Grok مقابل Llama

نموذج مغلق حديث مقابل عائلة مفتوحة أقدم

المقارنة بين Grok وLlama في عام 2026 تعني المقارنة بين أمرين مختلفين تماماً. Grok هو المساعد المغلق الذي تطوره xAI بنشاط، مع إطلاق نموذجه الرائد الجديد Grok 4.7 في سبتمبر 2026. أما Llama فهو عائلة Meta من النماذج مفتوحة الأوزان؛ وقد صدر أحدث أجيالها، Llama 4 Scout وLlama 4 Maverick، في أبريل 2025 وما زال مستخدماً على نطاق واسع لإمكانية تنزيله وتشغيله من قِبل أي شخص. نماذج المساعد الأحدث من Meta تحمل اسماً مختلفاً هو Muse وليست من نماذج Llama.

موقع Grok.Online هو موقع مستقل يشغّل نماذج Grok فقط؛ نموذج Llama ليس متوفراً في محادثاتنا.

جدول المقارنة

الأسعار الرسمية على OpenRouter، أكتوبر 2026. تختلف أسعار Llama بين شركات الاستضافة.

فارق الحداثة مهم

يعد Llama 4 أقدم بنحو ثمانية عشر شهراً من Grok 4.7، وتلك فترة طويلة جداً في عالم الذكاء الاصطناعي. تمتد بيانات تدريب Grok 4.7 حتى مايو 2026، لذا فهو مطلع على أحدث الأحداث وإصدارات البرمجيات والأبحاث. إذا كنت بحاجة إلى مساعد يتمتع بأعلى كفاءة ممكنة للمهام المنطقية المعقدة، أو مهام الوكلاء الطويلة، أو كتابة الأكواد الصعبة، فإن نموذجاً رائداً وحديثاً مثل Grok 4.7 هو الخيار الأقوى. نحن لا نقتبس نتائج الاختبارات القياسية نظراً لاختلاف معايير القياس لدى الشركتين، لكن الفارق بين نموذج مفتوح من عام 2025 ونموذج رائد من أواخر 2026 يسهل ملاحظته عادةً في المهام المتطلبة.

الانفتاح والتحكم الكامل

الميزة الكبرى لـ Llama هي إمكانية امتلاكه بالكامل. يمكن تنزيل أوزان Scout وMaverick وتشغيلها على أجهزتك الخاصة أو السحابة، وتعديلها وضبطها بدقة (Fine-tuning) باستخدام بياناتك وبناؤها داخل منتجاتك، طالما أنك تلتزم بترخيص مجتمع Meta، الذي يتضمن بعض الشروط على الشركات الضخمة. يُعد Scout، الذي يضم 109 مليارات معلمة إجمالاً، النموذج الأصغر بين الاثنين. وبما أن العديد من المزودين يستضيفون Llama، فإن السعر لكل رمز منخفض للغاية.

مع Grok، أنت تعتمد على xAI أو على موزع معتمد مثل OpenRouter. لم تنشر xAI الأوزان إلا للنماذج القديمة: Grok-1 في عام 2024 بموجب ترخيص Apache 2.0، وGrok 2.5 في عام 2025 بموجب ترخيص مجتمعي خاص بها. وتلك النماذج تظل مفيدة للبحث العلمي، لكنها متأخرة كثيراً عن نماذج Grok الحالية.

الاستخدام اليومي

يتعامل أغلب المستخدمين مع Grok عبر grok.com، أو تطبيقات Grok، أو على X، أو عبر موقع مثل موقعنا. وتوفر تطبيقاته الرسمية مزايا البحث في الويب وX، والتفاعل الصوتي، وأداة Grok Imagine لتوليد الصور والفيديو. في المقابل، لا يملك Llama منصة رئيسية موحدة؛ بل يعمل داخل تطبيقات وأدوات يطورها آخرون، وعلى خدمات الاستضافة، وعلى حواسيب المطورين والهواة، لذا فإن ما تحصل عليه يتوقف على الجهة التي تشغله.

انتقل المساعد الرسمي لشركة Meta، وهو Meta AI، للاعتماد على نماذج Muse الأحدث، مما جعل Llama اليوم نموذجاً موجهاً بالأساس للمطورين وأصحاب التجارب البرمجية بدلاً من كونه منتجاً استهلاكياً للمستخدم العادي.

التكلفة

للمهام الضخمة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، يعتبر Llama أرخص بكثير؛ إذ تبلغ تكلفة Scout نحو $0.10 لكل مليون رمز مدخل، مقارنة بـ $1.25 لنموذج Grok 4.20، وهو أرخص نموذج Grok في محادثاتنا. إذا كانت مهمتك بسيطة، مثل تصنيف النصوص أو استخراج الحقول، فإن هذا الفارق يتراكم سريعاً. أما للمهام المعقدة، فإن النموذج الأقوى الذي ينجز المهمة بدقة من المحاولة الأولى قد يكون أوفر على المدى الطويل. وتشغيل Llama على خوادمك الخاصة يغير حسابات التكلفة مجدداً: فلن تدفع فاتورة لكل رمز، لكنك ستتحمل تكاليف وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) والكهرباء وفريق العمل المشرف على النظام، وهو ما يصبح مجدياً فقط عند العمل بأحجام استخدام ضخمة ومستمرة أو عند اشتراط بقاء البيانات داخلياً. على موقعنا، يمكنك تجربة نماذج Grok الثلاثة مجاناً، بواقع 30 رسالة يومياً.

Scout أم Maverick؟

إذا قررت اختيار Llama، فسيتعين عليك الاختيار بين النموذجين من عائلة Llama 4. كلاهما ينشط 17 مليار معلمة لكل رمز ويدعم قراءة الصور، لذا يتميزان بالسرعة مقارنة بجودتهما.

• Llama 4 Scout يستخدم 16 خبيراً و109 مليارات معلمة إجمالاً. وهو الأخف وزناً والأسهل في الاستضافة، ويوفر نافذة سياق أطول على OpenRouter تبلغ حوالي 1.3 مليون رمز.
• Llama 4 Maverick يستخدم 128 خبيراً، مما يجعله أضخم بكثير وأقوى أداءً بوجه عام، مع نافذة سياق تقارب 524,000 رمز على OpenRouter.

استضافة أي منهما بنفسك لا تزال تتطلب وحدات GPU مخصصة لمراكز البيانات، وليس مجرد حاسوب منزلي. وعادةً ما يتجه من يرغبون في تشغيل نموذج على حواسيبهم المحمولة إلى نماذج مفتوحة أصغر حجماً بكثير. وإذا كان هدفك الأساسي هو استخدام مساعد عالي الكفاءة للتحدث معه، فإن النماذج المستضافة هي الخيار الأبسط والأسرع، ويمكنك تجربة Grok 4.20 في محادثتنا خلال ثوانٍ معدودة.

اختر Grok إذا…

• كنت تبحث عن نموذج رائد حديث تمتد معرفته إلى عام 2026؛
• كان عملك يتضمن الاستنتاج المنطقي المعقد أو البرمجة أو المهام الطويلة؛
• كنت تفضل خدمة مدارة جاهزة بدلاً من تشغيل نموذجك الخاص؛
• أردت تجربته على الفور: تحدث مع Grok 4.7 مجاناً.

اختر Llama إذا…

• كنت بحاجة إلى تشغيل النموذج على أجهزتك الخاصة أو سحابتك الخاصة؛
• كنت ترغب في ضبط النموذج وتدريبه على بياناتك المحددة؛
• كانت التكلفة المنخفضة للغاية لكل رمز أهم بالنسبة لك من الأداء الأقصى؛
• كان مشروعك يتطلب أوزاناً مفتوحة لأسباب قانونية أو تتعلق بالخصوصية أو البحث العلمي.

هل تود الاطلاع على مقارنة أوسع للنماذج المفتوحة؟ راجع صفحة Grok مقابل DeepSeek، أو اقرأ عن تاريخ Grok، بما في ذلك إصداراته المفتوحة.

الأسئلة الشائعة

هل Llama أفضل من Grok؟

إذا كنت ترغب في تشغيل النموذج بنفسك، فإن Llama هو الخيار العملي نظراً لأوزانه المفتوحة. أما للحصول على أفضل وأدق الإجابات اليوم، فإن النماذج الحديثة مثل Grok 4.7 هي الأقوى.

هل هناك إصدار أحدث من Llama 4؟

ليس تحت اسم Llama، حتى أكتوبر 2026؛ حيث تحمل نماذج Meta الأحدث اسم Muse.

هل Grok مفتوح المصدر مثل Llama؟

جزئياً فقط؛ تم طرح أوزان Grok-1 وGrok 2.5 للعامة، لكن نماذج Grok الحالية مغلقة الأوزان.

هل يمكنني استخدام Llama على Grok.Online؟

لا. جميع النماذج المتاحة في محادثاتنا مطورة بواسطة xAI، ونموذج Llama من Meta غير متوفر بينها.