هناك لحظة مبكرة في كل تقنية جديدة حيث تلتقي الفضول والحذر — عندما تفتح برنامجًا ليس لأنك تتوقع إجابة، ولكن لأنك تريد أن تشعر كيف يعمل. كان هذا هو روح استكشافي الأخير لنموذج ذكاء اصطناعي محلي مفتوح المصدر يُعتبر منافسًا لـ Claude Code: أداة تعد بأن تعيش على جهازك الخاص، ولا تكلف شيئًا، وتمنحك الحرية التي تأتي مع البرمجيات مفتوحة المصدر.

للوهلة الأولى، يبدو الجاذبية بسيطة وإنسانية: ليس الجميع يريد أن تسافر طلباتهم إلى السحابة، وليس الجميع يمكنه أو يريد دفع اشتراكات شهرية للوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة. بديل مفتوح المصدر يمكنك تشغيله محليًا — على جهاز الكمبيوتر المحمول أو المكتبي الخاص بك — يلبي تلك الرغبة في السيطرة والشفافية. يتعلق الأمر بما يسمح لك به الكود، ومن يمكنه رؤيته. وهذه الإطار جعلني متحمسًا لرؤية كيف ستتطور التجربة.

شعرت أن تثبيت النموذج كان كالدخول إلى ورشة عمل. على عكس خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية التي تطلب ببساطة تسجيل الدخول، يبدأ نموذج مفتوح المصدر المحلي باختيار النسخة المناسبة، وإعداد التبعيات، والتأكد من أن الأجهزة الخاصة بك تلبي المتطلبات. هناك شعور بالمسؤولية هنا؛ أنت لا تدعو مجرد خدمة إلى متصفحك، بل تدعو قطعة من البرمجيات إلى بيئتك الخاصة. وهذه الاختيار يحمل معه شعورًا بالتمكين — خاصة للأشخاص الذين يستمتعون بمعرفة ما يجري تحت السطح.

بمجرد أن كان النموذج يعمل، أجاب على الاستفسارات بشكل جيد بشكل مدهش للعديد من المهام اليومية. طلبت منه توليد مقتطفات صغيرة من الكود، وشرح المفاهيم بلغة بسيطة، وصياغة أمثلة نصية قصيرة — وقد تعامل مع تلك الأمور بثقة مريحة. لأنه يعمل محليًا، كانت الردود تبدو فورية، تقريبًا محادثة، دون أي تحميل أو دوران للعجلات. هناك شيء مُرضٍ بهدوء حول معرفة أن أنماط اللغة تُولد بالكامل على جهاز في نفس الغرفة.

لكن مثل كل أداة لا تزال في طور النشوء، كانت هناك حدود. حيث تعتمد النماذج السحابية عادةً على مجموعات بيانات ضخمة وتحسينات دقيقة، كان هذا البديل مفتوح المصدر يتعثر أحيانًا في الطلبات الأكثر تعقيدًا أو دقة. كانت اقتراحات الكود قابلة للاستخدام، لكنها أحيانًا تفتقر إلى اللمسة النهائية أو السياق الذي قد تتوقعه من نموذج تجاري أكثر نضجًا. في المهام التي تتطلب تفكيرًا دقيقًا أو معرفة عميقة في المجال، أظهرت حدودها — ليس بطريقة درامية، ولكن في لحظات كشفت أنها لا تزال تتعلم أين تنتهي قوتها وتبدأ ثغراتها.

ومع ذلك، تؤكد التجربة على موضوع أوسع في كيفية تفكيرنا في الذكاء الاصطناعي الآن: الوصول والوكالة مهمان تقريبًا بقدر الأداء. النموذج المحلي مفتوح المصدر ليس مجرد أداة، بل هو بيان حول مكان السيطرة — في جهازك، وليس في خادم بعيد. بالنسبة للطلاب، والهواة، والمستخدمين الذين يهتمون بالخصوصية، يمكن أن يكون هذا تمييزًا ذا مغزى. إنه يدعو إلى نوع مختلف من العلاقة بين الشخص والبرنامج — ليس مجرد مستهلك للمخرجات، بل مشارك في العملية.

ما لفت انتباهي أكثر هو كيف أصبحت الانطباعات مختلطة: جزء من الحماس لما حققته نماذج مفتوحة المصدر بالفعل، وجزء من الوعي بأنه لا يزال هناك طريق يجب قطعه قبل أن تنافس أكثر الخدمات السحابية تطورًا. هذه ليست قصة "أفضل أو أسوأ" — إنها قصة أولويات مختلفة. تقدم الأنظمة السحابية نطاقًا وأداءً مصقولًا؛ بينما تقدم الأنظمة المحلية مفتوحة المصدر الاستقلالية والرؤية.

في النهاية، تركتني التجربة بتقدير أعمق لكلا النهجين. ذكرني النموذج المحلي بأن الابتكار ليس مجرد شيء يُقدم لنا كخدمة، بل شيء يمكننا تشغيله، واستكشافه، وتشكيله بأنفسنا. وذكرني أنه مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يكمن جزء من وعده ليس فقط في ما يمكنه فعله، ولكن في الخيارات التي يمنحنا إياها حول كيفية، وأين، ولماذا نستخدمه.

تنبيه صورة الذكاء الاصطناعي المرئيات تم إنشاؤها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وليست صورًا حقيقية.

المصادر • تغطية من وسائل الإعلام التقنية حول صعود نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية ومفتوحة المصدر • تعليقات من المطورين والباحثين حول تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الشخصية