تقول غوغل إن Gemma 4 يتسع في هاتف بذاكرة من 1.1 إلى 2.5 غيغابايت، لكن المقياس المستقل الذي أُطلق في أغسطس نشر أزمنة التشغيل على هاتف آيفون واحد فقط

تذكر بطاقة نموذج Gemma 4 من غوغل 2.3 مليار معامل فعال للنموذج الأصغر الخاص بالهواتف، E2B، ويعطي جدول الأحجام لدى غوغل رقم ذاكرة للجوال قدره 1.1 غيغابايت له و2.5 غيغابايت للنموذج الأكبر E4B. ونموذج آبل على الجهاز شبكة كثيفة من 3 مليارات معامل تعمل داخل نافذة من 4,096 رمزا في الجلسة الواحدة. هذه أرقام الشركات نفسها حتى 8 أكتوبر 2026، ومعظم الدرجات المرفقة بها أجرتها الشركات أيضا.

المعامل هو رقم واحد متعلَّم داخل النموذج، والرمز قطعة من كلمة طولها نحو ثلاثة إلى أربعة أحرف إنجليزية، بحسب آبل.

ما تنشره آبل

أعلنت آبل نماذج الأساس من الجيل الثالث في 8 يونيو 2026. ويعمل اثنان منها على الهاتف. AFM 3 Core نموذج كثيف من 3 مليارات معامل. أما AFM 3 Core Advanced فيحمل 20 مليار معامل في ذاكرة الفلاش، ويفعّل من 1 إلى 4 مليارات لكل طلب، ويسحب الأجزاء المختارة إلى ذاكرة العمل. وتقول آبل إن الأكبر مخصص لأقوى شرائحها ولا تسمي جهازا. ولا تعطي رقم ذاكرة لأي من النموذجين.

والحد الذي يصطدم به المطورون أولا هو النافذة. فمذكرة آبل التقنية TN3193، المحدّثة في 31 مارس 2026، تقول إن للنموذج على الجهاز نافذة سياق من 4,096 رمزا في الجلسة. وتُحتسب التعليمات والمطالبات وتعريفات الأدوات وردود النموذج نفسه كلها من هذه النافذة. والنص الإنجليزي يبلغ نحو ثلاثة إلى أربعة أحرف للرمز، والصيني أو الياباني أو الكوري نحو حرف واحد.

ما تنشره غوغل

تعطي بطاقة Gemma 4 رقم 2.3 مليار معامل فعال و5.1 مليار مع التضمينات للنموذج E2B، و4.5 مليار و8 مليارات للنموذج E4B. والفعال يعني العدد الذي يستخدمه النموذج فعليا، وهو أقل لأن جداول بحث كبيرة تقع خارجه. ويدعم الحجمان كلاهما سياقا من 128,000 رمز.

ويورد جدول الذاكرة 2.9 غيغابايت و4.5 غيغابايت للنسختين بدقة 4 بتات، و1.1 غيغابايت و2.5 غيغابايت في صف الجوال لبيئة التشغيل LiteRT-LM. والاستخدام على الجوال للنص فقط هو 0.84 غيغابايت و2.2 غيغابايت. ويغطي الجدول تحميل الأوزان، وبحسب ملاحظاته يستثني ذاكرة KV المؤقتة، وهي ذاكرة العمل التي تكبر مع المحادثة.

أما Gemini Nano، النسخة التي تشغلها هواتف أندرويد عبر خدمة النظام AICore، فمبني من هذه العائلة. وتقول تدوينة غوغل في 2 أبريل 2026 إن Gemma 4 هو الأساس لـ Gemini Nano 4، الذي تصفه بأنه أسرع حتى 4 مرات وأخف حتى 60% على البطارية من النسخة السابقة. ولا تذكر التدوينة شروط الاختبار لأي من الادعاءين. وتورد صفحة ML Kit النسخة Nano 4 على سلسلة Pixel 11 وثلاثة طرازات من Galaxy Z Flip8 وFold8، بينما تظهر هواتف Pixel 9 و10 تحت النسخة 3. وتحذر الصفحة نفسها من أن نسخ Nano المختلفة قد تجيب عن المطالبة نفسها بإجابات مختلفة.

ميتا ومايكروسوفت

تورد بطاقة Llama 3.2 1B من ميتا 1.23 مليار معامل، وصدر في 25 سبتمبر 2024. وعلى هاتف OnePlus 12 باستخدام بيئة ExecuTorch من ميتا، تأخذ النسخة المكمَّاة 1,083 ميغابايت على القرص و1,921 ميغابايت من ذاكرة العمل وتفك الترميز بسرعة 50.2 رمزا في الثانية. أما النسخة كاملة الدقة فتأخذ 2,358 ميغابايت و3,185 ميغابايت وتبلغ 19.2. وميتا هي التي أجرت تلك الاختبارات. ولم تجد tuput نموذج Llama صغيرا أحدث من ميتا.

ونموذج Phi-4-mini-instruct من مايكروسوفت يضم 3.8 مليار معامل ونافذة من 128,000 رمز، وصدر في فبراير 2025. وتسجل بطاقته 67.3 في MMLU، وهو امتحان معلومات عامة، و88.6 في GSM8K، وهو مجموعة مسائل رياضيات مدرسية. ولا تعطي البطاقة رقم ذاكرة للهاتف ولا سرعة.

الشرائح، وادعاءات لم يتحقق منها أحد

أعلنت ميديا تك شريحة Dimensity 9600 Pro في 15 سبتمبر 2026. ويقول البيان إن وحدة NPU 1090 (وحدة المعالجة العصبية، الجزء المصمم للذكاء الاصطناعي في الشريحة) تتفوق بنسبة 51% في أداء ما قبل التوليد، أي قراءة المطالبة بشكل أسرع، وبنسبة 55% في الرموز لكل واط. ويقول أيضا إن الشريحة تدعم نماذج حتى 30 مليار معامل. والحاشية الوحيدة تقول إن المقاييس جاءت من “اختبار جهاز تجريبي في مختبرات ميديا تك”، دون تسمية شريحة أو نموذج للمقارنة. ومن المنتظر أن تصل الهواتف الأولى هذا الربع.

وأطلقت كوالكوم Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 في سبتمبر 2026. ويورد تقرير HotHardware في 22 سبتمبر أرقام كوالكوم: وحدة NPU أسرع بنسبة تصل إلى 35%، وذاكرة مشتركة أكبر بنسبة 50% من الجيل السابق، وأداء ما قبل التوليد بدقة INT4 أعلى بنسبة تصل إلى 50%. ومثال كوالكوم نموذج من مزيج الخبراء يفوق 30 مليار معامل مع نحو 3 مليارات نشطة لكل رمز، وينبه HotHardware إلى أن هذا ليس مثل تشغيل نموذج كثيف من 30 مليارا. ويسمي هاتف Motorola Signature 27 من بين الأوائل.

الاختبار المستقل

أطلقت Artificial Analysis، بالتعاون مع Liquid AI، مقاييس للهواتف في 24 أغسطس 2026. وقيّمت 41 بنية مكمَّاة وشغّلت 33 منها على آيفون 17 برو، ويورد مقال الإطلاق أزمنة التشغيل على الهاتف لهذا الجهاز الواحد. وكان على البنى أن تتسع في 8 غيغابايت بدقة 4 بتات أو أقل وأن تعمل على محرك llama.cpp.

وتعادل نموذجان من 2.6 إلى 3 مليارات معامل عند 63 في متوسط اختباراتها الخمسة. استغرق LFM2.5-2.6B 8.0 ثوان و2.3 غيغابايت، واستغرق Nanbeige4.2-3B 21.4 ثانية و4.0 غيغابايت. واستغرق النموذجان ذوا 9 مليارات أكثر من 25 ثانية و6.9 غيغابايت. ويقع Gemma 4 E4B بين النماذج التي تسميها. أما نموذج آبل وGemini Nano فلا.

وفي MMLU Pro، وهي نسخة أصعب من امتحان المعلومات العامة هذا، تسجل بطاقة Gemma 4 من غوغل 69.4% للنموذج E4B و60.0% للنموذج E2B، وتقول فقط إن النماذج قُيّمت على مجموعات بيانات كثيرة. ولا تسجل تدوينة آبل للجيل الثالث أي مقاييس معيارية. وقد فُضّل AFM 3 Core في 45.6% من المطالبات مقابل 23.3% لنموذج 2025 في التقييم البشري المتقابل لدى آبل نفسها، وقالت آبل إن تقريرا تقنيا سيتبع. ولم تجد tuput تقريرا منه حتى 8 أكتوبر.

ما لا تستطيعه النماذج

تقول جلسة WWDC25 لدى آبل بتجنب استخدام النموذج على الجهاز في الرياضيات أو البرمجة وبعدم الاعتماد عليه في الوقائع. فهو لن يعرف الأحداث بعد تاريخ تدريبه، وقد يختلق إجابات. وحجم Phi-4-mini يحد من الوقائع التي يستطيع تخزينها، بحسب بطاقة مايكروسوفت، والنموذج أضعف خارج الإنجليزية. وقد يذكر Gemma 4 وقائع خاطئة أو قديمة، بحسب بطاقة غوغل. وتورد صفحة Gemini Nano لأندرويد حدود الرموز وحدود العتاد و”حدود قدرة النموذج” دون أن تذكر الحدود. وتركت Artificial Analysis اختبارات الوكلاء خارج قياساتها لأن النماذج الصغيرة تسجل فيها قريبا من الصفر.

اللغات الهندية على الجهاز

تورد صفحة الدعم لدى آبل، المنشورة في 14 سبتمبر 2026، 16 مدخلا لغويا لـ Apple Intelligence، منها الإنجليزية واليابانية والتركية، ولا تسمي أي لغة هندية. وتدعم واجهة التلخيص في ML Kit على أندرويد الإنجليزية واليابانية والكورية. وتم تدريب Gemma 4 مسبقا على أكثر من 140 لغة، مع دعم جاهز لأكثر من 35، مع أن البطاقة لا تسردها. وتذكر ميتا الهندية بين ثماني لغات مدعومة رسميا لـ Llama 3.2 1B، وتُظهر بطاقتها أن النموذج الأساسي سجل 33.5 في MMLU متعدد اللغات بالهندية مقابل 40.5 بالفرنسية.

والخيار الهندي الصنع هو Sarvam Edge، الذي أُعلن عنه في 14 فبراير 2026. وتورد تدوينة سارفام مُتعرِّف كلام من 74 مليون معامل بنحو 294 ميغابايت، ومولِّد كلام من 24 مليون معامل بنحو 60 ميغابايت، ونموذج ترجمة بنحو 150 مليون معامل و334 ميغابايت. ويغطي الكلام 10 لغات هندية والترجمة هذه الـ10 مع الإنجليزية، فتبلغ 110 أزواج. ويبدأ التعرف على الكلام في أقل من 300 ملي ثانية على Snapdragon 8 Gen 3، بحسب سارفام، مع أن التدوينة لا تنشر معدلات أخطاء الكلمات لمقارنتها مع Google Cloud. وتقول صفحة المنتج 22 لغة، وهذا لا يطابق 10 في التدوينة. ودرجات سارفام لنسخها السحابية تغطيها مقالة نماذج الكلام والترجمة، والجهد الأوسع في عمل الهند على الذكاء الاصطناعي بلغاتها.

أعلنت إنتل الهند وقسم بهاشيني الحكومي عن BHASHINI Vidyalekha في 2 مارس 2026، وهي أداة تعمل دون اتصال تنسخ المحاضرات الإنجليزية وتترجمها للطلاب. وهي تعمل على حواسيب Intel Core Ultra المحمولة، لا على الهواتف، ولا يسمي الإعلان لغاتها. وتقول صفحة منتج سارفام إن Edge عرض تجاري، متاح بالتواصل مع الشركة، وليس مفتوح المصدر.