# نماذج مفتوحة صغيرة تتخذ قرارات سريعة في مشروع تدريب محلي

> أطلق أحد مستخدمي Reddit نماذج صغيرة مفتوحة الأوزان تختار بين خيارات وتُرجع احتمالات من دون توليد نص. ويقول المستخدم إن زمن اتخاذ القرار بلغ 28 ميلي ثانية لنموذج 0.8B، وإن نموذج 2B حقق 83.1% في اختبار شمل خمسة معايير.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ar/small-open-models-make-fast-decisions-in-local-training-project

النماذج، التي تحمل اسم Jeff، هي نسخ مضبوطة بدقة من Qwen3.5 وGemma لمهام التصنيف وغيرها من الاختيارات. قدّم للنموذج موقفًا وقائمة خيارات، وسيُرجع احتمالًا لكل خيار في تمريرة واحدة.

يقول مبتكر النماذج إنه درّبها على أجهزة محلية، وأتاح أوزانها بموجب ترخيص Apache 2.0. وفي مجموعة اختبارات شملت خمسة معايير، حقق نموذج 2B نسبة 83.1%، مقتربًا من نسبة 83.0% المنشورة لنموذج Jev؛ لكن الاختبارات استخدمت عينات مختلفة، لذا لا تمثل النسب مقارنة مباشرة. ووفقًا للمنشور، أداء Jeff أضعف بكثير في الاستدلال متعدد الخطوات.

## الحقائق

- يقول مبتكر النماذج إنه درّب نموذج 0.8B في نحو ساعتين، ونموذج 2B في نحو 3.5 ساعات، باستخدام وحدة معالجة رسومات RTX PRO 6000 واحدة.
- وبحسب ما أفاد به، اتخذ نموذج 0.8B قرارًا في نحو 28 ميلي ثانية على جهاز M4 Max.

## لماذا يهم

قد تكون النماذج الصغيرة التي تُرجع الخيارات بسرعة مناسبة للتطبيقات التي تكون فيها السرعة والعمل محليًا أهم من الاستدلال المعقد.

## المصادر والمراجع

1. [Trained locally: ultra-fast 0.8B/2B System 1 decision models that match Jev on benchmarks and Doom, ~30 ms per decision (open weights)](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wspn24/trained_locally_ultrafast_08b2b_system_1_decision/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

آخر تحديث: 2026-09-28