Miundo Bora ya Chanzo Huria ya Uzalishaji wa Maandishi

Mwongozo wa vitendo, unaowalenga wajenzi kwanza, wa kuchagua mifano bora ya kizazi cha maandishi ya bure—ikiwa na faida na hasara wazi, mapendekezo ya haraka kulingana na hali, na njia za kujaribu kwa kubofya mara moja kwenye ShareAI Playground.

---

TL;DR

Ikiwa unataka mifano bora ya uzalishaji wa maandishi ya chanzo huria sasa hivi, anza na matoleo madogo, yaliyorekebishwa kwa maagizo kwa ajili ya kurudia haraka na gharama ya chini, kisha ongeza ukubwa tu inapohitajika. Kwa timu nyingi:

• Uundaji wa haraka wa mfano (rafadha/laptop inayofaa kwa CPU): jaribu mifano nyepesi ya 1–7B iliyorekebishwa kwa maagizo; fanya quantize hadi INT4/INT8.
• Ubora wa kiwango cha uzalishaji (gharama/muda wa kusubiri uliosawazishwa): mifano ya mazungumzo ya kisasa ya 7–14B yenye muktadha mrefu na hifadhi ya KV yenye ufanisi.
• Uzalishaji kwa kiwango: mchanganyiko wa wataalam (MoE) au mifano mnene yenye ufanisi wa juu nyuma ya mwisho unaohifadhiwa.
• Lugha nyingi: chagua familia zilizo na mafunzo ya awali yenye nguvu yasiyo ya Kiingereza na mchanganyiko wa maagizo.

👉 Chunguza mifano 150+ kwenye Soko la Mifano (vichujio vya bei, muda wa kusubiri, na aina ya mtoa huduma): Vinjari Mifano

Au ruka moja kwa moja kwenye Uwanja wa Michezo bila infra: Jaribu kwenye Uwanja wa Mchezo

Vigezo vya Tathmini (Jinsi Tulivyochagua)

Ishara za ubora wa modeli

Tunatafuta ufuatiliaji wa maagizo wenye nguvu, kizazi cha maandishi marefu chenye mshikamano, na viashiria vya ushindani wa alama za majaribio (kuwaza, kuandika programu, muhtasari). Tathmini za binadamu na maelekezo halisi ni muhimu zaidi kuliko picha za ubao wa viongozi.

Uwazi wa leseni

“Chanzo huria” ≠ “uzito wazi.” Tunapendelea leseni za kuruhusu za mtindo wa OSI kwa matumizi ya kibiashara, na tunaweka wazi wakati modeli ni uzito wazi tu au ina vizuizi vya matumizi.

Mahitaji ya vifaa

Bajeti za VRAM/CPU zinaamua gharama halisi ya “bure”. Tunazingatia upatikanaji wa upunguzaji (INT8/INT4), ukubwa wa dirisha la muktadha, na ufanisi wa KV-cache.

Ukomavu wa mfumo wa ikolojia

Zana (seva za kizazi, tokenizers, adapta), msaada wa LoRA/QLoRA, templeti za maelekezo, na matengenezo ya kazi huathiri muda wako wa thamani.

Utayari wa uzalishaji

Ucheleweshaji wa chini wa mkia, chaguo za usalama nzuri, ufuatiliaji (vipimo vya token/latency), na tabia thabiti chini ya mzigo huamua mafanikio ya uzinduzi.

Modeli Bora za Kizazi cha Maandishi za Chanzo Wazi (Bure Kutumia)

Kila chaguo hapa chini kinajumuisha nguvu, matumizi bora, maelezo ya muktadha, na vidokezo vya vitendo vya kuendesha ndani au kupitia ShareAI.

Familia ya Llama (toleo wazi)

Kwa nini iko hapa: Imetumika sana, tabia imara ya mazungumzo katika viwango vya vigezo vidogo hadi vya kati, alama za maelekezo zilizoboreshwa, na mfumo mkubwa wa adapta na zana.

Bora kwa: Mazungumzo ya jumla, muhtasari, uainishaji, maelekezo yanayojua zana (matokeo yaliyopangiliwa).

Muktadha na vifaa: Toleo nyingi zinaunga mkono muktadha uliopanuliwa (≥8k). Quantizations za INT4 zinafanya kazi kwenye GPU za kawaida za watumiaji na hata CPU za kisasa kwa maendeleo/majaribio.

Jaribu: Chuja mifano ya familia ya Llama kwenye Soko la Mifano au fungua kwenye Uwanja wa Michezo.

Mfululizo wa Mistral / Mixtral

Kwa nini iko hapa: Miundo yenye ufanisi na toleo imara za mazungumzo zilizoboreshwa kwa maelekezo; MoE (mfano, mtindo wa Mixtral) hutoa uwiano bora wa ubora/muda wa kusubiri.

Bora kwa: Mazungumzo ya haraka, yenye ubora wa juu; msaada wa zamu nyingi; upanuzi wa gharama nafuu.

Muktadha na vifaa: Rafiki kwa quantization; toleo za MoE zinang'aa zinapohudumiwa ipasavyo (router + batching).

Jaribu: Linganisha watoa huduma na muda wa kusubiri kwenye Vinjari Mifano.

Familia ya Qwen

Kwa nini iko hapa: Ufunikaji wa lugha nyingi wenye nguvu na kufuata maagizo; masasisho ya mara kwa mara ya jamii; utendaji wa ushindani wa usimbaji/chat katika ukubwa wa kompakt.

Bora kwa: Gumzo la lugha nyingi na uzalishaji wa maudhui; maelekezo yaliyopangwa, yenye uzito wa maagizo.

Muktadha na vifaa: Chaguo nzuri za modeli ndogo kwa CPU/GPU; varian za muktadha mrefu zinapatikana.

Jaribu: Zindua haraka katika Uwanja wa Michezo.

Familia ya Gemma (varian za OSS zenye ruhusa)

Kwa nini iko hapa: Tabia safi iliyotunzwa kwa maagizo katika alama ndogo; rafiki kwa majaribio ya kifaa; nyaraka zenye nguvu na templeti za maagizo.

Bora kwa: Wasaidizi wepesi, mtiririko mdogo wa bidhaa (kujaza kiotomatiki, msaada wa ndani), muhtasari.

Muktadha na vifaa: Quantization ya INT4/INT8 inapendekezwa kwa kompyuta ndogo; angalia mipaka ya tokeni kwa kazi ndefu.

Jaribu: Tazama ni watoa huduma gani wanaoshikilia varian za Gemma kwenye Vinjari Mifano.

Familia ya Phi (nyepesi/bajeti)

Kwa nini iko hapa: Modeli ndogo sana zinazofanya vizuri zaidi ya ukubwa wao katika kazi za kila siku; bora wakati gharama na ucheleweshaji vinatawala.

Bora kwa: Vifaa vya ukingo, seva za CPU pekee, au uzalishaji wa kundi nje ya mtandao.

Muktadha na vifaa: Inapenda quantization; nzuri kwa majaribio ya CI na ukaguzi wa moshi kabla ya kupanua.

Jaribu: Fanya kulinganisha haraka katika Uwanja wa Michezo.

Chaguo zingine za kompakt zinazojulikana

• Miundo ya mazungumzo ya 3–7B iliyofundishwa kwa maagizo iliyoboreshwa kwa seva zenye RAM ndogo.
• Derivatives za muktadha mrefu (≥32k) kwa maswali ya nyaraka na maelezo ya mikutano.
• Miundo midogo inayopendelea usimbaji kwa msaada wa maendeleo ya ndani wakati LLM za msimbo mzito hazihitajiki.

Kidokezo: Kwa matumizi ya laptop/CPU, anza na INT4; panda hadi INT8/BF16 tu ikiwa ubora unashuka kwa maelekezo yako.

Chaguo Bora za “Kiwango cha Bure” Zilizohifadhiwa (Wakati Hutaki Kujihifadhi Mwenyewe)

Vituo vya kiwango cha bure ni bora kuthibitisha maelekezo na UX, lakini mipaka ya kiwango na sera za matumizi ya haki huanza haraka. Fikiria:

• Vituo vya Jamii/Mtoa huduma: uwezo wa ghafla, mipaka ya kiwango inayobadilika, na kuanza baridi mara kwa mara.
• Mabadilishano dhidi ya ndani: kuhifadhi kunashinda kwa urahisi na kiwango; ndani kunashinda kwa faragha, ucheleweshaji wa kuamua (baada ya kupasha moto), na gharama sifuri za API za ziada.

Jinsi ShareAI inavyosaidia: Elekeza kwa watoa huduma wengi kwa ufunguo mmoja, linganisha ucheleweshaji na bei, na badilisha miundo bila kuandika upya programu yako.

• Unda ufunguo wako kwa mibofyo miwili: Unda Ufunguo wa API
• Fuata mwongozo wa haraka wa API: Marejeleo ya API

Jedwali la Ulinganisho wa Haraka

Familia ya modeli	Mtindo wa leseni	Vigezo (kawaida)	Dirisha la muktadha	Mtindo wa utambuzi	VRAM ya kawaida (INT4→BF16)	Nguvu	Kazi zinazofaa
Familia ya Llama	Uzito wazi / aina za ruhusa	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	Gumzo la jumla, maagizo	Wasaidizi, muhtasari
Mistral/Mixtral	Uzito wazi / aina za ruhusa	7B / MoE	8k–32k	GPU (CPU dev)	~6–30GB*	Mizani ya ubora/kasi	Wasaidizi wa bidhaa
Qwen	OSS inayoruhusu	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	Lugha nyingi, maagizo	Maudhui ya kimataifa
Gemma	OSS inayoruhusu	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	Ndogo, mazungumzo safi	Marubani wa kifaa
Phi	OSS inayoruhusu	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	Ndogo na yenye ufanisi	Edge, kazi za kundi

Jinsi ya Kuchagua Mfano Sahihi (Mazingira 3)

1) Kuanza kusafirisha MVP kwa bajeti

• Anza na maelekezo madogo yaliyotunzwa (3–7B); punguza na pima ucheleweshaji wa UX.
• Tumia Uwanja wa Michezo kurekebisha maelekezo, kisha unganisha kiolezo sawa kwenye msimbo.
• Ongeza njia mbadala (mfano mkubwa kidogo au njia ya mtoa huduma) kwa uaminifu.

• Tengeneza mfano katika Uwanja wa Michezo
• Tengeneza ufunguo wa API: Unda Ufunguo wa API
• Ingiza kupitia Marejeleo ya API

2) Timu ya bidhaa ikiongeza muhtasari na gumzo kwenye programu iliyopo

• Pendelea 7–14B mifano yenye muktadha mrefu; weka kwenye SKU za mtoa huduma thabiti.
• Ongeza ufuatiliaji (idadi ya tokeni, latency ya p95, viwango vya makosa).
• Hifadhi maelezo ya mara kwa mara; weka maelezo ya mfumo mafupi; tuma tokeni.

• Wagombea wa modeli & latency: Vinjari Mifano
• Hatua za kuanzisha: Mwongozo wa Mtumiaji

3) Waendelezaji wanaohitaji utabiri kwenye kifaa au ukingo

• Anza na Phi/Gemma/compact Qwen, iliyopunguzwa hadi INT4.
• Punguza ukubwa wa muktadha; unda kazi (panga upya → tengeneza) ili kupunguza tokeni.
• Weka Endpoint ya mtoa huduma wa ShareAI kama suluhisho la jumla kwa maelezo mazito.

• Nyumbani kwa nyaraka: Nyaraka
• Mfumo wa mtoa huduma: Mwongozo wa Mtoa Huduma

Kichocheo cha Tathmini ya Kivitendo (Nakili/Bandika)

Violezo vya kichocheo (mazungumzo vs. kukamilisha)

# Mazungumzo (mfumo + mtumiaji + msaidizi).

# Kukamilisha (risasi moja) Vidokezo:.

Weka kichocheo cha mfumo kifupi na wazi. Pendelea matokeo yaliyopangwa (JSON au orodha za risasi) unapochanganua matokeo.

• Seti ndogo ya dhahabu + viwango vya kukubalika Jenga Seti ya kichocheo ya vitu 10–50 na majibu yanayotarajiwa.
• Fafanua kupita/kushindwa sheria (regex, kufunika maneno muhimu, au kichocheo cha jaji).
• Fuata kiwango cha ushindi na ucheleweshaji kati ya mifano ya wagombea.

Vizuizi na ukaguzi wa usalama (PII/milango nyekundu)

• Orodha ya kuzuia matusi dhahiri na regex za PII (barua pepe, SSNs, kadi za mkopo).
• Ongeza kukataa sera katika mfumo wa haraka kwa kazi hatarishi.
• Elekeza pembejeo zisizo salama kwa modeli kali zaidi au njia ya ukaguzi wa binadamu.

Ufuatiliaji

• Ingia haraka, modeli, tokeni ndani/nje, muda, mtoa huduma.
• Tahadharisha juu ya ucheleweshaji wa p95 na ongezeko la tokeni lisilo la kawaida.
• Weka cheza tena daftari kulinganisha mabadiliko ya modeli kwa muda.

Tumia & Boresha (Kwenye eneo, Wingu, Mseto)

Kuanza haraka kwa eneo (CPU/GPU, maelezo ya upunguzaji)

• Punguza hadi INT4 kwa kompyuta ndogo; thibitisha ubora na ongeza ikiwa inahitajika.
• Tuma matokeo kwa mtiririko ili kudumisha kasi ya UX.
• Punguza urefu wa muktadha; pendelea kupanga upya+kuunda badala ya haraka kubwa.

Seva za utabiri wa wingu (vifaa vinavyolingana na OpenAI)

• Tumia SDK inayolingana na OpenAI na weka URL ya msingi kwa mwisho wa mtoa huduma wa ShareAI.
• Panga maombi madogo ambapo hayadhuru UX.
• Pasha pools na muda mfupi wa kusubiri ili kuweka latency ya mwisho chini.

Kurekebisha & adapta (LoRA/QLoRA)

• Chagua adapta kwa data ndogo (<10k sampuli) na mizunguko ya haraka.
• Zingatia uaminifu wa muundo (inayolingana na sauti na mpangilio wa kikoa chako).
• Tathmini dhidi ya seti yako ya dhahabu kabla ya kusafirisha.

Mbinu za kudhibiti gharama

• Hifadhi maelezo ya mara kwa mara & muktadha.
• Punguza maelezo ya mfumo; unganisha mifano ya few-shot kuwa miongozo iliyosafishwa.
• Pendelea mifano kompaktiki wakati ubora ni “mzuri vya kutosha”; hifadhi mifano mikubwa kwa maelekezo magumu tu.

Kwa nini Timu Zinatumia ShareAI kwa Mifano Wazi

Mifano 150+, ufunguo mmoja

Gundua na linganisha mifano wazi na iliyohifadhiwa mahali pamoja, kisha badilisha bila kuandika upya msimbo. Chunguza Mifano ya AI

Uwanja wa kucheza kwa majaribio ya papo hapo

Thibitisha maelekezo na mtiririko wa UX kwa dakika—hakuna miundombinu, hakuna usanidi. Fungua Uwanja wa Mchezo

Nyaraka na SDKs Zilizounganishwa

Rahisi kuingiza, inaoana na OpenAI. Anza hapa: Kuanza na API

Mfumo wa watoa huduma (uchaguzi + udhibiti wa bei)

Chagua watoa huduma kwa bei, eneo, na utendaji; weka ujumuishaji wako thabiti. Muhtasari wa Watoa Huduma · Mwongozo wa Mtoa Huduma

Mlisho wa Matoleo

Fuatilia matoleo mapya na masasisho katika mfumo wa ikolojia. Tazama Matoleo

Uthibitishaji Usio na Vikwazo

Ingia au unda akaunti (hutambua watumiaji waliopo kiotomatiki): Ingia / Jisajili

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara — Majibu ya ShareAI Yanayong'aa

Ni mfano gani wa bure wa chanzo huria wa kizazi cha maandishi unaofaa zaidi kwa matumizi yangu?

Nyaraka/mazungumzo kwa SaaS: anza na 7–14B mfano uliorekebishwa kwa maelekezo; jaribu aina za muktadha mrefu ikiwa unasindika kurasa kubwa. Edge/kifaa: chagua 2–7B mifano kompakt; punguza hadi INT4. Lugha nyingi: chagua familia zinazojulikana kwa nguvu ya lugha zisizo za Kiingereza. Jaribu kila moja kwa dakika katika Uwanja wa Michezo, kisha chagua mtoa huduma katika Vinjari Mifano.

Je, ninaweza kuendesha mifano hii kwenye kompyuta yangu bila GPU?

Ndio, na upunguzaji wa INT4/INT8 na mifano kompakt. Weka maelekezo mafupi, pitisha tokeni, na weka kikomo cha ukubwa wa muktadha. Ikiwa kitu ni kizito sana, elekeza ombi hilo kwa mfano unaohifadhiwa kupitia ujumuishaji wako huo wa ShareAI.

Ninawezaje kulinganisha mifano kwa haki?

Seti ndogo ya dhahabu + viwango vya kukubalika seti ndogo ya dhahabu, fafanua vigezo vya kupita/kushindwa, na rekodi vipimo vya tokeni/kasi. ShareAI Uwanja wa Michezo hukuruhusu kusanifisha maelekezo na kubadilisha haraka mifano; API hufanya iwe rahisi kufanya A/B kati ya watoa huduma kwa kutumia msimbo sawa.

Njia ya bei nafuu zaidi ya kupata utabiri wa kiwango cha uzalishaji ni ipi?

Tumia mifano yenye ufanisi ya 7–14B kwa trafiki ya 80%, hifadhi maelekezo ya mara kwa mara, na weka akiba mifano mikubwa au MoE kwa maelekezo magumu pekee. Kwa uratibu wa watoa huduma wa ShareAI, unahifadhi ujumuishaji mmoja na kuchagua sehemu ya mwisho yenye gharama nafuu zaidi kwa mzigo wa kazi.

Je, “uzito wazi” ni sawa na “chanzo wazi”?

Hapana. Uzito wazi mara nyingi huja na vizuizi vya matumizi. Kagua leseni ya mfano kila wakati kabla ya kusafirisha. ShareAI husaidia kwa kuweka lebo mifano na kuunganisha na maelezo ya leseni kwenye ukurasa wa mfano ili uweze kuchagua kwa kujiamini.

Ninawezaje kurekebisha au kubadilisha mfano haraka?

Anza na Vifaa vya LoRA/QLoRA kwenye data ndogo na kuthibitisha dhidi ya seti yako ya dhahabu. Watoa huduma wengi kwenye ShareAI wanaunga mkono michakato inayotegemea adapta ili uweze kurudia haraka bila kusimamia marekebisho kamili.

Je, naweza kuchanganya mifano wazi na ile iliyofungwa nyuma ya API moja?

Ndio. Weka msimbo wako thabiti kwa kiolesura kinacholingana na OpenAI na ubadilishe mifano/watoa huduma nyuma ya pazia ukitumia ShareAI. Hii hukuruhusu kusawazisha gharama, ucheleweshaji, na ubora kwa kila mwisho wa huduma.

ShareAI inasaidiaje na uzingatiaji na usalama?

Tumia sera za mfumo wa maelekezo, vichujio vya pembejeo (PII/alama nyekundu), na kuelekeza maelekezo hatarishi kwa mifano yenye vikwazo zaidi. ShareAI Nyaraka inashughulikia mbinu bora na mifumo ya kuweka kumbukumbu, vipimo, na njia mbadala zinazoweza kukaguliwa kwa ukaguzi wa uzingatiaji. Soma zaidi katika Nyaraka.

Hitimisho

Mfano mifano bora ya kizazi cha maandishi ya bure hukupa urudufu wa haraka na msingi thabiti bila kukufunga kwenye utekelezaji mzito. Anza kwa urahisi, pima, na panua mfano (au mtoa huduma) tu wakati vipimo vyako vinapohitaji. Kwa ShirikiAI, unaweza kujaribu mifano mingi wazi, kulinganisha ucheleweshaji na gharama kati ya watoa huduma, na kusafirisha kwa API moja thabiti.

• Chunguza Soko la Mifano: Vinjari Mifano
• Jaribu maelekezo katika Uwanja wa Michezo: Fungua Uwanja wa Mchezo
• Tengeneza ufunguo wako wa API na jenga: Unda Ufunguo wa API