النقاط الرئيسية
- 46 أداة في ثلاثة أنواع: محركات استدلال (30)، وبيئات تشغيل ومديرون (13)، ومسيّرات وبوابات (4). يظهر Ollama في مجموعتين لأنه محرك وبيئة تشغيل معًا.
- يُنشأ الجدول من سجل كل أداة ويُدقَّق مقابل ملف README الرسمي أو موقعها؛ والشرطة تعني «غير مذكور في التوثيق» وليس «لا» أبدًا. وبالنسبة إلى بعض الأدوات المعروفة، يسكت التوثيق المقتبس هنا عن ميزة معينة، فتظهر خلاياها بشرطة.
- يرتبط اسم كل أداة في الجدول بمراجعتها الخاصة في PromptQuorum، حيث تُغطّى خطوات التثبيت والحدود.
📍 في جملة واحدة
يتطلب تشغيل النماذج محليًا ثلاثة أنواع من الأدوات — محركات استدلال، وبيئات تشغيل ومديرون، ومسيّرات وبوابات — لذلك تُقارَن الأدوات الـ46 في دليل PromptQuorum ضمن كل نوع، بجدول مُنشأ من بيانات الأدوات نفسها التي تقوم عليها مراجعة كل أداة.
💬 بعبارات بسيطة
المحرك هو الجزء الذي يشغّل النموذج فعليًا، وبيئة التشغيل أو المدير تنزّل النماذج وتشغّلها نيابةً عنك، والبوابة توجّه الطلبات بينها. ومقارنة محرك ببوابة من حيث دعم GPU لا معنى لها، لذلك يقارن هذا الدليل الشيء بمثيله.
كيف أجرينا المقارنة
تُخزَّن حقائق كل أداة — السعر والرخصة والمنصات ومتطلبات العتاد والخصائص الخاصة بالفئة — مرة واحدة في سجلها ضمن الدليل. ويُنشأ جدول المقارنة أدناه من هذه السجلات، وتستند مراجعة الأداة نفسها إلى السجل ذاته، فلا يمكن أن يذكر الاثنان قيمًا مختلفة.
أُخذت الخصائص الخاصة بالفئة (مثل الواجهة البرمجية المتوافقة مع OpenAI أو دعم AMD GPU) من ملف README الرسمي لكل مشروع أو موقعه، ودُقّقت مقابل الصياغة الدقيقة هناك. وحيث يسكت التوثيق، يعرض الجدول شرطة بدل التخمين؛ وحيث يكون الادعاء مقيّدًا (تجريبي أو مخطط له أو متاح عبر مشروع منفصل فقط)، تُستبعد الخاصية من الجدول وتُغطّى في مراجعة الأداة.
يضم الجدول الأدوات التي لها مراجعة خاصة في PromptQuorum فقط. أما الأدوات المدرجة كخوادم API فقط (h2oGPT وTabby وOpenAI Edge TTS) فتُقارَن في فئاتها الخاصة. تسرد المقارنة الأدوات التي تعمل على عتادك الخاص ولا ترتّبها، لأن الأداة المناسبة تعتمد على القيد الذي يهمك.
جدول المقارنة
اختر نوع الأداة أدناه ثم اقرأ عبر الصف. انقر على اسم الأداة لفتح مراجعتها الكاملة في PromptQuorum.
| الأداة | السعر | الرخصة | المنصات | التشغيل | العتاد | الإصدار | واجهة API متوافقة مع OpenAI | وحدة معالجة رسومات NVIDIA | Apple Silicon | وحدة معالجة رسومات AMD | الاستدلال على CPU | وحدات GPU متعددة / عقد متعددة | مراجعة | رابط منتج · مُفصح عنه |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| candle-vllm | مجاني | MIT | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.9.1 | نعم | نعم | نعم | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | candle-vllm |
| claude-code-local | مجاني | MIT | macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.3.0 | — | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | claude-code-local |
| ExLlamaV2 | مجاني | MIT | Windows, Linux | محلي | 8 GB VRAM | v0.3.2 | — | نعم | — | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | ExLlamaV2 |
| exo | مجاني | Apache-2.0 | macOS, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | — | نعم | — | نعم | نعم | اقرأ المراجعة → | exo |
| KoboldCpp | مجاني | AGPL-3.0 | Windows, Linux, macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | v1.121 | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | — | اقرأ المراجعة → | KoboldCpp |
| KServe | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يكفي CPU | v0.20.0 | نعم | — | — | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | KServe |
| llama.cpp | مجاني | MIT | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.4.1 | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | — | اقرأ المراجعة → | llama.cpp |
| Llamafile | مجاني | Apache-2.0 | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | 0.10.6 | — | — | — | — | — | — | اقرأ المراجعة → | Llamafile |
| LMDeploy | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.17.0 | — | نعم | — | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | LMDeploy |
| LocalAI | مجاني | MIT | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | اقرأ المراجعة → | LocalAI |
| LoRAX | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.12.1 | نعم | نعم | — | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | LoRAX |
| Lucebox | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | — | نعم | — | نعم | اقرأ المراجعة → | Lucebox |
| MLC LLM | مجاني | Apache-2.0 | macOS, Windows, Linux, iOS, Android | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | نعم | نعم | — | — | اقرأ المراجعة → | MLC LLM |
| MLX-LM | مجاني | MIT | macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | — | — | — | نعم | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | MLX-LM |
| mlx-serve | مجاني | MIT | macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | v26.9.4 | نعم | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | mlx-serve |
| mlxcel | مجاني | Apache-2.0 | macOS, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.7.0 | نعم | نعم | نعم | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | mlxcel |
| NVIDIA Dynamo | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | v1.4–v1.6 | نعم | — | — | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | NVIDIA Dynamo |
| Ollama | مجاني | MIT | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | — | — | — | — | — | — | اقرأ المراجعة → | Ollama |
| OlliteRT | مجاني | Apache-2.0 | Android | محلي | يكفي CPU | — | نعم | — | — | — | نعم | — | اقرأ المراجعة → | OlliteRT |
| oMLX | مجاني | Apache-2.0 | macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | v0.6.4 | نعم | — | نعم | — | — | نعم | اقرأ المراجعة → | oMLX |
| OpenLLM | مجاني | Apache-2.0 | — | هجين | يختلف حسب النموذج | — | نعم | — | — | — | — | — | اقرأ المراجعة → | OpenLLM |
| Rapid-MLX | مجاني | Apache-2.0 | macOS | محلي | 8 GB RAM | — | نعم | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | Rapid-MLX |
| SGLang | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | — | نعم | — | نعم | نعم | نعم | اقرأ المراجعة → | SGLang |
| Shimmy | مجاني | Apache-2.0 | macOS, Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | نعم | نعم | — | — | اقرأ المراجعة → | Shimmy |
| SwiftLM | مجاني | MIT | macOS, iOS | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | SwiftLM |
| TensorRT-LLM | مجاني | Apache-2.0 | Windows, Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | — | نعم | — | — | — | — | اقرأ المراجعة → | TensorRT-LLM |
| text-generation-webui | مجاني | AGPL-3.0 | Windows, Linux, macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | — | اقرأ المراجعة → | text-generation-webui |
| TurboFieldfare | مجاني | Apache-2.0 | macOS | محلي | 2 GB RAM | — | — | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | TurboFieldfare |
| vLLM | مجاني | Apache-2.0 | Linux | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | نعم | — | نعم | نعم | نعم | اقرأ المراجعة → | vLLM |
| vllm-mlx | مجاني | Apache-2.0 | macOS | محلي | يختلف حسب النموذج | — | نعم | — | نعم | — | — | — | اقرأ المراجعة → | vllm-mlx |
"—" تعني أن وثائق المشروع نفسه لا تذكر هذه السمة، ولا تعني أن الميزة غير موجودة. تؤخذ القيم من ملف README الرسمي لكل مشروع أو موقعه، وتُعاد مراجعتها عند تحديث مراجعة الأداة.
محركات الاستدلال: ما الذي يختلف
- واجهة برمجة متوافقة مع OpenAI. candle-vllm، NVIDIA Dynamo، exo، KoboldCpp، KServe، llama.cpp، LocalAI، LoRAX، Lucebox، MLC LLM، mlx-serve، mlxcel، OlliteRT، oMLX، OpenLLM، Rapid-MLX، Shimmy، SwiftLM، text-generation-webui، vllm-mlx، وvLLM توثّق واجهة HTTP متوافقة مع OpenAI، لذا يمكن للتطبيقات المكتوبة لواجهة OpenAI أن تشير إليها.
- وحدات NVIDIA GPU. candle-vllm، ExLlamaV2، KoboldCpp، llama.cpp، LMDeploy، LocalAI، LoRAX، Lucebox، MLC LLM، mlxcel، SGLang، Shimmy، TensorRT-LLM، text-generation-webui، وvLLM توثّق دعم NVIDIA GPU (CUDA).
- Apple Silicon. candle-vllm، claude-code-local، exo، KoboldCpp، llama.cpp، LocalAI، MLC LLM، MLX-LM، mlx-serve، mlxcel، oMLX، Rapid-MLX، Shimmy، SwiftLM، text-generation-webui، TurboFieldfare، وvllm-mlx توثّق دعم Apple Silicon أو Metal أو MLX.
- وحدات AMD GPU. KoboldCpp، llama.cpp، LocalAI، Lucebox، MLC LLM، SGLang، Shimmy، text-generation-webui، وvLLM توثّق دعم AMD GPU.
- الاستدلال على CPU. exo، KoboldCpp، llama.cpp، LocalAI، OlliteRT، SGLang، text-generation-webui، وvLLM توثّق تشغيل الاستدلال على CPU.
- عدة وحدات GPU وعدة عقد. candle-vllm، NVIDIA Dynamo، ExLlamaV2، exo، KServe، LMDeploy، LocalAI، LoRAX، Lucebox، MLX-LM، mlxcel، oMLX، SGLang، وvLLM توثّق الاستدلال على عدة وحدات GPU أو بالتوازي الموتري (tensor-parallel) أو على عدة عقد.
- الرخصة. معظم المحركات هنا بترخيص Apache-2.0 (19 أداة) أو MIT (9)؛ أما KoboldCpp وtext-generation-webui فبترخيص AGPL-3.0. تفرض رخص copyleft شروطًا على توزيع النسخ المعدّلة — راجع شرح رخص أدوات الذكاء الاصطناعي.
بيئات التشغيل والمديرون: ما الذي يختلف
- واجهة برمجة متوافقة مع OpenAI. Docker Model Runner، Foundry Local، GPUStack، Jan، Lemonade، وOsaurus توثّق واجهة برمجة متوافقة مع OpenAI.
- تطبيق سطح المكتب. GPT4All، Jan، LM Studio، Osaurus، وYpipe توثّق تطبيق سطح مكتب قابلًا للتثبيت.
- مكتبة نماذج مدمجة. Foundry Local، GPUStack، Jan، Lemonade، LM Studio، وOllama توثّق وسيلة مدمجة للعثور على النماذج وتنزيلها.
- الوضع بلا واجهة أو وضع الخادم. DreamServer، GPUStack، Lemonade، وOsaurus توثّق التشغيل كخدمة في الخلفية أو كخادم دون واجهة رسومية.
- الرخصة والسعر. أربع من بيئات التشغيل هنا بترخيص Apache-2.0 وأربع بترخيص MIT. أما LM Studio وDocker Model Runner فمملوكتان (LM Studio مجاني الاستخدام؛ وDocker Model Runner مضمَّن مع Docker Desktop)، وMsty مغلق المصدر مع خطة مجانية، وتستخدم RunAnywhere وYPipe شروطها الخاصة أو غير موثّقة — راجع كل مراجعة.
المسيّرات والبوابات: ما الذي يختلف
- نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI. AIClient2API وlitellm توثّق نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI.
- التوجيه إلى النماذج المحلية. litellm يوثّق النماذج المحلية أو المستضافة ذاتيًا (مثل Ollama) ضمن المزوّدين المدعومين.
- البديل الاحتياطي وموازنة الحمل. AIClient2API، ClawRouter، وlitellm توثّق البديل الاحتياطي أو إعادة المحاولة أو موازنة الحمل عبر النماذج أو المزوّدين.
- الرخصة. اثنتان من الأربع بترخيص MIT، وواحدة بترخيص GPL-3.0، وواحدة بترخيص Apache-2.0.
ما لا تخبرك به هذه المقارنة
- تقارن هذه المقارنة القدرات الموثّقة لا الأداء. فهي لا تقول شيئًا عن الرموز في الثانية أو استهلاك الذاكرة أو زمن الاستجابة — لم تقِسها PromptQuorum لهذه الأدوات، وهي تعتمد بشدة على عتادك ونموذجك.
- الشرطات فجوات في التوثيق الذي راجعناه، وليست نتائج سلبية. قد تدعم بعض الأدوات ميزة لا يذكرها ملف README الخاص بها؛ ويظهر ذلك بوضوح أكبر في بعض الأدوات واسعة الاستخدام التي تقول ملفات README القصيرة الخاصة بها القليل (مثل ميزات المحرك في Ollama).
- دعم العتاد هو ما يذكره التوثيق، وليس ضمانًا لتجربة جيدة على ذلك العتاد؛ اقرأ مراجعة الأداة لمعرفة المتطلبات الفعلية.
- تتغير الأدوات بسرعة. تذكر مراجعة كل أداة الإصدار الذي دُقّقت مقابله، ويُحدَّث هذا الدليل عند تحديث مراجعة.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين محرك الاستدلال وبيئة التشغيل والبوابة؟
ينفّذ محرك الاستدلال النموذج على عتادك (مثل llama.cpp أو vLLM). أما بيئة التشغيل أو المدير فتنزّل النماذج وتشغّلها نيابةً عنك، غالبًا مع تطبيق سطح مكتب أو مكتبة نماذج (مثل Ollama أو LM Studio). وتقف المسيّرة أو البوابة أمام نموذج أو أكثر أو مزوّد أو أكثر وتمرّر الطلبات. وهي تؤدي مهام مختلفة، لذلك تُقارَن كلٌّ على حدة.
ماذا تعني الشرطة في جدول المقارنة؟
تعني أن توثيق المشروع نفسه لا يذكر تلك الخاصية. ولا تعني أن الميزة غير موجودة؛ راجع مراجعة الأداة أو مستودعها.
لماذا يظهر Ollama في مجموعتين؟
Ollama محرك استدلال وبيئة تشغيل تدير النماذج في آن واحد، لذلك يُدرَج في المجموعتين. ويذكر ملف README الخاص به القليل من الخصائص المقارَنة هنا، فتظهر كثير من خلاياه بشرطة.
هل لأي من هذه الأدوات رابط أفلييت؟
لا. لا تربط PromptQuorum أي علاقة أفلييت بأي أداة في هذه المقارنة وقت كتابتها، ولا يحقق أي رابط هنا عمولة.
كم مرة تُحدَّث هذه المقارنة؟
تُحدَّث مرتين في السنة وكلما حُدّثت مراجعة إحدى الأدوات المدرجة، لأن الجدول يُنشأ من البيانات نفسها التي تقوم عليها تلك المراجعات.
المصادر
- ملف README الرسمي لكل أداة أو موقعها، المدرج في مراجعتها في PromptQuorum (المرتبطة من جدول المقارنة).
- دليل PromptQuorum لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية — السجل الذي يُنشأ منه كل صف في الجدول.
- شرح رخص أدوات الذكاء الاصطناعي — معنى عائلات الرخص المذكورة أعلاه.