ما أفضل النماذج اللغوية الكبيرة المحلية لدعم اللغة اليابانية؟

جدول مقارنة النماذج اليابانية

اعتباراً من مايو 2026، تبرز خمسة نماذج لغوية كبيرة محلية للمهام اليابانية: Rinna 3.6B وELYZA-7B وCyberAgent CALM3-22B وQwen3 7B وPhi-4. كل منها يغطي نيشاً مختلفاً من الأجهزة وحالات الاستخدام. يوفر الجدول نقاط القرار الرئيسية.

اختصار القرار: استخدم Rinna 3.6B إذا كان لديك 4 جيجابايت RAM فقط وتحتاج محادثة يابانية أصيلة. استخدم ELYZA-7B لاتباع التعليمات المنظّم في أجهزة بـ6 جيجابايت. استخدم Qwen3 7B عندما تحتاج إخراجاً متعدد اللغات باليابانية والصينية والإنجليزية في نموذج واحد.

التوصيات حسب المهمة

كيّف النموذج لمهمتك بدلاً من الاختيار تلقائياً لأكبر نموذج متاح. تُنتج التضمينات اليابانية ~20–30% رموزاً فعّالة/ثانية أقل مقارنةً بالنص الإنجليزي — الكانجي والهيراغانا والكاتاكانا تشغل خانات رموز منفصلة. نموذج يُقيَّم بـ20 رمز/ثانية في الإنجليزية يُنتج نحو 14–16 رمز/ثانية فعّالاً باليابانية.

خريطة المهام والنماذج: محادثة يومية → Rinna 3.6B (الأخف، أصيل في اليابانية، لا يتطلب ضبطاً دقيقاً). وثائق أعمال والكتابة الرسمية → ELYZA-7B أو CyberAgent CALM3-22B (CALM3 هو الأقوى عند توفر 16 جيجابايت RAM). مساعدة البرمجة باليابانية → Qwen3-Coder (نموذج برمجة متعدد اللغات مع دعم جيد للتعليقات والوثائق اليابانية). الترجمة بين اليابانية والإنجليزية والصينية → Qwen3 7B (نموذج واحد للغات الثلاث بدون تبديل النموذج).

التكميم يُهمّ أكثر لليابانية مما يُهمّ للإنجليزية. Q4_K_M هو الحد الأدنى الموصى به — الاختبارات تُظهر تدهوراً ضئيلاً في الجودة. Q3_K_M يُنتج انخفاضاً ~5–10% في جودة الإخراج باليابانية. لا يُنصح بتكميم Q2 للاستخدام باليابانية. جميع النماذج في هذه المقارنة متاحة بتكميم Q4_K_M عبر Ollama أو LM Studio.

للتطبيقات التي تشغّل هذه النماذج على Android في اليابان، راجع دليل تطبيقات LLM على Android لليابان. لتوصيات معالج الرسومات لتشغيل نماذج 7B+ باليابانية في اليابان، راجع دليل أسعار معالجات الرسومات في اليابان.