ما هو RAMen؟
RAMen مدير جلسات للذكاء الاصطناعي المحلي من شركة NEOTECH Inc. يقف أمام llama.cpp، المحرك المفتوح المصدر الذي تعمل عليه معظم أدوات النماذج المحلية. يأتي بنسخته الخاصة من llama.cpp (بترخيص MIT) مع إضافتين: يحفظ الذاكرة العاملة للنموذج (KV cache) لكل محادثة على القرص ويستعيدها عند متابعة المحادثة، ولا يقرأ من المحادثة الطويلة إلا الأجزاء المهمة لكل كلمة جديدة.
تشير صفحة آلية العمل لدى الشركة الصانعة إلى أن llama.cpp يوفّر أصلًا حفظ الفتحات واستعادتها وأن أدوات صغيرة تؤتمت ذلك؛ ويتمثل ادعاء RAMen في فعل ذلك لكل جلسة تلقائيًا، مع فحوص تتأكد من أن الذاكرة المحفوظة تطابق النموذج والإعدادات. والبرنامج مغلق المصدر بموجب اتفاقية ترخيص خاصة؛ أما مستودع GitHub العام فيستضيف حزم التنزيل فقط.
كيف تحصل عليه
يُثبَّت RAMen من الطرفية بأمر واحد لكل نظام؛ وتُستضاف الحزم على GitHub Releases، ولا يوجد مثبّت رسومي.
الخيار | كيف تحصل عليه |
|---|---|
| Mac (Apple silicon) | في الطرفية: curl -fsSL https://getramenai.com/install.sh | bash |
| Linux (x64) | الأمر نفسه؛ يختار إصدار NVIDIA عندما يعمل nvidia-smi، وإلا إصدار المعالج |
| Windows 10/11 (x64) | في PowerShell: irm https://getramenai.com/install.ps1 | iex |
| تنزيل يدوي | إصدارات RAMen على GitHub، بصيغة .tar.gz أو .zip مع ملفات المجموع الاختباري .sha256 |
| الهاتف | لا يُذكر تطبيق لـ iPhone أو Android |
| الموقع الإلكتروني | getramenai.com |
| سياسة الخصوصية | سياسة خصوصية RAMen؛ اتفاقية الترخيص |
الإصدار الذي روجع: 1.0.0 (6 نوفمبر 2026). الطرفية مطلوبة: بعد التثبيت ينزّل ramen start نموذجًا إن لم يكن لديك واحد ويشغّل RAMen في الخلفية. يضيف المثبّت ~/.ramen/bin إلى متغير PATH في صدفتك ويحفظ المحادثات المحفوظة في ~/.context-engine؛ ويزيل الأمر rm -rf ~/.ramen البرنامج.
المتطلبات
لا تحدد الشركة الصانعة حدًا أدنى لذاكرة RAM أو مساحة القرص أو إصدار النظام؛ وتكتفي الصفحة بالقول إنك تحتاج حاسوبًا يشغّل llama.cpp.
Mac
- ما تقوله المصادر:
- معالجات Apple silicon فقط (M1 أو أحدث)؛ ويرفض المثبّت أجهزة Mac بمعالج Intel
Windows
- ما تقوله المصادر:
- Windows 10 و11 بنظام 64 بت؛ إصدار للمعالج، وإصدار NVIDIA عند اكتشاف بطاقة NVIDIA
Linux
- ما تقوله المصادر:
- x64 فقط، بإصدار للمعالج أو لـ NVIDIA؛ ويرفض المثبّت Linux على ARM حاليًا
تسريع المحادثات الطويلة
- ما تقوله المصادر:
- يحتاج إلى بطاقة NVIDIA RTX من السلسلة 20 أو أحدث، أو جهاز Mac بمعالج Apple silicon؛ ولا يُدّعى للأجهزة التي تعتمد على المعالج وحده
النماذج
- ما تقوله المصادر:
- أي نموذج بصيغة GGUF، أو نموذج يختاره RAMen وينزّله؛ وتراخيص النماذج هي تراخيص صانعيها
الحساب
- ما تقوله المصادر:
- لا حاجة إليه في الخطة المجانية؛ وتستخدم الباقات المدفوعة مفتاح ترخيص من متجر Polar
كيف تبدأ
تتبع الخطوات صفحات الشركة الصانعة؛ ولم تشغّلها PromptQuorum.
- 1شغّل المثبّت
Why it matters: استخدم الأمر المناسب لنظامك؛ تنزّل النصوص حزمة وتتحقق من مجموعها الاختباري SHA-256 قبل التثبيت. - 2ابدأ RAMen
Why it matters: يجد `ramen start` نموذجًا يناسب حاسوبك وينزّله من Hugging Face ويعمل في الخلفية، أو يمكنك توجيهه إلى ملف GGUF لديك أصلًا. - 3اربط تطبيقاتك
Why it matters: يضبط `ramen connect cline` (أو continue أو aider أو opencode أو open-webui) الأداة؛ ويمكن لأي شيء يتحدث بواجهة OpenAI API استخدام نقطة النهاية المحلية. - 4فعّل باقة مدفوعة إن أردت فقط
Why it matters: يفتح `ramen activate YOUR-KEY` الميزات المدفوعة؛ ويحرّر `ramen deactivate` أحد الحواسيب المرتبطة بالمفتاح.
الميزات التي أكدتها المصادر
كل بند أدناه وصف من الشركة الصانعة؛ وأرقام السرعة والجودة قياساتها الخاصة، وليست اختبارات مستقلة.
- ذاكرة الجلسات. تُحفظ KV cache لكل محادثة على القرص أثناء العمل وتُستعاد عند متابعتها، حتى بعد إعادة التشغيل؛ وتتشارك محادثات ووكلاء كثيرون بضع فتحات حية على GPU وينتظر الباقي على القرص. وتذكر الشركة أن محادثة من 70,082 رمزًا على Mac mini M2 Pro مع Qwen3 4B أُعيد فتحها في 3.7 ثانية بدلًا من إعادة قراءة استغرقت 12 دقيقة و47 ثانية.
- القراءة الانتقائية. بدل قراءة الذاكرة كلها لكل كلمة جديدة، يحتفظ RAMen بملخص لكل كتلة ويقرأ ما يعادل نحو 8,000 رمز إضافة إلى بداية المحادثة وأحدث أجزائها، وهو ما تقول الشركة الصانعة إنه يبني على بحث عن الانتباه المتناثر الواعي بالاستعلام (Quest، 2024). وتعمل تلقائيًا فقط فوق طول تكون عنده أسرع على جهازك، بين 16K ونحو 43K رمزًا.
- قياسات الشركة الصانعة. على NVIDIA RTX A6000 مع Qwen3 32B ومحادثة من 87K رمز قاست الشركة 20.4 رمزًا في الثانية مقابل 8.4 في llama.cpp العادي، وعلى NVIDIA L4 مع Qwen3 4B عند 128K رمز 42.2 مقابل 9.1؛ والمكسب صغير دون نحو 30K إلى 40K رمز على بطاقة NVIDIA سريعة.
- وكلاء كثيرون على GPU واحد. يستأنف التبديل بين الوكلاء كل وكيل من حيث توقف؛ وتورد الشركة إعادة استخدام 99.7 بالمئة من سجل كل وكيل عندما يتشارك ثلاثة وكلاء GPU واحدًا.
- الحدود التي تذكرها الشركة الصانعة. تسرّع القراءة الانتقائية الكتابة لا القراءة الأولى لموجّه طويل جديد؛ ولا تعمل معًا بعدُ مع النماذج المسوّدة (speculative decoding)؛ والنماذج ذات النافذة المنزلقة تكسب سرعة قليلة.
الباقات والأسعار
لدى RAMen خطة مجانية واشتراكات مدفوعة تُباع عبر متجر Polar؛ وكل تثبيت يبدأ بـ 14 يومًا من جميع الميزات دون بطاقة.
مجانية
- السعر:
- $0، دون تاريخ انتهاء
- ما تتضمنه:
- تتذكر آخر 3 محادثات، محادثة واحدة في كل مرة؛ وتعمل مع تطبيقاتك
Pro
- السعر:
- $3.99 شهريًا أو $29 سنويًا
- ما تتضمنه:
- تتذكر كل محادثة وجلسة وكيل، ووكلاء كثيرين على GPU واحد، وتُبقي المحادثات الطويلة سريعة، حتى 3 حواسيب
Team
- السعر:
- $9.99 للشخص شهريًا، ابتداءً من 3 أشخاص
- ما تتضمنه:
- Pro لكل أعضاء الفريق، ومقاعد قابلة للنقل، ودعم ذو أولوية عبر البريد الإلكتروني
Server
- السعر:
- $149 للخادم شهريًا
- ما تتضمنه:
- جهاز GPU واحد يخدم فريقًا، ومفتاح لكل شخص، واستخدام لكل شخص، ومقاييس Prometheus
Enterprise
- السعر:
- عند الطلب
- ما تتضمنه:
- تراخيص دون اتصال للأجهزة بلا إنترنت، وفواتير، وأوامر شراء، واتفاقية دعم
يعلن الموقع أيضًا عرض إطلاق: Pro مدى الحياة بسعر $19.99 مرة واحدة لأول 1,000 مشترٍ. الأسعار بالدولار الأمريكي وتُعالَج ضريبة المبيعات عند الدفع؛ فتأكد منها على موقع الشركة الصانعة قبل الشراء. وتقول اتفاقية الترخيص إنه إذا انتهى ترخيص مدفوع يستمر RAMen على الخطة المجانية.
تدفق البيانات والخصوصية
تقول سياسة الخصوصية (سارية من 6 نوفمبر 2026) إن RAMen يعمل على حاسوبك وإن موجّهاتك وملفاتك ومحادثاتك ونماذجك تبقى عليه. وتذكر ما يرسله RAMen: في الباقات المدفوعة، عند بدء التشغيل، مفتاح الترخيص ومعرّف المتجر وتسمية مجهولة للجهاز (المنصة مع رمز قصير مشتق من الجهاز، لا اسمه أبدًا) إلى مزوّد الدفع Polar؛ وعندما ينزّل ramen start نموذجًا، اتصالًا بـ Hugging Face الذي يرى عنوانك على الإنترنت والملف المطلوب. وتنص السياسة على أنه لا توجد تحليلات ولا تقارير أعطال ولا تتبع في البرنامج.
يحصي الموقع الزيارات عبر Cloudflare Web Analytics دون ملفات تعريف ارتباط، ويُستضاف على GitHub Pages. وتتم المشتريات عبر Polar الذي يزوّد الشركة الصانعة باسمك وبريدك الإلكتروني وبلدك وما اشتريته. ويحفظ نموذج تذكير الإطلاق على الموقع بريدك الإلكتروني لدى Cloudflare. وتقول الصفحة الرئيسية إن البرنامج يواصل العمل دون اتصال بين فحوص الترخيص، وتوفّر باقة Enterprise تراخيص دون اتصال.
📌ملاحظة: هذه تصريحات الشركة الصانعة وليست نتائج تدقيق، ولم تفحص PromptQuorum حركة الشبكة. والبرنامج مغلق المصدر، لذلك لا يمكن التحقق من هذه الادعاءات في الشيفرة.
لمن يناسب
- مستخدمو وكلاء البرمجة الذين يشغّلون Cline أو Continue أو Aider أو OpenCode على نموذج محلي ويخسرون وقتًا حين تُعاد قراءة جلسة طويلة بعد إعادة التشغيل.
- أصحاب أجهزة NVIDIA RTX أو Apple silicon الذين يعملون بمحادثات طويلة جدًا، حيث تذكر الشركة الصانعة أكبر المكاسب.
- المشترون الحذرون الذين يريدون تجربة خطة مجانية وفترة تجريبية من 14 يومًا قبل دفع أي شيء.
ما لم نتمكن من التحقق منه
- السرعة والجودة. كل أرقام الاختبارات وادعاء تطابق الإجابات صادرة عن الشركة الصانعة؛ ولم تُجرِ PromptQuorum أي اختبارات ولم تجد قياسات مستقلة.
- النضج. الإصدار 1.0.0 هو أول إصدار عام، ويُعلَن إطلاق المنتج على Product Hunt في 8 نوفمبر 2026، فلا يوجد سجل طويل الأمد عن الاستقرار أو الدعم.
- الشيفرة والتدقيق. لا توجد شيفرة مصدرية عامة لـ RAMen ولا تدقيق من جهة خارجية؛ وتمنع اتفاقية الترخيص الهندسة العكسية إلا حيث يسمح القانون بذلك.
- المتطلبات. لا تُنشر حدود دنيا لـ RAM أو القرص أو إصدارات النظام، ولا يوجد دعم لأجهزة Mac بمعالج Intel أو Linux على ARM أو الهواتف.
- تفاصيل الترخيص. وُصف فحص ترخيص الباقة المدفوعة لكن لم تُفحص حركة الشبكة الدقيقة الخاصة به.
المنافسون والبدائل
llama.cpp
- المنصات:
- Mac وWindows وLinux
- السعر / الترخيص:
- مجاني / MIT
- الفرق الرئيسي:
- المحرك المفتوح المصدر الذي بُني عليه RAMen؛ وحفظ الفتحات واستعادتها يدويان
مقالات حول llama.cpp (9)
- llama.cpp Explained: The Engine Powering Ollama (2026)محدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- Apple Silicon for Local LLMs 2026: M1 to M6 Complete Guideمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Apple Silicon for Local LLM 2026: M5 Pro vs M5 Max vs Mac Studio Comparedمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- LLM Quantization Explained: Q4_K_M vs Q4_0 vs Q8_0 (2026)محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Local LLM Hardware: GPU vs Mini PC vs Mac Comparedمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- SOC 2 & ISO 27001 Readiness for Self-Hosted LLM Deployments (2026)محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Best Local AI Apps for Low-End PCs in 2026 (8GB RAM, No GPU)محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Enterprise LLM Inference Servers 2026: vLLM vs TGI vs NVIDIA NIM vs Ollamaمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Run Local AI Behind a Firewall: Offline Deployment Guide 2026محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
+176 أخرى غير معروضة
Ollama
- المنصات:
- Mac وWindows وLinux
- السعر / الترخيص:
- مجاني / MIT
- الفرق الرئيسي:
- مشغّل نماذج مفتوح المصدر بمكتبة نماذج وواجهة API محلية
مقالات حول Ollama (10)
- Ollama Review: The One-Command Local LLM Runtimeمحدَّث ١٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Apple Silicon for Local LLMs 2026: M1 to M6 Complete Guideمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Apple Silicon for Local LLM 2026: M5 Pro vs M5 Max vs Mac Studio Comparedمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Best Local LLMs in 2026: Qwen3.8-27B, Gemma 4, and Phi-4-mini Rankedمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Best Local LLMs for Coding 2026: Qwen3.8 27B, Devstral, Lagunaمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- LLM Quantization Explained: Q4_K_M vs Q4_0 vs Q8_0 (2026)محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- LobeChat vs Big-AGI vs NextChat vs Page Assist vs Chatbox: 2026 Comparisonمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Local LLM Hardware: GPU vs Mini PC vs Mac Comparedمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- NextChat Review 2026: Lightweight, One-Click-Deploy Chat UIمحدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
- Ollama on Mac 2026: Complete Apple Silicon Setup Guide (M1–M5, Metal GPU)محدَّث ٦ نوفمبر ٢٠٢٦
+333 أخرى غير معروضة
KoboldCpp
- المنصات:
- Mac وWindows وLinux
- السعر / الترخيص:
- مجاني / AGPL-3.0
- الفرق الرئيسي:
- نسخة مشتقة من llama.cpp في ملف واحد بواجهة دردشة وكتابة مدمجة
مقالات حول KoboldCpp (10)
- KoboldCpp Review: One File, No Install, Built for Roleplayمحدَّث ٢ نوفمبر ٢٠٢٦
- Agnai Review: Self-Hostable AI Roleplay Chatمحدَّث ٣٠ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Inference Engines, Runtimes & Gateways Compared (2026): Run and Serve Modelsمحدَّث ٢٤ أكتوبر ٢٠٢٦
- Locally Uncensored Review: Local Chat, Image, and Video in One Appمحدَّث ٢٤ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Chat Apps & Assistants Compared (2026): Desktop, Mobile, Self-Hosted, Assistants and Roleplayمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- llamafile Explained 2026: One File, Six Operating Systemsمحدَّث ٦ سبتمبر ٢٠٢٦
- SillyTavern in 2026: The Free Frontend for AI Character Roleplay and Long-Form Chatمحدَّث ٥ سبتمبر ٢٠٢٦
- text-generation-webui in 2026: How Oobabooga's Local LLM UI Became "TextGen"محدَّث ٥ سبتمبر ٢٠٢٦
- Bodega One Code Review: A Local-First BYOLLM Coding IDEمحدَّث ٣ سبتمبر ٢٠٢٦
- Backyard AI Review: Local AI Character Chat and Roleplayمحدَّث ٢ سبتمبر ٢٠٢٦
+5 أخرى غير معروضة
تحقق من السعر الحالي والترخيص والمنصات لكل تطبيق في صفحته الخاصة قبل الاختيار.
الأسئلة الشائعة
هل تغيّر القراءة الانتقائية الإجابات التي يعطيها النموذج؟
تقول الشركة الصانعة إنه حين يغطي الاختيار المحادثة كلها يكتب RAMen النص نفسه تمامًا كما يفعل الانتباه العادي، وإنه أعطى الإجابات نفسها التي يعطيها الانتباه الكامل في 54 من 54 اختبارًا لمستندات طويلة من 16K إلى 64K رمز. هذه اختبارات الشركة الصانعة ولم يُتحقق منها بشكل مستقل.
ماذا يحدث لمحادثاتي المحفوظة إن توقفت عن الدفع؟
يستمر RAMen على الخطة المجانية التي تحتفظ بآخر 3 محادثات محفوظة جرى استخدامها، وتمسح من القرص النسخ المحفوظة الأقدم كلما حُفظت محادثات جديدة (أكدت الشركة الصانعة ذلك لـ PromptQuorum في 6 نوفمبر 2026). أما المحادثات نفسها فتبقى في تطبيقك، لأن RAMen يحفظ الذاكرة العاملة للنموذج لا نص المحادثة؛ فتظل المحادثة الأقدم تعمل، لكنها تُقرأ من جديد من البداية كما في llama.cpp العادي.
هل يعمل RAMen دون اتصال بالإنترنت؟
تقول الشركة الصانعة إنه يعمل دون اتصال متى كان النموذج على القرص، وإن الباقات المدفوعة تواصل العمل بين فحوص الترخيص. أما التثبيت الأول وأي تنزيل لنموذج فيحتاجان إلى اتصال بالإنترنت.
هل يصنع فريق llama.cpp برنامج RAMen؟
لا. تصنع NEOTECH Inc. برنامج RAMen وتقول إنه مبني على llama.cpp الذي يأتي بترخيص MIT الخاص به؛ أما مشروع llama.cpp نفسه فمشروع مفتوح المصدر مستقل.
الخلاصة
يقدّم RAMen طبقة مغلقة المصدر فوق llama.cpp يمكن تجربتها مجانًا، تحفظ المحادثات على القرص وتستأنف جلسات الوكلاء خلال ثوانٍ، وتسرّع المحادثات الطويلة جدًا على أجهزة NVIDIA RTX وApple silicon بحسب قياسات الشركة الصانعة. في المقابل هو إصدار أول بلا سجل سابق، ولا يُثبَّت إلا من الطرفية، ومغلق المصدر، وتتصل الباقات المدفوعة بخادم ترخيص عند بدء التشغيل، وكل رقم أداء فيه هو من قياسات الشركة الصانعة وحدها. يناسب من يشغّلون محادثات محلية طويلة أو وكلاء برمجة ولا يمانعون تجربته على الخطة المجانية؛ أما من يحتاج إلى خصوصية مدقَّقة أو ادعاءات سرعة متحقق منها فعليه انتظار نتائج مستقلة.
المصادر
- موقع RAMen — الميزات والمنصات والباقات وأوامر التثبيت، روجع في 6 نوفمبر 2026.
- كيف يعمل RAMen — ذاكرة الجلسات والقراءة الانتقائية والقياسات والحدود، روجع في 6 نوفمبر 2026.
- سياسة خصوصية RAMen — البيانات المرسلة، سارية من 6 نوفمبر 2026، روجعت في 6 نوفمبر 2026.
- اتفاقية ترخيص RAMen — شروط الترخيص وحدود الباقات، روجعت في 6 نوفمبر 2026.
- إصدارات RAMen على GitHub — حزم الإصدار 1.0.0 وتاريخ صدوره، روجعت في 6 نوفمبر 2026.