أفضل برامج لتشغيل الذكاء الاصطناعي على الكمبيوتر بدون انترنت

أصبح تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي – التي تُعرف أيضًا بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) – مثل DeepSeek R1 و Gemini و Llama على الأجهزة المحلية خيارًا متاحًا للمهتمين بالخصوصية، أو الباحثين عن تجربة الذكاء الاصطناعي بدون الحاجة لأي اتصال سحابي أو اشتراكات شهرية على غرار ChatGPT أو Copilot أو Claude، وذلك من خلال أدوات مُخصصة. الاعتماد على هذه الأدوات يعني أن بياناتك لن تغادر جهازك إطلاقًا، كما أن تجربة التخصيص والتحكم في أسلوب المعالجة أعلى بكثير، ويمكن الاستفادة منها لحل الكثير من المشكلات، حتى في الأماكن ضعيفة الاتصال بالشبكة. لذلك دعونا في هذا المقال نستعرض أفضل 4 أدوات يمكن الاعتماد عليها لتشغيل النماذج اللغوية الكبيرة على الكمبيوتر بدون إنترنت، مع شرح ميزات كل أداة وكيفية البدء بها.

تعتمد روبوتات الذكاء الاصطناعي الشهيرة على خوادم الشركات المطورة لها، حيث تُعالَج بيانات المستخدمين في مراكز بيانات بعيدة، يقع معظمها في الولايات المتحدة. هذه البيانات (المحادثات) قد يتم الاحتفاظ بها واستخدامها لأغراض تجارية دون علمك. لذلك فالسبب الرئيسي وراء الحاجة إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا هو الحفاظ على سرية البيانات، إذ عند تشغيل أي نموذج ذكاء اصطناعي محليًا، تظل جميع المحادثات والمعطيات على جهازك دون أن تُخزن على الخوادم السحابية، مما يقلل من مخاطر تسرب المعلومات.

إلى جانب الخصوصية، توفر النماذج المحلية مزايا عملية مثل إمكانية التخصيص المتقدم لإعدادات الأداء (عدد الأنوية، طول السياق، إعدادات المعالج الرسومي وغيرها)، ودعم العمل دون اتصال بالإنترنت، ما يجعلها مناسبة للبيئات ذات الاتصال المحدود أو عند الحاجة لتشغيل النموذج في أي وقت. كذلك، استخدام هذه النماذج لا يتطلب اشتراكًا شهريًا أو دفع مقابل كل استخدام كما هو الحال مع النسخ المدفوعة من ChatGPT مثلًا، مما يوفر الكثير من التكاليف على المدى الطويل. كل هذه العوامل تجعل من النماذج المحلية خيارًا مثاليًا لمن يبحث عن الأمان، والمرونة، وتوفير التكاليف في استخدام الذكاء الاصطناعي.

أحد أشهر الأدوات التي تُستخدم في هذا الغرض؛ تتميز بواجهة استخدام شبيهة بواجهة ChatGPT، ما يجعل التفاعل مع النماذج سهلًا وسلسًا حتى للمستخدمين غير المتخصصين. تتيح LM Studio البحث عن النماذج مفتوحة المصدر وتحميلها مباشرة من مستودع Hugging Face، مع إمكانية فلترة النتائج حسب حجم النموذج أو نوع المهمة، وتعرض تفاصيل كل نموذج مثل عدد المعاملات، والبنية، والمطور. تتيح الأداة إمكانية التبديل بين النماذج بسهولة، كما تتيح تخصيص المخرجات عبر ضبط معايير مثل طول الإجابة.

أشهر النماذج التي تدعمها الأداة نموذج Deepseek R1 (مع وعود بتحديثات مستمرة) وكذلك Llama. الأداة متوفرة على أنظمة ويندوز وماك (بشرط توفر معالج Apple Silicon أو معالج يدعم تعليمات AVX2 على ويندوز ومعظم المعالجات الحديثة تدعم هذه التعليمات فلا تقلق)، كما يجري العمل على نسخة لينكس. قبل الاستخدام، يجب التأكد من أن الجهاز يلبي الحد الأدنى من المتطلبات، وأهمها توفر 16 جيجابايت رام ومعالج يدعم تعليمات AVX2 كما قلنا.

من أبرز مزايا LM Studio إمكانية حفظ سجل المحادثات للرجوع إليها لاحقًا، كما توفر معلومات حول توافق النماذج مع مواصفات الجهاز، وتمنع تحميل النماذج غير المتوافقة، ما يوفر الوقت ويجنب الأعطال. كما تدعم الأداة تشغيل النماذج التي تركز على مجالات محددة مثل البرمجة أو الرياضيات أو الطب، ويمكن دمجها مع أدوات خارجية مثل BrainSoup لتوسيع القدرات أو توزيع المهام على أكثر من نموذج. ورغم أن معظم النماذج لا تدعم الوظائف المتقدمة، فإن LM Studio تتيح التعاون مع أدوات خارجية لتعويض هذه النقاط.

الأداة مجانية للاستخدام الشخصي، وتتميز بواجهة أنيقة وسهلة الاستخدام، مع دعم لفلترة النماذج، وإمكانية العمل على أجهزة متعددة المنصات، ما يجعلها خيارًا مثاليًا للمطورين، والباحثين، أو أي مستخدم يرغب في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية محليًا مع الحفاظ على الخصوصية والتحكم الكامل في البيانات والبنية التحتية.

منصة مفتوحة المصدر وبديلة لـ ChatGPT تتيح للمستخدمين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة محليًا على أجهزتهم دون الحاجة للاتصال بالإنترنت، مع فلسفة واضحة تركز على ملكية المستخدم للبيانات والخصوصية الكاملة. عند استخدام Jan، يمكنك تشغيل نماذج معروفة مثل Deepseek R1 أو Llama و Gemma مباشرة على جهازك، كما يمكنك أيضًا الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات الخارجية مثل OpenAI وGroq إذا رغبت في الاستفادة من قدرات السحابة. جميع بياناتك، من المحادثات إلى الإعدادات، تُخزن محليًا بصيغ مفتوحة، ما يمنحك حرية نقلها أو الاحتفاظ بها دون أي قيود أو مخاطر.

توفر الأداة تجربة استخدام سهلة تشبه LM Studio، مع إمكانية تخصيص معايير النموذج مثل عدد الرموز. بعد تثبيت الأداة، ستجد مجموعة من النماذج المثبتة مسبقًا، ويمكنك البحث عن نماذج إضافية أو استيرادها من مصادر مثل Hugging Face. تعمل Jan على أنظمة ويندوز وماك ولينكس، وهي مجانية بالكامل ومفتوحة المصدر، كما تملك المنصة مجتمعًا نشطًا على GitHub و Discord للمساعدة والدعم، وتُعتبر مناسبة للمستخدمين العاديين والمطورين على حد سواء، خاصة لمن يبحثون عن تجربة ذكاء اصطناعي قوية وآمنة وبدون تكاليف اشتراك أو متطلبات عالية من حيث العتاد.

يُذكر أن بعض المستخدمين أشاروا إلى أن سرعة التنفيذ هنا قد تكون أقل مقارنة بأدوات مثل LM Studio على بعض الأجهزة، ورُغم ذلك، تظل Jan خيارًا مثاليًا لمن يعطي الأولوية للخصوصية والتخصيص الكامل في أدوات الذكاء الاصطناعي.

تعتبر GPT4All هي منصة مفتوحة المصدر أيضًا تركز بشكل أساسي على الخصوصية والأمان، وتتيح للمستخدمين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة محليًا على أجهزتهم دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت. تدعم GPT4ALL أنظمة ماك وويندوز وأوبونتو، وتتميز بواجهة استخدام سهلة تُمكنك من تصفح وتحميل أكثر من ألف نموذج مفتوح المصدر! مثل Llama وMistral وDeepSeek R1 وغيرها، مع إمكانية استكشاف النماذج وتجربتها مباشرة من التطبيق.

تقدم GPT4All مجموعة واسعة من الميزات، منها إمكانية تخصيص إعدادات النموذج مثل درجة الحرارة، وطول السياق، وغيرهما، بالإضافة إلى دعم التعامل مع الملفات المحلية مثل PDF وTXT، بحيث يمكن للنموذج الوصول إلى هذه المستندات وتحليلها دون مغادرة الجهاز أو الحاجة للاتصال بالشبكة. المنصة تدعم العمل على معالجات Apple Silicon، بالإضافة إلى كروت AMD وNVIDIA، ولا تتطلب أجهزة قوية جدًا، حيث يكفي وجود رامات 8 جيجابايت كحد أدنى. كما توفر GPT4ALL إصدارًا مخصصًا للمؤسسات مع مزايا إضافية للأمان والدعم الفني وتراخيص لكل جهاز، ما يجعلها مناسبة للاستخدام التجاري أيضًا.

من الناحية المجتمعية، تُعد GPT4All من أكثر المشاريع نموًا على GitHub، حيث تضم أكثر من 250 ألف مستخدم نشط شهريًا وآلاف المساهمين، مع مجتمع قوي على Discord لدعم المستخدمين والمطورين. يمكن للمطورين الاستفادة من واجهة برمجة التطبيقات المحلية التي توفرها GPT4All، والتي تدعم بروتوكول OpenAI API، ما يسمح بدمج النماذج المحلية بسهولة في التطبيقات البرمجية دون الحاجة لأي اتصال خارجي. وأخيرًا، تتميز GPT4All بإمكانية تدريب نماذج مخصصة على بيانات المستخدم، ودعم لغات برمجة متعددة مثل Python وTypescript وGo و#C، ما يمنحها مرونة كبيرة في التخصيص والتكامل مع مختلف المشاريع.

شرحنا هذه الأداة في حديثنا عن كيفية تشغيل Deepseek R1 محليًا، لكن عمومًا، تتميز Ollama بسهولة الاستخدام والتركيز على الخصوصية والأداء العالي. كل عمليات المعالجة تتم على جهازك دون الحاجة لأي اتصال بخوادم خارجية أو اشتراكات شهرية، ما يجعلها خيارًا مثاليًا للمطورين، والباحثين، والشركات الصغيرة التي تهتم بسرية البيانات والتحكم الكامل في بيئة العمل، وطبعًا للمستخدمين العاديين كذلك.

تتيح Ollama للمستخدمين تحميل وتشغيل مجموعة واسعة من النماذج الشهيرة مثل Llama 3.3 و DeepSeek-R1 و Mistral Gemma وغيرها لكن ربما المختلف هنا عن بقية الأدوات المذكورة هو اعتماد Ollama على سطر أوامر وليس واجهة رسومية يتم التفاعل معها بالماوس، وبالتالي إذا كنت تستخدمها على ويندوز مثلًا فستحتاج إلى التعامل مع الأداة عبر الـ CMD. عدا ذلك، تدعم الأداة إمكانية استيراد النماذج بصيغ متعددة مع إمكانية تخصيص النماذج عبر ملفات تسمح بتحديد معايير مثل طول السياق.

من الناحية التقنية، تدعم Ollama العمل على أنظمة ويندوز، ماك، ولينكس، ويمكن للمستخدمين ضبط الإعدادات لتحقيق أفضل أداء حسب إمكانيات أجهزتهم، مثل تخصيص عدد الأنوية، حجم الذاكرة، وغيرهما لتقليل استهلاك الموارد وتسريع الاستجابة.

تتميز Ollama أيضًا بتكاملها مع العديد من الأدوات والتطبيقات البرمجية، حيث توفر واجهة برمجة تطبيقات تُمكن المطورين من دمج النماذج المحلية في تطبيقاتهم بسهولة، بالإضافة امتلاكها مجتمعًا نشطًا للغاية يوفر مصادر دعم متنوعة من خلال GitHub، وReddit، وDiscord، ما يمنح المستخدمين بيئة غنية لتبادل الخبرات وحل المشكلات وتطوير الأدوات بشكل جماعي.