تخطى إلى المحتوى الرئيسي
PromptQuorumمصمم للبشر. منظم للذكاء الاصطناعي.
الرئيسية/LLM المحلية المتقدمة
Mobile & Edge LLMs

الذكاء الاصطناعي المحلي على Android في 2026: ما الممكن وما غير الممكن والتطبيقات التي نغطيها

·45 دقيقة للقراءةبقلم · مؤسس PromptQuorum · محرك اكتشاف للذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان ومفتوح المصدر

نعم: يستطيع هاتف Android حديث تشغيل ذكاء اصطناعي محلي مفيد دون اتصال، لكن بنماذج صغيرة فقط. توقّع من 1 إلى 4 مليارات معامل على ذاكرة 6 إلى 8 غيغابايت، ومن 7 إلى 8 مليارات بتكميم منخفض البتات على 12 إلى 16 غيغابايت. تعمل الدردشة وأسئلة الكاميرا والإملاء والأسئلة عن المستندات والترجمة؛ أما جودة النماذج الرائدة والسياقات الطويلة والسرعة المستدامة والمساعد الدائم العمل في الخلفية فلا تعمل. يضيف Android خيارات أوسع أو أسهل مما على iPhone: تثبيت التطبيقات من خارج المتجر، وTermux، وتشغيل الهاتف كخادم API محلي.

النقاط الرئيسية

  • الذكاء الاصطناعي المحلي على Android حقيقي ويعمل دون اتصال، وهو ذكاء اصطناعي بنماذج صغيرة. تتعامل الهواتف بذاكرة 6 إلى 8 غيغابايت مع نماذج من 1 إلى 4 مليارات معامل؛ ويمكن لهواتف 12 إلى 16 غيغابايت أن تحمل من 7 إلى 8 مليارات بتكميم منخفض البتات. أما إجابات بمستوى السحابة والمستندات الطويلة والردود الطويلة السريعة فخارج المتناول.
  • الذاكرة تحدد ما يتسع، أما عرض نطاق الذاكرة والحرارة والشريحة فتحدد مدى السرعة. يجب أن يتسع النموذج في الذاكرة الحرة بجانب Android نفسه، وسرعة التوليد محكومة بسرعة قراءة الهاتف للنموذج من الذاكرة عند كل رمز.
  • هناك أربعة محركات خلف أغلب التطبيقات تقريباً: llama.cpp (ملفات GGUF، على المعالج وأحياناً وحدة الرسوميات)، وLiteRT-LM من Google (Gemma ونماذج أخرى، على وحدة الرسوميات وبشكل متزايد NPU)، وMLC (نماذج مُجمَّعة مسبقاً، وحدة رسوميات OpenCL)، وGoogle AICore مع Gemini Nano (نموذج النظام، للهواتف المدعومة فقط، وتستدعيه التطبيقات عبر ML Kit).
  • وحدة NPU هي أصعب أجزاء الهاتف منالاً. تنشر Google وQualcomm وMediaTek مسارات لـ NPU عبر LiteRT وQualcomm GenieX، لكنها تحتاج نماذج مُجمَّعة لكل شريحة. وعادةً سيعمل تطبيق GGUF عام محمَّل جانبياً على المعالج أو وحدة الرسوميات.
  • يمنحك Android مجالاً أوسع من iPhone من عدة جوانب: يمكن تثبيت التطبيقات من خارج Google Play، ويمنحك Termux طرفية Linux على الهاتف، ويمكن للهواتف خدمة API متوافقة مع OpenAI لحاسوبك المحمول، واستيراد نماذج GGUF ميزة معتادة. الثمن هو التشرذم: تختلف النتائج حسب العلامة التجارية والشريحة وإعدادات البطارية.
  • معظم تطبيقات Android في دليلنا مرتبطة بمهمة في هذا الدليل: الدردشة والرؤية والصوت والمستندات والترجمة وتوليد الصور والصور والملاحظات والمنزل الذكي والوكلاء وأدوات المطورين وعملاء الاتصال البعيد بخادمك الخاص.
  • "صفر قياس عن بُعد" ادعاء لا ضمان. يُبقي الاستدلال على الجهاز موجهاتك بعيداً عن الخوادم، لكن قد يرسل التطبيق مع ذلك تحليلات أو إعلانات أو تقارير أعطال. اقرأ بطاقة أمان البيانات وسياسة الخصوصية معاً؛ فهما تختلفان أكثر مما تتوقع.
  • غير ممكن اليوم: جودة النماذج الرائدة دون اتصال، ونماذج 70 مليار معامل، وسياقات بملايين الرموز، ومساعد دائم العمل في الخلفية لا يُنهيه Android، ووصول أي تطبيق إلى Gemini Nano على أي هاتف.
اقرأ بـ:
🇺🇸en🇩🇪de🇫🇷fr🇯🇵ja🇨🇳zh🇪🇸es🇧🇷pt🇸🇦ar🇰🇷ko

يمكن لهواتف Android تشغيل الذكاء الاصطناعي المحلي دون اتصال في 2026: تعمل الدردشة وأسئلة الكاميرا والإملاء والأسئلة عن المستندات والترجمة بنماذج من نحو 1 إلى 4 مليارات معامل، ومن 7 إلى 8 مليارات على الهواتف بذاكرة 12 إلى 16 غيغابايت. يرسم هذا الدليل خريطة القدرات الرئيسية والحدود الصارمة وواقع الشرائح والذاكرة، ويربط تطبيقات Android في دليلنا بالمهمة التي يؤديها كل منها على أفضل وجه.

الذكاء الاصطناعي المحلي على Android في 2026: ما الممكن وما غير الممكن والتطبيقات التي نغطيها

ابدأ من هنا: ثلاثة تطبيقات للتثبيت

الوقت ضيق؟ ثبّت واحداً من هذه التطبيقات الثلاثة، ونزّل نموذجاً يناسب ذاكرة RAM في هاتفك، واختبره مرة واحدة في وضع الطيران. جاءت هذه الترشيحات من فصول هذا الدليل ومراجعاته، لا من اختبارات الأداء المرجعية؛ ويشرح بقية الدليل كل اختيار.

نقاط انطلاق جيدة أخرى: على هاتف يدعم فيه AICore نموذج Gemini Nano، مثل Pixel 9 أو 10، جرّب PAIOS الذي يستخدم نموذج النظام من Google دون تنزيل؛ ولأسئلة الكاميرا ونماذج Gemma استخدم Google AI Edge Gallery؛ ولتشغيل نماذج أكبر من هاتفك، صِله بـ Ollama أو LM Studio على حاسوبك الخاص عبر LocalMind.

📍 في جملة واحدة

يمكن للمبتدئين البدء بـ PocketPal AI، وللمتقدمين بـ Maid مع نموذج GGUF أكبر، وللمطورين بـ ML Kit Prompt API أو LiteRT-LM؛ وفي كل الحالات يتبع حجم النموذج ذاكرة RAM في الهاتف.

💬 بعبارات بسيطة

تطبيق واحد، ونموذج واحد يناسب ذاكرتك، واختبار واحد في وضع الطيران.

مبتدئ

للتثبيت أو الاستخدام:
PocketPal AI
النموذج الأول:
1 إلى 2B مع 4 إلى 6 GB من RAM؛ 3 إلى 4B مع 8 GB
سبب هذا الاختيار:
مجاني، ومرخّص بترخيص MIT، ولا يحتاج إلى حساب. أنت من يختار النموذج، والنموذج الأكبر من اللازم لا يُحمَّل ببساطة؛ فإن حدث ذلك فانتقل إلى حجم أصغر.

متقدم

للتثبيت أو الاستخدام:
Maid
النموذج الأول:
4 إلى 8B مع 12 GB؛ 7 إلى 8B مع 16 GB، مع سياق قصير
سبب هذا الاختيار:
مشغّل GGUF لأكبر نموذج يستطيع هاتفك استيعابه. توقّع هاتفاً أبطأ وأسخن، وأبقِ السياق قصيراً.

مطوّر

للتثبيت أو الاستخدام:
ML Kit Prompt API أو LiteRT-LM
النموذج الأول:
نموذج النظام من Google، أو نموذجك الخاص
سبب هذا الاختيار:
تغطي Prompt API المهام النصية الصغيرة على نموذج النظام؛ أما LiteRT-LM فهو لنموذجك الخاص. ويقارن فصل «مسارات المطورين» بين المسارات الأخرى.

ست إجابات سريعة قبل التثبيت

هذه هي الأسئلة الستة التي يطرحها القرّاء أولاً؛ وكل إجابة تشير إلى الفصل الذي يشرحها.

📍 في جملة واحدة

تحدد ذاكرة RAM حجم النموذج، ويكفي 3 إلى 6 GB من المساحة الحرة لحفظ نموذج أول، ويُظهر اختبار وضع الطيران ما إذا كان التطبيق يعمل دون اتصال.

💬 بعبارات بسيطة

ذاكرة RAM تختار النموذج، والتخزين يحتويه، ووضع الطيران يثبت ذلك.

  • أي نموذج أنزّل؟ اختر بحسب ذاكرة RAM: 1 إلى 2B مع 4 إلى 6 GB، و3 إلى 4B مع 8 GB، و4 إلى 8B مع 12 إلى 16 GB، حيث لا يتسع 7 إلى 8B إلا مع سياق قصير. وعند الشك اختر الأصغر. انظر «فئات الذاكرة» أدناه.
  • كم أحتاج من مساحة التخزين؟ وفّر 3 إلى 6 GB من المساحة الحرة لنموذج أول، لأن ملفات النماذج تُقاس بالغيغابايت. انظر «أول تشغيل في 15 دقيقة».
  • ما سرعة التشغيل؟ لم تُجرِ PromptQuorum اختبارات سرعة جديدة لهذا الدليل. تتحدد السرعة بعرض نطاق الذاكرة، لذا يجيب النموذج الأصغر أسرع؛ لاحظ سرعة ظهور الكلمات عند أول prompt لك واعتبرها مرجعك. انظر فصل «الشرائح».
  • أي تطبيق خاص؟ لا يمكن افتراض الخصوصية في أي منها. يُبقي الاستدلال على الجهاز الـ prompts الخاصة بك بعيداً عن خوادم الاستدلال لدى المورّد، لكن التطبيق قد يظل يرسل بيانات تحليلية. راجع بطاقة أمان البيانات (Data safety) وسياسة الخصوصية والأذونات، وأجرِ اختبار وضع الطيران؛ والتطبيقات مفتوحة المصدر مثل PocketPal AI يمكن تدقيقها، بينما تقوم ادعاءات التطبيقات مغلقة المصدر على الثقة. انظر «واقع الخصوصية والقياس عن بُعد».
  • ماذا أستطيع أن أفعل دون إنترنت؟ وفق خريطة القدرات في هذا الدليل، قد تعمل المحادثة وأسئلة الكاميرا والإملاء والأسئلة عن المستندات والترجمة دون اتصال مع نماذج مناسبة بعد التنزيل؛ أما توليد الصور والنماذج الكبيرة فبطيئة أو تحتاج إلى خادم. انظر «خريطة القدرات».
  • ماذا أقرأ بعد ذلك؟ اتبع «أول تشغيل في 15 دقيقة»، واستخدم «ملخص: فئة الهاتف والتطبيق وحجم النموذج» كجدول مرجعي واحد، وافتح «مسار القرار» إذا كانت لديك مهمة محددة.

حقائق سريعة

  • أحجام النماذج العملية: من 1 إلى 2 مليار معامل على ذاكرة 4 إلى 6 غيغابايت؛ ومن 3 إلى 4 مليارات على 8 غيغابايت؛ ومن 7 إلى 8 مليارات بتكميم منخفض البتات على 12 إلى 16 غيغابايت. هذه قواعد تقريبية مبنية على حساب حجم الملفات، لا نتائج اختبارات أداء.
  • Gemini Nano عبر ML Kit GenAI: تقبل Prompt API نصاً وما يصل إلى 10 صور، بمدخلات أقل من نحو 4000 رمز، ولا تعمل إلا حين يكون التطبيق المستدعي في المقدمة (Google).
  • Gemma 4 E2B وE4B: تصفهما Google بأنهما أساس Gemini Nano 4 وتقول إن E2B أسرع بما يصل إلى 3 أضعاف من E4B؛ وقد انطلقت معاينة المطورين لـ AICore في 2 أبريل 2026 (Android Developers Blog).
  • مسارات NPU: يوفر LiteRT مسرّعات NPU لـ Qualcomm وMediaTek؛ وتذكر Google أن Gemma 3n E2B بلغ أكثر من 1600 رمز/ث في مرحلة المعالجة المسبقة و28 رمز/ث في فك الترميز على NPU في Dimensity 9500 (Vivo X300 Pro، أرقام Google، سياق 4K).
  • Pixel TPU للمطورين: وصلت Tensor SDK إلى مرحلة بيتا في 19 مايو 2026 وتدرج Pixel 10 وPixel 10 Pro وPixel 10 Pro XL وPixel 10 Pro Fold.
  • إصدارات Android: يتطلب Google AI Edge Gallery نظام Android 12 أو أحدث؛ وتتطلب وثائق NPU الخاصة بـ LiteRT مستوى API 31 أو أحدث؛ وتتطلب AppFunctions نظام Android 16 أو أحدث.
  • Termux: ثبّته من F-Droid أو GitHub؛ ويصنّف القائمون على Termux إصدار Google Play بأنه تجريبي، وخلط المصادر يعطّل التحديثات.
  • التطبيقات المشمولة: تطبيقات Android في دليل PromptQuorum التي راجعناها من مصادر عامة، ويرتبط كل منها مرة واحدة بمراجعته الخاصة حيث يناسب؛ راجع الدليل للقائمة الكاملة.
  • هل تستخدم iPhone؟ راجع الدليل الشقيق الذكاء الاصطناعي المحلي على iPhone.

خريطة القدرات: ما يعمل وما يعمل جزئياً وما لا يعمل

تعمل معظم مهام الذكاء الاصطناعي اليومية على هاتف Android دون اتصال؛ أما المهام التي تحتاج إلى حجم كبير أو نشاط مستمر في الخلفية فلا تعمل. يعرض الجدول الحكم لكل قدرة، وتطبيقاً واحداً للبدء به، والحد الصارم. ويسرد كل فصل أدناه التطبيقات التي نغطيها لتلك المهمة.

"يعمل" يعني أن النماذج الصغيرة على الجهاز تؤدي المهمة بشكل مقبول اليوم. و"جزئياً" يعني أنها تعمل مع خادم في الحلقة، أو مع تطبيق واحد فقط، أو مع حدود جودة واضحة. و"لا" يعني أن الحد فيزيائي أو قاعدة منصة، لا تطبيقاً مفقوداً.

📍 في جملة واحدة

على Android في 2026، تعمل الدردشة وأسئلة الكاميرا والإملاء والترجمة والأسئلة عن المستندات القصيرة دون اتصال بنماذج صغيرة، بينما لا تعمل النماذج الكبيرة والسياقات الطويلة والمساعدات الدائمة العمل.

💬 بعبارات بسيطة

تخيّل النموذج الذي يعمل على الجهاز متدرباً كفؤاً بمكتب صغير: سريع وخاص ويعمل دون اتصال، لكنه لا يستطيع حمل مكتبة كاملة ولا مجاراة نموذج سحابي في الأسئلة الصعبة.

القدرة
على الهاتف؟
ابدأ بـ
الحد الصارم
الدردشة دون اتصاليعملPocketPal AIنماذج صغيرة فقط
أسئلة الكاميرا والصوريعملGoogle AI Edge Galleryيحتاج نموذجاً يدعم الرؤية
الإملاء (تحويل الكلام إلى نص)يعملPrivate Mindتختلف الدقة حسب اللغة
قراءة الردود بصوت عالٍيعملToolNeuronتختلف جودة الصوت حسب التطبيق
مساعد صوتي دون اتصالجزئياًHome Assistant Assistقد ينهي Android مستمعي الخلفية
أسئلة المستندات وملفات PDFيعملAnythingLLM Mobileنافذة السياق في النماذج الصغيرة
الترجمةيعملLLM Hubأضعف في اللغات النادرة
توليد الصورجزئياًTokForgeأبطأ من وحدة رسوميات سطح المكتب
البحث في الصورجزئياًEnte Photosيعمل غالباً على خادم أو حاسوب
الذكاء الاصطناعي في الملاحظات والإشارات المرجعيةجزئياًKarakeepيعمل الذكاء الاصطناعي عادةً على خادمك
مركز المنزل الذكيجزئياًScryptedالهاتف عميل لا العقل المدبّر
وكلاء يقودون الهاتفمبكرKai 9000خطافات النظام ما زالت في المعاينة
الهاتف كعميل خفيفيعملLocalMindيجب أن يكون خادمك قيد التشغيل
بناء الذكاء الاصطناعي في تطبيقكيعملRunAnywhereيحتاج NPU إلى إصدارات لكل شريحة
نماذج 70 مليار معامللااستخدم خادماً بدلاً من ذلكالذاكرة
إجابات بمستوى السحابة دون اتصاللااستخدم خادماً بدلاً من ذلكحجم النموذج

💡نصيحة: إذا كانت المهمة "جزئياً"، فالحل المعتاد هو النمط البعيد: يكون الهاتف الشاشة والميكروفون، ويشغّل حاسوب أو خادم منزلي النموذج الأكبر. راجع فصل الوضع البعيد.

كيف أُعد هذا الدليل

هذه خريطة بحث مكتبي، لا تقرير اختبارات أداء. كتبها Hans Kuepper اعتماداً على وثائق Google وQualcomm وMediaTek وTermux التي قُرئت في نوفمبر 2026، وعلى مراجعات PromptQuorum الفردية المرتبطة في كل فصل. لم تُجرِ PromptQuorum اختبارات سرعة جديدة لهذا الدليل.

تذكر كثير من المراجعات المرتبطة أنها تستند إلى صفحات المتاجر وسياسات الخصوصية ووثائق الشركات المطورة وأن PromptQuorum لم تشغّل التطبيق. وحين يأتي ادعاء من الشركة المطورة أو من Google، يذكر النص ذلك. وحين لم نستطع تأكيد أمر ما بمصدر أساسي، يقول النص "غير مؤكد" أو يتركه.

لا تظهر أرقام السرعة إلا حين نشرها مصدر مسمّى مع ذكر الجهاز. أما أحجام النماذج وفئات الذاكرة و"سقف الرموز في الثانية" فهي حسابات، وقد وُسمت على هذا النحو.

📍 في جملة واحدة

يجمع هذا الدليل بين وثائق المنصات الرسمية ومراجعات PromptQuorum للتطبيقات ولا يجري اختبارات أداء جديدة، لذا فكل رقم إما مصدره مذكور أو موسوم بأنه حساب.

💬 بعبارات بسيطة

إذا ذكرت جملة سرعة وجهازاً ومصدراً فقد نشرها ذلك المصدر؛ وإن لم يكن لها مصدر فهي قاعدة تقريبية.

فئات الذاكرة: حجم النموذج الذي يتسع له هاتفك

الذاكرة هي المرشّح الأول: يجب أن يتسع النموذج في الذاكرة الحرة بجانب Android وتطبيقاتك الأخرى. يحتاج النموذج المكمَّم إلى 4 بتات نحو 0.5 إلى 0.6 غيغابايت لكل مليار معامل للأوزان، إضافة إلى ذاكرة عمل تنمو مع طول السياق. وعادةً ما يستحوذ Android والمشغّل وخدمات الخلفية على عدة غيغابايت من ذاكرة الهاتف، فلا يمنح هاتف 12 غيغابايت التطبيق 12 غيغابايت.

تتبع السرعة عرض نطاق الذاكرة. توليد رمز واحد يعني قراءة معظم النموذج من الذاكرة، فالسقف نحو عرض النطاق مقسوماً على حجم النموذج. يطبّق دليل الذكاء الاصطناعي على الجهاز في Galaxy S26 لدينا هذا: 85.6 GB/s على نموذج 3.5 غيغابايت بتكميم 4 بتات يعطي سقفاً نظرياً قرب 24 رمزاً في الثانية. وتقع التطبيقات الحقيقية دون السقف، ويقع الهاتف الساخن أدنى منه.

تعامل مع الجدول كنقطة بداية. تنشر عدة تطبيقات راجعناها حداً أدنى ثابتاً للذاكرة وتقول إن الحاجة تعتمد على النموذج الذي تحمّله؛ وتضع أخرى حدودها الخاصة. يعطّل Ensu الدردشة على الهواتف بذاكرة أقل من 4 غيغابايت، وتوصي صفحة Private Mind على Google Play بهاتف بذاكرة 4 غيغابايت أو أكثر للنماذج الأكبر.

📍 في جملة واحدة

يتسع هاتف بذاكرة 6 إلى 8 غيغابايت لنماذج من نحو 1 إلى 4 مليارات معامل بتكميم 4 بتات، ويمكن لهواتف 12 إلى 16 غيغابايت أن تحمل من 7 إلى 8 مليارات.

💬 بعبارات بسيطة

يقلّص التكميم حجم النموذج بتخزين كل وزن بعدد بتات أقل؛ والنموذج بـ 4 بتات يقارب ربع حجم نموذج بـ 16 بتاً، مقابل خسارة طفيفة في الجودة.

ذاكرة الهاتف
حجم النموذج (4 بتات)
نماذج مثال
ما يمكن توقعه
4 غيغابايت0.5 إلى 1BQwen3 0.6B وGemma 3 1Bإجابات قصيرة ومهام بسيطة
6 غيغابايت1 إلى 2BQwen3 1.7B وSmolLM2 1.7Bدردشة صالحة للاستخدام وملخصات أساسية
8 غيغابايت3 إلى 4BPhi-4 Mini وQwen3 4Bأفضل توازن على معظم الهواتف
12 غيغابايت4 إلى 8B (ضيّق)Gemma 4 E4B وLlama 3.2 3B7 إلى 8B بسياق صغير فقط
16 غيغابايت فأكثر7 إلى 8Bنماذج instruct بحجم 7 إلى 8Bأبطأ وأسخن وانتظار أطول

⚠️تحذير: لا تنشر صفحات Google نفسها حداً أدنى للذاكرة لنموذجَي Gemma 4 E2B أو E4B في المصادر التي قرأناها. تعامل مع احتياجات الذاكرة على أنها غير مؤكدة وافحص قائمة النماذج في التطبيق على هاتفك.

💡نصيحة: حين لا يُحمَّل نموذج، يكون السبب عادةً الذاكرة الحرة لا الذاكرة الكلية. أغلق التطبيقات الأخرى وأعد تشغيل الهاتف واختر النموذج الأصغر التالي قبل أن تلوم التطبيق.

الشرائح: Snapdragon وTensor وDimensity وExynos

تتضمن شرائح الجيل الرائد الحالية وحدة NPU، لكن نادراً ما يتاح لتطبيق دردشة محمَّل جانبياً استخدامها. مسارات NPU الموجودة تنشرها الشركات المصنعة للشرائح وGoogle، وتحتاج نماذج مُعدّة لتلك الشريحة. أما التطبيقات المبنية على إصدارات llama.cpp العامة فتعمل في الغالب على المعالج، وأحياناً على وحدة الرسوميات.

Snapdragon. تدعم GenieX من Qualcomm نظام Android على Snapdragon 8 Elite وSnapdragon 8 Elite Gen 5، وتشغّل نماذج GGUF عبر llama.cpp بواجهة خلفية Hexagon، وتوصي بتكميم Q4_0 لمسار NPU؛ ولا تذكر الصفحة حالة الإصدار. ويذكر مسرّع Qualcomm في LiteRT من Google أن FastVLM-0.5B على NPU في Snapdragon 8 Elite Gen 5 بلغ 0.12 ثانية حتى أول رمز وأكثر من 100 رمز في الثانية في فك الترميز (Xiaomi 17 Pro Max، أرقام Google). هذه مسارات للمطورين اليوم، لا أزرار في تطبيق دردشة.

Google Tensor. يشغّل Pixel 9 نموذج Gemini Nano عبر AICore وML Kit؛ ويرد Pixel 10 بشريحة Tensor G5 ضمن دعم Gemini Nano 4. وبالنسبة إلى نماذجك الخاصة، وصلت Tensor SDK من Google إلى مرحلة بيتا في 19 مايو 2026 لعائلة Pixel 10 وتشغّل النماذج على TPU عبر LiteRT. أما هل يستخدمها تطبيق دردشة معين من طرف ثالث فعلاً فمسألة تُفحص لكل تطبيق.

MediaTek Dimensity. نشرت Google وMediaTek مسرّع LiteRT NeuroPilot مع نماذج مُجمَّعة مسبقاً (Qwen3 0.6B وGemma 3 270M وGemma 3 1B وGemma 3n E2B وEmbeddingGemma 300M). شريحة القياس هي Dimensity 9500 في Vivo X300 Pro، حيث تذكر Google أن Gemma 3n E2B بلغ أكثر من 1600 رمز في الثانية في المعالجة المسبقة و28 رمزاً في الثانية في فك الترميز بسياق 4K. وأُدرج تحويل نموذج Gemma مخصص لـ NPU من MediaTek على أنه "قريباً".

Samsung Exynos. بحسب مقالتنا عن Galaxy S26، يستخدم S26 وS26+ شريحة Exynos 2600 في أوروبا وكوريا ومعظم الأسواق الأخرى وشريحة Snapdragon في الولايات المتحدة والصين واليابان، بينما يستخدم S26 Ultra شريحة Snapdragon 8 Elite Gen 5 في كل مكان. لم نجد وثائق أساسية لمسار NPU مفتوح لتطبيقات النماذج اللغوية من طرف ثالث على Exynos، فافترض المعالج أو وحدة الرسوميات للتطبيقات المحمَّلة جانبياً. أما توليد الصور EdgeFusion من Samsung على NPU في Exynos 2600 فهو مسار من Samsung وNota AI، لا شيء يرثه تطبيق عام.

📍 في جملة واحدة

لدى Snapdragon وTensor وDimensity مسارات منشورة إلى NPU أو TPU عبر LiteRT أو حزم تطوير الشركات، لكن تطبيق GGUF عاماً محمَّلاً جانبياً يعمل عادةً على المعالج أو وحدة الرسوميات، وليس لدى Exynos مسار مفتوح موثّق للنماذج اللغوية من طرف ثالث.

💬 بعبارات بسيطة

NPU مسار سريع يحتاج إلى نموذج يُعاد بناؤه لكل شريحة؛ والتطبيقات التي تشحن ملف نموذج واحداً عاماً لا تستطيع استخدامه.

عائلة الشريحة
مسار NPU أو TPU مفتوح
أين هو موثّق
الحالة
Snapdragon 8 Elite / Gen 5نعم، بإصدارات لكل شريحةLiteRT وQualcomm GenieXمسارات للمطورين
Tensor G5 (Pixel 10)نعم، عبر Tensor SDKGoogle Developers Blogبيتا (مايو 2026)
Tensor G4 (Pixel 9)Gemini Nano عبر ML KitML Kit GenAIجهاز مدعوم
Dimensity 9500نعم، NeuroPilotGoogle Developers Blogنماذج مُجمَّعة مسبقاً
Exynos 2600غير موثّق للنماذج اللغويةلم نجد شيئاًافترض المعالج أو وحدة الرسوميات
شرائح أقدم أو متوسطةنادراًيختلفالمعالج، نماذج صغيرة

⚠️تحذير: لا تختر هاتفاً للذكاء الاصطناعي المحلي من رقم "TOPS" الخاص بـ NPU. الإنتاجية القصوى لـ NPU لا تقول الكثير عن تطبيق دردشة لا يستخدم NPU أصلاً. حجم الذاكرة وعرض نطاقها والتبريد هي ما يحدد معظم النتائج الحقيقية.

المحركات الأربعة الرئيسية خلف تطبيقات Android

كل تطبيق في هذا الدليل تقريباً واجهة أمامية لأحد أربعة محركات، والمحرك يفسّر نقاط قوة التطبيق وحدوده أفضل مما يفعل تسويقه. إذا عرفت المحرك عرفت أي ملفات النماذج تعمل، وهل يمكن استخدام NPU، وأين تذهب بياناتك.

📍 في جملة واحدة

تعمل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الجهاز في Android على أحد أربعة محركات رئيسية: llama.cpp لملفات GGUF، وLiteRT-LM لنماذج من فئة Gemma، وMLC للنماذج المُجمَّعة مسبقاً، أو Google AICore لنموذج Gemini Nano الخاص بالنظام.

💬 بعبارات بسيطة

يحدد المحرك أي ملفات النماذج تستطيع تحميلها ومقدار ما يُستخدم من الشريحة؛ ويحدد التطبيق مدى متعة الاستخدام.

llama.cpp

ما يشغّله:
ملفات GGUF من Hugging Face؛ أوسع خيارات النماذج، ومعظم التطبيقات تتيح لك استيراد ملفك الخاص.
التسريع:
المعالج افتراضياً؛ وتضيف بعض التطبيقات وحدة الرسوميات. توجد واجهة خلفية Hexagon في Qualcomm GenieX.
تطبيقات مثال:
PocketPal AI وMaid وLM Playground وKernelAI
مقالات حول llama.cpp (9)

+180 أخرى غير معروضة

LiteRT-LM

ما يشغّله:
بيئة تشغيل Google الطرفية لنماذج Gemma ونماذج أخرى في ملفات بامتداد .litertlm، مع مدخلات رؤية وصوت واستدعاء دوال. تدرج Google عائلات Gemma 4 وGemma 3n وLlama وPhi-4 وQwen.
التسريع:
مسارات وحدة الرسوميات وNPU؛ وواجهات Python وKotlin وC++ موسومة بأنها مستقرة.
تطبيقات مثال:
Google AI Edge Gallery وOlliteRT وMemoryAI

MLC LLM

ما يشغّله:
نماذج مُجمَّعة مسبقاً لهدف واحد؛ تحصل على مكتبة منتقاة لا على أي ملف.
التسريع:
وحدة رسوميات OpenCL على Android؛ ويُذكر أن الدعم متفاوت بين الهواتف (راجع مراجعة MLC Chat).
تطبيقات مثال:
MLC Chat وMLC LLM
مقالات حول MLC LLM (7)

مذكور أيضًا في:

AICore مع Gemini Nano

ما يشغّله:
نموذج النظام من Google، يديره Android ويحدّثه؛ وتصل إليه التطبيقات عبر ML Kit GenAI، فلا شيء يُنزَّل داخل التطبيق.
التسريع:
ما يوفره الهاتف المدعوم؛ ولا تستطيع التطبيقات اختيار العتاد.
تطبيقات مثال:
PAIOS

💡نصيحة: توجد محركات أخرى. يعمل Private Mind على مكتبة React Native ExecuTorch، ويأتي Ensu وAtomic Chat بحزمهما الخاصة. تغطي الأربعة أعلاه معظم ما ستثبّته.

أين يمنحك Android مجالاً أوسع من iPhone

يُعدّ Android منصة أكثر انفتاحاً من iPhone للذكاء الاصطناعي المحلي بمعنى أن التطبيقات تستطيع تحميل نماذجها ومحركاتها الخاصة: يمكنك تثبيت التطبيقات من خارج المتجر، وتشغيل بيئة مستخدم Linux، وتحويل الهاتف إلى خادم. الثمن هو التشرذم. قد تفشل وصفة تعمل على هاتف Galaxy رائد على هاتف متوسط الفئة من علامة أخرى، ولا توجد قائمة توافق محايدة بين الشركات فيما وجدنا.

لمقابل Apple في كل مقارنة أدناه، اقرأ الذكاء الاصطناعي المحلي على iPhone. وللمنظومتين الكبيرتين جنباً إلى جنب، راجع الذكاء الاصطناعي على الجهاز: Galaxy مقابل iPhone.

📍 في جملة واحدة

يتيح Android ملفات APK المحمَّلة جانبياً وTermux وF-Droid وخوادم API المستضافة على الهاتف بحرية أكبر من iOS، مقابل نتائج متفاوتة بين العلامات والشرائح.

💬 بعبارات بسيطة

يتيح لك Android العبث بعمق أكبر؛ ويمنحك iPhone نتائج أكثر قابلية للتوقع على عدد أقل من الأجهزة.

  • التحميل الجانبي والمتاجر البديلة. يُشحن MLC Chat على شكل APK من إصدارات GitHub الخاصة بالشركة المطورة، ويقدّم Google AI Edge Gallery ملف APK لمن لا يستخدمون Google Play. قد يوجد التطبيق نفسه في عدة أماكن، فالتزم بمصدر واحد لكل تطبيق.
  • Termux. طرفية حقيقية على الهاتف، يمكن تثبيتها من F-Droid أو GitHub، تستطيع بناء llama.cpp وتشغيله دون root. وهو أيضاً المكان الذي تشتد فيه قيود الخلفية في Android (راجع فصل البطارية).
  • الهاتف كخادم. يكشف كلٌّ من OlliteRT وMobile LM Server وOllama Local AI وToolNeuron نقطة نهاية بأسلوب OpenAI لتستخدم الأجهزة الأخرى على شبكتك نموذج الهاتف.
  • اختيار النماذج. استيراد GGUF ميزة معتادة في تطبيقات Android، فتستطيع تحميل أي نموذج صغير مفتوح الأوزان ينشره مطوّر تقريباً، لا قائمة منتقاة فحسب.
  • تنوع العتاد. يمكن للهواتف المخصصة للألعاب بذاكرة 16 غيغابايت أو أكثر وتبريد نشط أن تمنح هامشاً أوسع من هواتف iPhone التي نقارن بها. والوجه الآخر أن الهواتف الرخيصة بذاكرة 4 غيغابايت شائعة، وهي آلات ضعيفة للذكاء الاصطناعي المحلي.
  • حيث يكون iPhone أبسط. شركة واحدة، وميزانية ذاكرة واحدة لكل فئة نماذج، ومفاجآت أقل في تحسين البطارية، تجعل نتائج iPhone أسهل توقعاً. وإذا كانت القابلية للتوقع أهم من المرونة، فقد يناسبك الدليل الشقيق أكثر.

مساعدات الدردشة في دليلنا حسب النوع

الدردشة دون اتصال هي المهمة الأوسع دعماً على Android في دليلنا، واختيار التطبيق هو في الغالب اختيار مفاضلات: مفتوح المصدر أو مغلق، أي ملف GGUF أو قائمة منتقاة، مجاني أو مدفوع. يذكر كل سطر أدناه ما يفعله التطبيق وحدّه الصريح. وتظهر التطبيقات الملائمة لمهمة أكثر تحديداً مرة أخرى في فصل تلك المهمة.

لمقارنة السرعة والإعداد بين أشهر التطبيقات، اقرأ أفضل تطبيقات LLM المحلية لنظام Android. ولاختيار النماذج، اقرأ نماذج LLM المحمولة: Phi-4 وGemma وSmolLM ونظرة LLM المحلية على الأجهزة المحمولة العامة. وعلى مالكي الأجهزة اللوحية إضافة تشغيل الذكاء الاصطناعي على جهاز لوحي.

📍 في جملة واحدة

عشرات تطبيقات Android تشغّل نماذج الدردشة على الهاتف؛ وتمنح مشغّلات GGUF مفتوحة المصدر أوسع خيارات النماذج، وتقدّم التطبيقات مغلقة المصدر تنزيلات موجَّهة، وGoogle AI Edge Gallery هو واجهة Google الأمامية لنماذج فئة Gemma.

💬 بعبارات بسيطة

اختر مشغّلاً مفتوح المصدر إن أردت اختيار النماذج بنفسك، وتطبيقاً موجَّهاً إن أردت أن يعمل في خمس دقائق.

مشغّلات مفتوحة المصدر ومن صنع الشركات المطورة (ابدأ من هنا)

  • PocketPal AI: مشغّل GGUF مجاني برخصة MIT لنظامَي Android وiPhone، دون حاجة إلى حساب؛ ويبيع سوق مجتمعي اختياري إعدادات مسبقة مميزة. الحد: أنت تختار النموذج، ولا حد أدنى ثابتاً للذاكرة في التطبيق، فالنموذج الكبير جداً يفشل تحميله ببساطة.
  • Google AI Edge Gallery: عرض Google المجاني للنماذج على الجهاز عبر LiteRT، مع الدردشة وأسئلة الصور وتفريغ الصوت واختبار الموجهات. يتطلب Android 12 أو أحدث، ويُثبَّت من Google Play أو كملف APK. الحد: تصنّف Google التطبيق بيتا تجريبية. وتُدرج بطاقة الخصوصية في App Store بعض التشخيصات على الجهاز (بحسب مراجعتنا لإصدار iPhone)؛ فافحص بطاقة أمان البيانات في Android قبل اعتباره دون قياس عن بُعد.
  • Maid: برخصة MIT؛ يشغّل نماذج GGUF عبر llama.cpp أو يتصل بمزوّدين بعيدين بمفتاحك الخاص. أُعيدت كتابة الشفرة بـ React Native للإصدار 3.0.0 ويُشحن اليوم تطبيقاً لنظام Android فقط. الحد: اختفت إصدارات iOS وسطح المكتب الأقدم، فلن تطابق الشروحات القديمة.
  • Off Grid AI: مجاني برخصة MIT ودون حساب، لأنظمة Android وiOS وmacOS وWindows. الحد: أرقام التنزيل على موقع الشركة المطورة مُبلَّغ عنها ذاتياً، ولم يمكن التحقق منها بمقارنتها بمتاجر التطبيقات.
  • Private Mind: برخصة MIT، من Software Mansion، يشغّل النماذج عبر React Native ExecuTorch، مع أسئلة المستندات وإملاء Whisper واختبارات سرعة مدمجة. الحد: منذ الإصدار 1.3.0 يجلب مفتاح Web اختياري صفحات من الإنترنت، فأبقه مطفأً للاستخدام الصارم دون اتصال.
  • Atomic Chat: برخصة Apache-2.0؛ يتصفح أكثر من 1000 نموذج على Hugging Face، ويكشف API محلية متوافقة مع OpenAI، ويدعم الوكلاء. الحد: مزوّدو سحابة اختياريون مدمجون، فتأكد من عدم تفعيل أي منهم إن أردت العمل دون اتصال فقط.
  • Ensu: برخصة AGPL-3.0، من فريق Ente Labs، مع إدخال الصور وإملاء صوتي محلي ودون حساب. الحد: الدردشة معطلة على الهواتف بذاكرة أقل من 4 غيغابايت، ولم تختبره PromptQuorum عملياً.
  • Llamatik: روبوت دردشة دون اتصال برخصة MIT يعمل أيضاً كواجهة عرض لحزمة Kotlin Multiplatform SDK الخاصة بالمطوّر؛ وصل إصدار Android إلى Google Play في نوفمبر 2025. الحد: مطوّر مستقل واحد وتطبيق حديث.
  • LM Playground: مشغّل GGUF برخصة MIT مع أسئلة المستندات وإدخال الصور لنماذج الرؤية وعرض الاستدلال وأدوات اختيارية. الحد: مطوّر مستقل؛ وتستند المراجعة إلى صفحة المتجر والموقع والمستودع.
  • MLC Chat: تطبيق برخصة Apache-2.0 مبني على مُجمِّع MLC، مع استدلال مسرَّع بوحدة الرسوميات. وهو ملف APK من إصدارات GitHub الخاصة بالشركة المطورة، لا صفحة على Google Play. الحد: مكتبة النماذج المنتقاة، ودعم OpenCL المتفاوت بين الهواتف، وفجوة طويلة منذ آخر تحديث (راجع فصل التطبيقات الهادئة).

تطبيقات استهلاكية مجانية، مغلقة المصدر

  • KernelAI: ينزّل نماذج مفتوحة (53 نموذجاً، من 112 MB إلى 3.11 غيغابايت بحسب الشركة المطورة) ويشغّلها عبر llama.cpp، مع المستندات والرؤية. الحد: مغلق المصدر من ناشر واحد، فتستند الادعاءات إلى صفحاته الخاصة.
  • MemoryAI: يشغّل النماذج عبر llama.cpp وGoogle LiteRT، مع أسئلة المستندات وذاكرة وكيل قابلة للتعديل وصوت دون استخدام اليدين ووضع أطفال مقفل برمز PIN. الحد: مغلق المصدر، ومطوّر مستقل واحد.
  • Loci AI: يختار llama.cpp أو MLX لكل نموذج، ويدير حرارة الهاتف ويزامن الذاكرة بين المحادثات؛ ويمكنه الارتباط بحاسوب مكتبي للنماذج الأكبر. الحد: مغلق المصدر؛ وقد يعتمد وعد "الخصوصية" على بقاء التطبيقات دون اتصال بعد الإعداد.
  • On Device LLM: دردشة مجانية دون اتصال مع استيراد GGUF وAPI محلية اختيارية متوافقة مع OpenAI. الحد: تطبيق جديد، مغلق المصدر؛ ويسميه Google Play "Local LLM"، وهو ليس تطبيقات iPhone المشابهة الاسم.
  • LocalAI: Offline AI Chat LLM: دردشة llama.cpp مع فئة مميزة اختيارية ودردشة مع المستندات والرؤية ومخرجات منظمة. الحد: مغلق المصدر ولم نجد مستودعاً عاماً.
  • Chatty-mini: دردشة GGUF بتصميم طولي من مطوّر مستقل. الحد: وثائق عامة شحيحة، والرخصة غير مؤكدة.
  • Caelum: مساعد دردشة ومستندات مجاني يقول إنه يعمل على الهاتف، مع بحث ويب اختياري عبر Brave. الحد: لا تحديث منذ أغسطس 2025؛ راجع فصل التطبيقات الهادئة.

الرفقاء والتطبيقات المدفوعة والتطبيقات المدعومة من شركات

  • Layla: تطبيق مدفوع (شراء لمرة واحدة مع فئات داخل التطبيق) مبني حول رفيق بشخصية ولعب أدوار يعمل محلياً. الحد: مغلق المصدر وله ثمن؛ وهو رفيق أولاً وأداة ثانياً.
  • Laria: مساعد Android مدفوع مع نماذج قابلة للتنزيل على الجهاز وهويات ذكاء اصطناعي مخصصة وأدوات صور ومزوّدي سحابة اختياريين. الحد: مغلق المصدر، وبحسب مراجعتنا تعرض صفحة المطوّر محتوى نموذجياً صريحاً؛ فاقرأ ملاحظات التصنيف العمري أولاً.
  • Secret AI: شخصيات مخصصة وSkills وأدوات MCP، ويشغّل نماذج GGUF وMNN وMLX. الحد: مغلق المصدر؛ وتشترك منتجات أخرى في الاسم، فافحص الناشر قبل التثبيت.
  • CompactifAI APP: من Multiverse Computing، يقدّم نماذج مضغوطة للاستخدام دون اتصال ونماذج أكبر عبر واجهة السحابة الخاصة بالشركة المطورة. الحد: مسار السحابة جزء من المنتج، فالعمل دون اتصال خيار تختاره.
  • Liquid Apollo: تطبيق Liquid AI لنماذجها الصغيرة LFM2 على الجهاز، إضافة إلى OpenRouter وواجهات خلفية مخصصة. الحد: ليس محلياً فقط؛ فوضعا السحابة والخادم المخصص يرسلان الموجهات خارج الهاتف.
  • TokForge: شخصيات لعب أدوار وتوليد صور وصوت وأسئلة مستندات، مع اختبار سرعة يمكنه النشر على لوحة صدارة عامة. الحد: مملوك، وإصدار iPhone بيتا عامة.

نموذج النظام: Gemini Nano عبر AICore

  • PAIOS: واجهة دردشة أمامية مجانية ومفتوحة المصدر لـ Gemini Nano، تعمل عبر AICore دون تنزيل نموذج داخل التطبيق. الحد: لا تعمل إلا على الهواتف التي يدعم فيها AICore نموذج Gemini Nano، مع Pixel 9 وPixel 10 مثالين مسمّيين، ويصنّف المشروع نفسه ألفا.

💡نصيحة: ثبّت تطبيقين لا عشرة: مشغّل GGUF واحداً مفتوح المصدر للاختيار (PocketPal AI أو Maid) وGoogle AI Edge Gallery لنماذج عائلة Gemma. أضف غيرهما فقط لمهمة يؤديها أفضل.

⚠️تحذير: عدة تطبيقات أعلاه جديدة ومغلقة المصدر وراجعناها من صفحاتها فقط. قوائم ميزاتها ادعاءات الشركات المطورة؛ وتذكر مراجعات PromptQuorum أيها لم يُختبر عملياً.

الرؤية وأسئلة الكاميرا

توجيه الكاميرا إلى شيء وطرح سؤال عنه يعمل على الجهاز اليوم، لكن بنموذج يدعم الرؤية فقط. النموذج النصي فقط يتجاهل الصور أو يرفضها بصمت. تحمّل التطبيقات أدناه نموذج رؤية أو نموذجاً يقبل إدخال الصور؛ والنموذج، لا التطبيق، هو ما يحدد الجودة.

تقدّم ML Kit من Google خيارات على مستوى النظام أيضاً: تقبل Prompt API نصاً وما يصل إلى 10 صور، وتنتج Image Description API المخصصة وصفاً قصيراً للصورة. وكلتاهما تعملان على Gemini Nano في الهواتف المدعومة. وتقول Google أيضاً إن Gemma 4 يحسّن مهام من نوع OCR مثل قراءة المخططات والتعرف على الخط اليدوي؛ ولم نجد رقم دقة مستقلاً، فاختبره على مستنداتك.

📍 في جملة واحدة

تعمل أسئلة الكاميرا دون اتصال على Android عبر نماذج تدعم الرؤية في تطبيقات مثل Google AI Edge Gallery وLM Playground وPrivate Mind، وعبر Gemini Nano على الهواتف المدعومة.

💬 بعبارات بسيطة

يقرأ نموذج الرؤية الصورة نفسها؛ أما النموذج النصي فلا يراها أبداً، فالنموذج الذي تختاره أهم من التطبيق.

  • Google AI Edge Gallery: تتعرف ميزة Ask Image فيه على الأشياء وتحل الألغاز البصرية وتصف الصور من الكاميرا أو المعرض. الحد: يحتاج نموذج Gemma يدعم الرؤية، ولا يذكر ملف README أي أرقام دقة.
  • LM Playground: إدخال صور لنماذج الرؤية بصيغة GGUF. الحد: عليك إيجاد وتنزيل GGUF يدعم الرؤية مع ملف المسقِط الخاص به؛ ولا يفعل التطبيق ذلك عنك.
  • Private Mind: يدرج نماذج تدعم الرؤية بجانب النماذج النصية. الحد: قد تحتاج نماذج الرؤية الأكبر إلى ذاكرة أكثر من 4 غيغابايت التي توصي بها صفحته للنماذج الأكبر.
  • LocalAI: Offline AI Chat LLM: يدعم نماذج تدعم الرؤية بحسب صفحته على Google Play. الحد: مغلق المصدر، وتستند مراجعة PromptQuorum إلى صفحة المتجر.
  • KernelAI: يدرج الرؤية ضمن ميزاته. الحد: تستند ادعاءاته إلى صفحات المطوّر.
  • Ensu: يقبل إدخال الصور في الدردشة. الحد: يعتمد دعم الصور على النموذج الذي تختاره.

⚠️تحذير: لا تستخدم نموذج رؤية على الجهاز في أي أمر تهم فيه القراءة الخاطئة: ملصقات الأدوية والنصوص القانونية وعلامات السلامة. تخطئ نماذج الرؤية الصغيرة في قراءة النصوص والأرقام، ولا يوجد رقم دقة موثّق يُعتمد عليه.

الصوت: الإملاء والتفريغ والقراءة بصوت عالٍ والمساعدات

الإملاء والتفريغ دون اتصال هما أنضج مهام الصوت على Android؛ والمساعد الدائم الاستماع دون اتصال هو الأقل نضجاً. يشغّل الأولان نموذج كلام مثل Whisper على الهاتف وتبدآنهما أنت. أما الأخير فيحتاج خدمة خلفية يحق لـ Android إنهاءها.

يتضمن التعرف على الكلام في ML Kit من Google وضعاً أساسياً تقول وثائقه إنه متاح على معظم أجهزة Android بمستوى API 31 أو أحدث، ووضعاً متقدماً على هواتف Pixel 10 مع أجهزة أخرى قيد التطوير. وتدرج ML Kit أيضاً ترجمة الكلام وتحويل النص إلى كلام؛ ولا تذكر صفحة النظرة العامة متطلبات الأجهزة لهما، فافحص صفحات الميزات.

للاطلاع على مجموعة الصوت الكاملة دون اتصال، راجع المساعدات الصوتية على الأجهزة المحمولة دون اتصال ومقارنة Whisper STT المحلي ومقارنة أدوات الصوت المحلية وبناء مساعد صوتي محلي.

📍 في جملة واحدة

يعمل الإملاء وتفريغ التسجيلات دون اتصال على Android عبر نماذج من فئة Whisper في تطبيقات مثل Private Mind وEnsu وLLM Hub، بينما تبقى المساعدات الصوتية الدائمة التشغيل دون اتصال مقيّدة بقواعد الخلفية في Android.

💬 بعبارات بسيطة

الصوت الذي تبدؤه بنقرة يعمل دون اتصال؛ أما الصوت الذي يجب أن يستمع طوال اليوم فيصطدم بحدود البطارية وبتطبيقات الإنهاء.

Private Mind

مهمة الصوت:
إملاء بـ Whisper على الهاتف
الحد الصريح:
تعتمد اللغة والدقة على نموذج Whisper الذي تحمّله.
مقالات حول Private Mind (3)

مذكور أيضًا في:

+11 أخرى غير معروضة

Ensu

مهمة الصوت:
إملاء صوتي محلي داخل الدردشة
الحد الصريح:
لم تختبره PromptQuorum عملياً؛ ولا بيانات دقة.
مقالات حول Ensu (2)

مذكور أيضًا في:

LM Playground

مهمة الصوت:
إملاء صوتي
الحد الصريح:
إملاء فقط؛ ولا ردود منطوقة مدرجة.
مقالات حول LM Playground (1)

LLM Hub

مهمة الصوت:
تفريغ Whisper بجانب الدردشة والصور والترجمة
الحد الصريح:
المصدر متاح برخصة غير تجارية؛ والفئة المميزة Premium مدفوعة.
مقالات حول LLM Hub (2)

مذكور أيضًا في:

MemoryAI

مهمة الصوت:
محادثة صوتية دون استخدام اليدين
الحد الصريح:
مغلق المصدر؛ افحص في سياسة الخصوصية هل التعرف يجري على الجهاز.
مقالات حول MemoryAI (4)

ToolNeuron

مهمة الصوت:
إدخال وإخراج صوتي، إضافة إلى مخزن مشفّر
الحد الصريح:
لا تحديث منذ أكثر من ثلاثة أشهر؛ راجع التطبيقات الهادئة.
مقالات حول ToolNeuron (4)

مذكور أيضًا في:

TokForge

مهمة الصوت:
تحويل النص إلى كلام مع استنساخ الصوت
الحد الصريح:
مملوك؛ ويثير استنساخ الصوت أسئلة الموافقة وانتحال الشخصية.
مقالات حول TokForge (2)

RunAnywhere

مهمة الصوت:
SDK لتحويل الكلام إلى نص والنص إلى كلام وكشف النشاط الصوتي في تطبيقك الخاص
الحد الصريح:
مكتبة للمطورين لا تطبيق؛ وتسري شروط تجارية.
مقالات حول RunAnywhere (1)

مذكور أيضًا في:

Home Assistant Assist

مهمة الصوت:
تحكم صوتي في منزلك بـ Whisper وPiper على عتادك الخاص
الحد الصريح:
تعمل نماذج الكلام على خادم منزلي لا على الهاتف.
مقالات حول Home Assistant Assist (2)

AquaVoice

مهمة الصوت:
إملاء سريع يكتب في التطبيق النشط
الحد الصريح:
خدمة سحابية. وهي هنا كي لا تحسبها محلية.
مقالات حول AquaVoice (2)

مذكور أيضًا في:

⚠️تحذير: استنساخ الصوت والتسجيل الدائم مسألتا خصوصية وموافقة، لا مجرد ميزتين. استنسخ صوتك أنت فقط أو صوتاً لديك إذن كتابي باستخدامه، وأخبر الناس حين تسجّلهم.

المستندات وملفات PDF وRAG

تعمل أسئلة المستندات على Android بتقسيم الملف إلى مقاطع، وإيجاد المقاطع ذات الصلة، وتمرير تلك المقاطع فقط إلى نموذج صغير. هذا هو التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG). وهو أفضل من لصق ملف PDF كامل في نموذج صغير نافذة سياقه أقصر من أن تتسع له.

تحدّ Gemini Nano Prompt API المدخلات بأقل من نحو 4000 رمز، أي نحو 3000 كلمة إنجليزية تقريباً، لذا تحتاج أسئلة المستندات على مستوى النظام إلى التقسيم أيضاً. وللاطلاع على الطريقة بعمق، اقرأ RAG محلي على ملفات PDF خطوة بخطوة وأفضل أدوات RAG المحلية.

📍 في جملة واحدة

تجيب تطبيقات Android مثل AnythingLLM Mobile وPrivate Mind وLM Playground وHoney LLM عن أسئلة حول ملفاتك على الهاتف باسترجاع المقاطع ذات الصلة لنموذج صغير.

💬 بعبارات بسيطة

يبحث التطبيق في مستندك عن الفقرات المناسبة ويسلّم النموذج هذه الفقرات فقط، فيستطيع نموذج صغير الإجابة عن أسئلة حول ملف طويل.

  • AnythingLLM Mobile: برخصة MIT، لنظام Android فقط. يشغّل الوضع المستقل نموذجاً صغيراً وقاعدة متجهات محلية على الهاتف؛ ويقترن الوضع المتصل برمز QR مع AnythingLLM Desktop أو Cloud للحصول على الميزات الكاملة. الحد: جودة الوضع المستقل هي جودة نموذج صغير؛ والاقتران هو سبيلك إلى المزيد.
  • Private Mind: أسئلة مستندات على الجهاز مع استشهادات بالمصادر. الحد: تُظهر الاستشهادات من أين جاءت الإجابة، لا أنها صحيحة.
  • LM Playground: أسئلة مستندات على الجهاز في تطبيق MIT مجاني. الحد: مطوّر مستقل؛ فافحص المراجعة لمعرفة أنواع الملفات المدعومة قبل الاعتماد عليه.
  • Honey LLM: يجيب عن أسئلة حول ملفات PDF وDOCX وTXT وMarkdown ويحتفظ بخزنة محلية مشفرة. الحد: تطبيق حديث على Google Play منذ مارس 2026؛ ومراجعتنا قائمة على صفحة المتجر.
  • LocalAI: Offline AI Chat LLM: دردشة مع المستندات من PDF وWord وExcel وCSV باسترجاع متجهي على الجهاز. الحد: مغلق المصدر؛ والمراجعة قائمة على صفحة المتجر.
  • ToolNeuron: RAG للمستندات مع تخزين مشفر وصوت وخادم HTTP محلي وإضافات. الحد: لا تحديث منذ أكثر من ثلاثة أشهر.
  • MemoryAI: أسئلة مستندات إضافة إلى ذاكرة وكيل يمكنك تعديلها. الحد: مغلق المصدر.
  • Caelum: أسئلة مستندات مع بحث ويب اختياري. الحد: لا تحديث منذ أغسطس 2025، وخيار بحث الويب يرسل الاستعلامات عبر الإنترنت.

💡نصيحة: لأرشيف كبير، لا تفهرسه على الهاتف. شغّل الفهرس على حاسوب أو خادم واستخدم الهاتف عميلاً، كما يصف فصل الوضع البعيد.

الترجمة

تعمل الترجمة دون اتصال على Android لأزواج اللغات الشائعة بنماذج صغيرة، وتنخفض الجودة في اللغات النادرة والنصوص الطويلة. تقول Google إن Gemma 4 يدعم أصلاً أكثر من 140 لغة وتدرج ترجمة الكلام ضمن واجهات ML Kit GenAI؛ ولا يأتي أي من الادعاءين برقم دقة استطعنا التحقق منه، فاختبر زوج لغتك قبل الاعتماد عليه.

📍 في جملة واحدة

تترجم تطبيقات Android مثل LLM Hub وGoogle AI Edge Gallery النصوص والتسجيلات على الهاتف، وتضيف ML Kit ترجمة الكلام على الأجهزة المدعومة.

💬 بعبارات بسيطة

تترجم النماذج الصغيرة الجمل اليومية جيداً وتعاني مع اللغات النادرة والتعابير الاصطلاحية والصياغة القانونية.

  • LLM Hub: ترجمة على الجهاز بجانب الدردشة، ووكيل بخوادم MCP، وتوليد صور وموسيقى وتفريغ Whisper. الحد: المصدر متاح برخصة غير تجارية، وفئة Premium مدفوعة.
  • Google AI Edge Gallery: تفرّغ ميزة Audio Scribe فيه التسجيلات الصوتية وتترجمها على الجهاز. الحد: بيتا تجريبية.
  • Local AI Mail: عميل بريد إلكتروني لنظام Android يلخّص الرسائل ويترجمها ويصيغ الردود بنموذج على الجهاز، ويمكنه التحول إلى Gemini بمفتاحك الخاص. الحد: إصدار مبكر جداً؛ ويرسل وضع Gemini الاختياري نص البريد إلى Google.

⚠️تحذير: لا تعتمد على نموذج محلي صغير في العقود أو النصوص الطبية أو أي شيء تترتب على الخطأ في ترجمته عواقب. استخدمه للفكرة العامة والمسودات، ثم تحقق.

توليد الصور وتحريرها

توليد الصور على الهاتف ممكن لكنه بطيء مقارنة بوحدة رسوميات سطح المكتب، وهو المهمة التي يهم فيها الضبط الخاص بالشريحة أكثر من غيرها. تصف Samsung وNota AI تقنية EdgeFusion، وهي نسخة من Stable Diffusion تولّد صوراً بحجم 512 × 512 في أقل من ثانية على NPU في Exynos 2600 (ادعاء من Samsung وشريكها، مقتبس في دليل Galaxy S26 لدينا). وهذا مسار مضبوط من الشركة المصنّعة؛ ولم نجد سرعة موثّقة للتطبيقات المحمَّلة جانبياً أدناه، فلا نذكر أي رقم.

لمفاضلة السحابة مقابل المحلي عموماً، راجع توليد الصور بالذكاء الاصطناعي محلياً مقابل السحابة. وأدوات التحرير مثل الرسم الداخلي أندر على الهواتف من تحويل النص إلى صورة.

📍 في جملة واحدة

تولّد تطبيقات Android مثل TokForge وLocal AI by GeetMark وLaria وLLM Hub صوراً بنماذج على الجهاز، لكن لا مصدر وجدناه ينشر أزمنة توليد موثّقة لها.

💬 بعبارات بسيطة

يستطيع هاتفك رسم صورة دون إنترنت، لكن توقّع انتظاراً أطول بكثير مما على حاسوب ببطاقة رسوميات.

  • Local AI: Offline Chat and Image: مجاني، مع دردشة على أكثر من 20 نموذجاً وصور Stable Diffusion و15 مجموعة أدوات موجهات. الحد: يحتوي على إعلانات، والشفرة المصدرية والرخصة غير منشورتين.
  • TokForge: شخصيات لعب أدوار مع توليد صور على الجهاز وصوت وأسئلة مستندات. الحد: مملوك؛ ويمكن نشر نتائج السرعة على لوحة صدارة عامة، فافحص ما يشاركه اختبار الأداء.
  • Laria: أدوات صور بجانب الدردشة المحلية والسحابية. الحد: مدفوع؛ وقد تستخدم بعض أدوات الصور مزوّدي سحابة، فافحص كل أداة.
  • LLM Hub: توليد الصور والموسيقى في التطبيق نفسه مع الدردشة والترجمة. الحد: رخصة مصدر متاح غير تجارية.

💡نصيحة: الحرارة هي الحد العملي. قد تسخّن بضع صور متتالية الهاتف بما يكفي لإبطائه. ولّد على دفعات قصيرة ودعه يبرد.

الملاحظات والمعرفة والإشارات المرجعية

تمنحك تطبيقات الملاحظات والإشارات المرجعية عميلاً على الهاتف لمعرفة تعيش على خادمك أو في ملفات نصية عادية، وتعمل ميزات الذكاء الاصطناعي حيث توجّهها. لا يشغّل أي من التطبيقات أدناه نموذجاً لغوياً داخل تطبيق Android نفسه. فهي تتصل بمزوّد ذكاء اصطناعي تختاره، قد يكون خادم Ollama محلياً على شبكتك أو خدمة سحابية. وهذا يجعلها محلية أولاً من حيث التخزين، لا بالضرورة من حيث الاستدلال.

📍 في جملة واحدة

تُبقي عملاء Android لـ Karakeep وLinkwarden وBlinko وLogseq وSiYuan وHillnote الملاحظات والإشارات المرجعية تحت سيطرتك، بينما تعمل ميزات الذكاء الاصطناعي فيها على خادم أو مزوّد تضبطه.

💬 بعبارات بسيطة

تخزّن هذه التطبيقات معرفتك محلياً؛ ويمكن أن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يضع الوسوم أو يلخّص محلياً أيضاً، لكن فقط إن أعددته على هذا النحو.

  • Karakeep: برخصة AGPL-3.0، مستضاف ذاتياً بـ Docker، يحفظ الروابط والملاحظات والصور وملفات PDF ويستخدم الذكاء الاصطناعي لوسمها وتلخيصها وفهرستها. له تطبيقا Android وiOS وإضافات للمتصفح. الحد: يحتاج الوسم بالذكاء الاصطناعي نقطة نهاية نموذج تضبطها.
  • Linkwarden: مدير إشارات مرجعية برخصة AGPL-3.0 يحفظ نسخة من كل صفحة ويمكنه وسم الروابط بنموذج Ollama محلي أو مزوّد سحابة. الحد: إصدار Cloud مدفوع؛ والاستضافة الذاتية على عاتقك.
  • Blinko: تدوين ملاحظات مستضاف ذاتياً برخصة GPL-3.0 مع بحث بلغة طبيعية مدعوم بـ RAG في ملاحظاتك، يعمل كحاوية Docker. الحد: يستخدم بحث RAG مزوّد ذكاء اصطناعي تربطه أنت.
  • Logseq: مخطِّط هيكلي محلي أولاً برخصة AGPL-3.0 مع تطبيقي Android وiOS. لا يضم نموذجاً مدمجاً؛ وتضيف نسخة بيتا لإصدار قاعدة البيانات خادم MCP اختيارياً ليقرأ عميل ذكاء اصطناعي خارجي مخططاً ويعدّله. الحد: الذكاء الاصطناعي تأتي به أنت، وخادم MCP في مرحلة بيتا.
  • SiYuan: مساحة معرفة على مستوى الكتل برخصة AGPL-3.0 مع تطبيقي Android وiOS وتعاون مدمج مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. الحد: المزامنة السحابية المشفرة إضافة مدفوعة؛ فافحص أين تعمل ميزات الذكاء الاصطناعي فيه قبل أن تفترض أنها محلية.
  • Hillnote: مساحة ملاحظات Markdown لأنظمة Mac وWindows وiPhone وiPad وAndroid تخزّن الملفات على قرصك. يُدرج ذكاؤه الاصطناعي على الجهاز بوصفه Ollama وApple Intelligence، ولا يعمل أي منهما على هاتف Android، فافحص أي ميزات ذكاء اصطناعي يكشفها تطبيق Android فعلاً قبل أن تشتري.

💡نصيحة: نمط جيد: استضف تطبيق الملاحظات ونموذج Ollama صغيراً على خادم منزلي، ودع تطبيق Android يكون عميل الالتقاط والبحث.

المنزل الذكي والوكلاء

في المنزل الذكي يكون الهاتف جهاز تحكم عن بُعد وميكروفوناً؛ وفي الوكلاء يكون مكاناً لتشغيل وكيل، ومتزايداً الشيء الذي يتحكم فيه الوكيل. الذكاء الاصطناعي للمنزل الذكي مكانه خادم منزلي، لأن الهاتف ينام ويتحرك ويُنهى تشغيله. وينقسم الوكلاء على Android إلى ثلاث عائلات: مساعدون يستخدمون أدوات، ووكلاء يعيشون على خادم ويستخدمون الهاتف عميلاً، ووكلاء يشغّلون الهاتف نفسه.

لجانب المنزل الذكي بعمق، راجع مجموعة المنزل الذكي في PromptQuorum؛ ويغطي هذا الفصل ما يفعله الهاتف.

📍 في جملة واحدة

تعمل هواتف Android عملاء للذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي (Home Assistant Assist وScrypted وEverShelf وLocalGhost) ويمكنها تشغيل وكلاء يستخدمون الأدوات (Kai 9000 وPicoClaw وAori)، لكن التحكم على مستوى النظام في التطبيقات الأخرى ما زال في المعاينة.

💬 بعبارات بسيطة

دع خادماً منزلياً يكون العقل المدبّر، ودع الهاتف يكون جهاز التحكم والميكروفون.

الهاتف كعميل للمنزل الذكي

  • Home Assistant Assist: المساعد الصوتي داخل Home Assistant. يمكنه العمل بالكامل على عتادك باستخدام Whisper أو Speech-to-Phrase للتعرف وPiper للكلام عبر بروتوكول Wyoming، ويمكنه تمرير الطلبات إلى LLM مثل نموذج يخدمه Ollama. تطبيق Android هو الميكروفون والشاشة. الحد: تعمل نماذج الكلام واللغة على خادمك المنزلي لا على الهاتف.
  • Scrypted: منصة كاميرات وNVR مفتوحة المصدر مع تطبيقي عرض لـ Android وiOS، إضافة إلى ملخصات LLM محلية اختيارية عبر llama.cpp على الخادم. الحد: مكوّن NVR مدفوع، ويعمل الذكاء الاصطناعي حيث يعمل Scrypted.
  • EverShelf: مدير مؤن مستضاف ذاتياً مع مسح الباركود وتتبع تواريخ الانتهاء وقوائم التسوق؛ ميزات الذكاء الاصطناعي فيه اختيارية وتستخدم Gemini أو OpenAI أو خادم Llama الخاص بك. الحد: ليس تطبيق دردشة أو LLM، ويرى مزوّدو السحابة الاختياريون ما ترسله.
  • LocalGhost: نظام ذكاء اصطناعي شخصي برخصة MIT على جهاز Debian تملكه، مع تطبيق Android بوصفه العميل الوحيد، يقرأ الصور والملاحظات والملاحظات الصوتية والبيانات الصحية بنماذج محلية. الحد: مبكر جداً (الإصدار الذي رُوجع هو v0.0.7)، والبيانات الصحية حساسة، فتعامل معه كتجربة.

وكلاء يستخدمون الأدوات

  • Kai 9000: مساعد برخصة Apache-2.0 مع ذاكرة دائمة وأدوات على Android وiOS وسطح المكتب والويب. يتحدث إلى مزوّدي السحابة افتراضياً ويمكنه اختيارياً تشغيل نموذج منزَّل، بما في ذلك Gemma 4، على الجهاز. الحد: السحابة هي الافتراضي، فبدّل إلى الجهاز عن قصد.
  • PicoClaw: وكيل برخصة MIT من Sipeed، برنامج Go واحد للوحات الصغيرة وهواتف Android وأجهزة سطح المكتب يمرّر الطلبات إلى نموذج تضبطه (مزوّد سحابة أو خادم Ollama أو vLLM الخاص بك). الحد: النموذج ليس على الهاتف.
  • Aori: وكيل شخصي مجاني بيتا مع ذاكرة دائمة وشخصيات وروتينات مجدولة لسطح المكتب وAndroid. الحد: يرسل تطبيق Android الموجهات إلى المزوّد الذي تربطه، وقد هدأ لأكثر من ثلاثة أشهر (راجع التطبيقات الهادئة).
  • Atomic Bot: تغليف بنقرة واحدة لمجموعة الوكيل مفتوحة المصدر OpenClaw، محلياً أو على سحابة الشركة المطورة المدفوعة. الحد: يدرج الدليل الأجهزة المحمولة، لكن مراجعتنا لم تجد إصدار Android موثّقاً على موقع الشركة المطورة، فتحقق قبل أن تخطط حوله.

وكلاء يقودون الهاتف

  • Android AppFunctions تتيح للتطبيقات كشف دوال يستطيع وكيل مثل Gemini استدعاءها. توثّقها Google بوصفها API للمنصة مع مكتبة Jetpack لنظام Android 16 وما بعده؛ وتختلف المصادر التي قرأناها في كونها معاينة محدودة أو خاصة، فتعامل معها على أنها غير متاحة عموماً. وهي النظير على الجهاز لأدوات MCP، وتحتاج إلى أن يشترك فيها مطوّر التطبيق.
  • ML Kit AgentRunner يمنح المطورين حلقة استدعاء أدوات متعددة الخطوات فوق Gemini Nano Prompt API، فيستطيع التطبيق تشغيل وكيل صغير بالكامل على الهاتف. وتسري عليه حدود Prompt API نفسها: المقدمة فقط، والهواتف المدعومة فقط.
  • Open-AutoGLM إطار وكيل هاتف مفتوح المصدر من فريق Zhipu (zai-org/Open-AutoGLM) يعمل على حاسوب ويشغّل هاتف Android عبر ADB، بنموذج رؤية ولغة يقرأ الشاشة. يمكن أن يكون النموذج API بعيدة أو نموذجاً يُخدَم محلياً، والوكيل نفسه ليس على الهاتف. افحص رخصته وبطاقة النموذج بنفسك؛ فقد تباينت مصادرنا.

⚠️تحذير: الوكيل القادر على النقر والكتابة وقراءة شاشتك قادر أيضاً على تسريب ما يراه. شغّل الوكلاء الذين يقودون الهاتف على هاتف اختبار أو ملف عمل، لا على الهاتف الذي يحتوي تطبيقاتك المصرفية.

مسارات المطورين

لدى Android طرق كثيرة إلى الذكاء الاصطناعي على الجهاز، ويرجع اختيار أحدها إلى حاجتك إلى تكامل النظام أو اختيار النماذج أو NPU. يقارن الجدول بين الطرق؛ وتذكر الملاحظات بعده التحفظات التي تكلّف الناس أكثر وقت.

📍 في جملة واحدة

يستطيع المطورون استهداف Android عبر Google ML Kit GenAI وGemini Nano، أو LiteRT وLiteRT-LM، أو llama.cpp عبر Termux أو NDK، أو MLC LLM، أو ExecuTorch، أو Qualcomm GenieX، أو حزم SDK مثل RunAnywhere وLlamatik.

💬 بعبارات بسيطة

استخدم نموذج Google للنظام حين يكفي، وبيئة تشغيل من Google أو Qualcomm حين تحتاج NPU، وllama.cpp حين تريد أي نموذج GGUF.

أدوات المطورين التي رُوجعت

  • RunAnywhere: SDK لـ LLM وتحويل الكلام إلى نص والنص إلى كلام وكشف النشاط الصوتي ونماذج الرؤية واللغة والتضمينات التي تعمل على الجهاز، لتطبيقات iOS وAndroid وFlutter وReact Native. الحد: رخصة مبنية على Apache-2.0 بشروط تجارية.
  • Llamatik: حزمة Kotlin Multiplatform SDK خلف روبوت الدردشة دون اتصال الذي يحمل الاسم نفسه. الحد: مطوّر مستقل واحد.
  • Foundry Local: بيئة تشغيل Microsoft على الجهاز مع حزم SDK لـ C# وJavaScript وRust وPython. الحد: توثّق المراجعة حزم SDK لسطح المكتب ولا إصدار Android.
  • MLC LLM: المُجمِّع وبيئة التشغيل خلف MLC Chat، يستهدف iPhone وAndroid والمتصفح (WebGPU) ووحدات رسوميات سطح المكتب. الحد: خطوة تجميع لكل نموذج وهدف.
  • OlliteRT: يحوّل هاتف Android إلى خادم متوافق مع OpenAI على LiteRT-LM من Google، دون واجهة دردشة خاصة به. الحد: يحتاج ملفات نماذج بامتداد .litertlm لا GGUF.
  • Mobile LM Server: يشغّل نماذج GGUF وLiteRT-LM ويخدمها عبر نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI وOllama. الحد: يحتوي على إعلانات ومشتريات داخل التطبيق؛ ومراجعتنا قائمة على صفحة المتجر، وبحسب تلك المراجعة لصفحة المتجر لوحظ أن سياسة الخصوصية وبطاقة أمان البيانات تختلفان في شأن الموقع.
  • Ollama Local AI: يشغّل نماذج GGUF عبر محرك llama.cpp مضمَّن ويكشف API متوافقة مع OpenAI على شبكة Wi-Fi لديك لتستخدم أدوات مثل Cursor الهاتف. الحد: ليس تطبيق مشروع Ollama، وهو مجاني مع مشتريات داخل التطبيق.

ML Kit GenAI وGemini Nano (AICore)

الأنسب لـ:
الملخصات وإعادة الصياغة ووصف الصور وPrompt API على نموذج نظام يُحدَّث لك. يشمل AgentRunner وEmbedding API. تبقى مدخلات Prompt API دون نحو 4000 رمز.
الحد الرئيسي:
الاستخدام في المقدمة فقط؛ وحصص لكل تطبيق؛ والهواتف المدعومة فقط؛ وغير مدعوم مع محمّل إقلاع مفتوح (Prompt API).

معاينة مطوري AICore مع Gemma 4

الأنسب لـ:
تجربة Gemma 4 E2B وE4B عبر ML Kit Prompt API؛ والشفرة المكتوبة الآن يُراد لها أن تنتقل إلى أجهزة Gemini Nano 4.
الحد الرئيسي:
معاينة؛ وقالت Google إن استدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة وموجهات النظام ووضع التفكير كانت ما تزال قيد الإضافة.

LiteRT وLiteRT-LM

الأنسب لـ:
تطبيقك الخاص مع عائلات Gemma وLlama وPhi-4 وQwen، وتسريع وحدة الرسوميات وNPU، ومدخلات الرؤية والصوت، واستدعاء الدوال.
الحد الرئيسي:
يحتاج NPU نماذج مُجمَّعة لكل شريحة؛ وSwift وJavaScript معاينتان مبكرتان.

Qualcomm AI Hub وGenieX

الأنسب لـ:
Snapdragon 8 Elite وSnapdragon 8 Elite Gen 5، وGGUF عبر llama.cpp بواجهة خلفية Hexagon أو حزم AI Hub مُجمَّعة مسبقاً عبر AI Engine Direct.
الحد الرئيسي:
Snapdragon فقط؛ وترفض بيئة تشغيل Android إعدادات طبقات وحدة الرسوميات والسياق غير الافتراضية في مسار AI Hub.

MediaTek NeuroPilot عبر LiteRT

الأنسب لـ:
وحدات NPU في Dimensity مع نماذج Gemma وQwen3 مُجمَّعة مسبقاً.
الحد الرئيسي:
لم يكن تحويل Gemma مخصص لـ MediaTek متاحاً بعد.

Google Tensor SDK

الأنسب لـ:
TPU في Pixel 10 عبر LiteRT، مع Model Garden يضم أكثر من 100 نموذج.
الحد الرئيسي:
بيتا؛ وعائلة Pixel 10 فقط.

llama.cpp في Termux أو NDK

الأنسب لـ:
أي نموذج GGUF على المعالج، دون root؛ ونموذج أولي لمرة واحدة أو واجهة سطر أوامر.
الحد الرئيسي:
حدود عمليات Android والحرارة؛ ابدأ بسياق قرب 4096 وإلا قد تُنهى الطرفية.

MLC LLM

الأنسب لـ:
تجميع نموذج لهدف واحد مع تسريع وحدة الرسوميات.
الحد الرئيسي:
سلسلة أدوات التجميع؛ ويختلف دعم OpenCL حسب الهاتف.
مقالات حول MLC LLM (7)

مذكور أيضًا في:

ExecuTorch

الأنسب لـ:
تصدير PyTorch إلى Android، ويُدرج بأنه يغطي LLM وواجهات خلفية للمعالج ووحدة الرسوميات وNPU وDSP.
الحد الرئيسي:
لم نستطع تأكيد قائمة الواجهات الخلفية الدقيقة ولا الحالة من صفحة النظرة العامة.

حزم SDK: RunAnywhere وLlamatik وFoundry Local

الأنسب لـ:
ميزات الكلام والرؤية وLLM في تطبيقك الخاص (RunAnywhere)؛ وKotlin Multiplatform (Llamatik)؛ وبيئة تشغيل Microsoft مع حزم SDK لـ C# وJavaScript وRust وPython (Foundry Local).
الحد الرئيسي:
يُدرج الدليل Foundry Local لنظام Android، لكن مراجعته لا توثّق إصدار Android؛ فتأكد قبل الاستخدام.

💡نصيحة: اقرأ صفحات الشركات المطورة: نظرة عامة على ML Kit GenAI وGemini Nano وAICore وLiteRT-LM وQualcomm AI Hub وTermux ودليل Android في llama.cpp.

الوضع البعيد: الهاتف كعميل خفيف

أقدر إعدادات "الذكاء الاصطناعي المحلي على Android" هو غالباً هاتف يتحدث إلى نموذج على حاسوبك الخاص. يعمل النموذج على جهازك الذي يشغّل Ollama أو LM Studio؛ ويكون الهاتف الواجهة. تحافظ على الخصوصية لأن الحركة تبقى على شبكتك (أو VPN)، وتحصل على نماذج بفئة 7B إلى 70B دون المساس بذاكرة هاتفك.

ثلاثة تحذيرات. أولاً، يجب أن يكون الخادم قيد التشغيل ويمكن الوصول إليه، فيفشل الإعداد خارج المنزل ما لم تضف VPN مثل WireGuard أو Tailscale. ثانياً، يستمع Ollama إلى الجهاز المحلي فقط افتراضياً، وكشفه لشبكتك، مثلاً بضبط عنوان المضيف فيه، يمنح أي شخص على تلك الشبكة وصولاً لأنه بلا تسجيل دخول مدمج؛ فاستخدم وكيلاً عكسياً بمصادقة أو VPN. ثالثاً، مفتاح API سحابي داخل التطبيق نفسه مسار بيانات مختلف، فأبقِ ملفات التعريف المحلية والسحابية منفصلة بوضوح.

📍 في جملة واحدة

تتيح تطبيقات Android مثل LocalMind وPocketLLM Lite وAnythingLLM Mobile وAnyLLM وRikkaHub للهاتف أن يعمل عميلاً لخادم Ollama أو LM Studio الخاص بك على شبكتك.

💬 بعبارات بسيطة

الهاتف هو الشاشة ولوحة المفاتيح؛ أما التفكير الثقيل فيجري على حاسوبك في المنزل.

  • LocalMind: تطبيق دردشة مجاني برخصة MIT لنظامَي Android وiPhone يرسل الموجهات إلى نموذج على الهاتف أو إلى Ollama أو LM Studio أو OpenRouter أو أي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، مع أدوات MCP. الحد: مطوّر مستقل؛ ويرسل المسار البعيد النص إلى أي نقطة نهاية تختارها.
  • PocketLLM Lite: تطبيق Android برخصة MIT يشغّل نماذج بصيغة Cactus على الهاتف أو يتصل بخادم Ollama أو خادم متوافق مع OpenAI خاص بك. الحد: لا مطوّر مسمّى، ولم تثبّته PromptQuorum.
  • AnythingLLM Mobile: يقترن الوضع المتصل مع AnythingLLM Desktop أو Cloud عبر الشبكة المحلية برمز QR. الحد: لنظام Android فقط.
  • AnyLLM: عميل Android لمفاتيح API الخاصة بك (OpenAI وAnthropic وGoogle وGroq) يمكنه أيضاً الاتصال بخادم Ollama، مع أدوات MCP ومناظرات بين الذكاءات الاصطناعية. الحد: مغلق المصدر، وتعني مفاتيح السحابة أن الموجهات تغادر شبكتك.
  • RikkaHub: عميل Android مفتوح المصدر لمزوّدي السحابة يمكنه الوصول إلى خادم Ollama أو LM Studio مستضاف ذاتياً عبر حقل نقطة النهاية المخصصة. الحد: لا يشغّل نماذج على الهاتف، فليس تطبيقاً يعمل دون اتصال بمفرده.
  • Chapper: عميل Ollama وLM Studio مصقول، لكنه لأجهزة Apple فقط (iPhone وiPad وMac). الحد: لا إصدار لنظام Android، فعلى مستخدمي Android استخدام أحد التطبيقات أعلاه.

💡نصيحة: يمكن للهاتف أيضاً أن يكون الخادم. يخدم OlliteRT وMobile LM Server وOllama Local AI نموذجها للأجهزة الأخرى على شبكة Wi-Fi لديك، وهذا مفيد للاختبار والنصوص البرمجية السريعة لكنه ليس بديلاً عن خادم حقيقي.

واقع الخصوصية والقياس عن بُعد

يُبقي الاستدلال على الجهاز موجهاتك بعيدة عن خوادم الاستدلال لدى الشركة؛ لكنه لا يمنع بمفرده التطبيق من إرسال البيانات إلى مكان آخر. قد تعني عبارة "صفر قياس عن بُعد" لا حزمة تحليلات ولا تقارير أعطال ولا إعلانات ولا اتصالات شبكة بعد تنزيل النموذج، أو بعض ذلك فقط. تتفاوت التطبيقات، والادعاء هو ادعاء الشركة المطورة ما لم تتحقق منه.

ثلاثة أماكن للفحص. بطاقة أمان البيانات في Google Play تدرج ما يقول المطوّر إنه يجمعه أو يشاركه؛ وهي مُعلَنة من المطوّر. وسياسة الخصوصية تقول ما تفعله الشركة بالبيانات؛ وقد لاحظت مراجعة Mobile LM Server، القائمة على صفحة المتجر، اختلاف السياسة والبطاقة في شأن الموقع. وسلوك الشبكة نفسه: جدار حماية أو مراقب شبكة يُظهر الاتصالات بعد تنزيل النموذج هو أبسط اختبار مباشر.

يُعد تصميم AICore من Google نقطة مرجعية مفيدة: توثّق Google أن AICore لا يملك وصولاً مباشراً إلى الإنترنت، وأن تنزيلات النموذج تمر عبر المكوّن المصاحب مفتوح المصدر Private Compute Services، وأنه لا يخزّن المدخلات أو المخرجات بعد المعالجة. وهذا وصف Google لنظامها الخاص، لا تدقيقاً مستقلاً. وتقدّم التطبيقات المبنية على محركات أخرى وعودها الخاصة: فـ ToolNeuron مثلاً يذكر "no telemetry" هدفاً تصميمياً في ملف README الخاص به، بينما وجدت مراجعة Google AI Edge Gallery لإصدار iPhone تشخيصات في بطاقة الخصوصية.

📍 في جملة واحدة

يُبقي الاستدلال دون اتصال الموجهات على الهاتف، لكن "صفر قياس عن بُعد" يجب التحقق منه في بطاقة أمان البيانات وسياسة الخصوصية وحركة شبكة التطبيق الفعلية.

💬 بعبارات بسيطة

تشغيل النموذج على هاتفك يحمي ما تكتبه؛ ولا يعدك بأن التطبيق لن يتصل بالإنترنت أبداً.

بطاقة أمان البيانات

أين:
صفحة Google Play
ما قد يكشفه:
جمع البيانات ومشاركتها كما يعلنهما المطوّر، وقد تكون ناقصة أو قديمة.

سياسة الخصوصية

أين:
موقع المطوّر
ما قد يكشفه:
الاحتفاظ والأطراف الثالثة والولاية القضائية، وهل تطابق السياسة البطاقة.

الأذونات

أين:
إعدادات Android، معلومات التطبيق
ما قد يكشفه:
الوصول إلى الميكروفون أو الكاميرا أو التخزين أو الشبكة الذي لا يحتاجه تطبيق محلي بحت.

ميزات السحابة الاختيارية

أين:
إعدادات التطبيق
ما قد يكشفه:
بحث الويب ومزوّدو السحابة ومفاتيح المزامنة التي توسّع مسار البيانات بهدوء.

حركة الشبكة

أين:
اختبار وضع الطيران أو تطبيق جدار حماية
ما قد يكشفه:
هل تعمل الدردشة مع حجب كل وصول إلى الشبكة بعد التنزيل.

الشفرة المصدرية

أين:
GitHub أو F-Droid
ما قد يكشفه:
هل يمكن تدقيق الادعاءات أصلاً؛ فالادعاءات مغلقة المصدر تقوم على الثقة.

💡نصيحة: اختبار وضع الطيران بسيط وصادق: نزّل النموذج عبر Wi-Fi، فعّل وضع الطيران، ثم دردش. إن رفض التطبيق العمل فهو يحتاج الشبكة. وإن عمل فقد يكون أرسل بيانات من قبل، فاجمعه مع فحصي الأذونات والسياسة.

⚠️تحذير: Obscurify على Android ويسوّق للخصوصية، لكنه خدمة سحابية: يصل إلى أكثر من 200 نموذج سحابي خلف رقم حساب عشوائي، مع وضع محلي اختياري يشغّل نماذج GGUF في المتصفح. السحابة المجهولة ليست ذكاء اصطناعياً محلياً، وAquaVoice إملاء سحابي. اعرف في أي جانب من الخط تقع كل أداة.

البطارية والحرارة وإنهاء الخلفية

ثلاثة أشياء تحدّ من الذكاء الاصطناعي المحلي على الهاتف قبل النموذج نفسه: الحرارة والبطارية وعادة Android في إنهاء العمل في الخلفية. تزداد الثلاثة سوءاً مع النماذج الأكبر والجلسات الأطول، ولا يظهر أي منها في ورقة المواصفات.

📍 في جملة واحدة

على Android، يسخّن الاستدلال المستمر الهاتف ويستنزف البطارية، وقد ينهي النظام أو مدير البطارية الخاص بالعلامة التجارية التطبيق في منتصف الإجابة ما لم تستثنه.

💬 بعبارات بسيطة

تشغيل نموذج مثل تشغيل لعبة: يسخن الهاتف ويبطئ نفسه ليحمي نفسه، وقد يغلق التطبيق إن ظن أنه يهدر الطاقة.

  • الحرارة. لا يستطيع الهاتف الحفاظ على سرعته القصوى طويلاً. يبطئ نفسه ليبقى بارداً، فتكون الإجابة الأولى عادةً أسرع من العاشرة. ليس لدينا رقم موثّق للخنق الحراري ولا نذكر أي رقم؛ اختبر بتشغيل مدته عشر دقائق على هاتفك. انزع الغطاء، وتجنب الشاحن أثناء التوليد، وفضّل النماذج الأصغر للجلسات الطويلة.
  • البطارية. يُبقي التوليد المعالج أو وحدة الرسوميات أو NPU مشغولاً، فتوقّع استنزافاً ملحوظاً. تقول Google إن Gemma 4 على AICore يستهلك بطارية أقل بما يصل إلى 60% من الإصدارات السابقة ويعمل أسرع بما يصل إلى 4 أضعاف (ادعاء Google لنماذجها وهواتفها). ولا تنتقل هذه الأرقام إلى تطبيق GGUF محمَّل جانبياً.
  • قواعد المقدمة لنموذج Google للنظام. توثّق Google أن استدلال ML Kit GenAI مسموح فقط حين يكون التطبيق المستدعي هو التطبيق العلوي في المقدمة، مع أخطاء للاستخدام في الخلفية وحصص لكل تطبيق للاستخدام السريع أو الطويل. التطبيقات التي تستخدم Gemini Nano لا تستطيع التلخيص في الخلفية.
  • حدود العمليات. أدخل Android 12 حداً على عمليات الخلفية الفرعية، ولهذا قد يطبع Termux "signal 9" ويتوقف. ويحذّر القائمون على Termux من أنه قد يكون غير مستقر على Android 12 وما بعده. وفي الإصدارات الحديثة تصف الأدلة مفتاحاً في خيارات المطور باسم "Disable child process restrictions" وإعداد ADB على Android 12 إلى 13؛ وتختلف التفاصيل حسب العلامة والإصدار، فتحقق على هاتفك قبل الاعتماد على أيٍّ منهما.
  • مديرو البطارية الخاصون بالعلامات. تضيف Samsung وXiaomi وOnePlus وغيرها قوائم تطبيقات نائمة خاصة بها. استثنِ تطبيق الذكاء الاصطناعي من تحسين البطارية، وثبّته في عرض التطبيقات الأخيرة، وأبقِ الشاشة مضاءة أثناء الإجابات الطويلة.
  • التخزين. النماذج ملفات كبيرة. خزّنها في الموقع الذي يتوقعه التطبيق، وأبقِ عدة غيغابايت حرة، واحذف النماذج التي لم تعد تستخدمها.
  • حجم السياق. تستهلك نافذة السياق الأكبر ذاكرة أكثر. يقترح دليل Android في llama.cpp البدء قرب 4096 لأن القيم الأكبر قد ترفع استهلاك الذاكرة فجأة وتُنهي الطرفية.

⚠️تحذير: لا تترك هاتفاً يولّد صوراً أو إجابات طويلة تحت وسادة أو في سيارة ساخنة. تقصّر الحرارة عمر البطارية، والهاتف المخنوق حرارياً هاتف بطيء.

غير ممكن أو ليس بعد

هذه هي الحدود التي لا يستطيع أي تطبيق إصلاحها اليوم، مصنفة بحسب السبب. معرفتها توفر ساعات من تجربة إعدادات لن تفيد.

📍 في جملة واحدة

لا يستطيع الذكاء الاصطناعي المحلي على Android مجاراة النماذج السحابية في المهام الصعبة، ولا حمل نماذج 70 مليار معامل أو السياقات الطويلة جداً، ولا العمل مساعداً دائم التشغيل لا يُنهيه Android.

💬 بعبارات بسيطة

للهاتف ذاكرة صغيرة وبطارية صغيرة وعلبة ساخنة محكمة؛ وهذه الحقائق الثلاث تضع السقف.

جودة النماذج الرائدة دون اتصال

السبب:
نماذج الهاتف من 1 إلى 8 مليارات معامل؛ والنماذج السحابية الرائدة أكبر بكثير. النماذج الصغيرة أضعف في الاستدلال الصعب والإجابات الطويلة الدقيقة.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
استخدم المحلي للمهام الخاصة أو البسيطة أو دون اتصال؛ واستخدم خادماً أو السحابة للصعبة.

نماذج 70 مليار معامل

السبب:
بتكميم 4 بتات تحتاج الأوزان وحدها إلى عشرات الغيغابايت؛ ومعظم الهواتف 8 إلى 16 غيغابايت إجمالاً.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
شغّلها على حاسوب واستخدم الوضع البعيد.

مستندات طويلة جداً دفعة واحدة

السبب:
نوافذ السياق صغيرة والذاكرة تنمو مع السياق؛ وتبقى Gemini Nano Prompt API دون نحو 4000 رمز.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
قسّم بـ RAG؛ وافهرس على خادم.

ردود سريعة للمخرجات الطويلة

السبب:
السرعة محدودة بعرض نطاق الذاكرة، والحرارة تخنق التشغيل المستمر.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
اختر نموذجاً أصغر؛ واطلب إجابات قصيرة.

مساعد موثوق دائم العمل في الخلفية

السبب:
يقيّد Android العمل في الخلفية، ويُنهي مديرو بطارية العلامات التطبيقات؛ ونموذج Google للنظام يعمل في المقدمة فقط.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
ضع المساعد على خادم منزلي؛ واستخدم الهاتف عميلاً.

سرعة NPU من أي نموذج محمَّل جانبياً

السبب:
تحتاج مسارات NPU نماذج مُجمَّعة لكل شريحة؛ ولا تُدعم إلا بعض العمليات، وتعود البقية إلى المعالج أو وحدة الرسوميات.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
استخدم نماذج جاهزة لـ LiteRT أو GenieX أو NeuroPilot، أو اقبل سرعة المعالج ووحدة الرسوميات.

Gemini Nano في أي تطبيق على أي هاتف

السبب:
يعتمد الوصول على AICore ودعم الجهاز والشريحة، وعلى محمّل إقلاع مقفل لـ Prompt API.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
استخدم محركاً تتحكم فيه، مثل llama.cpp أو LiteRT-LM.

التدريب أو الضبط الدقيق على الهاتف

السبب:
ميزانيات الذاكرة والحوسبة والحرارة أصغر من أن تتسع لأي شيء يتجاوز تجارب صغيرة.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
اضبط بدقة على حاسوب، ثم حمّل النتيجة.

دقة موثّقة لنماذج الرؤية وOCR الصغيرة

السبب:
لم نجد أرقام دقة مستقلة للنماذج التي تشغّلها هذه التطبيقات.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
اختبر على عيناتك؛ ولا تثق بشكل أعمى.

صفر قياس عن بُعد مضمون

السبب:
قد يعمل التطبيق محلياً ويجمع تحليلات مع ذلك؛ والادعاء ادعاء الشركة المطورة.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
افحص بطاقة أمان البيانات والسياسة والأذونات وحركة الشبكة.

إعداد واحد يعمل على كل هاتف Android

السبب:
تختلف الشرائح والذاكرة وإصدارات النظام ومديرو البطارية حسب العلامة والطراز.
ما تفعله بدلاً من ذلك:
اختبر نموذجاً صغيراً واحداً أولاً، ثم ارفع الحجم.

💡نصيحة: عدة من هذه الحدود تتحرك. فـ Gemma 4 على Gemini Nano 4 ودعم NPU الأوسع في LiteRT وAppFunctions كلها في معاينة أو بيتا في المصادر التي قرأناها. أعد فحصها عند التحديث القادم بدلاً من افتراض أن حدود اليوم دائمة.

تطبيقات هادئة يجب فحصها قبل الاعتماد عليها

بعض التطبيقات في الدليل لم يصدر لها تحديث من المصدر لأكثر من ثلاثة أشهر. هذا ليس بياناً بأن المشروع ميت أو غير آمن؛ بل تنبيه لتفحص صفحة الشركة المطورة وصفحة المتجر وتتبع المشكلات قبل أن تبني روتيناً حول التطبيق. وتأتي التواريخ من مدخلات الدليل، التي تسجّل أحدث إصدار أو آخر إيداع جوهري قُرئ من مصدر أساسي.

📍 في جملة واحدة

عدة تطبيقات مدرجة لنظام Android في الدليل، منها MLC Chat وCaelum وToolNeuron وPAIOS وAori وAtomic Bot، لم يصدر لها تحديث من المصدر لأكثر من ثلاثة أشهر وقت الكتابة.

💬 بعبارات بسيطة

قد يظل التطبيق الهادئ يعمل، لكن قد لا يصلح أحد خللاً أو مشكلة أمنية قريباً.

  • MLC Chat: آخر تحديث مسجّل في الدليل يعود إلى سبتمبر 2024؛ فافحص إصدارات GitHub الخاصة بالشركة المطورة بحثاً عن إصدارات أحدث. وما تزال بيئة تشغيل MLC LLM نفسها تتحرك (MLC LLM)، لذا ابنِ من بيئة التشغيل بدلاً من ذلك للعمل الحالي.
  • Caelum: لا تحديث منذ أغسطس 2025، أي أكثر من سنة.
  • ToolNeuron: فترة هدوء من عدة أشهر؛ ملاءمة جيدة (رخصة MIT وتخزين مشفر)، لكن افحص النشاط الأخير.
  • PAIOS: الإصدار الذي رُوجع من ربيع 2026 ويصنّف المشروع نفسه ألفا؛ فتحقق من أن AICore ما يزال يدعم هاتفك.
  • Aori: بيتا مجانية دون إصدار حديث؛ ويرسل تطبيق Android الموجهات إلى مزوّد سحابة تربطه.
  • Atomic Bot: لا إصدار حديث، ولا إصدار Android موثّق في مراجعتنا.

مسار القرار: لدي هذا الهاتف وأريد هذا

ابدأ من ذاكرتك وهدفك، لا من شعبية التطبيق. اعثر على الصف المطابق لهاتفك، ثم الهدف، ثم اتبع الرابط.

📍 في جملة واحدة

طابق ذاكرة هاتفك وشريحته مع حجم نموذج، ثم طابق هدفك مع فصل: الدردشة على PocketPal AI، والكاميرا وGemma على Google AI Edge Gallery، والمستندات على AnythingLLM Mobile، والنماذج الثقيلة على خادم عبر عميل بعيد.

💬 بعبارات بسيطة

هاتف صغير، نموذج صغير؛ مهمة كبيرة، خادم كبير.

  • من 4 إلى 6 غيغابايت، وتريد دردشة خاصة بسيطة: PocketPal AI بنموذج من 1 إلى 2 مليار معامل، أو Ensu إن كانت لديك 4 غيغابايت على الأقل.
  • 8 غيغابايت، وتريد أفضل توازن يومي: PocketPal AI أو Google AI Edge Gallery بنموذج من 3 إلى 4 مليارات معامل.
  • من 12 إلى 16 غيغابايت، وتريد أكبر نموذج يتسع: نموذج من 7 إلى 8 مليارات معامل بتكميم منخفض البتات في مشغّل GGUF مثل Maid، بسياق قصير.
  • Pixel 9 أو Pixel 10: جرّب نموذج Google للنظام عبر PAIOS، واستخدم Google AI Edge Gallery لنماذج Gemma.
  • Galaxy S25 أو S26: اقرأ الذكاء الاصطناعي على الجهاز في Galaxy S26 أولاً، لأن Galaxy AI هجين والشريحة تعتمد على الطراز والمنطقة.
  • هاتف رائد بـ Snapdragon 8 Elite، وتريد أقصى سرعة: يستطيع المطورون استخدام LiteRT وGenieX؛ وكمستخدم، ابدأ بـ Google AI Edge Gallery وقارنه بتطبيق llama.cpp.
  • أريد طرح أسئلة عن ملفاتي: AnythingLLM Mobile أو Private Mind على الهاتف؛ وخادم منزلي للأرشيفات الكبيرة.
  • أريد الترجمة أو الإملاء دون اتصال: LLM Hub أو Private Mind أو Ensu، بعد اختبار لغتك.
  • أريد رسم الصور: Local AI by GeetMark أو TokForge، بصبر وهاتف بارد.
  • أريد أن يستخدمه منزلي: Home Assistant Assist مع خادم منزلي، والهاتف جهاز تحكم عن بُعد.
  • أملك حاسوباً بوحدة رسوميات: شغّل Ollama أو LM Studio عليه واستخدم LocalMind أو AnythingLLM Mobile عميلاً على الهاتف.
  • مطوّر: اختر من جدول مسارات المطورين؛ وابدأ بـ ML Kit Prompt API إن احتجت مهام نصية صغيرة فقط، وبـ LiteRT-LM إن احتجت نموذجك الخاص.

أول تشغيل في 15 دقيقة

تستطيع الحصول على مساعد يعمل دون اتصال في نحو 15 دقيقة، ومعظم الوقت هو تنزيل النموذج. يستخدم هذا الشرح PocketPal AI مثالاً؛ والخطوات نفسها في أي مشغّل GGUF. استخدم Wi-Fi وشاحناً أثناء التنزيل.

📍 في جملة واحدة

ثبّت تطبيقاً واحداً، ونزّل نموذجاً بحجم يناسب ذاكرتك عبر Wi-Fi، وشغّل موجهاً، ثم اختبر مرة أخرى في وضع الطيران لتؤكد أن الإجابة تعمل دون اتصال.

💬 بعبارات بسيطة

نزّل مرة واحدة والإنترنت متصل، ثم أطفئ الإنترنت وانظر هل ما يزال يجيب.

  1. 1
    افحص التخزين والذاكرة (دقيقة واحدة)
    Why it matters: النماذج بالغيغابايت؛ وتكفي مساحة تخزين حرة من 3 إلى 6 غيغابايت لنموذج أول، والذاكرة تحدد الحجم. انظر في الإعدادات، حول الهاتف.
  2. 2
    ثبّت تطبيقاً واحداً (دقيقتان)
    Why it matters: استخدم [PocketPal AI](/ar/power-local-llm/pocketpal-ai-review) أو [Google AI Edge Gallery](/ar/power-local-llm/google-ai-edge-gallery-review) من Google Play. تطبيق واحد في كل مرة يُبقي النتائج قابلة للمقارنة.
  3. 3
    اتصل بشبكة Wi-Fi وصِل الشاحن (دقيقة واحدة)
    Why it matters: التنزيل كبير والتسخين أثناء الشحن مقبول؛ وقد تكون بيانات الجوال بطيئة ومكلفة.
  4. 4
    اختر نموذجاً حسب الذاكرة (دقيقة واحدة)
    Why it matters: من 4 إلى 6 غيغابايت: من 1 إلى 2B. و8 غيغابايت: من 3 إلى 4B. ومن 12 إلى 16 غيغابايت: من 4 إلى 8B. وعند الشك اختر الأصغر.
  5. 5
    نزّل النموذج وحمّله (من 5 إلى 7 دقائق)
    Why it matters: يعتمد الوقت على اتصالك وحجم الملف؛ أبقِ الشاشة مضاءة حتى ينتهي.
  6. 6
    أرسل أول موجّه (دقيقة واحدة)
    Why it matters: اسأل شيئاً بسيطاً. لاحظ سرعة ظهور الكلمات؛ فهذا خط الأساس لديك.
  7. 7
    اختبر في وضع الطيران (دقيقة واحدة)
    Why it matters: فعّل وضع الطيران واسأل مجدداً. إن أجاب فالاستدلال محلي لهذا النموذج وهذا التطبيق.
  8. 8
    استثنِ التطبيق من تحسين البطارية (دقيقة واحدة)
    Why it matters: يقلل هذا حالات الإنهاء في منتصف الإجابة على العلامات ذات مديري البطارية العدوانيين.
  9. 9
    جرّب مهمة واحدة من هذا الدليل (بقدر ما تشاء)
    Why it matters: الإملاء أو سؤال عن مستند أو سؤال عن صورة يخبرك بسرعة هل الهاتف مناسب.

💡نصيحة: إذا بدا النموذج الأول بطيئاً أو تعطل، فانزل حجماً واحداً قبل تغيير التطبيقات. وإذا بدا ضعيفاً، فاصعد حجماً أو استخدم الوضع البعيد.

ملخص: فئة الهاتف والتطبيق وحجم النموذج

جدول واحد يستحق لقطة شاشة. هذه نقاط بداية مبنية على حساب الذاكرة أعلاه وعلى ما يوثّقه كل تطبيق، لا نتائج اختبارات أداء.

📍 في جملة واحدة

استخدم نماذج من 1 إلى 2 مليار معامل على هواتف 4 إلى 6 غيغابايت، ومن 3 إلى 4 مليارات على هواتف 8 غيغابايت، ومن 7 إلى 8 مليارات على هواتف 12 إلى 16 غيغابايت، وخادماً لأي شيء أكبر.

💬 بعبارات بسيطة

طابق النموذج مع ذاكرتك أولاً، ثم اختر التطبيق للمهمة.

فئة الهاتف
تطبيق أول جيد
حجم النموذج
الأنسب لـ
4 إلى 6 غيغابايت، اقتصاديPocketPal AI1 إلى 2Bدردشة قصيرة وإعادة صياغة بسيطة
8 غيغابايت، متوسط الفئةGoogle AI Edge Gallery3 إلى 4Bدردشة يومية وأسئلة الكاميرا
12 غيغابايت، رائدMaid4 إلى 8Bإجابات أفضل وسياق قصير
16 غيغابايت، هاتف ألعابLM Playground7 إلى 8Bنماذج محلية أكبر
Pixel 9 أو 10PAIOSGemini Nanoنموذج النظام، دون تنزيل
أي هاتف + خادم منزليLocalMind7 إلى 70B على الخادمنماذج ثقيلة وخصوصية في المنزل
المستندات على أي فئةAnythingLLM Mobileنموذج صغير + RAGأسئلة عن ملفاتك

الأخطاء الشائعة

تنشأ معظم المحاولات الأولى الفاشلة من مجموعة الأخطاء القليلة نفسها.

  • اختيار نموذج أكبر من الذاكرة الحرة. يتعطل التطبيق أو يتجمد الهاتف. انزل حجماً واحداً.
  • افتراض أن NPU مستخدمة. تعمل معظم التطبيقات المحمَّلة جانبياً على المعالج أو وحدة الرسوميات، فلا تجعلها شريحة "50 TOPS" أسرع.
  • معاملة "دون اتصال" على أنها "خاص". الاستدلال دون اتصال طبقة واحدة؛ والتحليلات والإعلانات ومفاتيح السحابة طبقة أخرى. افحص بطاقة أمان البيانات والسياسة.
  • تثبيت Termux من عدة مصادر. يكسر خلط إصدارات Google Play وF-Droid وGitHub التواقيع والتحديثات. اختر واحداً والزمه.
  • استخدام نموذج نصي فقط للرؤية. تحتاج الصور إلى نموذج يدعم الرؤية، وفي بعض التطبيقات إلى ملف مسقِط إضافي.
  • توقع مساعد خلفية. ينهي Android ومديرو بطارية العلامات التطبيقات الخاملة؛ فضع المهام الدائمة على خادم.
  • الحكم على نموذج من الإجابة الأولى. الهواتف الباردة هي الأسرع؛ شغّل اختباراً من عشر دقائق قبل أن تقرر.
  • تثبيت تطبيق لأجهزة Apple فقط. Chapper لا إصدار له لنظام Android. استخدم عميل Android بدلاً منه.
  • الوثوق بالنماذج الصغيرة في النصوص عالية الخطورة. قد تكون الترجمة وOCR والملخصات خاطئة؛ فتحقق قبل التصرف.

المصادر

تأتي حقائق المنصة والشرائح من صفحات الشركات المطورة أدناه، وقد قُرئت في نوفمبر 2026. وتأتي حقائق المنتجات من مراجعات PromptQuorum المرتبطة ومن مدخلات الدليل، التي تستشهد بمصادرها الأساسية الخاصة.

الأسئلة الشائعة

هل أستطيع تشغيل الذكاء الاصطناعي المحلي على Android دون إنترنت؟

نعم. نزّل تطبيقاً يعمل على الجهاز مثل PocketPal AI أو Google AI Edge Gallery ونموذجاً من 1 إلى 4 مليارات معامل عبر Wi-Fi، ثم استخدمه في وضع الطيران. يحتاج التنزيل الأول إلى اتصال؛ ويمكن أن تعمل الدردشة والإملاء والترجمة وأسئلة المستندات دون اتصال بعد ذلك، بجودة أدنى من الذكاء الاصطناعي السحابي.

كم ذاكرة أحتاج لتشغيل LLM على هاتف Android؟

كقاعدة تقريبية، تتسع 4 إلى 6 غيغابايت لنماذج من 1 إلى 2 مليار معامل، و8 غيغابايت لنماذج من 3 إلى 4 مليارات، ويمكن لـ 12 إلى 16 غيغابايت حمل من 7 إلى 8 مليارات بتكميم منخفض البتات. يستهلك Android والتطبيقات الأخرى عدة غيغابايت، فالذاكرة الحرة أهم من الرقم المكتوب على العلبة. وقد تضع التطبيقات حدوداً دنيا خاصة بها.

هل تستخدم تطبيقات Android وحدة NPU لنماذج LLM المحلية؟

عادةً لا. تعمل تطبيقات GGUF العامة على المعالج وأحياناً وحدة الرسوميات. توجد مسارات NPU عبر Google LiteRT وQualcomm GenieX وMediaTek NeuroPilot، لكنها تحتاج نماذج مُعدّة لشريحة محددة. وتذكر Google تسريعات كبيرة لأمثلتها الخاصة، مثل Gemma 3n E2B على NPU في Dimensity 9500، لكنها مسارات للمطورين.

ما هو Gemini Nano وهل يستطيع أي تطبيق استخدامه؟

Gemini Nano هو نموذج Google على الجهاز، تديره خدمة AICore في Android. تصل إليه التطبيقات عبر ML Kit GenAI على الهواتف المدعومة، مثل Pixel 9 وPixel 10 وطرازات حديثة من Galaxy وXiaomi. وتقول Google إنه يعمل فقط حين يكون التطبيق في المقدمة، وإن Prompt API غير مدعومة مع محمّل إقلاع مفتوح.

ما أفضل تطبيق ذكاء اصطناعي محلي لنظام Android؟

لا يوجد تطبيق أفضل واحد. PocketPal AI مشغّل GGUF مجاني ومفتوح المصدر بخيارات نماذج واسعة؛ وGoogle AI Edge Gallery هو تطبيق Google لنماذج عائلة Gemma؛ وAnythingLLM Mobile يناسب أسئلة المستندات؛ وLocalMind يناسب هاتفاً يتحدث إلى خادمك الخاص. وتقارن جولتنا لتطبيقات Android أشهر الخيارات.

هل الذكاء الاصطناعي المحلي على Android خاص حقاً؟

حين يشغّل التطبيق النموذج على الهاتف، لا تُرسل الموجهات إلى خوادم الاستدلال لدى شركة ذكاء اصطناعي في تلك الخطوة. ومع ذلك قد يجمع التطبيق تحليلات أو يستخدم ميزات سحابية. افحص بطاقة أمان البيانات وسياسة الخصوصية والأذونات وهل يعمل التطبيق في وضع الطيران بعد تنزيل النموذج.

هل أستطيع تشغيل Ollama على هاتف Android؟

لا يوجد تطبيق Ollama رسمي لنظام Android. يشغّله مسار مجتمعي في Termux على المعالج، ويمكنك تشغيل llama.cpp في Termux مباشرة، أو استخدام تطبيق Android يحاكي API متوافقة مع Ollama، مثل Mobile LM Server أو Ollama Local AI (ليسا من صنع مشروع Ollama). ويحصل معظم الناس على نتائج أفضل بتشغيل Ollama على حاسوب واستخدام عميل على الهاتف.

هل يسمح Android بالذكاء الاصطناعي المحلي في الخلفية؟

جزئياً فقط. يقيّد Android عمليات الخلفية، ويضيف مديرو بطارية العلامات حدودهم الخاصة، وتعمل واجهات Gemini Nano من Google في المقدمة فقط. استثنِ التطبيق من تحسين البطارية وأبقِ الشاشة مضاءة للإجابات الطويلة؛ وضع المساعدات الدائمة العمل على خادم منزلي.

هل يستطيع هاتف تشغيل نموذج 70 مليار معامل؟

ليس بشكل واقعي. بتكميم 4 بتات تحتاج الأوزان وحدها إلى عشرات الغيغابايت، بينما تملك الهواتف عادةً من 8 إلى 16 غيغابايت إجمالاً. شغّل هذه النماذج على حاسوب واستخدم هاتفك عميلاً عبر تطبيق مثل LocalMind أو AnythingLLM Mobile.

كيف أترجم النصوص دون اتصال على Android بالذكاء الاصطناعي المحلي؟

استخدم تطبيقاً يتضمن الترجمة، مثل LLM Hub، أو Audio Scribe في Google AI Edge Gallery للتسجيلات. تتعامل النماذج الصغيرة مع أزواج اللغات الشائعة بشكل معقول وتعاني مع اللغات النادرة والصياغة القانونية، فاختبر زوج لغتك وتحقق من النصوص المهمة.

هل من الآمن استخدام نموذج رؤية على الجهاز للمستندات أو الملصقات؟

ليس للقراءة عالية الخطورة. قد تخطئ نماذج الرؤية الصغيرة في قراءة النصوص والأرقام، ولم نجد أرقام دقة مستقلة للنماذج التي تشغّلها هذه التطبيقات. استخدمها للفكرة العامة، ثم تحقق من الأصل.

ما الفرق على iPhone؟

كلاهما قادر، لكنهما يتبادلان المزايا بشكل مختلف. لدى iPhone شركة واحدة وعدد أقل من متغيرات الأجهزة، فتميل النتائج إلى أن تكون أكثر قابلية للتوقع. ويمنحك Android مجالاً أوسع لتثبيت التطبيقات من خارج المتجر ولاستخدام Termux، وهو تطبيق Android. وتختلف قواعد Apple لتثبيت التطبيقات من خارج App Store حسب المنطقة وتتغير بمرور الوقت، فافحص سياسة Apple الحالية لبلدك. ويغطي دليلنا الشقيق، الذكاء الاصطناعي المحلي على iPhone، جانب Apple، ويقارن الذكاء الاصطناعي على الجهاز: Galaxy مقابل iPhone بين المنظومتين.

← العودة إلى LLM المحلية المتقدمة

MCP