النقاط الرئيسية
- تسع طبقات و88 مشروعاً وخريطة واحدة. رuntimes وتطبيقات سطح المكتب وواجهات الويب ومساعدو الكود وأنظمة RAG وأطر العملاء الذكيين والصوت/الوسائط المتعددة والعملاء المحمولة والإضافات الإنتاجية المتخصصة — تقريباً جميع المشاريع الشائعة في 2026 تقع بدقة في طبقة واحدة.
- اختر runtime أولاً. Ollama هو الخيار الافتراضي المناسب لـ~95% من القراء؛ llama.cpp هو المحرك الأساسي وراء معظم الأدوات الأخرى؛ vLLM هو الخيار الإنتاجي لنشر متعدد المستخدمين على GPU حقيقي.
- معظم الطبقات فوق runtime اختيارية. تطبيق سطح مكتب أو واجهة ويب واحدة كافية للدردشة. أضف مساعد كود فقط عند الحاجة لتكامل IDE؛ أضف نظام RAG فقط عند الرغبة في الدردشة مع مستنداتك؛ أضف إطار عملاء ذكيين فقط حين لا تعود استدعاءات الخطوة الواحدة كافية.
- الترخيص مهم للاستخدام التجاري. MIT وApache 2.0 يسيطران على المنظومة. AGPL يظهر في بعض الواجهات (text-generation-webui وKoboldCpp وJan وSillyTavern) — مثالي للاستخدام الشخصي، يتطلب تأملاً أكثر للنشر التجاري.
- الـstacks متعددة الأدوات هي القاعدة. Ollama + Open WebUI + AnythingLLM + Continue.dev هو إعداد جهاز واحد يغطي الدردشة وRAG والكود بدون تنازلات.
1. رuntimes ومحركات استدلال النماذج اللغوية المحلية
الـruntime هو المحرك الذي يحمِّل أوزان النموذج في الذاكرة ويحوِّل الأوامر إلى رموز. هو القرار الأول في stack النماذج اللغوية المحلية والذي يُحدِّد كل ما فوقه — كل تطبيق سطح مكتب وواجهة ويب ومساعد كود يستدعي في النهاية runtime. يسيطر Ollama على الحصة الموجهة للمستخدمين في 2026 لأنه يتضمن API متوافقة مع OpenAI وتثبيتاً بأمر واحد؛ llama.cpp هو محرك C++ الأساسي الذي يقوم عليه معظم الأدوات الأخرى؛ vLLM هو الخيار المناسب حين تحتاج خدمة مستخدمين متزامنين على GPU حقيقي.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| Ollama | ollama.com | الأسهل بشكل عام — تثبيت بأمر واحد، API متوافقة مع OpenAI، مكتبة نماذج ضخمة | MIT |
| llama.cpp | github.com/ggml-org/llama.cpp | المحرك الأساسي C++ وراء معظم الأدوات، يعمل في أي مكان بما فيه Apple Silicon | MIT |
| vLLM | github.com/vllm-project/vllm | خدمة عالية الأداء للنشر متعدد المستخدمين على GPU | Apache 2.0 |
| LocalAI | localai.io | بديل مباشر لـAPI OpenAI يدعم backends متعددة | MIT |
| TensorRT-LLM | github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM | استدلال محسَّن من NVIDIA لإعدادات GPU المؤسسية | Apache 2.0 |
| MLC LLM | mlc.ai/mlc-llm | runtime للنشر على الأجهزة المحمولة والحافة | Apache 2.0 |
| SGLang | github.com/sgl-project/sglang | خدمة استدلال مُهيكل لخطوط أنابيب العملاء الذكيين | Apache 2.0 |
| ExLlamaV2 | github.com/turboderp-org/exllamav2 | استدلال مُكمَّم سريع محسَّن لـGPUs RTX | MIT |
| KoboldCpp | github.com/LostRuins/koboldcpp | غلاف خفيف لـllama.cpp مع واجهة مدمجة | AGPL 3.0 |
| Llamafile | github.com/Mozilla-Ocho/llamafile | تشغيل نماذج لغوية محمولة في ملف واحد من Mozilla | Apache 2.0 |
| MLX-LM | github.com/ml-explore/mlx-examples | runtime أصلي لـApple Silicon من Apple Research | MIT |
دليل أكثر تفصيلاً: llama.cpp مقابل Ollama مقابل vLLM
2. تطبيقات سطح المكتب (واجهة رسومية)
تُغلِّف تطبيقات سطح المكتب runtime في واجهة دردشة ومستعرض نماذج. هي حيث يبدأ معظم المستخدمين غير التقنيين لأنه لا يوجد خطوة طرفية — تنزيل ونقر ودردشة. LM Studio وJan وGPT4All لديهم معظم قاعدة المستخدمين في 2026؛ AnythingLLM يعمل أيضاً كتطبيق سطح مكتب وطبقة RAG.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| LM Studio | lmstudio.ai | أكثر واجهة رسومية مصقولة، مستعرض نماذج HuggingFace مدمج، وضع خادم | مجاني (مغلق) |
| Atomic Chat | atomic.chat | تطبيق دردشة يعمل دون اتصال للحاسوب والهاتف مع تشغيل وكلاء محليين بنقرة واحدة | Apache 2.0 |
| Jan | jan.ai | استنساخ ChatGPT بدون اتصال يركز على الخصوصية، مفتوح المصدر بالكامل | AGPL 3.0 |
| GPT4All | nomic.ai/gpt4all | مناسب للمبتدئين مع دعم قوي للـCPU فقط | MIT |
| AnythingLLM | anythingllm.com | RAG ودردشة مستندات مع مخزن متجهات مدمج | MIT |
| Msty | msty.app | تجربة مستخدم استهلاكية نظيفة، دعم متعدد المزودين | مجاني (مغلق) |
| Cherry Studio | cherry-ai.com | ذكاء اصطناعي متعدد المزودين لسطح المكتب مع تخصيص واسع | AGPL 3.0 |
| Backyard AI | backyard.ai | عميل سطح مكتب لدردشة الشخصيات ولعب الأدوار | مجاني (مغلق) |
| Enchanted | github.com/AugustDev/enchanted | عميل Ollama أدنى حجماً أصلي لـmacOS/iOS | Apache 2.0 |
| h2oGPT | github.com/h2oai/h2ogpt | سطح مكتب وخادم مع ميزات مؤسسية كثيرة | Apache 2.0 |
| Open Interpreter | github.com/OpenInterpreter/open-interpreter | يتيح لنموذج لغوي محلي التحكم في جهازك وتنفيذ الكود | AGPL 3.0 |
دليل أكثر تفصيلاً: LM Studio مقابل Jan مقابل GPT4All
3. واجهات الويب وواجهات المتصفح
واجهات الويب هي استنساخات ChatGPT مستضافة ذاتياً — نفس السطح المحادثاتي، لكنها موجَّهة نحو runtime يعمل على جهازك أو شبكتك المحلية. هي الخيار الطبيعي عند الرغبة في وصول متعدد الأجهزة أو الاستخدام الجماعي. Open WebUI يسيطر على قطاع الاستضافة الذاتية في 2026، مع LibreChat كبديل لميزات الفريق وSillyTavern كواجهة مخصصة للعب الأدوار.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| Open WebUI | openwebui.com | الواجهة المستضافة ذاتياً الأكثر شعبية بطراز ChatGPT، مع RAG مدمج | BSD 3-Clause |
| LibreChat | librechat.ai | بديل ChatGPT متعدد النماذج مع ميزات الفريق | MIT |
| text-generation-webui | github.com/oobabooga/text-generation-webui | واجهة للمستخدمين المتقدمين مع منظومة إضافات واسعة | AGPL 3.0 |
| SillyTavern | github.com/SillyTavern/SillyTavern | لعب أدوار ودردشة شخصيات مع lorebooks | AGPL 3.0 |
| LobeChat | lobehub.com | واجهة حديثة ومصقولة مع سوق إضافات | MIT |
| Big-AGI | github.com/enricoros/big-AGI | واجهة أمامية متعددة المزودين متقدمة مع شخصيات | MIT |
| NextChat | github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat | دردشة ويب خفيفة الوزن، نشر بسيط | MIT |
| Page Assist | github.com/n4ze3m/page-assist | ذكاء اصطناعي في شريط جانبي للمتصفح لـChrome وFirefox | MIT |
| Chatbox | chatboxai.app | عميل متعدد المنصات لسطح المكتب والويب | GPLv3 |
دليل أكثر تفصيلاً: SillyTavern مقابل Agnai مقابل RisuAI
4. مساعدو الكود وتكاملات IDE
تربط مساعدو الكود نموذجاً لغوياً محلياً بمحررك أو طرفيتك عبر APIs متوافقة مع OpenAI. يعتمد الاختيار أساساً على سير العمل: الإكمال التلقائي في المحرر (Continue.dev)، أو تعديلات العميل المستقل (Cline وOpenHands)، أو تعديلات diff أصلية لـgit في الطرفية (Aider). تعمل الأنماط الثلاثة مع أي runtime يدعم بروتوكول OpenAI Chat Completions — Ollama هو الـbackend الأكثر شيوعاً في 2026.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| Continue.dev | continue.dev | إكمال تلقائي ودردشة في VS Code وJetBrains مع النماذج المحلية | Apache 2.0 |
| Aider | aider.chat | مبرمج مزدوج في الطرفية مع دعم تحرير ملفات متعددة | Apache 2.0 |
| Cline | cline.bot | عميل كود مستقل لـVS Code | Apache 2.0 |
| Tabby | tabby.tabbyml.com | بديل مستضاف ذاتياً لـGitHub Copilot | Apache 2.0 |
| CodeGPT | codegpt.co | تكاملات IDE لمحررات متعددة | MIT |
| OpenHands | github.com/All-Hands-AI/OpenHands | عميل مطور برمجيات ذكاء اصطناعي (OpenDevin سابقاً) | MIT |
| Cursor (وضع محلي) | cursor.com | محرر كود يركز على الذكاء الاصطناعي مع دعم النماذج المحلية | مجاني (مغلق) |
| Twinny | github.com/twinnydotdev/twinny | بديل Copilot مجاني لـVS Code | MIT |
دليل أكثر تفصيلاً: Continue.dev مقابل Cline مقابل Aider
5. أنظمة RAG ودردشة المستندات
**تجمع أنظمة RAG (التوليد المعزَّز بالاسترداد) نموذجاً لغوياً محلياً مع نموذج embeddings ومخزن متجهات لكي يتمكن النموذج من الإجابة من مستنداتك.** التقسيم هو بين التطبيقات الجاهزة (AnythingLLM وPrivateGPT وQuivr وKhoj) التي "تعمل ببساطة" ومكتبات الأطر (LlamaIndex وHaystack وtxtai) التي يمكنك البناء عليها.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| AnythingLLM | anythingllm.com | أسهل RAG شخصي متكامل مع مساحات عمل | MIT |
| PrivateGPT | github.com/zylon-ai/private-gpt | RAG كامل بدون اتصال موجَّه للمؤسسات | Apache 2.0 |
| Quivr | github.com/QuivrHQ/quivr | مساعد معرفة شخصي مستضاف ذاتياً | Apache 2.0 |
| Khoj | khoj.dev | دماغ ذكاء اصطناعي ثانٍ شخصي، متزامن مع Obsidian وNotion | AGPL 3.0 |
| Dify | dify.ai | منشئ سير عمل ذكاء اصطناعي مع دعم RAG والعملاء الذكيين | Modified Apache 2.0 |
| Flowise | flowiseai.com | منشئ سير عمل LangChain بصري | Apache 2.0 |
| Langflow | langflow.org | تنسيق ذكاء اصطناعي بصري مع مكونات RAG | MIT |
| LlamaIndex | llamaindex.ai | إطار RAG / مكتبة Python — أساس للتطوير المخصص | MIT |
| Haystack | haystack.deepset.ai | إطار بحث وRAG من deepset | Apache 2.0 |
| RAGFlow | ragflow.io | فهم عميق للمستندات لـRAG مع استخراج اقتباسات | Apache 2.0 |
| txtai | github.com/neuml/txtai | قاعدة بيانات متجهات + نموذج لغوي مدمجان في مكتبة واحدة | Apache 2.0 |
دليل أكثر تفصيلاً: AnythingLLM مقابل PrivateGPT مقابل Open WebUI
6. أطر العملاء الذكيين والتنسيق
تحوِّل أطر العملاء الذكيين استدعاءات الخطوة الواحدة للنموذج اللغوي إلى سير عمل متعدد الخطوات — تخطيط، تنفيذ، ملاحظة، تكرار. LangChain لا يزال المعيار للأغراض العامة؛ CrewAI وAutoGen يتخصصان في الإعدادات متعددة العملاء القائمة على الأدوار؛ LangGraph هو الخيار الصحيح حين تهم إدارة الحالة عبر التدفقات الطويلة.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| LangChain | langchain.com | إطار تطبيقات نماذج لغوية للأغراض العامة | MIT |
| LlamaIndex | llamaindex.ai | إطار عملاء وبيانات يركز على RAG | MIT |
| CrewAI | crewai.com | سير عمل متعدد العملاء قائم على الأدوار | MIT |
| AutoGen | github.com/microsoft/autogen | إطار تنسيق متعدد العملاء من Microsoft | CC-BY-4.0 / MIT |
| Semantic Kernel | learn.microsoft.com/semantic-kernel | SDK تنسيق مؤسسي من Microsoft بـC#/Python/Java | MIT |
| LangGraph | langchain-ai.github.io/langgraph | سير عمل عملاء قائم على الرسوم البيانية مع حالة | MIT |
| Letta (MemGPT سابقاً) | letta.com | عملاء ذكيون مع ذاكرة طويلة الأمد | Apache 2.0 |
| Pydantic AI | ai.pydantic.dev | إطار عملاء ذكيين بأنواع آمنة مبني على Pydantic | MIT |
دليل أكثر تفصيلاً: عملاء الذكاء الاصطناعي المحلية مع MCP
7. الصوت والكلام والوسائط المتعددة
تمتد stacks الصوت والوسائط المتعددة بنموذج لغوي محلي إلى ما هو أبعد من النص — كلام الإدخال (STT) وكلام الإخراج (TTS) والرؤية. Whisper.cpp وfaster-whisper يمتلكان طبقة STT المحلية؛ Piper وCoqui يتشاركان طبقة TTS مع XTTS v2 يهيمن على استنساخ الصوت؛ LLaVA ونماذج رؤية Ollama تغطي الجانب البصري.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| Whisper.cpp | github.com/ggerganov/whisper.cpp | التعرف على الكلام محلياً، يعمل على CPU أو GPU | MIT |
| faster-whisper | github.com/SYSTRAN/faster-whisper | نسخ Whisper السريع عبر CTranslate2 | MIT |
| Piper TTS | github.com/rhasspy/piper | تحويل نص إلى كلام محلي خفيف الوزن | MIT |
| Coqui TTS | github.com/idiap/coqui-ai-TTS | تركيب صوت مفتوح المصدر مع خيارات نماذج متعددة | MPL 2.0 |
| XTTS v2 | huggingface.co/coqui/XTTS-v2 | استنساخ صوت مع دعم متعدد اللغات | CPML |
| Bark | github.com/suno-ai/bark | صوت توليدي مع أصوات غير كلامية | MIT |
| StyleTTS 2 | github.com/yl4579/StyleTTS2 | TTS عالية الجودة وطبيعية الصوت | MIT |
| LLaVA | llava-vl.github.io | نموذج رؤية + لغة محلي | Apache 2.0 |
| نماذج رؤية Ollama | ollama.com | رؤية محلية عبر Ollama (Llama 3.2 Vision وLlava وغيرها) | متعددة |
دليل أكثر تفصيلاً: بناء مساعد صوتي محلي على هاتفك
8. العملاء المحمولة والحافة
تُشغِّل العملاء المحمولة نموذجاً مُكمَّماً مباشرة على الهاتف باستخدام Apple Neural Engine أو Qualcomm NPU أو استدلال CPU خالص. مشروع MLC LLM هو الطبقة الأساسية؛ تطبيقات المستهلكين (PocketPal AI وPrivate LLM وLLM Farm وLayla) تُغلِّفه بواجهة دردشة. الهواتف الراقية في 2026 تشغِّل نماذج 2-4B بسرعات مفيدة (8-15 رمز/ثانية)؛ 7B في حدود الممكن لأعلى الأجهزة.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| MLC Chat | mlc.ai/mlc-llm | runtime نماذج لغوية محمولة متعدد المنصات | Apache 2.0 |
| PocketPal AI | github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai | عميل نماذج لغوية محلية مجاني لـiOS وAndroid | MIT |
| Private LLM | privatellm.app | تطبيق نماذج لغوية محلية مصقول لـiOS وmacOS | مدفوع (مغلق) |
| LLM Farm | github.com/guinmoon/LLMFarm | نماذج لغوية محلية لـiOS مع مستعرض نماذج | MIT |
| Layla | layla-network.ai | تطبيق نماذج لغوية محلية موجَّه لـAndroid | مجاني (مغلق) |
| Maid | github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid | تطبيق Flutter محمول مفتوح المصدر للنماذج اللغوية | MIT |
| Enchanted | github.com/AugustDev/enchanted | عميل Ollama أصلي لـiOS/macOS | Apache 2.0 |
| Chapper | prevolut.uk | عميل محمول أصلي لـOllama وLM Studio | مجاني |
| RikkaHub | github.com/rikkahub/rikkahub | ذكاء اصطناعي محلي Android مفتوح المصدر | MIT |
| AnythingLLM Mobile | anythingllm.com | وصول عن بُعد إلى مساحة عملك المحلية في AnythingLLM | MIT |
دليل أكثر تفصيلاً: أفضل تطبيقات النماذج اللغوية المحلية لـiPhone في 2026
9. الأدوات المتخصصة والإنتاجية
تدمج الأدوات المتخصصة النماذج اللغوية المحلية في التطبيقات التي تستخدمها فعلاً — منصات الملاحظات (Obsidian وLogseq وJoplin)، والعملاء الذكيون المستقلون للمهام (AutoGPT وBabyAGI وMetaGPT)، وواجهات لعب الأدوار (Agnai وRisuAI). إنها ليست واجهات دردشة عامة؛ بل تكاملات سير عمل محددة تفترض أن لديك تطبيق مضيف وruntime.
| الأداة | الرابط | الوصف | الترخيص |
|---|---|---|---|
| Smart Connections | github.com/brianpetro/obsidian-smart-connections | إضافة بحث دلالي ودردشة لـObsidian | GPL 3.0 |
| Copilot for Obsidian | github.com/logancyang/obsidian-copilot | إضافة دردشة نماذج لغوية محلية لـObsidian | AGPL 3.0 |
| Text Generator | github.com/nhaouari/obsidian-textgenerator-plugin | إضافة توليد محتوى لـObsidian | MIT |
| logseq-copilot | github.com/logancyang/logseq-copilot | إضافة Logseq لدردشة نماذج لغوية محلية وسحابية، نفس مؤلف Obsidian Copilot | AGPL 3.0 |
| BMO Chatbot | github.com/longy2k/obsidian-bmo-chatbot | chatbot Obsidian مع نموذج لغوي محلي | MIT |
| Joplin AI | joplinapp.org | ملاحظات Joplin مع تكاملات ذكاء اصطناعي محلي | MIT |
| AutoGPT (محلي) | github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT | عميل مهام مستقل مع دعم Ollama | MIT |
| BabyAGI | github.com/yoheinakajima/babyagi | عميل مستقل خفيف الوزن | MIT |
| MetaGPT | github.com/geekan/MetaGPT | محاكاة شركة برمجيات مع عملاء متعددين | MIT |
| Agnai | agnai.chat | واجهة لعب أدوار ببطاقات شخصيات | MIT |
| RisuAI | github.com/kwaroran/RisuAI | واجهة لعب أدوار متكيفة للمحمول | GPL 3.0 |
دليل أكثر تفصيلاً: نماذج لغوية محلية مع Obsidian في 2026
الـstacks الشائعة في الإنتاج
للقراء الذين لا يريدون قراءة الفئات التسع، اختر الـstack الأقرب وانسخه. كل صف يُقارن هدفاً حقيقياً بمجموعة مُختبَرة والحد الأدنى من الأجهزة التي تعمل عليها فعلاً.
| الهدف | الـstack | الحد الأدنى من الأجهزة |
|---|---|---|
| دردشة عادية | LM Studio standalone | 16 GB RAM، بدون GPU |
| أفضل توازن للمستخدمين المتقدمين | Ollama + Open WebUI | 16 GB RAM، GPU اختياري |
| دردشة مستندات | Ollama + AnythingLLM | 16 GB RAM، GPU اختياري |
| كود | Ollama + Continue.dev | 16 GB RAM + GPU موصى به |
| لعب أدوار / إبداعي | KoboldCpp + SillyTavern | 16 GB RAM، GPU موصى به |
| مؤسسي مع الخصوصية أولاً | Ollama + Open WebUI + PrivateGPT | 32 GB RAM + 12 GB VRAM |
| محمول / في التنقل | MLC Chat أو PocketPal AI | iPhone 13+ / Pixel 7+ |
| Apple Silicon | Ollama (backend MLX) أو LM Studio | M2/M3/M4/M5 مع 16+ GB موحدة |
| فريق متعدد المستخدمين | vLLM + Open WebUI | 32+ GB RAM + multi-GPU |
كيف يظل هذا الدليل محدَّثاً
يُراجَع هذا الدليل كل ستة أشهر ويُحدَّث بين المراجعات — آخر تحديث في يوليو 2026، المراجعة القادمة في نوفمبر 2026. تحققت أحدث مراجعة من جميع الروابط وصحَّحت عدة أسماء مشاريع وتراخيص: أصبح Faraday هو Backyard AI، والنسخة المُدارة من Coqui TTS مستضافة من Idiap وCherry Studio هو AGPL 3.0. معايير الإدراج: المشروع في صيانة نشطة (commits في آخر 90 يوماً)، لديه ترخيص مفتوح المصدر قابل للتحقق أو بيان استخدام تجاري واضح، وله إما حصة مستخدمين كبيرة في 2026 أو يملأ طبقة ستكون فارغة بدونه. المشاريع التي تصبح خاملة لأكثر من دورتي إصدار تُحذف؛ المشاركون الجدد الذين يستوفون المعايير يُضافون في المراجعة التالية.
المصادر
- ggml-org/llama.cpp GitHub — المصدر الرئيسي لمعمارية runtime والنماذج المدعومة.
- Ollama Library — كتالوج النماذج الرسمي وتوثيق runtime.
- LM Studio Documentation — مرجع الميزات لواجهة سطح المكتب المهيمنة.
- Open WebUI Documentation — مرجع الميزات للواجهة الويب المستضافة ذاتياً المهيمنة.
- Hugging Face Hub — الموقع الرئيسي لتنزيل أوزان النماذج التي تستهلكها كل runtime مدرجة أعلاه.
- awesome-local-llm GitHub list — مخزون يحتفظ به المجتمع يُستخدم كتحقق من إدراج المشاريع.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين runtime نماذج لغوية محلية وتطبيق سطح مكتب؟
الـruntime (Ollama وllama.cpp وvLLM) هو المحرك الذي يحمِّل أوزان النموذج ويُخدم API — عادةً متوافق مع OpenAI. تطبيق سطح المكتب (LM Studio وJan وGPT4All) هو واجهة دردشة تستدعي runtime في الخلفية. بعض التطبيقات تتضمن runtime خاصاً بها (LM Studio يتضمن llama.cpp)، وأخرى تتطلب تثبيت runtime منفصل (Open WebUI تستدعي Ollama). الـruntime يُحدد ما هو ممكن؛ التطبيق يُحدد ما هو مريح.
هل يمكنني استخدام عدة أدوات من هذه القائمة في نفس الوقت؟
نعم — معظم الـstacks تجمع 2-4 أدوات. إعداد شائع: Ollama كـruntime وOpen WebUI للدردشة وAnythingLLM لدردشة المستندات وContinue.dev للكود — الأربعة تعمل مع نفس نسخة Ollama على جهاز واحد.
ما الأدوات التي تعمل بالكامل بدون اتصال بدون قياس عن بُعد؟
Ollama وllama.cpp وvLLM وJan وGPT4All وOpen WebUI وAnythingLLM وPrivateGPT وContinue.dev وAider وKoboldCpp وLlamafile وMLX-LM ومعظم التطبيقات برخصة AGPL/MIT في هذا الدليل تعمل بالكامل بدون اتصال بعد تنزيل النموذج.
هل أي من هذه الأدوات مرخصة تجارياً (غير مجانية للاستخدام التجاري)؟
بعضها: LM Studio وMsty وBackyard AI وLayla وCursor هي مغلقة المصدر — مجانية للاستخدام عموماً لكن غير قابلة لإعادة التوزيع. Private LLM مدفوعة. الأدوات برخصة AGPL (Jan وKoboldCpp وtext-generation-webui وSillyTavern وKhoj وOpen Interpreter وCopilot for Obsidian) مجانية لأي استخدام بما فيه التجاري، لكن شروط AGPL تتطلب الكشف عن الكود المصدري إذا عدَّلتها واستضفتها علناً.
ما الأدوات التي تدعم Apple Silicon (رقائق سلسلة M) بشكل أصلي؟
Ollama وllama.cpp وMLX-LM وLM Studio وJan وEnchanted وGPT4All وMLC Chat وAnythingLLM ومعظم تطبيقات Electron/Tauri تعمل بشكل أصلي على Apple Silicon وتستخدم backend Metal. MLX-LM خاص بـApple والأسرع للنماذج الكبيرة على رقائق M-series. vLLM وTensorRT-LLM وExLlamaV2 متمحورة حول NVIDIA.
هل تدعم كل هذه الأدوات تنسيق نموذج GGUF؟
GGUF هو التنسيق الأصلي لـllama.cpp وأي أداة تُغلِّفه (Ollama وLM Studio وJan وGPT4All وKoboldCpp وLlamafile). vLLM وTensorRT-LLM يستخدمان تنسيقات محسَّنة خاصة بهما. ExLlamaV2 يستخدم تكميم EXL2. MLX-LM يستخدم أوزاناً محوَّلة إلى MLX.
ما الأدوات الأفضل للمستخدمين بدون خبرة في الكود؟
GPT4All لديه أسهل تثبيت (نقرة واحدة، يعمل بـ8 GB RAM). LM Studio هو الأكثر اكتمالاً في الميزات بدون حاجة للطرفية. Jan هو الخيار بدون كود الأكثر تركيزاً على الخصوصية. لدردشة المستندات بدون عمل في سطر الأوامر، AnythingLLM هو الأسهل.
هل يمكنني تشغيل هذه الأدوات على خادم والوصول إليها عن بُعد؟
معظم الأدوات ذات قدرة خادم (Ollama وvLLM وLocalAI وOpen WebUI وLibreChat وPrivateGPT وAnythingLLM) تكشف API HTTP وترتبط بواجهة شبكة قابلة للتكوين. النمط القياسي: تشغيل Ollama على خادم منزلي أو VPS، تشغيل واجهة على كمبيوترك أو هاتفك موجَّهة لـIP الخادم.
ما الأدوات التي تدعم إعدادات متعددة المستخدمين / الفريق؟
Open WebUI وLibreChat وh2oGPT وAnythingLLM (مع تمكين ميزات المسؤول) وDify مُصمَّمة للاستخدام متعدد المستخدمين مع التحكم في الوصول القائم على الأدوار وسجل المحادثات لكل مستخدم. vLLM هو طبقة الخدمة الصحيحة في الأسفل حين يهم الاستدلال المتزامن.
كم مرة يُحدَّث هذا الدليل؟
كل ستة أشهر — آخر مراجعة في يوليو 2026، التحديث القادم المجدول في نوفمبر 2026. التغييرات الوسيطة (مشروع يصبح خاملاً، أداة جديدة تكتسب حصة كبيرة، ترخيص يتغير) تُطبَّق كتصحيحات على الإدخال القائم.