إذا كنت تريد قائمة واضحة لاختيار نماذج Ollama محليًا، فهذا الدليل يعطيك الصورة الكاملة بسرعة.
ستجد هنا:
- ترتيبًا عامًا لأفضل 20 نموذجًا 🏆
- ترتيبات حسب فئات استخدام مختلفة 🧩
- رسمًا بيانيًا لكل فئة 📊
تاريخ اللقطة: 27 مارس 2026
منهجية الترتيب: درجة عملية مرجّحة (الجودة + استخدام الأدوات + طول السياق + ملاءمة العتاد + استقرار التشغيل).
فهرس المحتوى
الترتيب العام: أفضل 20 نموذجًا على Ollama
| الترتيب | النموذج | أفضل استخدام | فئة الحجم | الدرجة العامة (/100) | سبب الترتيب |
|---|
| 1 | qwen3:30b | عام + برمجة + استدلال | High | 96 | توازن ممتاز بين الجودة والقابلية العملية في بيئات محلية قوية. |
| 2 | deepseek-r1:70b | استدلال عميق ورياضيات ومنطق | High | 95 | قوي جدًا في المهام المنطقية متعددة الخطوات. |
| 3 | llama4:scout | مساعدين متعددَي الوسائط | High | 94 | أداء قوي في النص والصورة لسيناريوهات إنتاجية. |
| 4 | qwen3:14b | مساعد احترافي يومي | Mid | 93 | جودة عالية مقابل استهلاك ذاكرة مناسب. |
| 5 | gemma3:27b | رؤية + تعدد لغات | High | 92 | أداء متعدد وسائط ممتاز مع قابلية تشغيل جيدة. |
| 6 | mistral-small3.1:24b | مساعد سريع + أدوات | Mid | 91 | سرعة واستقرار جيدان لسير العمل الوكيلي. |
| 7 | qwen3-coder:30b | وكلاء برمجة | High | 91 | موجه للبرمجة مع قدرة قوية على سياقات كبيرة. |
| 8 | llama3.3:70b | دردشة موثوقة + كتابة أعمال | High | 90 | خط أساس قوي ومستقر للاستخدام متعدد اللغات. |
| 9 | devstral:24b | هندسة البرمجيات | Mid | 90 | سلوك ممتاز لمهام التطوير والأتمتة البرمجية. |
| 10 | deepseek-r1:32b | استدلال على بنية أصغر | Mid | 89 | استدلال قوي بمتطلبات أقل من 70B. |
| 11 | qwen2.5-coder:32b | توليد وإصلاح الكود | High | 88 | خيار ناضج وعملي لتدفقات التطوير المحلية. |
| 12 | qwen3:8b | أفضل نموذج عام صغير | Mid-Low | 87 | جودة قوية رغم الحجم الصغير. |
| 13 | gemma3:12b | رؤية بحجم متوسط | Mid | 86 | توازن جيد بين القدرات والحجم. |
| 14 | deepseek-r1:14b | استدلال مع VRAM متوسط | Mid | 85 | عمق منطقي جيد مع متطلبات أقل. |
| 15 | mistral:7b | مساعد خفيف وسريع | Low | 84 | مناسب للمهام اليومية السريعة. |
| 16 | qwen2.5:14b | مهام عامة متعددة اللغات | Mid | 84 | اتباع تعليمات جيد وتغطية واسعة. |
| 17 | phi4:14b | دقة جيدة بحجم مدمج | Mid | 83 | فعال في بيئات ذاكرة محدودة نسبيًا. |
| 18 | gemma3:4b | وسائط متعددة صغيرة | Low | 82 | مفيد للأجهزة المقيدة مع دعم الرؤية. |
| 19 | qwen2.5-coder:14b | برمجة متوسطة الحجم | Mid | 81 | خيار مناسب عندما تكون 30B/32B ثقيلة. |
| 20 | phi3:3.8b | مساعد فائق الخفة | Low | 80 | بداية جيدة للحواسيب المحمولة والحافة. |
الفئة 1: وكلاء البرمجة 👨💻
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | أفضل سيناريو |
|---|
| 1 | qwen3-coder:30b | 96 | تعديل مشاريع كاملة وتغييرات متعددة الملفات |
| 2 | devstral:24b | 94 | حلقات تنفيذ برمجية شبه ذاتية |
| 3 | qwen2.5-coder:32b | 92 | توليد وصيانة قواعد كود كبيرة |
| 4 | qwen2.5-coder:14b | 88 | تطوير محلي متوسط الحجم |
| 5 | qwen3:14b | 86 | مساعد يجمع بين البرمجة والتخطيط |
Coding Agents Score Graph (Top 5)
qwen3-coder:30b | ############################## 96
devstral:24b | ############################# 94
qwen2.5-coder:32b | ############################ 92
qwen2.5-coder:14b | ########################## 88
qwen3:14b | ######################### 86
الفئة 2: الاستدلال والرياضيات 🧠
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | أفضل سيناريو |
|---|
| 1 | deepseek-r1:70b | 97 | استدلال عميق ومسائل منطقية معقدة |
| 2 | qwen3:30b | 95 | استدلال قوي للاستخدام اليومي الاحترافي |
| 3 | deepseek-r1:32b | 92 | استدلال جيد بتكلفة أقل |
| 4 | qwen3:14b | 89 | مهام تحليل واستنتاج يومية |
| 5 | deepseek-r1:14b | 86 | استدلال بموارد أقل |
Reasoning/Math Score Graph (Top 5)
deepseek-r1:70b | ############################## 97
qwen3:30b | ############################# 95
deepseek-r1:32b | ############################ 92
qwen3:14b | ########################### 89
deepseek-r1:14b | ######################### 86
الفئة 3: الرؤية والوسائط المتعددة 👁️
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | أفضل سيناريو |
|---|
| 1 | llama4:scout | 96 | مساعدين متقدمين للنص والصورة |
| 2 | gemma3:27b | 93 | جودة قوية في مهام الصورة+النص محليًا |
| 3 | mistral-small3.1:24b | 90 | مساعد متعدد الوسائط سريع |
| 4 | gemma3:12b | 87 | تطبيقات متعددة الوسائط متوسطة الحجم |
| 5 | gemma3:4b | 82 | سيناريوهات خفيفة للوسائط المتعددة |
Vision/Multimodal Score Graph (Top 5)
llama4:scout | ############################## 96
gemma3:27b | ############################ 93
mistral-small3.1 | ########################### 90
gemma3:12b | ######################### 87
gemma3:4b | ###################### 82
الفئة 4: المحتوى متعدد اللغات 🌍
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | أفضل سيناريو |
|---|
| 1 | qwen3:30b | 95 | كتابة وترجمة محتوى منتجات عالمية |
| 2 | llama3.3:70b | 93 | مساعدين عملاء متعددَي اللغات |
| 3 | gemma3:27b | 91 | استخدام متعدد لغات مع الرؤية |
| 4 | qwen2.5:14b | 87 | نشر عملي متعدد اللغات |
| 5 | qwen3:8b | 84 | مساعد متعدد لغات بحجم صغير |
Multilingual Score Graph (Top 5)
qwen3:30b | ############################# 95
llama3.3:70b | ############################ 93
gemma3:27b | ########################### 91
qwen2.5:14b | ######################### 87
qwen3:8b | ####################### 84
الفئة 5: الأجهزة المحدودة / الحافة ⚡
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | أفضل سيناريو |
|---|
| 1 | qwen3:8b | 90 | أفضل جودة مدمجة للأجهزة المحدودة |
| 2 | gemma3:4b | 88 | وسائط متعددة خفيفة |
| 3 | phi4:14b | 86 | جودة جيدة مع سقف ذاكرة محدود |
| 4 | mistral:7b | 85 | محادثة محلية سريعة |
| 5 | phi3:3.8b | 83 | مساعد فائق الخفة |
Low Resource Score Graph (Top 5)
qwen3:8b | ########################### 90
gemma3:4b | ########################## 88
phi4:14b | ######################### 86
mistral:7b | ######################## 85
phi3:3.8b | ####################### 83
الفئة 6: مهام السياق الطويل 📚
| الترتيب | النموذج | درجة الفئة (/100) | قوة السياق |
|---|
| 1 | llama4:scout | 97 | قوي جدًا في السياقات الطويلة |
| 2 | qwen3:30b | 95 | مناسب لتحليل وثائق طويلة وRAG |
| 3 | qwen3-coder:30b | 93 | قوي لتحليل قواعد كود كبيرة |
| 4 | mistral-small3.1:24b | 90 | عملي لسيناريوهات 128K |
| 5 | deepseek-r1:32b | 88 | جلسات استدلال طويلة باستقرار جيد |
Long Context Score Graph (Top 5)
llama4:scout | ############################## 97
qwen3:30b | ############################# 95
qwen3-coder:30b | ############################ 93
mistral-small3.1 | ########################### 90
deepseek-r1:32b | ########################## 88
توصيات سريعة حسب العتاد
- 💻 لابتوب / VRAM منخفض:
qwen3:8b, gemma3:4b, phi3:3.8b
- 🖥️ GPU قوي واحد / Mac بذاكرة موحدة:
qwen3:14b, mistral-small3.1:24b, devstral:24b
- 🧰 محطة عمل / عدة GPU:
qwen3:30b, deepseek-r1:70b, llama4:scout
المراجع
