النقاط الرئيسية
- نموذج Gemma 4 31B هو خيار النثر لبطاقة 24 جيجابايت. نحو 19–20 جيجابايت أوزان، وسياق 256K، ورخصة Apache 2.0، وهو النموذج الوحيد في هذه المجموعة الذي له درجة EQ-Bench Creative Writing v3 منشورة خاصة به (المعيار 16.01، وElo 1407.6).
- نموذج Qwen3.8-27B هو خيار السياق الطويل واتباع التعليمات. نحو 18 جيجابايت على Ollama، وسياق 256K، ورخصة Apache 2.0. لا توجد بعد درجة إبداعية منشورة له، لذا فجودة نثره غير متحقق منها؛ اختبره على مشاهدك الخاصة.
- اختر حسب VRAM لا حسب لوحة الترتيب. 12 جيجابايت: نموذج Gemma 4 12B. 16 جيجابايت: نموذج Mistral Small 3 24B. 24 جيجابايت: نموذج Gemma 4 31B أو Qwen3.8-27B. 48 جيجابايت أو أكثر: نموذج Llama 3.3 70B.
- نموذج Hermes 4.3 36B هو الخيار منخفض الرفض. رخصة Apache 2.0، ومبني على نموذج ByteDance Seed-OSS-36B؛ وتصف Nous Research انخفاضًا كبيرًا في الرفض. ونموذج Dolphin 3.0 بديل أقدم.
- أخذ العينات أهم من تبديل النموذج. درجة حرارة 0.9–1.1 وtop-p 0.92–0.95 للنثر؛ أوقف وضع thinking في الخيال. إعدادات البرمجة (0.2–0.4) تنتج نثرًا باهتًا.
- النماذج السحابية المغلقة ما زالت تتصدر اختبارات الإبداع. في صدارة EQ-Bench Creative Writing v3 نموذج Claude Opus 4.7 بـ 2,206 Elo؛ وأفضل إدخال مفتوح الأوزان في القائمة هو نموذج Kimi K2.6 بـ 1,782، وهو أبعد بكثير من العتاد المنزلي. المحلي يتفوق في الخصوصية والتكلفة والتحكم.
حقائق سريعة
- بطاقة 24 جيجابايت أو ماك 32 جيجابايت: نموذج Gemma 4 31B (
gemma4:31b، 19–20 جيجابايت) أو نموذج Qwen3.8-27B (qwen3.8:27b، 18 جيجابايت). كلاهما Apache 2.0، وكلاهما بسياق 256K. - بطاقة 12 جيجابايت: نموذج Gemma 4 12B (
gemma4:12b، 7.7–8.0 جيجابايت)، سياق 256K. - بطاقة 16 جيجابايت: نموذج Mistral Small 3 24B (
mistral-small:24b، 14 جيجابايت)، سياق 32K، رخصة Apache 2.0. صدر في 2025. - 48 جيجابايت أو أكثر: نموذج Llama 3.3 70B (
llama3.3:70b، نحو 42 جيجابايت بصيغة Q4_K_M). صدر في ديسمبر 2024؛ رخصة مجتمع Meta. - نماذج مضبوطة بدقة منخفضة الرفض: نموذج Hermes 4.3 36B (رخصة Apache 2.0) ونموذج Dolphin 3.0 (إصدار Mistral 24B، فبراير 2025).
- أساس أخذ العينات للنثر: درجة حرارة 1.0، وtop-p 0.95، وmin-p 0.05؛ أضف عقوبة تكرار أو DRY إذا دخلت المشاهد في حلقات.
- قاعدة الذاكرة: أحجام Ollama هي الأوزان فقط. أضف 2–6 جيجابايت لذاكرة KV المؤقتة عند توسيع نافذة السياق للمشاهد الطويلة.
كيف تم اختيار هذه النماذج
هذا الترتيب تجميع تحريري لمصادر منشورة، وليس جولة اختبار جديدة من PromptQuorum. قارنّا بطاقات النماذج الرسمية ومكتبة Ollama (الأحجام والسياق والوسوم) ولوحات ترتيب الكتابة الإبداعية العامة، ثم طابقنا كل نموذج مع فئة عتاد.
- الأحجام والسياق: مأخوذة من صفحات Ollama لـ Gemma 4 وQwen3.8 وMistral Small ومن بطاقات Hugging Face. الأوزان فقط؛ وذاكرة السياق إضافية.
- درجات الإبداع: EQ-Bench Creative Writing v3 وOpen Writing Leaderboard كما تعكسهما متتبعات خارجية. لنموذج Gemma 4 31B درجة خاصة به، ولنموذج Qwen3.8-27B ليست بعد. وحين تعود الدرجة إلى نموذج شقيق نذكر ذلك.
- تواريخ الإصدار: نموذج Qwen3.8-27B (أغسطس 2026)، ونموذج Gemma 4 (يوليو 2026)، ونموذج Mistral Small 3 (2025)، ونموذج Llama 3.3 70B (ديسمبر 2024)، ونموذج Hermes 4.3 36B (ديسمبر 2025)، ونموذج Dolphin 3.0 (فبراير 2025).
- ما لم نفعله: لم نشغّل مجموعة جديدة من الأوامر المُقيَّمة على هذه النماذج. تتبع الأحكام أدناه المصادر المقتبسة وبطاقات النماذج؛ وعبارات «الأنسب لـ» توصيات وليست نتائج مقيسة.
- لتقنيات الأوامر التي تحسّن المخرجات الإبداعية على أي نموذج، راجع التحكم في درجة الحرارة وtop-p وتوجيه الأوامر بالشخصية.
📌ملاحظة: اختبارات الكتابة الإبداعية ذاتية، وتتناقض لوحات الترتيب فيما بينها. تعامل مع كل توصية هنا كفرضية أولية: مرّر المشاهد الثلاثة نفسها عبر مرشحين اثنين واحتفظ بالنموذج الذي يعجبك صوته.
أفضل نموذج حسب فئة VRAM
اختر أولًا حسب الذاكرة: يجب أن يتسع النموذج مع بقاء مساحة للسياق. الأحجام هي أحجام تنزيل Ollama بالتكميم الافتراضي 4 بت؛ أضف 2–6 جيجابايت لذاكرة KV المؤقتة في المشاهد الطويلة.
ذاكرتك | النموذج | الأوزان | السياق |
|---|---|---|---|
| بطاقة 8 جيجابايت | Qwen3.5 9B (qwen3.5:9b) | 6.6–7.6 جيجابايت | 256K |
| بطاقة 12 جيجابايت | Gemma 4 12B (gemma4:12b) | 7.7–8.0 جيجابايت | 256K |
| بطاقة 16 جيجابايت | Mistral Small 3 24B (mistral-small:24b) | 14 جيجابايت | 32K |
| بطاقة 24 جيجابايت / ماك 32 جيجابايت | Gemma 4 31B (gemma4:31b) | 19–20 جيجابايت | 256K |
| بطاقة 24 جيجابايت / ماك 32 جيجابايت | Qwen3.8-27B (qwen3.8:27b) | 18 جيجابايت | 256K |
| بطاقة 24 جيجابايت، مخرجات أسرع | Gemma 4 26B-A4B (gemma4:26b) | 16–19 جيجابايت | 256K |
| 48 جيجابايت أو أكثر | Llama 3.3 70B (llama3.3:70b) | ~42 جيجابايت | 128K |
💡نصيحة: في جهاز ماك بسعة 32 جيجابايت تُشارَك الذاكرة الموحّدة مع macOS. احسب نحو 24 جيجابايت قابلة للاستخدام للنموذج والسياق، وبذلك يعمل نموذجا Gemma 4 31B وQwen3.8-27B براحة.
مقارنة مباشرة: نماذج محلية للكتابة الإبداعية
لا يفوز نموذج واحد في كل المهام؛ اختر حسب فئة العتاد وما يقوم عليه عملك. يعرض الجدول نماذج هذا الدليل مع الحجم والأوزان وتاريخ الإصدار.
📍 في جملة واحدة
نموذجا Gemma 4 31B وQwen3.8-27B أفضل خيارين محليين للكتابة الإبداعية على بطاقة 24 جيجابايت؛ ونماذج Gemma 4 12B وMistral Small 3 24B وLlama 3.3 70B تغطي فئات 12 و16 و48 جيجابايت؛ ونموذج Hermes 4.3 36B هو الخيار منخفض الرفض.
💬 بعبارات بسيطة
اختر أكبر نموذج يتسع في ذاكرتك مع مساحة للسياق. على بطاقة 24 جيجابايت يكون ذلك نموذج Gemma 4 31B للنثر أو نموذج Qwen3.8-27B للمشاريع الطويلة. أضف نموذجًا مضبوطًا بدقة منخفض الرفض فقط إذا رفض نموذج instruct مشاهد تحتاج إلى كتابتها.
النموذج | الحجم | الأوزان (Ollama) | الإصدار | الأنسب لـ |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B | 31B كثيف | 19–20 جيجابايت | يوليو 2026 | نثر على 24 جيجابايت؛ درجة EQ-Bench خاصة |
| Qwen3.8-27B | 27B كثيف | 18 جيجابايت | أغسطس 2026 | مشاريع طويلة، اتباع التعليمات |
| Gemma 4 26B-A4B | 26B MoE، 4B نشط | 16–19 جيجابايت | يوليو 2026 | توليد أسرع على 24 جيجابايت |
| Gemma 4 12B | 12B | 7.7–8.0 جيجابايت | يوليو 2026 | بطاقات 12 جيجابايت، سياق طويل |
| Mistral Small 3 24B | 24B كثيف | 14 جيجابايت | 2025 | بطاقات 16 جيجابايت؛ أقدم لكنه مجرَّب |
| Llama 3.3 70B | 70B كثيف | ~42 جيجابايت | ديسمبر 2024 | 48 جيجابايت أو أكثر؛ مرجع أقدم |
| Hermes 4.3 36B | 36B كثيف | ~21–23 جيجابايت (تقدير) | ديسمبر 2025 | رفض أقل، Apache 2.0 |
| Dolphin 3.0 | 24B (إصدار Mistral) | ~14 جيجابايت | فبراير 2025 | خيار أقدم منخفض الرفض |
💡نصيحة: النمط الشائع هو إعداد بنموذجين: نموذج instruct للاستخدام اليومي، مع نموذج Hermes 4.3 36B للمشاهد التي يرفضها نموذج instruct. يمكن أن يقيما معًا في ollama list.
الحكم على كل نموذج
- نموذج Gemma 4 31B — خيار النثر لبطاقة 24 جيجابايت. هو النموذج الوحيد في هذه المجموعة الذي له نتيجة خاصة في EQ-Bench Creative Writing v3 (المعيار 16.01، وElo 1407.6، بحسب متتبع خارجي). سياق 256K ورخصة Apache 2.0. تذكر Google القيم الافتراضية: درجة حرارة 1.0، وtop-p 0.95، وtop-k 64.
- نموذج Qwen3.8-27B — خيار المشاريع الطويلة. سياق أصلي بطول 262,144 رمزًا (قابل للتوسيع إلى 1M عبر YaRN)، ورخصة Apache 2.0، ونحو 18 جيجابايت على Ollama. تضعه Alibaba للبرمجة والوكلاء والبحث؛ ولا تذكر بطاقة النموذج شيئًا عن الكتابة الإبداعية، ولا توجد درجة إبداعية منشورة، فتحقق من الصوت على مشاهدك. وضع thinking مفعّل افتراضيًا؛ أوقفه للنثر.
- نموذجا Gemma 4 26B-A4B و12B — العائلة نفسها بمفاضلات مختلفة. يفعّل نموذج خليط الخبراء 26B نحو 4B معامل لكل رمز، فيولّد أسرع من 31B بذاكرة مماثلة. ويناسب نموذج 12B بطاقات 12 جيجابايت ويحتفظ بسياق 256K.
- نموذج Mistral Small 3 24B — خيار 16 جيجابايت. رخصة Apache 2.0، ونحو 14 جيجابايت، وسياق 32K. هو نموذج 2025 وأقدم توصية هنا بعد Llama؛ بقي في القائمة لأن قليلًا من النماذج الأحدث تتسع في 16 جيجابايت. أما خليفته نموذج Mistral Small 4 (مارس 2026، رخصة Apache 2.0) فهو نموذج خليط خبراء بحجم 119B مع نحو 6B معامل نشط، وهو أكبر بكثير من 16 جيجابايت.
- نموذج Llama 3.3 70B — مرجع 48 جيجابايت. نموذج من ديسمبر 2024 برخصة مجتمع Meta. على الأجهزة بسعة 48 جيجابايت أو أكثر يظل خيارًا قويًا وواسع الدعم؛ وما دون ذلك لا يكون عمليًا.
- نموذج Hermes 4.3 36B — الخيار منخفض الرفض. مبني على نموذج ByteDance Seed-OSS-36B برخصة Apache 2.0، وتتوفر له تكميمات GGUF على Hugging Face. تصف Nous Research انخفاضًا كبيرًا في الرفض؛ وأجاب نموذج Hermes 4.3 عن 72–75% من أوامر RefusalBench الخاص بها. تقترح بطاقته درجة حرارة 0.6 وtop-p 0.95 وtop-k 20؛ ارفع درجة الحرارة للنثر.
- نموذج Dolphin 3.0 — خيار أقدم منخفض الرفض. أحدث جيل من Dolphin استطعنا تأكيده هو Dolphin 3.0 (فبراير 2025، ويشمل إصدار Mistral 24B). استخدمه إذا أردت نموذجًا غير خاضع للرقابة من عائلة Mistral؛ ونموذج Hermes 4.3 هو الخيار الأحدث.
📌ملاحظة: ثبات الصوت هو المقياس الذي يقلل الكتّاب من شأنه أكثر من غيره. نموذج يكتب فقرة رائعة لكنه يفقد طريقة كلام الشخصية عند الفقرة الخامسة أسوأ من نموذج ثابت. اختبر الاستمرارية في الجلسات الطويلة، لا جودة مخرجة واحدة فقط.
أفضل نماذج Ollama للكتابة الإبداعية
خمسة أوامر ollama pull تغطي كل فئات العتاد في هذا الدليل. بعدها شغّل ollama list للتأكد من تثبيت النموذج.
- 24 جيجابايت، نثر:
ollama pull gemma4:31b— ثمollama run gemma4:31b. - 24 جيجابايت، مشاريع طويلة:
ollama pull qwen3.8:27b— شغّله بالأمرollama run qwen3.8:27b --think=falseلإيقاف thinking في النثر. - 12 جيجابايت:
ollama pull gemma4:12b. - 16 جيجابايت:
ollama pull mistral-small:24b. - 48 جيجابايت أو أكثر:
ollama pull llama3.3:70b. - نموذج مضبوط بدقة منخفض الرفض: يسحب الأمر
ollama run hf.co/NousResearch/Hermes-4.3-36B-GGUFملف GGUF لنموذج Hermes 4.3 من Hugging Face؛ اختر تكميم 4 بت على بطاقة 24 جيجابايت. - وسّع نافذة السياق للمشاهد الطويلة. سياق Ollama الافتراضي صغير. في جلسة تفاعلية اكتب
/set parameter num_ctx 16384أو اضبطnum_ctxفي Modelfile. القيم الأكبر تستهلك VRAM أكثر.
النماذج المحلية مقابل السحابية للكتابة
النماذج السحابية المغلقة تحقق درجات أعلى في اختبارات الإبداع؛ أما النماذج المحلية فتتفوق في الخصوصية والتكلفة والتحكم. من يبحث عن «أفضل LLM للكتابة» دون كلمة «محلي» تعطيه لوحات الترتيب إجابات تختلف عن هذا الدليل.
- النماذج المغلقة تتصدر. في EQ-Bench Creative Writing v3 كما يعكسه evals.report يأتي نموذج Claude Opus 4.7 أولًا بـ 2,206 Elo، متقدمًا على نموذج GPT-5.5 بـ 2,035.
- أفضل الإدخالات مفتوحة الأوزان تحتاج مركز بيانات. نموذج Kimi K2.6 (1,782 Elo) هو أعلى إدخال مفتوح الأوزان في تلك القائمة. وتذكر Featherless أن نموذج GLM-5.3 بحجم 753B ونموذج DeepSeek-V4.1-Flash بحجم 763B معامل، ولا يشغّلهما أي جهاز منزلي.
- ما يعمل على بطاقة واحدة. حقق نموذج Gemma 4 31B درجة 1407.6 Elo ومعيارًا بقيمة 16.01 في الاختبار نفسه. درجات المتتبعات المختلفة لا تشترك في مقياس واحد؛ قارن داخل قائمة واحدة فقط.
- متى يكون المحلي الخيار الصحيح. مخطوطات غير منشورة، وأعمال عملاء مشمولة باتفاقية عدم إفشاء، ومحتوى قد يرفضه مزوّد سحابي، والعمل دون اتصال، والمشاريع التي تكون فاتورة API الشهرية قيدها.
- سير عمل هجين. المسودات والعصف الذهني محليًا؛ ولا تستخدم نموذجًا سحابيًا إلا للصقل النهائي لمحتوى غير حساس إذا أردت جودة إضافية.
درجة الحرارة وtop-p للعمل الإبداعي
الكتابة الإبداعية تحتاج درجات حرارة أخذ عينات أعلى من البرمجة. القيم الافتراضية في معظم واجهات الدردشة مضبوطة للأسئلة والأجوبة؛ ودرجة حرارة 0.7 تنتج نثرًا باهتًا يمكن التنبؤ به مع الأوامر الإبداعية.
- قيم الشركات المصنِّعة حدّ أدنى لا هدف. تذكر Google لنموذج Gemma 4 درجة حرارة 1.0 وtop-p 0.95 وtop-k 64؛ وتذكر Alibaba لنموذج Qwen3.8 في وضع thinking القيم 1.0 / 0.95 / top-k 20 وفي غير thinking القيم 0.7 / 0.8؛ وتذكر Nous لنموذج Hermes 4.3 القيم 0.6 / 0.95 / top-k 20. ابدأ منها ثم اضبط للنثر.
- الأساس للنثر: درجة حرارة 0.95–1.0، وtop-p 0.92–0.95، وعقوبة تكرار 1.05–1.1. عدّل بحسب المهمة انطلاقًا من هنا.
- حوار محكم: درجة حرارة 0.7–0.85 وtop-p 0.9. الدرجات الأقل تحافظ على اتساق أصوات الشخصيات عبر التبادلات.
- النثر الغنائي والشعر: درجة حرارة 1.0–1.2 وtop-p 0.95. الدرجات الأعلى تفتح خيارات كلمات غير متوقعة.
- الخيال السريالي أو الأنواع الأدبية: درجة حرارة 1.1–1.3 وtop-p 0.95–0.98.
- المشاهد المدفوعة بالحبكة (حركة، غموض، مفاجآت): درجة حرارة 0.85–0.95 وtop-p 0.9. تحتاج اتباعًا للتعليمات أكثر من الجِدّة.
- أوقف وضع thinking في الخيال. رموز الاستدلال تزيد زمن الاستجابة وكثيرًا ما تنتج نثرًا مخططًا ومرتبًا أكثر من اللازم. يقبل نموذج Qwen3.8 القيمة
enable_thinking: false؛ وفي Ollama استخدم--think=false. - min_p (0.05–0.1): بديل لـ top-p يضبط حد القطع بحسب احتمال الرمز الأعلى. أكثر تسامحًا مع الأوامر الإبداعية دون تشتت top-p المرتفع جدًا. استخدمه حيث تتيح واجهتك الخلفية هذا الإعداد.
- عقوبة التكرار DRY (المضاعف 0.8، والأساس 1.75، والطول المسموح 2): تلتقط التكرار على مستوى العبارات الذي تفوّته عقوبة التكرار العادية، وهذا يفيد الجلسات الطويلة. متاحة في الواجهات الخلفية المبنية على llama.cpp مثل KoboldCpp؛ تحقق مما إذا كانت واجهتك تتيحها.
- لشرح أوفى لسبب أهمية هذه المعاملات وكيف تتفاعل، راجع التحكم في درجة الحرارة وtop-p.
💡نصيحة: اختبر أخذ العينات على مشهد قصير واحد لكل نموذج: ثلاث تشغيلات لكل إعداد، ثم اختر درجة الحرارة التي يبدو عندها النموذج أكثر حيوية دون أن يفقد الأمر. لا تنتقل الإعدادات بشكل مثالي بين النماذج.
نماذج Uncensored: ما هي ومتى تهم
Uncensored لا يعني غير أخلاقي. يعني أن سلوك الرفض في النموذج خُفِّض بالضبط الدقيق، فيتبع الأمر بدل أن يرفضه. يبقى الكاتب هو المؤلف.
- من الناحية التقنية. نماذج مثل Hermes 4.3 وDolphin 3.0 هي نماذج مضبوطة بدقة تقلل مرحلة ما بعد التدريب فيها الرفض تجاه الأوامر الناضجة أو العنيفة أو المعقدة أخلاقيًا. تصف Nous Research انخفاضًا كبيرًا في الرفض وتذكر أن نموذج Hermes 4.3 أجاب عن 72–75% من أوامر RefusalBench الخاص بها. وتوجد على Ollama أيضًا إصدارات مجتمعية «abliterated» أو «heretic» من نماذج أحدث؛ وجودتها غير مدقَّقة.
- متى تهم في العمل الإبداعي. الخيال الناضج، وروايات الجريمة ذات العنف الصريح، والرعب، والكتابة الدقيقة تاريخيًا عن الحرب أو الفظائع، والخصوم المعقدون أخلاقيًا الذين لا يجسّدهم نموذج instruct بإقناع.
- أين تقصّر. تتبع الأمر، بما في ذلك الأمر السيئ الصياغة. نماذج instruct كثيرًا ما تلطّف أمرًا غامضًا إلى شيء قابل للنشر؛ أما منخفضة الرفض فتعطيك بالضبط ما طلبته.
- الحدود الأخلاقية والقانونية. كون النموذج يكتب شيئًا ليس ترخيصًا لكتابة محتوى يستهدف أشخاصًا حقيقيين، أو يصوّر سيناريوهات دون موافقة تشمل أفرادًا يمكن تحديدهم، أو يكون غير قانوني في بلدك. الاستضافة المحلية لا تغيّر القانون؛ بل تغيّر من يستطيع رؤية المسودة. تختلف القوانين من بلد لآخر، وهذه ليست استشارة قانونية.
- لمعالجة أطول للأخلاقيات والقانونية وأفضل الممارسات، راجع نماذج LLM المحلية Uncensored للكتابة الإبداعية: الأخلاقيات والقانونية وأفضل الممارسات.
📌ملاحظة: Uncensored خيار في سير العمل وليس هوية. يكتب كثير من الكتّاب المسودات بنموذج instruct ولا ينتقلون إلى نموذج مضبوط بدقة منخفض الرفض إلا لمشاهد بعينها. وتثبيت نموذجين جنبًا إلى جنب هو النمط المعتاد.
واجهات للعمل الإبداعي
واجهة الدردشة التي تكتب فيها لا تقل أهمية عن النموذج. أربعة خيارات تغطي معظم سير العمل؛ اختر حسب شكل سير عملك.
- Open WebUI — الخيار العام. واجهة شبيهة بـ ChatGPT، وتبديل النموذج بنقرة واحدة، وملاحظات الشخصيات في أمر النظام، ورفع المستندات كسياق. الأنسب للمسودات الغنية بالنثر.
- SillyTavern — خيار لعب الأدوار والحوار. بطاقات شخصيات، وإدارة الشخصيات الافتراضية، وlorebooks لبناء العوالم، ودردشة جماعية للمشاهد متعددة الشخصيات. الأنسب للعمل القائم على الحوار ومشاريع العوالم طويلة الأمد.
- Agnai وRisuAI — بدائل أخف لـ SillyTavern، أسهل في أول استخدام وأقل تخصيصًا.
- واجهة Ollama بسطر الأوامر مع محرر نصوص — الخيار الأدنى.
ollama run gemma4:31bثم الصق المشاهد في مسودتك. تفقد سياق الشخصيات الدائم لكنك تكسب التركيز. - للمقارنة المباشرة بين الواجهات الموجَّهة للعب الأدوار، راجع SillyTavern مقابل Agnai مقابل RisuAI: أفضل واجهة محلية للعب الأدوار.
💡نصيحة: المسودة والتحرير يحتاجان أدوات مختلفة. ولّد في واجهة الدردشة ثم صدّر إلى محرر نصوص بسيط للمراجعة. التحرير داخل نافذة الدردشة يعوّدك على أن تطلب من النموذج إصلاح النثر بدل أن تراجعه بنفسك.
القرار: أي نموذج لعملك
الذاكرة أولًا، ثم المهمة.
📍 في جملة واحدة
اختر نموذج Gemma 4 31B أو Qwen3.8-27B على بطاقة 24 جيجابايت، ونموذج Gemma 4 12B مع 12 جيجابايت، ونموذج Mistral Small 3 24B مع 16 جيجابايت، ونموذج Llama 3.3 70B مع 48 جيجابايت أو أكثر، ونموذج Hermes 4.3 36B للمشاهد التي ترفضها نماذج instruct.
💬 بعبارات بسيطة
ابدأ بأكبر نموذج يتسع في ذاكرتك مع مساحة للسياق. انتقل إلى نموذج متخصص فقط عندما تصبح مهمة معينة، مثل الاستمرارية الطويلة أو المشاهد الناضجة، هي العائق. تثبيت نموذجين لا يكلّف إلا مساحة قرص.
وضعك | الاختيار |
|---|---|
| بطاقة 24 جيجابايت أو ماك 32 جيجابايت، النثر أولًا | Gemma 4 31B |
| بطاقة 24 جيجابايت، مشروع بحجم رواية | Qwen3.8-27B (سياق 256K) |
| بطاقة 24 جيجابايت، أريد مخرجات أسرع | Gemma 4 26B-A4B |
| بطاقة 12 جيجابايت | Gemma 4 12B |
| بطاقة 16 جيجابايت | Mistral Small 3 24B |
| 48 جيجابايت أو أكثر، نموذج واحد لكل شيء | Llama 3.3 70B + Hermes 4.3 36B |
| نموذج instruct يرفض مشاهد أحتاجها | Hermes 4.3 36B (مع إبقاء instruct) |
| أريد نموذجًا واحدًا للبدء ثم التعديل | Gemma 4 31B أو Qwen3.8-27B، أيهما يتسع |
💡نصيحة: يفكر معظم الكتّاب في النموذج أكثر من اللازم وفي الأمر أقل من اللازم. أمر نظام يتضمن ملاحظات الشخصيات وعينات الصوت ووجهة النظر الصريحة يفيد أكثر من تبديل النموذج. راجع توجيه الأوامر بالشخصية.
أخطاء شائعة عند اختيار النماذج المحلية واستخدامها للكتابة الإبداعية
- الخطأ 1: الاختيار حسب الترتيب العام في الاختبارات المعيارية. ترتبط لوحات البرمجة والاستدلال ارتباطًا ضعيفًا بجودة النثر. انظر إلى لوحات الإبداع مثل EQ-Bench ثم اختبر على مشاهدك.
- الخطأ 2: استخدام أخذ عينات البرمجة. درجة حرارة 0.2–0.4 تنتج نثرًا باهتًا. العمل الإبداعي يحتاج إلى نحو 0.9–1.1.
- الخطأ 3: ترك وضع thinking مفعّلًا. نماذج الاستدلال تخطط قبل أن تكتب، فقد يبدو الخيال مركّبًا. أوقف thinking للنثر.
- الخطأ 4: إهمال ذاكرة السياق. نموذج 31B بحجم 19–20 جيجابايت يترك مساحة ضئيلة على بطاقة 24 جيجابايت عند توسيع نافذة السياق. خصّص 2–6 جيجابايت لذاكرة KV المؤقتة.
- الخطأ 5: أوامر نظام هزيلة. «أنت مساعد مفيد» أسوأ أمر للعمل الإبداعي. اجمع ملاحظات الشخصيات ووجهة النظر والزمن النحوي مع التوجيه السلبي لاستبعاد العبارات المبتذلة.
- الخطأ 6: التحرير داخل نافذة الدردشة. ولّد في الدردشة؛ وراجع في محرر. الكتّاب الذين يتركون النموذج يراجع يفقدون صوتهم بسرعة.
⚠️تحذير: أكبر خطر على مهاراتك مع الذكاء الاصطناعي للكتابة الإبداعية هو إسناد المراجعة إليه. التوليد عمل آلي يستفيد من النموذج؛ أما المراجعة فهي ما يجعل النثر نثرك.
المصادر
- مكتبة Ollama: Gemma 4 — الوسوم وأحجام التنزيل ونوافذ السياق.
- مكتبة Ollama: Qwen3.8 — الوسم والحجم والقدرات.
- Hugging Face: بطاقة نموذج Qwen3.8-27B — الرخصة وطول السياق وأخذ العينات الموصى به.
- Hugging Face: بطاقة نموذج Gemma 4 31B — الرخصة وطول السياق وقيم أخذ العينات الافتراضية.
- Hugging Face: Hermes 4.3 36B — النموذج الأساسي والرخصة واختبار الرفض وتكميمات GGUF.
- مكتبة Ollama: Mistral Small — حجم نموذج Mistral Small 3 24B وسياقه ورخصته.
- EQ-Bench Creative Writing ودرجات EQ-Bench في evals.report — أرقام لوحات الترتيب المذكورة أعلاه.
- Featherless: أفضل النماذج المفتوحة للكتابة الإبداعية — أحجام النماذج مفتوحة الأوزان وأرقام EQ-Bench لنموذج Gemma 4 31B.
- توثيق SillyTavern — بطاقات الشخصيات والشخصيات الافتراضية والدردشة الجماعية.
الأسئلة الشائعة
ما أفضل LLM محلي للكتابة الإبداعية؟
نموذج Gemma 4 31B ونموذج Qwen3.8-27B هما أفضل نقطتي انطلاق محليتين في 2026، وكلاهما يناسب بطاقة 24 جيجابايت (نحو 18–20 جيجابايت أوزان). نموذج Gemma 4 31B خيار النثر وله درجة EQ-Bench منشورة خاصة به؛ ونموذج Qwen3.8-27B خيار السياق الطويل. على البطاقات الأصغر استخدم نموذج Gemma 4 12B (12 جيجابايت) أو نموذج Mistral Small 3 24B (16 جيجابايت).
ما أفضل نموذج Ollama للكتابة الإبداعية؟
على بطاقة 24 جيجابايت: ollama pull gemma4:31b للنثر أو ollama pull qwen3.8:27b للمشاريع الطويلة. مع 12 جيجابايت gemma4:12b، ومع 16 جيجابايت mistral-small:24b، ومع 48 جيجابايت أو أكثر llama3.3:70b. ارفع num_ctx للمشاهد الطويلة وأوقف thinking في الخيال.
ما أفضل LLM محلي لكتابة الخيال والقصص؟
اختر أكبر نموذج يتسع في ذاكرتك مع مساحة للسياق. نموذج Gemma 4 31B هو خيار النثر على 24 جيجابايت، ونموذج Qwen3.8-27B يناسب المشاريع بحجم رواية بسياقه البالغ 256K، ونموذج Llama 3.3 70B هو المرجع مع 48 جيجابايت أو أكثر. استخدم درجة حرارة 0.9–1.1 وأمر نظام يتضمن وجهة النظر والزمن النحوي وعينات الصوت.
أي نموذج محلي أفضل لبناء العوالم؟
الأهم هو السياق الطويل: يوفر نموذجا Qwen3.8-27B وGemma 4 كلاهما 256K رمز، وهذا يكفي لإبقاء مرجع الخلفية وملخصات الفصول في الأمر. اجمع أيًّا منهما مع lorebooks في SillyTavern أو مستند عالم مثبّت، واجمع الفصائل والقواعد والأسماء في كتلة مرجعية واحدة.
أي LLM أفضل لكتابة رواية؟
محليًا: نموذج Qwen3.8-27B (سياق 256K) أو نموذج Gemma 4 31B (سياق 256K) على بطاقة 24 جيجابايت. العائق هو البنية لا حجم النموذج: مخطط وكتاب شخصيات وملخصات فصول تحفظ الاستمرارية. تحقق النماذج السحابية المغلقة درجات أعلى في اختبارات الإبداع، لكنها ترسل مخطوطتك إلى طرف ثالث.
ما أفضل نموذج محلي مع 32 جيجابايت من VRAM أو الذاكرة الموحّدة؟
نموذج Gemma 4 31B (19–20 جيجابايت) أو نموذج Qwen3.8-27B (18 جيجابايت) مع نافذة سياق أكبر؛ فالذاكرة الإضافية فوق 24 جيجابايت تدفع كلفة ذاكرة KV المؤقتة. ونموذج Gemma 4 26B-A4B بديل أسرع. نموذج 70B لا يتسع براحة دون 48 جيجابايت.
ما هو LLM المحلي uncensored ومتى أستخدمه؟
هو نموذج مضبوط بدقة تقلل مرحلة ما بعد التدريب فيه الرفض تجاه الأوامر الناضجة أو المعقدة أخلاقيًا، فيتبع النموذج الأمر بدل أن يرفضه. نموذج Hermes 4.3 36B هو أحدث خيار استطعنا تأكيده؛ ونموذج Dolphin 3.0 أقدم. استخدم واحدًا منها للخيال الناضج أو الكتابة الدقيقة تاريخيًا، وأبقِ نموذج instruct لكل شيء آخر.
ما درجة الحرارة التي أستخدمها للكتابة الإبداعية؟
درجة حرارة 0.9–1.1 مع top-p 0.92–0.95 للنثر. الحوار المحكم يحتاج 0.7–0.85، والشعر 1.0–1.2، والأعمال السريالية أو النوعية 1.1–1.3. قيم الشركات مثل 1.0 / 0.95 / top-k 64 لنموذج Gemma 4 نقطة بداية جيدة. أوقف وضع thinking في الخيال.
هل نماذج الكتابة الإبداعية المحلية بجودة ChatGPT أو Claude؟
ليس في الاختبارات المعيارية. في EQ-Bench Creative Writing v3 تتصدر نماذج مغلقة مثل Claude Opus 4.7 (2,206 Elo)، وأفضل الإدخالات مفتوحة الأوزان تحتاج عتاد مراكز بيانات. ومع ذلك قد يكون نموذج محلي بسعة 24 جيجابايت كافيًا للمسودات، ويُبقي المخطوطات خاصة. أخذ العينات المضبوط وأمر النظام القوي يسدّان جزءًا كبيرًا من الفجوة العملية.
هل يستطيع نموذج محلي كتابة رواية كاملة؟
يمكنه المساعدة في صياغة مسودتها. نموذج بسياق 256K مثل Qwen3.8-27B أو Gemma 4 يستطيع الاحتفاظ بمخطط طويل وعدة فصول في الذاكرة، لكن ذاكرة KV المؤقتة تنمو مع السياق، فراجع VRAM. اكتب المسودة قسمًا قسمًا مع كتاب شخصيات وlorebook؛ فبدونهما ينحرف أي نموذج.
هل تنتج نماذج uncensored محتوى غير قانوني؟
تنتج النص الذي يطلبه الأمر؛ والمسؤولية القانونية تقع على الكاتب والنشر لا على النموذج. تنطبق أطر مثل قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي والمادتين 184 و184c من القانون الجنائي الألماني وقوانين الفحش الوطنية بصرف النظر عن طريقة توليد النص. الاستضافة المحلية تغيّر من يرى المسودة لا ما هو قانوني. وهذه ليست استشارة قانونية.
كيف أتجنب عبارة «shiver down their spine» المبتذلة؟
اذكر 8–12 عبارة محظورة في أمر النظام («do not write 'shiver,' 'tapestry,' 'delve,' or 'she felt'»). أبقِ درجة الحرارة عند 0.85–1.0 بدل 1.2 فأكثر، وأضف عقوبة DRY حيث تدعمها واجهتك الخلفية؛ فعقوبة التكرار البسيطة لا تلتقط الابتذال على مستوى العبارات. والمراجعة اليدوية هي المرشّح الأخير. راجع التوجيه السلبي.