكنه للدردشة اليومية على iPhone أو iPad أو Mac أو Vision Pro أكثر الخيارات صقلاً في هذا الدليل -- ما دمت تقبل مخاطرة الصيانة المذكورة أعلاه.
# 1. Start your Ollama model
ollama run llama3.2:3b
# 2. Install Enchanted UI from the App Store (iOS/macOS/visionOS)
# or build from source: https://github.com/gluonfield/enchanted
# 3. In Enchanted UI settings, enter your Ollama server address
# (localhost:11434 on the same Mac, or the Mac's LAN IP from iOS/visionOS)•💡 نصيحة احترافية: على macOS يستخدم Enchanted UI افتراضياً Ollama على localhost:11434. أما على iOS أو visionOS فعليك إدخال عنوان الشبكة لجهاز Mac يدوياً (مثل http://192.168.1.x:11434) في الإعدادات، لأن الهاتف أو النظارة لا يصل إلى "localhost" على جهاز آخر. شغّل `ollama serve` (أو افتح تطبيق Ollama) أولاً دائماً.
لماذا Jan AI مناسب لمستخدمي سطح المكتب؟
Jan AI تطبيق مكتبي (Windows وmacOS وLinux) يدمج إدارة النماذج والاستدلال والدردشة في تطبيق واحد يعمل دون اتصال -- دون خادم أو إعداد Docker. يشبه LM Studio لكنه مفتوح المصدر (Apache-2.0) ويعتمد نهجاً يقوده المجتمع. آخر إصدار: v0.8.7 (20 أكتوبر 2026).
الميزات الرئيسية:
- دون اتصال أولاً: تُخزَّن النماذج على جهازك؛ ولا حاجة إلى الإنترنت للدردشة.
- GPU وCPU كبديل: يستخدم GPU تلقائياً إن توفّرت (بما في ذلك تسريع AMD ROCm/HIP على Linux، المضاف في v0.8.2)، ويعود إلى CPU عند غيابها.
- خاص افتراضياً: لا يتطلب حساباً؛ ولا تُجمع تحليلات الاستخدام إلا إذا سمحت بذلك عند أول تشغيل.
- سوق الامتدادات: أضف إضافات مثل RAG أو البحث على الويب أو الأدوات.
Jan مناسب للمستخدمين غير التقنيين الذين يريدون تطبيقاً مكتبياً متقناً. يملك Jan AI أكثر من 45,000 نجمة على GitHub ودعماً أصلياً كاملاً على Windows وmacOS وLinux -- فهو بديل ناضج لـ LM Studio بدعم مجتمعي قوي.
•📌 نقطة رئيسية: يخزّن Jan AI النماذج في ~/jan/models، منفصلة عن ذاكرة النماذج المؤقتة في Ollama. إذا استخدمت التطبيقين، فلا تُشارَك النماذج المنزَّلة ويتضاعف استخدام القرص لأي نموذج مستخدَم في كليهما.
كيف تستخدم Continue.dev لإكمال الكود؟
⚠️ توقف التطوير: لا إصدارات منذ 19 يونيو 2026 (أكثر من 4 أشهر). قد يكون هذا المشروع غير مُصان -- تحقق قبل الاعتماد عليه.
يحوّل Continue.dev نموذج Ollama المحلي إلى اقتراحات كود سطرية داخل VS Code أو JetBrains -- يستغرق الإعداد دقيقتين ولا يتطلب أي مفتاح API سحابي. عندما تبدأ الكتابة، يقترح Continue إكمالات مبنية على نموذجك المحلي.
استحوذت Cursor على Continue في يونيو 2026 وصدر آخر إصدار في 19 يونيو 2026 -- ما زال امتداد VS Code وإضافة JetBrains يُثبَّتان ويعملان مع نموذج Ollama محلي، لكن لا تحديثات أخرى مخطط لها.
الإعداد (دقيقتان):
1. ثبّت Continue من سوق VS Code.
2. وجّهه إلى مثيل Ollama لديك (Config → Configure Continue → Add localhost:11434).
3. ابدأ كتابة الكود واضغط Tab لقبول الإكمال.
ما زال Continue يعمل للمطورين الذين يريدون اقتراحات كود دون إرسال الكود إلى واجهات API سحابية، لكن الأداة التي تواصل تلقي التحديثات خيار أكثر أماناً على المدى الطويل. Tabby خادم مفتوح المصدر مستضاف ذاتياً لإكمال الكود وهو أقرب بديل، لكن مستودعه هو الآخر هادئ منذ 30 يونيو 2026 (آخر إصدار v0.32.0 في 25 يناير 2026)، فتحقق منه قبل اعتماده. راجع نماذج LLM المحلية مع VS Code وCursor للخيارات الحالية.
•⚠️ تحذير: استحوذت Cursor على Continue في يونيو 2026 وتوقف التطوير -- ما زال الامتداد يعمل مع Ollama، لكن لا تتوقع ميزات جديدة أو إصلاحات للأخطاء. وTabby، أقرب بديل مستضاف ذاتياً، لم يشهد مستودعه أي نشاط منذ 30 يونيو 2026.
•💡 نصيحة احترافية: لإكمال الكود، يُعد Qwen2.5-Coder 7B (`ollama run qwen2.5-coder:7b`) نموذجاً متخصصاً في الكود ويناسب الإكمال أكثر من النماذج العامة للدردشة مثل Llama 3.2. اخترْه في إعدادات Continue بعد التهيئة.
ما الواجهات الخفيفة وبدائل Open WebUI التي تستحق التجربة؟
إذا بدا Open WebUI ثقيلاً، فابدأ بتطبيق Ollama المكتبي أو إضافة المتصفح Page Assist؛ وإذا كان هدفك الرئيسي الأسئلة والأجوبة على المستندات، فجرّب AnythingLLM. يتصل كل خيار أدناه بنفس واجهة Ollama API المحلية (localhost:11434).
- تطبيق Ollama المكتبي -- دردشة مدمجة لأنظمة macOS وWindows: نزّل النماذج، واسحب الملفات النصية أو PDF، وأرسل الصور إلى النماذج متعددة الوسائط. لا شيء آخر لتثبيته. نزّله من ollama.com/download.
- Page Assist -- دردشة في الشريط الجانبي للمتصفح (Chrome وFirefox)، أكثر من 8,000 نجمة على GitHub (MIT). أخف خيار: بلا خادم إضافي أو Docker. آخر إصدار v1.5.88 (18 أكتوبر 2026) على GitHub.
- AnythingLLM -- تطبيق مكتبي وصورة Docker مبنيان حول مساحات عمل RAG، أكثر من 67,000 نجمة على GitHub (MIT). آخر إصدار v1.18.0 (13 أكتوبر 2026) على GitHub.
- LM Studio -- تطبيق مكتبي مغلق المصدر (مجاني للاستخدام الشخصي والتجاري) مع دردشة مدمجة وخادم محلي متوافق مع OpenAI على localhost:1234، فيمكن لـ Open WebUI وغيره من الواجهات استخدامه كخلفية. راجع سجل التغييرات (آخر تحديث 12 أكتوبر 2026).
- Cherry Studio -- عميل مكتبي متعدد المزودين مع قواعد معرفة مدمجة، أكثر من 52,000 نجمة على GitHub (AGPL-3.0). آخر إصدار v2.1.7 (19 أكتوبر 2026). اقرأ مراجعة Cherry Studio.
•📌 نقطة رئيسية: لمقارنة أكثر تفصيلاً راجع LM Studio مقابل Jan AI ومقارنة LobeChat وBig-AGI وNextChat وPage Assist وChatbox.
هل تستضيف الواجهة ذاتياً أم تستخدم واجهة سحابية؟
تعمل جميع الواجهات في هذا الدليل على جهازك أو خادمك -- لا تغادر أي بيانات مطالبات جهازك، ولا توجد تكاليف API. البديل هو الواجهات السحابية مثل ChatGPT أو Claude أو Gemini التي تتصل بخوادم بعيدة.
- اختر الاستضافة الذاتية إذا: كانت لديك بيانات حساسة، أو أردت صفر تكاليف API، أو أردت تخصيص الواجهة، أو كنت تعمل دون اتصال.
- اختر السحابة إذا: احتجت إلى أفضل جودة للنموذج، أو لم ترغب في إدارة بنية تحتية، أو كان استخدامك محدوداً.
- استخدم الاثنين معاً: أدوات مثل PromptQuorum تتيح لك إرسال مطالبة إلى نموذجك المحلي وإلى واجهات API سحابية في آن واحد، لتقارن النتائج جنباً إلى جنب.
•📌 نقطة رئيسية: يمكن لجميع الواجهات الاتصال بمثيل Ollama نفسه -- localhost:11434 على الجهاز نفسه، أو عنوان IP لجهازك على الشبكة المحلية لتطبيقات الجوال مثل Enchanted UI. لا يتطلب تبديل الواجهة إعادة تنزيل النماذج -- يحتفظ Ollama بجميع النماذج المنزَّلة أياً كانت الواجهة التي تستخدمها.
كيف تؤثر قواعد الامتثال الإقليمية في اختيارك للواجهة؟
الخليج / PDPL
بالنسبة للمؤسسات في منطقة الخليج التي تنشر واجهات لنماذج LLM المحلية، تُعد سيادة البيانات المحرّك الرئيسي. يمكن تشغيل جميع الواجهات الثماني في هذا الدليل بالكامل داخل بنيتك التحتية -- فلا يلزم أن يغادر أي محتوى مطالبات أو سجل محادثات أو مستندات مرفوعة تلك البنية. وهذا قد يدعم أهداف تقليل البيانات وبقائها داخل الحدود الوطنية بموجب نظام حماية البيانات الشخصية السعودي (PDPL) وقانون حماية البيانات الإماراتي، وقد يغني عن علاقة معالج بيانات خارجي مع مزوّد الاستدلال.
في القطاعات المنظَّمة بالخليج (الصحة والقانون والمالية)، يُعد Open WebUI خياراً شائعاً لأنه يخزّن سجل المحادثات على خادمك ويوفّر أدوار المستخدمين وضوابط المسؤول. لا تُعد هذه الإرشادات موافقة تنظيمية رسمية على نشرك الخاص -- استشر الجهة التنظيمية المختصة في قطاعك أو مستشارك القانوني لمعرفة متطلبات الامتثال الملزمة. وكإجراء تقني أساسي، أبقِ المصادقة مفعّلة في Open WebUI (وهي مفعّلة افتراضياً، `WEBUI_AUTH=True`)، وأنشئ حساب المسؤول بنفسك قبل عرض المثيل على أي شبكة، وقيّد الوصول بالمستخدمين المصرّح لهم. ويقرر مسؤول حماية البيانات لديك ما إذا كان ذلك يفي بمتطلبات الأمن في أنشطة المعالجة الخاصة بك. وللمنظومة العربية السيادية، يمكن استخدام نماذج مثل Jais وALLaM وFalcon مع هذه الواجهات.
التراخيص للمؤسسات
يشترط بند العلامة التجارية في ترخيص Open WebUI (الإصدار v0.6.6 وما بعده) إبقاء علامته ظاهرة في عمليات النشر التي تضم أكثر من 50 مستخدماً خلال فترة 30 يوماً ما لم تملك ترخيصاً مؤسسياً. اطلب مراجعة قانونية لذلك قبل طرحه على مستوى الشركة أو إعادة بيعه بعلامتك. تعتمد الواجهات الأخرى في هذا الدليل ترخيص Apache-2.0 (Jan AI وEnchanted UI) أو AGPL-3.0 (TextGen) أو تراخيص مجتمعية (LobeHub).
اليابان (METI)
تشجّع إرشادات حوكمة الذكاء الاصطناعي من METI على توثيق أدوات الذكاء الاصطناعي وإصداراتها المستخدمة في الإنتاج. إصدار Open WebUI ظاهر في الإعدادات ← حول، وتوفّر وسوم صور Docker تثبيتاً دقيقاً للإصدار لأغراض السجلات. للفرق المؤسسية اليابانية، يُعد Open WebUI مع Qwen3 8B (`ollama run qwen3:8b`) منظومة عملية -- فالتقطيع الأصلي للغة اليابانية يمنح جودة أفضل في الأسئلة والأجوبة على المستندات اليابانية ضمن ميزة RAG.
الصين
يُبقي تشغيل الواجهات داخل المنشأة أو لدى مزودي سحابة محليين (Alibaba Cloud وTencent Cloud) البيانات على بنية تحتية محلية، وهو ما يدعم متطلبات إقامة البيانات بموجب قانون أمن البيانات في الصين (数据安全法)؛ وتأكد من التفاصيل مع مستشار قانوني. يتوافق Open WebUI على Docker مع مثيلات الأجهزة الافتراضية السحابية الصينية. وفي عمليات نشر RAG المؤسسية بالصينية، اجمع Open WebUI مع Qwen3 14B للحصول على أفضل تحليل للمستندات بتلك اللغة.
•⚠️ تحذير: للقطاعات المنظَّمة (الصحة والقانون والمالية): المصادقة إجراء تقني ضروري، لكن الامتثال الكامل لمتطلبات أمن المعالجة يتطلب تقييماً أوسع للتدابير التقنية والتنظيمية. أبقِ مصادقة Open WebUI مفعّلة، وأنشئ حساب المسؤول قبل عرض المثيل على أي شبكة، واستشر مسؤول حماية البيانات لديك.
•🔍 هل تعلم؟: تشجّع إرشادات حوكمة الذكاء الاصطناعي من METI على توثيق إصدارات أدوات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. إصدار Open WebUI ظاهر في الإعدادات ← حول، ويوفّر تثبيت صور Docker على وسم إصدار محدد (بدلاً من :latest) سجلات إصدار دقيقة لأغراض الامتثال.
ما الأخطاء الخمسة الأكثر شيوعاً عند اختيار واجهة؟
- افتراض أنك تحتاج إلى الواجهة الأغنى بالميزات. لدى Open WebUI أكثر الميزات، لكن إذا أردت الدردشة فقط فإن تطبيق Ollama المكتبي أو Enchanted أسرع إعداداً. اختر حسب احتياجاتك الفعلية، لا حسب عدد الميزات.
- عدم إدراك أنك تستطيع تبديل الواجهات بسهولة. نماذج Ollama مستقلة عن الواجهة. بدّل من Open WebUI إلى Enchanted UI أو تطبيق Ollama المكتبي دون إعادة تنزيل النماذج -- فجميعها تتشارك مثيل Ollama نفسه (أما Jan AI فيحتفظ بمجلد نماذج خاص به).
- محاولة تشغيل Open WebUI على جهاز بذاكرة 8 GB RAM دون GPU. يتطلب Open WebUI مع استدلال النموذج 12+ GB إجمالاً. على العتاد المحدود، استخدم تطبيق Ollama المكتبي أو Page Assist أو Enchanted UI.
- تجاهل تكميم النموذج ومتطلبات الواجهة. نموذج 13B بصيغة 8 بت يزن 13 GB وحده، ويضيف Open WebUI عبئاً. احسب: حجم النموذج + عبء الواجهة + نظام التشغيل = إجمالي RAM المطلوب.
- عدم تهيئة Ollama كخدمة خلفية أولاً. يحاول كثير من المستخدمين الجدد تشغيل عدة واجهات في آن واحد دون إدراك أن Ollama يجب أن يكون قيد التشغيل. هيّئ Ollama أولاً (كخدمة عبر `ollama serve` في الخلفية) ثم أضف الواجهة التي اخترتها.
•⚠️ تحذير: تشغيل Open WebUI مع استدلال النموذج على ذاكرة 8 GB RAM يسبب غالباً أعطال نفاد الذاكرة. الحد الأدنى لتجربة سلسة هو 16 GB من RAM الإجمالي للنظام -- 12 GB للنموذج و4 GB لنظام التشغيل وDocker.
أسئلة شائعة حول واجهات نماذج LLM المحلية
هل يمكنني تشغيل عدة واجهات في آن واحد؟
نعم. تتصل جميع الواجهات بنفس واجهة Ollama API (localhost:11434). يمكنك تشغيل Open WebUI وEnchanted UI وتطبيق Ollama المكتبي معاً واستخدام النموذج نفسه في آن واحد. هذا لا يضاعف استخدام VRAM -- فجميعها تتشارك مثيل النموذج نفسه.
أي واجهة أفضل لـ RAG؟
لدى Open WebUI أنضج تطبيق عام لـ RAG بين الواجهات في هذا الدليل -- ارفع مستندات ويجيب النموذج عن أسئلة حولها. وإذا كانت الأسئلة والأجوبة على المستندات هي استخدامك الرئيسي لا ميزة ثانوية، فإن AnythingLLM (أكثر من 67,000 نجمة على GitHub) مبني أساساً حول مساحات عمل RAG ويستحق التقييم بشكل منفصل. لسير عمل RAG المتقدم راجع أفضل أدوات RAG المحلية.
هل أحتاج إلى واجهة أصلاً؟
لا. يوفّر Ollama واجهة REST API على localhost:11434، وعلى macOS وWindows يتضمن تطبيقه المكتبي نافذة دردشة أساسية. ويمكنك أيضاً كتابة سكربتات Python أو JavaScript أو bash للتحدث مع النموذج مباشرة عبر الـ API. الواجهة المستقلة للراحة أو RAG أو الوصول متعدد المستخدمين أو استخدام الجوال.
هل لدى Ollama واجهة رسومية؟
نعم، على macOS وWindows. منذ يوليو 2025 يأتي Ollama مع تطبيق مكتبي ينزّل النماذج ويدردش معها، ويقبل الملفات النصية وملفات PDF المسحوبة إليه، ويرسل الصور إلى النماذج متعددة الوسائط. يشمل الإعلان macOS وWindows؛ وعلى Linux استخدم سطر الأوامر والـ API، أو اقرن Ollama بواجهة مثل Open WebUI أو Page Assist.
هل Open WebUI مفتوح المصدر؟
جزئياً. الشيفرة حتى الإصدار v0.6.5 بترخيص BSD-3-Clause. ومن الإصدار v0.6.6 (أبريل 2025) يعتمد ترخيصاً معدّلاً ببند للعلامة التجارية، وتنص صفحة الترخيص الخاصة بـ Open WebUI على أنه ليس ترخيصاً مفتوح المصدر معتمداً من OSI. يبقى تشغيله مجانياً؛ أبقِ العلامة التجارية ظاهرة إذا خدمت أكثر من 50 مستخدماً في فترة 30 يوماً، ما لم يكن لديك ترخيص مؤسسي أو إذن كتابي.
هل يتطلب Open WebUI استخدام Docker؟
لا. Docker هو التثبيت الموصى به، لكن يمكنك تشغيل Open WebUI عبر `pip install open-webui` (مع Python 3.11 أو 3.12؛ ولا يدعم Python 3.13 بعد)، أو استخدام تطبيق Open WebUI المكتبي من github.com/open-webui/desktop.
ما أفضل بدائل Open WebUI؟
لإعداد أخف: تطبيق Ollama المكتبي (macOS/Windows) أو Page Assist (إضافة متصفح) أو Jan AI (مكتبي). للأسئلة والأجوبة على المستندات: AnythingLLM. لعميل مكتبي متعدد المزودين: Cherry Studio. لواجهة ويب مستضافة ذاتياً: LobeHub. راجع قسم البدائل أعلاه للإصدارات والتراخيص.
أي واجهة تعمل على Linux؟
تعمل Open WebUI وJan AI وLobeHub وPage Assist (في متصفح على Linux) وGradio/Streamlit على Linux. أضاف Jan AI تسريع GPU عبر AMD ROCm/HIP على Linux في الإصدار v0.8.2 (يونيو 2026)، فلم يعد Linux منصة تجريبية (beta) بالنسبة له. أما Enchanted UI فمخصص لأنظمة iOS وmacOS وvisionOS فقط، وتطبيق Ollama المكتبي معلن لـ macOS وWindows. ويعمل Continue.dev عبر VS Code على جميع المنصات، رغم أن المشروع توقف عن التطوير النشط في يونيو 2026 بعد استحواذ Cursor عليه.
هل يمكنني استضافة واجهة على خادم بعيد؟
نعم. تعمل واجهات الويب مثل Open WebUI وLobeHub جيداً على خادم: شغّل Ollama هناك، وانشر الواجهة عبر Docker، وافتحها من حاسوبك المحمول عبر HTTP. وتتصل التطبيقات الأصلية مثل Enchanted UI بخادم Ollama بعيد عند إدخال عنوانه في الإعدادات. أمّن الإعداد بالمصادقة أو بجدار حماية.
أي واجهة تستخدم أقل قدر من RAM؟
تضيف التطبيقات الأصلية والعملاء القائمون على الامتدادات أقل عبء: تطبيق Ollama المكتبي وEnchanted UI وPage Assist وContinue.dev لا تحتاج إلى طبقة Docker أو قاعدة بيانات. تستهلك صورة Open WebUI المصغّرة على Docker نحو 300 MB في وضع الخمول وفق وثائقه، وتستخدم أكثر عند تفعيل RAG ونماذج التضمين. إذا كانت RAM محدودة، فاستخدم تطبيق Ollama المكتبي أو Page Assist، أو Enchanted UI على أجهزة Apple، أو Continue.dev للكود.
هل يمكنني استخدام هذه الواجهات مع LM Studio بدلاً من Ollama؟
نعم. يعمل Open WebUI مع أي API متوافق مع OpenAI، بما في ذلك API في LM Studio على localhost:1234. وقد بلغت REST API في LM Studio إصداراً مستقراً v1 (لم تعد beta) وأضافت أيضاً نقطة اتصال متوافقة مع Anthropic، فيمكن لـ Ollama أو LM Studio أن يكون خلفية موثوقة. غيّر عنوان URL الأساسي في الإعدادات.
أي واجهة أفضل لفريق من 5 مطورين أو أكثر؟
Open WebUI. صُممت للنشر متعدد المستخدمين: مصادقة، وسجلات محادثة منفصلة لكل مستخدم، وقواعد معرفة مشتركة، وضوابط مسؤول. انشرها على خادم مشترك مع Docker ويصل إليها جميع أعضاء الفريق عبر المتصفح. تتطلب 12+ GB من RAM على الخادم المضيف. راجع بند العلامة التجارية إذا كان أكثر من 50 مستخدماً سيستخدمها.
المصادر
- Open WebUI Contributors. (2026). "Open WebUI GitHub." -- شيفرة المصدر والإصدارات ووثائق إعداد Docker لـ Open WebUI.
- Open WebUI. (2026). "Open WebUI License." -- BSD-3-Clause حتى الإصدار v0.6.5؛ وبند العلامة التجارية من الإصدار v0.6.6.
- Open WebUI. (2026). "Quick Start." -- طرق التثبيت عبر Docker وpip والتطبيق المكتبي.
- Ollama. (2025). "Ollama's new app." -- إعلان التطبيق المكتبي لأنظمة macOS وWindows (30 يوليو 2025).
- Jan AI. (2026). "Jan AI Official Site." -- وثائق التطبيق المكتبي ودليل إدارة النماذج؛ وإصدارات GitHub.
- Enchanted Contributors. (2026). "Enchanted GitHub." -- شيفرة المصدر لعميل Ollama الأصلي لأنظمة iOS/macOS/visionOS؛ آخر تحديث 7 يوليو 2026.
- The New Stack. (2026). "Cursor acquires Continue." -- تقرير عن استحواذ يونيو 2026.
- Continue.dev. (2026). "Continue GitHub Repository." -- شيفرة امتداد VS Code وJetBrains؛ آخر إصدار 19 يونيو 2026.
- LobeHub. (2026). "LobeHub GitHub." -- شيفرة المصدر والإصدارات والترخيص لخليفة Lobe Chat.
- Page Assist and AnythingLLM. (2026). "Page Assist GitHub." -- شيفرة عميل الشريط الجانبي للمتصفح؛ وAnythingLLM على github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.
- اختيار الواجهة يؤثر في تجربة المستخدم لا في مخرجات النموذج. تعتمد جودة المخرجات على المطالبات لا على الواجهات: يعمل دليل هندسة المطالبات مع جميع الواجهات.