بهترین مدل‌های متن‌باز تولید متن

یک راهنمای عملی و سازنده‌محور برای انتخاب بهترین مدل‌های رایگان تولید متن—با بررسی‌های واضح، انتخاب‌های سریع بر اساس سناریو، و روش‌های یک‌کلیکی برای امتحان آن‌ها در ShareAI Playground.

---

خلاصه

اگر می‌خواهید بهترین مدل‌های متن‌سازی متن باز همین حالا، با نسخه‌های فشرده و تنظیم‌شده برای دستورالعمل شروع کنید برای تکرار سریع و هزینه کم، سپس فقط در صورت نیاز مقیاس را افزایش دهید. برای اکثر تیم‌ها:

• نمونه‌سازی سریع (مناسب برای لپ‌تاپ/CPU): مدل‌های سبک ۱–۷B تنظیم‌شده برای دستورالعمل را امتحان کنید؛ به INT4/INT8 کم‌حجم کنید.
• کیفیت در سطح تولید (هزینه/تاخیر متعادل): مدل‌های چت مدرن ۷–۱۴B با زمینه طولانی و حافظه کش KV کارآمد.
• توان عملیاتی در مقیاس: ترکیب متخصصان (MoE) یا مدل‌های متراکم با کارایی بالا در پشت یک نقطه پایانی میزبانی‌شده.
• چندزبانه: خانواده‌هایی را انتخاب کنید که پیش‌آموزش قوی غیرانگلیسی و ترکیب‌های دستورالعمل دارند.

👉 بیش از ۱۵۰ مدل را بررسی کنید در بازار مدل (فیلترها برای قیمت، تاخیر، و نوع ارائه‌دهنده): مرور مدل‌ها

یا مستقیماً وارد شوید به زمین بازی بدون زیرساخت: امتحان در Playground

معیارهای ارزیابی (چگونه انتخاب کردیم)

سیگنال‌های کیفیت مدل

ما به دنبال پیروی قوی از دستورالعمل‌ها، تولید متن بلند منسجم، و شاخص‌های رقابتی معیارها (استدلال، کدنویسی، خلاصه‌سازی) هستیم. ارزیابی انسانی و درخواست‌های واقعی بیشتر از عکس‌های لحظه‌ای جدول رتبه‌بندی اهمیت دارند.

وضوح مجوز

“متن‌باز” ≠ “وزن‌های باز.” ما مجوزهای مجاز سبک OSI را برای استقرار تجاری ترجیح می‌دهیم و به وضوح اشاره می‌کنیم که آیا یک مدل فقط وزن‌های باز دارد یا محدودیت‌های استفاده دارد.

نیازهای سخت‌افزاری

بودجه‌های VRAM/CPU تعیین می‌کنند که “رایگان” واقعاً چقدر هزینه دارد. ما در دسترس بودن کمیت‌سازی (INT8/INT4)، اندازه پنجره زمینه، و کارایی حافظه KV-cache را در نظر می‌گیریم.

بلوغ اکوسیستم

ابزارها (سرورهای تولید، توکنایزرها، آداپتورها)، پشتیبانی LoRA/QLoRA، قالب‌های درخواست، و نگهداری فعال همگی بر زمان ارزش شما تأثیر می‌گذارند.

آمادگی تولید

تأخیر کم در انتها، تنظیمات ایمنی خوب، قابلیت مشاهده (معیارهای توکن/تأخیر)، و رفتار سازگار تحت بار، موفقیت یا شکست راه‌اندازی‌ها را تعیین می‌کنند.

بهترین مدل‌های متن‌باز تولید متن (رایگان برای استفاده)

هر انتخاب زیر شامل نقاط قوت، موارد استفاده ایده‌آل، یادداشت‌های زمینه‌ای و نکات عملی برای اجرای محلی یا از طریق ShareAI است.

خانواده Llama (نسخه‌های باز)

چرا اینجا است: به طور گسترده پذیرفته شده، رفتار چت قوی در محدوده‌های پارامتر کوچک تا متوسط، نقاط بررسی تنظیم‌شده با دستورالعمل قوی و یک اکوسیستم بزرگ از آداپتورها و ابزارها.

بهترین برای: چت عمومی، خلاصه‌سازی، طبقه‌بندی، درخواست‌های ابزارآگاه (خروجی‌های ساختاریافته).

زمینه و سخت‌افزار: بسیاری از نسخه‌ها از زمینه گسترده (≥8k) پشتیبانی می‌کنند. کوانتیزاسیون INT4 بر روی GPUهای مصرف‌کننده معمولی و حتی CPUهای مدرن برای توسعه/آزمایش اجرا می‌شود.

امتحان کنید: مدل‌های خانواده Llama را فیلتر کنید در بازار مدل یا باز کنید در زمین بازی.

سری Mistral / Mixtral

چرا اینجا است: معماری‌های کارآمد با نسخه‌های چت تنظیم‌شده با دستورالعمل قوی؛ MoE (مانند سبک Mixtral) کیفیت/تأخیر عالی را ارائه می‌دهد.

بهترین برای: چت سریع و با کیفیت بالا؛ کمک چند مرحله‌ای؛ مقیاس‌بندی مقرون‌به‌صرفه.

زمینه و سخت‌افزار: مناسب برای کوانتیزاسیون؛ نسخه‌های MoE زمانی که به درستی سرو شوند (روتر + دسته‌بندی) برجسته هستند.

امتحان کنید: ارائه‌دهندگان و تأخیر را مقایسه کنید در مرور مدل‌ها.

خانواده Qwen

چرا اینجا است: پوشش چندزبانه قوی و پیروی از دستورالعمل‌ها؛ به‌روزرسانی‌های مکرر جامعه؛ عملکرد رقابتی در کدنویسی/چت در اندازه‌های فشرده.

بهترین برای: چت چندزبانه و تولید محتوا؛ درخواست‌های ساختاریافته و سنگین از نظر دستورالعمل.

زمینه و سخت‌افزار: گزینه‌های خوب مدل کوچک برای CPU/GPU؛ انواع با زمینه طولانی در دسترس.

امتحان کنید: به سرعت راه‌اندازی کنید در زمین بازی.

خانواده Gemma (نسخه‌های OSS مجاز)

چرا اینجا است: رفتار تمیز تنظیم‌شده بر اساس دستورالعمل در اندازه‌های کوچک؛ مناسب برای آزمایش‌های روی دستگاه؛ مستندات قوی و قالب‌های درخواست.

بهترین برای: دستیارهای سبک، جریان‌های کوچک محصول (تکمیل خودکار، کمک درون‌خطی)، خلاصه‌سازی.

زمینه و سخت‌افزار: کوانت‌سازی INT4/INT8 برای لپ‌تاپ‌ها توصیه می‌شود؛ محدودیت‌های توکن را برای وظایف طولانی‌تر بررسی کنید.

امتحان کنید: ببینید کدام ارائه‌دهندگان نسخه‌های Gemma را میزبانی می‌کنند در مرور مدل‌ها.

خانواده Phi (سبک/اقتصادی)

چرا اینجا است: مدل‌های فوق‌العاده کوچک که فراتر از اندازه خود در وظایف روزمره عمل می‌کنند؛ ایده‌آل زمانی که هزینه و تأخیر اهمیت دارند.

بهترین برای: دستگاه‌های لبه، سرورهای فقط CPU، یا تولید آفلاین دسته‌ای.

زمینه و سخت‌افزار: عاشق کوانت‌سازی؛ عالی برای آزمایش‌های CI و بررسی‌های سریع قبل از مقیاس‌بندی.

امتحان کنید: مقایسه‌های سریع را اجرا کنید در زمین بازی.

انتخاب‌های فشرده قابل توجه دیگر

• مدل‌های چت تنظیم‌شده با دستورالعمل ۳–۷B بهینه‌شده برای سرورهای کم‌رم.
• مشتقات با زمینه طولانی (≥32k) برای پرسش و پاسخ اسناد و یادداشت‌های جلسه.
• مدل‌های کوچک متمایل به کدنویسی برای کمک توسعه‌دهنده درون‌خطی زمانی که مدل‌های سنگین کدنویسی LLM بیش از حد هستند.

نکته: برای اجرا روی لپ‌تاپ/CPU، با INT4 شروع کنید؛ فقط در صورتی به INT8/BF16 ارتقا دهید که کیفیت برای درخواست‌های شما کاهش یابد.

بهترین گزینه‌های میزبانی “سطح رایگان” (وقتی نمی‌خواهید خودتان میزبانی کنید)

نقاط پایانی سطح رایگان برای اعتبارسنجی درخواست‌ها و UX عالی هستند، اما محدودیت‌های نرخ و سیاست‌های استفاده منصفانه سریع اعمال می‌شوند. در نظر بگیرید:

• نقاط پایانی جامعه/ارائه‌دهنده: ظرفیت انفجاری، محدودیت‌های نرخ متغیر، و شروع‌های سرد گاه‌به‌گاه.
• معاوضه‌ها در مقابل محلی: میزبانی در سادگی و مقیاس برنده است؛ محلی در حریم خصوصی، تأخیر قطعی (پس از گرم شدن)، و هزینه‌های صفر API حاشیه‌ای برنده است.

چگونه ShareAI کمک می‌کند: مسیر به چندین ارائه‌دهنده با یک کلید، مقایسه تأخیر و قیمت‌گذاری، و تغییر مدل‌ها بدون بازنویسی برنامه شما.

• کلید خود را در دو کلیک ایجاد کنید: ایجاد کلید API
• راهنمای سریع API را دنبال کنید: مرجع API

جدول مقایسه سریع

خانواده مدل	سبک مجوز	پارامترها (معمولی)	پنجره متن	سبک استنتاج	VRAM معمولی (INT4→BF16)	نقاط قوت	وظایف ایده‌آل
خانواده لاما	وزن‌های باز / نسخه‌های مجاز	۷–۱۳B	۸k–۳۲k	پردازنده گرافیکی/پردازنده مرکزی	~۶–۲۶گیگابایت	چت عمومی، دستورالعمل	دستیارها، خلاصه‌ها
میسترال/میکسترال	وزن‌های باز / نسخه‌های مجاز	۷بی / MoE	۸k–۳۲k	GPU (توسعه CPU)	~۶–۳۰گیگابایت*	تعادل کیفیت/تاخیر	دستیارهای محصول
کوئن	OSS مجاز	۷–۱۴بی	۸k–۳۲k	پردازنده گرافیکی/پردازنده مرکزی	~۶–۲۸گیگابایت	چندزبانه، دستورالعمل	محتوای جهانی
جما	OSS مجاز	۲–۹B	۴k–۸k+	پردازنده گرافیکی/پردازنده مرکزی	~۳–۱۸GB	چت کوچک و تمیز	خلبان‌های روی دستگاه
فی	OSS مجاز	۲–۴B	۴k–۸k	پردازنده مرکزی/پردازنده گرافیکی	~۲–۱۰GB	کوچک و کارآمد	لبه، کارهای دسته‌ای

چگونه مدل مناسب را انتخاب کنیم (۳ سناریو)

1) راه‌اندازی ارسال یک MVP با بودجه

• شروع کنید با مدل‌های کوچک تنظیم‌شده با دستورالعمل (3–7B); ؛ کمیت‌سازی کنید و تأخیر UX را اندازه‌گیری کنید.
• از زمین بازی برای تنظیم پرامپت‌ها، سپس همان قالب را در کد متصل کنید.
• اضافه کنید یک بازگشت (مدل کمی بزرگ‌تر یا مسیر ارائه‌دهنده) برای قابلیت اطمینان.

• نمونه‌سازی در زمین بازی
• یک کلید API تولید کنید: ایجاد کلید API
• از طریق مرجع API

2) تیم محصول اضافه کردن خلاصه‌سازی و چت به یک برنامه موجود

• ترجیح دهید ۷–۱۴بی مدل‌هایی با زمینه طولانی‌تر; ؛ بر روی SKUهای پایدار ارائه‌دهنده پین کنید.
• اضافه کنید قابلیت مشاهده (تعداد توکن‌ها، تأخیر p95، نرخ خطاها).
• کش کردن درخواست‌های مکرر؛ کوتاه نگه داشتن درخواست‌های سیستم؛ جریان دادن توکن‌ها.

• کاندیداهای مدل و تأخیر: مرور مدل‌ها
• مراحل اجرا: راهنمای کاربر

3) توسعه‌دهندگانی که به استنتاج روی دستگاه یا لبه نیاز دارند

• شروع کنید با فی/جما/کوچک کوئن, ، کوانتایز شده به INT4.
• محدود کردن اندازه زمینه؛ ترکیب وظایف (بازچینش → تولید) برای کاهش توکن‌ها.
• نگه داشتن یک نقطه پایانی ارائه‌دهنده ShareAI به‌عنوان یک راه‌حل کلی برای درخواست‌های سنگین.

• خانه مستندات: مستندات
• اکوسیستم ارائه‌دهنده: راهنمای ارائه‌دهنده

دستورالعمل ارزیابی عملی (کپی/پیست)

قالب‌های درخواست (چت در مقابل تکمیل)

# چت (سیستم + کاربر + دستیار).

نکات: درخواست‌های سیستم را کوتاه و صریح نگه دارید. خروجی‌های ساختاریافته (JSON یا لیست‌های گلوله‌ای) را ترجیح دهید زمانی که نتایج را تجزیه و تحلیل می‌کنید.

مجموعه طلایی کوچک + آستانه‌های پذیرش

• ساخت یک مجموعه درخواست 10–50 آیتم با پاسخ‌های مورد انتظار.
• تعریف کنید قوانین قبولی/رد (regex، پوشش کلمات کلیدی، یا درخواست‌های قضاوت).
• پیگیری کنید نرخ موفقیت و تأخیر در میان مدل‌های کاندید.

ریل‌های محافظ و بررسی‌های ایمنی (PII/پرچم‌های قرمز)

• مسدود کردن توهین‌های آشکار و regex‌های PII (ایمیل‌ها، SSNها، کارت‌های اعتباری).
• اضافه کنید امتناع سیاست‌ها در سیستم برای وظایف پرخطر درخواست می‌کنند.
• ورودی‌های ناامن را به مدل سخت‌گیرانه‌تر یا مسیر بررسی انسانی هدایت کنید.

مشاهده‌پذیری

• ثبت درخواست، مدل، توکن‌ها ورودی/خروجی، مدت زمان، ارائه‌دهنده.
• هشدار در تأخیر p95 و افزایش غیرعادی توکن‌ها.
• نگه داشتن یک بازپخش دفترچه یادداشت برای مقایسه تغییرات مدل در طول زمان.

استقرار و بهینه‌سازی (محلی، ابری، ترکیبی)

شروع سریع محلی (CPU/GPU، یادداشت‌های کم‌سازی)

• کم‌سازی به INT4 برای لپ‌تاپ‌ها؛ کیفیت را بررسی کنید و در صورت نیاز ارتقا دهید.
• خروجی‌ها را پخش کنید تا روانی تجربه کاربری حفظ شود.
• طول زمینه را محدود کنید؛ ترجیحاً بازرتبه‌بندی+تولید را به درخواست‌های بزرگ ترجیح دهید.

سرورهای استنتاج ابری (روترهای سازگار با OpenAI)

• از یک SDK سازگار با OpenAI استفاده کنید و تنظیم کنید. آدرس پایه به یک نقطه پایانی ارائه‌دهنده ShareAI.
• درخواست‌های کوچک را دسته‌بندی کنید جایی که به تجربه کاربری آسیب نمی‌زند.
• استخرهای گرم و زمان‌های انتظار کوتاه، تأخیر انتهایی را پایین نگه می‌دارند.

تنظیم دقیق و آداپتورها (LoRA/QLoRA)

• انتخاب کنید آداپتورها برای داده‌های کوچک (<10k نمونه) و تکرارهای سریع.
• تمرکز بر وفاداری به قالب (مطابقت با لحن و طرح دامنه شما).
• قبل از انتشار، با مجموعه طلایی خود ارزیابی کنید.

تاکتیک‌های کنترل هزینه

• درخواست‌ها و زمینه‌های پرتکرار را ذخیره کنید.
• درخواست‌های سیستمی را کوتاه کنید؛ مثال‌های چندگانه را به دستورالعمل‌های خلاصه تبدیل کنید.
• مدل‌های فشرده را ترجیح دهید وقتی کیفیت “به اندازه کافی خوب” است؛ مدل‌های بزرگ‌تر را فقط برای درخواست‌های دشوار نگه دارید.

چرا تیم‌ها از ShareAI برای مدل‌های باز استفاده می‌کنند

بیش از 150 مدل، یک کلید

مدل‌های باز و میزبانی‌شده را در یک مکان کشف و مقایسه کنید، سپس بدون بازنویسی کد تغییر دهید. کاوش مدل‌های هوش مصنوعی

محیط آزمایشی برای امتحان فوری

درخواست‌ها و جریان‌های UX را در چند دقیقه تأیید کنید—بدون زیرساخت، بدون تنظیمات. زمین بازی باز

مستندات و SDKهای یکپارچه

قابل استفاده فوری، سازگار با OpenAI. از اینجا شروع کنید: شروع به کار با API

اکوسیستم ارائه‌دهنده (انتخاب + کنترل قیمت‌گذاری)

ارائه‌دهندگان را بر اساس قیمت، منطقه و عملکرد انتخاب کنید؛ یکپارچگی خود را پایدار نگه دارید. نمای کلی ارائه‌دهنده · راهنمای ارائه‌دهنده

فید انتشارها

ردیابی نسخه‌های جدید و به‌روزرسانی‌ها در سراسر اکوسیستم. مشاهده نسخه‌ها

احراز هویت بدون اصطکاک

وارد شوید یا یک حساب کاربری ایجاد کنید (کاربران موجود را به‌طور خودکار شناسایی می‌کند): ورود / ثبت‌نام

سوالات متداول — پاسخ‌های ShareAI که می‌درخشند

کدام مدل تولید متن متن‌باز رایگان برای مورد استفاده من بهترین است؟

مستندات/چت برای SaaS: با یک ۷–۱۴بی مدل تنظیم‌شده بر اساس دستورالعمل شروع کنید؛ نسخه‌های با زمینه طولانی را آزمایش کنید اگر صفحات بزرگ را پردازش می‌کنید. Edge/روی دستگاه: انتخاب کنید ۲–۷B مدل‌های فشرده؛ به INT4 کم‌حجم کنید. چندزبانه: خانواده‌هایی را انتخاب کنید که به قدرت در زبان‌های غیرانگلیسی معروف هستند. هرکدام را در عرض چند دقیقه امتحان کنید در زمین بازی, ، سپس یک ارائه‌دهنده را انتخاب کنید در مرور مدل‌ها.

آیا می‌توانم این مدل‌ها را بدون GPU روی لپ‌تاپ خود اجرا کنم؟

بله، با کم‌حجم‌سازی INT4/INT8 و مدل‌های فشرده. درخواست‌ها را کوتاه نگه دارید، توکن‌ها را جریان دهید، و اندازه زمینه را محدود کنید. اگر چیزی بیش از حد سنگین است، آن درخواست را از طریق همان یکپارچه‌سازی ShareAI به یک مدل میزبانی‌شده هدایت کنید.

چگونه مدل‌ها را به طور منصفانه مقایسه کنم؟

ساخت یک مجموعه طلایی کوچک, ، معیارهای قبولی/رد را تعریف کنید و معیارهای توکن/تاخیر را ثبت کنید. ShareAI زمین بازی به شما امکان می‌دهد درخواست‌ها را استاندارد کنید و مدل‌ها را به سرعت تغییر دهید؛ API انجام آزمایش A/B بین ارائه‌دهندگان با همان کد را آسان می‌کند.

ارزان‌ترین راه برای دستیابی به استنتاج در سطح تولید چیست؟

استفاده کنید مدل‌های کارآمد 7–14B برای 80% ترافیک، درخواست‌های مکرر را ذخیره کنید و مدل‌های بزرگ‌تر یا MoE را فقط برای درخواست‌های دشوار رزرو کنید. با مسیریابی ارائه‌دهنده ShareAI، شما یکپارچگی را حفظ می‌کنید و مقرون‌به‌صرفه‌ترین نقطه پایانی را برای هر بار کاری انتخاب می‌کنید.

آیا “وزن‌های باز” همان “منبع باز” است؟

خیر. وزن‌های باز اغلب با محدودیت‌های استفاده. همراه هستند. همیشه قبل از ارسال مدل، مجوز آن را بررسی کنید. ShareAI با برچسب‌گذاری مدل‌ها و لینک دادن به اطلاعات مجوز در صفحه مدل به شما کمک می‌کند تا با اطمینان انتخاب کنید.

چگونه می‌توانم یک مدل را سریع تنظیم یا تطبیق دهم؟

شروع کنید با آداپتورهای LoRA/QLoRA روی داده‌های کوچک و اعتبارسنجی در برابر مجموعه طلایی خود. بسیاری از ارائه‌دهندگان در ShareAI از جریان‌های کاری مبتنی بر آداپتور پشتیبانی می‌کنند تا بتوانید بدون مدیریت تنظیمات کامل، سریع تکرار کنید.

آیا می‌توانم مدل‌های باز را با مدل‌های بسته پشت یک API واحد ترکیب کنم؟

بله. کد خود را با یک رابط سازگار با OpenAI پایدار نگه دارید و مدل‌ها/ارائه‌دهندگان را پشت صحنه با استفاده از ShareAI تغییر دهید. این به شما امکان می‌دهد هزینه، تأخیر و کیفیت را برای هر نقطه پایانی متعادل کنید.

ShareAI چگونه به رعایت قوانین و ایمنی کمک می‌کند؟

از سیاست‌های سیستم-پرامپت، فیلترهای ورودی (PII/پرچم‌های قرمز) استفاده کنید و پرامپت‌های پرخطر را به مدل‌های سخت‌گیرانه‌تر هدایت کنید. ShareAI مستندات بهترین شیوه‌ها و الگوها را برای نگهداری گزارش‌ها، معیارها و بازگشت‌ها به صورت قابل حسابرسی برای بررسی‌های انطباق پوشش می‌دهد. بیشتر بخوانید در مستندات.

نتیجه‌گیری

مدل بهترین مدل‌های رایگان تولید متن به شما امکان تکرار سریع و پایه‌های قوی را می‌دهد بدون اینکه شما را به استقرارهای سنگین محدود کند. کوچک شروع کنید، اندازه‌گیری کنید و مدل (یا ارائه‌دهنده) را فقط زمانی که معیارهای شما نیاز دارند، مقیاس دهید. با اشتراک‌گذاریAI, ، می‌توانید چندین مدل باز را امتحان کنید، تأخیر و هزینه را در میان ارائه‌دهندگان مقایسه کنید و با یک API پایدار و واحد عرضه کنید.

• کاوش کنید بازار مدل: مرور مدل‌ها
• پرامپت‌ها را در زمین بازی: زمین بازی باز
• کلید API خود را ایجاد کنید امتحان کنید و بسازید: ایجاد کلید API