بيانات
ما أقوى نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر؟
أقوى نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر حالياً هو Kimi K3 (Max) من Moonshot AI، بـ 1487 نقطة في تصنيف Arena للمحادثة النصية. يليه Kimi K3.1 Pro (Max) (1485) ثم GLM-5.3 (Max) (1482).
يتداخل هامش الخطأ بينه وبين 3 نماذج أخرى، فالصدارة غير محسومة إحصائياً.
- الأول Kimi K3 (Max) Moonshot AI 1487 نقطة ±4
- الثاني Kimi K3.1 Pro (Max) Moonshot AI 1485 نقطة ±10
- الثالث GLM-5.3 (Max) Z.ai 1482 نقطة ±5
ماذا يقيس هذا الترتيب؟
هذا هو الترتيب العام للمحادثة النصية بعد استبعاد النماذج المغلقة. «مفتوح» هنا يعني أن أوزان النموذج منشورة ويمكن تنزيلها وتشغيلها، ورخصة كل نموذج مذكورة في الجدول لأن بعضها يمنع الاستخدام التجاري.
النماذج المفتوحة
| # | النموذج | النقاط | هامش الخطأ | الأصوات | الرخصة |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kimi K3 (Max)Moonshot AI · الترتيب العام 20 | 1487 | ±4 | 41,402 | Kimi K3 license |
| 2 | Kimi K3.1 Pro (Max)Moonshot AI · الترتيب العام 24 | 1485 | ±10 | 3,995 | Kimi K3.1 Pro License |
| 3 | GLM-5.3 (Max)Z.ai · الترتيب العام 28 | 1482 | ±5 | 31,604 | MIT |
| 4 | MiMo-V2.6-ProXiaomi · الترتيب العام 31 | 1480 | ±9 | 4,064 | MIT |
| 5 | GLM-5.3-FlashZ.ai · الترتيب العام 36 | 1475 | ±4 | 51,019 | MIT |
| 6 | DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max)DeepSeek · الترتيب العام 38 | 1475 | ±6 | 13,547 | MIT |
| 7 | GLM-5.2 (Max)Z.ai · الترتيب العام 39 | 1475 | ±4 | 54,143 | MIT |
| 8 | MiMo-V2.5-ProXiaomi · الترتيب العام 54 | 1466 | ±4 | 76,747 | MIT |
| 9 | GLM-5.1Z.ai · الترتيب العام 59 | 1465 | ±4 | 67,009 | MIT |
| 10 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)DeepSeek · الترتيب العام 60 | 1464 | ±7 | 9,573 | MIT |
| 11 | Kimi K2.6Moonshot AI · الترتيب العام 61 | 1461 | ±4 | 39,551 | Modified MIT |
| 12 | DeepSeek-V4-ProDeepSeek · الترتيب العام 66 | 1458 | ±4 | 56,857 | MIT |
| 13 | GLM-5Z.ai · الترتيب العام 67 | 1457 | ±4 | 28,979 | MIT |
| 14 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High)DeepSeek · الترتيب العام 75 | 1455 | ±4 | 54,224 | MIT |
| 15 | Hy3Tencent · الترتيب العام 77 | 1454 | ±6 | 15,178 | Apache 2.0 |
| 16 | Gemma 4 31BGoogle · الترتيب العام 79 | 1452 | ±7 | 6,130 | Apache 2.0 |
| 17 | Kimi K2.5 (Thinking)Moonshot AI · الترتيب العام 82 | 1450 | ±3 | 73,820 | Modified MIT |
| 18 | MiMo-V2.6-FlashXiaomi · الترتيب العام 85 | 1448 | ±5 | 23,252 | MIT |
| 19 | InklingThinky · الترتيب العام 95 | 1442 | ±4 | 50,718 | Apache 2.0 |
| 20 | Qwen3.5-397B-A17BAlibaba · الترتيب العام 97 | 1441 | ±3 | 97,583 | Apache 2.0 |
| 21 | GLM-4.7Z.ai · الترتيب العام 98 | 1441 | ±6 | 12,153 | MIT |
| 22 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High)DeepSeek · الترتيب العام 100 | 1439 | ±4 | 51,180 | MIT |
| 23 | Gemma 4 26B A4BGoogle · الترتيب العام 102 | 1437 | ±7 | 6,069 | Apache 2.0 |
| 24 | DeepSeek-V4-FlashDeepSeek · الترتيب العام 105 | 1436 | ±4 | 51,336 | MIT |
| 25 | MiniMax-M3MiniMax · الترتيب العام 106 | 1436 | ±4 | 73,579 | MiniMax Community License |
| 26 | Beam 1.0 501B A23BReflection · الترتيب العام 109 | 1434 | ±10 | 4,004 | Apache 2.0 |
| 27 | Qwen3.8-27BAlibaba · الترتيب العام 111 | 1434 | ±5 | 33,323 | Apache 2.0 |
| 28 | MiMo-V2.5Xiaomi · الترتيب العام 112 | 1434 | ±4 | 46,793 | MIT |
| 29 | Kimi K2.5 (Instant)Moonshot AI · الترتيب العام 115 | 1431 | ±7 | 8,318 | Modified MIT |
| 30 | Kimi K2 Thinking TurboMoonshot AI · الترتيب العام 118 | 1430 | ±3 | 62,911 | Modified MIT |
| 31 | Mistral Medium 3.5Mistral · الترتيب العام 121 | 1426 | ±6 | 11,647 | Modified MIT |
| 32 | NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4)NVIDIA · الترتيب العام 123 | 1426 | ±7 | 11,392 | OpenMDW-1.1 |
| 33 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking)DeepSeek · الترتيب العام 124 | 1425 | ±7 | 8,963 | MIT |
| 34 | DeepSeek-V3.2DeepSeek · الترتيب العام 125 | 1425 | ±3 | 47,778 | MIT |
| 35 | Muse GlimmerMeta · الترتيب العام 126 | 1425 | ±10 | 3,791 | Apache-2.0 |
| 36 | GLM-4.6Z.ai · الترتيب العام 127 | 1424 | ±4 | 35,631 | MIT |
| 37 | DeepSeek-V3.2 (Thinking)DeepSeek · الترتيب العام 129 | 1423 | ±4 | 41,763 | MIT |
| 38 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507)Alibaba · الترتيب العام 130 | 1422 | ±3 | 97,593 | Apache 2.0 |
| 39 | DeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek · الترتيب العام 131 | 1422 | ±6 | 11,950 | MIT |
| 40 | DeepSeek-R1 (0528)DeepSeek · الترتيب العام 132 | 1422 | ±6 | 18,151 | MIT |
| 41 | Mistral Large 4Mistral · الترتيب العام 134 | 1420 | ±8 | 6,423 | Modified MIT |
| 42 | Kimi K2 Preview (0905)Moonshot AI · الترتيب العام 136 | 1418 | ±7 | 11,572 | Modified MIT |
| 43 | Kimi K2 Preview (0711)Moonshot AI · الترتيب العام 137 | 1418 | ±5 | 27,091 | Modified MIT |
| 44 | DeepSeek-V3.1DeepSeek · الترتيب العام 139 | 1417 | ±6 | 14,583 | MIT |
| 45 | Qwen3.5-122B-A10BAlibaba · الترتيب العام 140 | 1416 | ±4 | 29,469 | Apache 2.0 |
| 46 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking)DeepSeek · الترتيب العام 141 | 1416 | ±10 | 3,359 | MIT |
| 47 | DeepSeek-V3.1 (Thinking)DeepSeek · الترتيب العام 142 | 1416 | ±7 | 11,433 | MIT |
| 48 | MiniMax-M2.7MiniMax · الترتيب العام 143 | 1415 | ±3 | 89,429 | Modified MIT |
| 49 | DeepSeek-V3.1-TerminusDeepSeek · الترتيب العام 144 | 1415 | ±10 | 3,604 | MIT |
| 50 | Mistral Large 3Mistral · الترتيب العام 145 | 1415 | ±3 | 88,567 | Apache 2.0 |
| 51 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIA · الترتيب العام 148 | 1414 | ±10 | 4,053 | OpenMDW-1.1 |
| 52 | Qwen3-VL-235B-A22B-InstructAlibaba · الترتيب العام 150 | 1413 | ±7 | 11,286 | Apache 2.0 |
| 53 | Inkling 2 SmallThinky · الترتيب العام 152 | 1412 | ±12 | 2,669 | Apache 2.0 |
| 54 | GLM-4.5Z.ai · الترتيب العام 155 | 1411 | ±5 | 23,746 | MIT |
| 55 | Hy3 previewTencent · الترتيب العام 157 | 1409 | ±7 | 6,805 | tencent-hunyuan-community |
| 56 | Qwen3.5-27BAlibaba · الترتيب العام 158 | 1408 | ±4 | 28,404 | Apache 2.0 |
| 57 | Inkling-SmallThinky · الترتيب العام 160 | 1405 | ±5 | 37,610 | Apache 2.0 |
| 58 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking)Alibaba · الترتيب العام 164 | 1402 | ±5 | 37,408 | Apache 2.0 |
| 59 | LongCat-Flash-ChatMeituan · الترتيب العام 167 | 1401 | ±6 | 11,130 | MIT |
| 60 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507)Alibaba · الترتيب العام 168 | 1400 | ±7 | 8,809 | Apache 2.0 |
| 61 | Qwen3-Next-80B-A3B-InstructAlibaba · الترتيب العام 169 | 1399 | ±5 | 22,689 | Apache 2.0 |
| 62 | DeepSeek-R1DeepSeek · الترتيب العام 170 | 1398 | ±5 | 18,524 | MIT |
| 63 | DeepSeek-V3 (0324)DeepSeek · الترتيب العام 172 | 1395 | ±4 | 44,915 | MIT |
| 64 | Qwen3-VL-235B-A22B-ThinkingAlibaba · الترتيب العام 173 | 1395 | ±7 | 7,827 | Apache 2.0 |
| 65 | Qwen3.5-35B-A3BAlibaba · الترتيب العام 175 | 1394 | ±4 | 30,163 | Apache 2.0 |
| 66 | Step-3.5-FlashStepFun · الترتيب العام 176 | 1393 | ±4 | 59,749 | Apache 2.0 |
| 67 | MiMo-V2-Flash (Non-Thinking)Xiaomi · الترتيب العام 178 | 1392 | ±3 | 47,750 | MIT |
| 68 | MiniMax-M2.5MiniMax · الترتيب العام 181 | 1391 | ±4 | 42,412 | Modified MIT |
| 69 | Qwen3-Coder-480B-A35B-InstructAlibaba · الترتيب العام 186 | 1387 | ±5 | 25,152 | Apache 2.0 |
| 70 | MiMo-V2-Flash (Thinking)Xiaomi · الترتيب العام 189 | 1386 | ±6 | 11,046 | MIT |
| 71 | MiniMax-M2.1 PreviewMiniMax · الترتيب العام 190 | 1384 | ±5 | 17,120 | MIT |
| 72 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507)Alibaba · الترتيب العام 193 | 1382 | ±5 | 23,286 | Apache 2.0 |
| 73 | Trinity Large Previewغير محدد · الترتيب العام 195 | 1379 | ±4 | 30,992 | Apache 2.0 |
| 74 | GLM-4.6VZ.ai · الترتيب العام 196 | 1378 | ±11 | 2,823 | MIT |
| 75 | Qwen3-235B-A22BAlibaba · الترتيب العام 197 | 1375 | ±5 | 25,927 | Apache 2.0 |
| 76 | GLM-4.5-AirZ.ai · الترتيب العام 201 | 1373 | ±4 | 30,591 | MIT |
| 77 | Qwen3-Next-80B-A3B-ThinkingAlibaba · الترتيب العام 203 | 1369 | ±6 | 13,442 | Apache 2.0 |
| 78 | Trinity Large Thinkingغير محدد · الترتيب العام 204 | 1367 | ±5 | 30,017 | Apache 2.0 |
| 79 | Gemma 3 27B ITGoogle · الترتيب العام 205 | 1365 | ±4 | 46,608 | Gemma |
| 80 | GLM-4.7-FlashZ.ai · الترتيب العام 206 | 1365 | ±6 | 11,932 | MIT |
| 81 | MiniMax-M1MiniMax · الترتيب العام 208 | 1364 | ±4 | 34,230 | Apache 2.0 |
| 82 | NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12BNVIDIA · الترتيب العام 212 | 1360 | ±7 | 7,842 | NVIDIA Open Model |
| 83 | DeepSeek-V3DeepSeek · الترتيب العام 213 | 1358 | ±5 | 21,770 | DeepSeek |
| 84 | Mistral Small 3.2 (2506)Mistral · الترتيب العام 215 | 1357 | ±5 | 17,431 | Apache 2.0 |
| 85 | INTELLECT-3غير محدد · الترتيب العام 216 | 1356 | ±8 | 5,401 | MIT |
| 86 | Command A (03-2025)Cohere · الترتيب العام 217 | 1354 | ±3 | 55,665 | CC-BY-NC-4.0 |
| 87 | GLM-4.5VZ.ai · الترتيب العام 219 | 1352 | ±8 | 4,809 | MIT |
| 88 | gpt-oss-120bOpenAI · الترتيب العام 220 | 1352 | ±4 | 30,115 | Apache 2.0 |
| 89 | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B (NVFP4)NVIDIA · الترتيب العام 221 | 1351 | ±5 | 25,104 | OpenMDW-1.1 |
| 90 | Step-3StepFun · الترتيب العام 224 | 1349 | ±8 | 6,279 | Apache 2.0 |
| 91 | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1NVIDIA · الترتيب العام 227 | 1348 | ±12 | 2,549 | Nvidia Open Model |
| 92 | Qwen3-32BAlibaba · الترتيب العام 228 | 1347 | ±9 | 3,926 | Apache 2.0 |
| 93 | MiniMax-M2MiniMax · الترتيب العام 232 | 1344 | ±8 | 6,834 | Apache 2.0 |
| 94 | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5NVIDIA · الترتيب العام 235 | 1343 | ±10 | 3,321 | Nvidia Open |
| 95 | Ling-flash-2.0Ant Group · الترتيب العام 236 | 1343 | ±7 | 6,936 | MIT |
| 96 | Gemma 3 12B ITGoogle · الترتيب العام 238 | 1342 | ±10 | 3,829 | Gemma |
| 97 | Granite 4.2 30BIBM · الترتيب العام 240 | 1340 | ±11 | 3,314 | Apache 2.0 |
| 98 | Llama 3.1 405B Instruct (BF16)Meta · الترتيب العام 246 | 1336 | ±4 | 41,375 | Llama 3.1 Community |
| 99 | QwQ-32BAlibaba · الترتيب العام 247 | 1336 | ±4 | 25,160 | Apache 2.0 |
| 100 | Llama 3.1 405B Instruct (FP8)Meta · الترتيب العام 249 | 1334 | ±4 | 59,656 | Llama 3.1 Community |
| لا يوجد نموذج يطابق بحثك. | |||||
الترتيب في مجالات أخرى
كيف تقرأ هذه الأرقام؟
- النقاط تُحسب من تصويت الناس: يرى المصوّت نتيجتين من نموذجين لا يعرف اسميهما ويختار الأفضل. كلما ارتفعت النقاط زاد احتمال أن يفضّل الناس هذا النموذج.
- فارق 100 نقطة يعني تقريباً أن النموذج الأعلى يفوز في 64% من المواجهات. فارق 10 نقاط أو أقل لا يعني شيئاً يُذكر.
- هامش الخطأ (±) نطاق ثقة 95%. إذا تداخل هامشا نموذجين فهما متعادلان عملياً مهما كان ترتيبهما في الجدول.
- الأصوات عدد المواجهات التي دخلها النموذج. النموذج الجديد قليل الأصوات يتحرك ترتيبه كثيراً.
أسئلة شائعة
ما أقوى نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر؟
أقوى نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر حالياً هو Kimi K3 (Max) من Moonshot AI، بـ 1487 نقطة في تصنيف Arena للمحادثة النصية. يليه Kimi K3.1 Pro (Max) (1485) ثم GLM-5.3 (Max) (1482). يتداخل هامش الخطأ بينه وبين 3 نماذج أخرى، فالصدارة غير محسومة إحصائياً.
ما ترتيب الخمسة الأوائل؟
1. Kimi K3 (Max) (1487)، 2. Kimi K3.1 Pro (Max) (1485)، 3. GLM-5.3 (Max) (1482)، 4. MiMo-V2.6-Pro (1480)، 5. GLM-5.3-Flash (1475). الأرقام بحسب بيانات Arena المنشورة في 11 نوفمبر 2026.
كيف يُقاس هذا الترتيب؟
هذا هو الترتيب العام للمحادثة النصية بعد استبعاد النماذج المغلقة. «مفتوح» هنا يعني أن أوزان النموذج منشورة ويمكن تنزيلها وتشغيلها، ورخصة كل نموذج مذكورة في الجدول لأن بعضها يمنع الاستخدام التجاري.
هل تقيس هذه الأرقام جودة اللغة العربية؟
لا. بيانات Arena لا تتضمن ترتيباً خاصاً بالعربية، وأغلب التصويت على طلبات بالإنجليزية. نموذج متصدر هنا قد لا يكون الأفضل في العربية أو في لهجتك.
هل النموذج الأول هو الأفضل لي؟
ليس بالضرورة. الترتيب يعبّر عن تفضيل عموم المصوّتين، ولا يأخذ السعر ولا السرعة في الحساب. انظر إلى الجدول الأقرب لاستخدامك، وقارن النماذج المتقاربة في النقاط بتجربتها على عملك.