YouTube Distilled
HomeVideos

A Mini PC Designed for Local AI: I Tested Beelink SEi14

Watch on YouTube

Now Playing

A Mini PC Designed for Local AI: I Tested Beelink SEi14

Transcript

444 segments

0:00

أدين بالشكر الجزيل

0:01

لهذه الشركة، "بيك".

0:03

لقد شاهدوا فيديوهاتي

0:05

الأخيرة عن تشغيل

0:06

نماذج الذكاء

0:07

الاصطناعي محلياً،

0:09

وقرروا إرسال أحد

0:10

صناديق الذكاء

0:11

الاصطناعي الخاصة بهم

0:13

لي لتجربته. دون أي

0:14

قيود أو شروط. لست

0:16

ملزماً بالترويج له.

0:17

يمكنني تقديم فيديو

0:18

إيجابي أو سلبي أو عدم

0:19

تقديم أي فيديو على

0:20

الإطلاق. لكنهم أرسلوه

0:22

لي لأقوم بتجربته.

0:23

وهذا ما سنفعله معاً

0:24

الآن. ولأثبت لكم أنني

0:26

لا أختلق هذا الأمر،

0:27

ها هو ذا. إنه بين يدي

0:28

الآن مباشرة. هذا هو

0:30

جهاز "لوبستر ريد إس آي

0:32

14" جاهز لنضعه تحت

0:33

الاختبار. وسواء كنتم

0:35

تفكرون فعلياً في شراء

0:36

جهاز كهذا أم لا،

0:37

سأعرض لكم كل ما

0:38

يستطيع القيام به،

0:39

وأعتقد أنكم

0:40

ستستمتعون بمشاهدة

0:41

ذلك. وسأذكر لكم

0:42

الإيجابيات والسلبيات

0:43

مقارنة بأنواع أخرى من

0:44

حوسبة الذكاء

0:45

الاصطناعي المحلية.

0:46

شركة "بيينك" فخورة

0:47

جداً بهذا الجهاز، ومن

0:48

السهل معرفة السبب

0:49

وسبب إرسالهم واحداً

0:50

لي للعبث به. إنه جهاز

0:52

مثير للإعجاب. تكلفته

0:53

2000 دولار. إنه يعمل

0:55

بنظام "أوبونتو". يحتوي

0:56

على ذاكرة وصول عشوائي

0:57

سعتها 32 غيغابايت.

0:58

يحتوي على تيرابايت في

1:00

محرك الأقراص، كما يضم

1:02

وحدة معالجة عصبية

1:03

مخصصة. إنه أشبه

1:04

بمعالج رسومي متخصص

1:05

لاستنتاج الذكاء

1:06

الاصطناعي. وهذه

1:07

الوحدة تمتلك 24

1:09

غيغابايت من ذاكرتها

1:10

الخاصة. وهذا يعني أن

1:11

إجمالي ذاكرة الجهاز

1:13

يبلغ 56 غيغابايت. وهذا

1:14

كثير بالنسبة لجهاز

1:15

بسعر 2000 دولار. لذا

1:17

عندما قمت بتوصيله،

1:18

عمل مباشرة. ترونني

1:19

هنا أتنقل وأجرب بعض

1:20

الأشياء المختلفة،

1:22

وأقوم ببحث على الويب

1:23

وأمور أخرى. الآن

1:24

انظروا، لقد قمت

1:25

بإعداده ليتصل بشبكة

1:26

واي فاي منفصلة تماماً

1:28

. لذا فهو معزول تماماً

1:29

عن جهاز الكمبيوتر

1:30

الخاص بي. إنه لا يتصل

1:32

بجهازي أبداً. إنه

1:33

معزول تماماً عن

1:34

الشبكة. لديه وصول

1:35

كامل للإنترنت، ووصول

1:36

كامل لأي شيء على محرك

1:37

أقراصه الخاص. ولكن

1:38

هذا كل ما في الأمر.

1:39

وبهذه الطريقة يمكنني

1:40

استغلال هذا الجهاز

1:41

بحرية. يمكنني تشغيل

1:42

وكلاء ذكاء اصطناعي.

1:44

يمكنني فعل ما أريد

1:45

لأنه معزول تماماً عن

1:47

ملفاتي. والآن أحضرت

1:48

بعض لوحات النظام

1:49

لتتمكنوا من رؤية

1:50

المواصفات. تُظهر

1:51

اللوحة العلوية

1:52

اليسرى المعالج

1:53

المركزي. يوجد 16 نواة

1:55

فعلية، لكن نظام

1:56

التشغيل يظهر 22 نواة

1:58

منطقية. في الأسفل

2:00

يساراً يوجد معالج

2:01

الرسوميات. إنه معالج

2:02

رسوميات مدمج، لكنه

2:04

ليس الأهم هنا. الأهم

2:06

موجود على اليمين. تلك

2:08

هي وحدة المعالجة

2:10

العصبية. إنها "إم 50" من

2:11

"هومو"، وهي شركة صينية

2:13

لتصنيع شرائح الذكاء

2:15

الاصطناعي. هذه

2:16

الشريحة محسنة الآن

2:17

لإجراء عمليات حسابية

2:18

سريعة للنماذج

2:19

اللغوية الضخمة

2:20

المكممة. وهذا بالضبط

2:21

ما تشاهده هنا. لقد قمت

2:23

بتحميل نموذج Quen 3.8 بـ

2:26

27 مليار بارامتر. وهو

2:28

نفس النموذج الذي

2:29

استخدمته مؤخرًا على

2:30

جهاز الكمبيوتر الخاص

2:31

بي. تم تحميله بنجاح.

2:32

وأنا أطلب منه الآن

2:34

كتابة قصيدة. حتى

2:35

تتمكن من الحصول على

2:37

تجربة مباشرة لقوة هذا

2:38

الجهاز. سترى أنه يضخ

2:40

الرموز بمعدل 14 رمزًا

2:42

في الثانية تقريبًا،

2:44

وهو أسرع بمرتين أو

2:45

ثلاث مرات مما رأيناه

2:47

على جهاز M1 Mac الخاص بي.

2:49

لذا سترى أنه سريع

2:51

للغاية هنا، وهو

2:52

يستخدم فقط الذاكرة

2:53

الموجودة في جهاز M50.

2:55

إنه لا يلمس ذاكرة

2:56

الكمبيوتر الرئيسية.

2:58

ويمكنك ملاحظة أن

2:59

النموذج يستخدم كل

3:00

الذاكرة المتاحة في

3:02

وحدة المعالجة

3:03

العصبية، وأن

3:04

الاستخدام ارتفع إلى

3:05

ما بين 90 و 100%بينما

3:07

يقوم بضخ هذه الرموز

3:08

وإجراء استنتاج سريع

3:10

لنموذج Quen 3.8. يجب أن

3:11

أشير إلى أنه

3:12

للاستفادة من بنية

3:14

جهاز M50، يتعين عليك

3:16

تنزيل نسخة خاصة من

3:17

النموذج من موقع Beink.

3:19

لذا، كان علي تنزيل

3:20

النسخة الخاصة من Quen 3.8

3:22

، وعندما فعلت ذلك،

3:23

حصلت على هذه النتائج.

3:24

ولكن الآن، حان وقت

3:25

الاختبار الكبير.

3:27

سأعطيه نفس تحدي موقع

3:28

التجارة الإلكترونية

3:29

الذي أعطيته لنموذج Quen

3:31

3.8 الذي يعمل على جهاز

3:32

الكمبيوتر الخاص بي.

3:34

إنه نفس المستودع،

3:35

ونفس المتطلبات، لكن

3:37

هناك شيء واحد أغيره

3:38

لزيادة احتمالية

3:40

النجاح. في الفيديو

3:41

السابق، استخدمت وكيل

3:43

البرمجة Open Code، الذي

3:45

أستخدمه كثيرًا وأحبه

3:46

جدًا، لكنه يأتي بحجم

3:48

كبير. إنه يأتي مع

3:50

حوالي 8000 رمز من

3:51

مطالبات النظام

3:52

لتهيئة النموذج

3:53

اللغوي للنجاح. لكن

3:55

هذا يعتبر ثقيلاً جدًا

3:56

لهذا النوع من التجارب

3:58

. لذا قررت هذه المرة

3:59

استخدام Pi بدلاً منه.

4:01

تشتهر Pi بالطبع

4:02

بامتلاكها لمطالبة

4:03

نظام بسيطة وخفيفة

4:05

الوزن للغاية. أعتقد

4:06

أنها تبلغ حوالي ألف

4:08

رمز فقط. أي أصغر

4:09

بثماني مرات، مما يعني

4:10

أنه يمكننا التشغيل

4:12

بشكل أسرع. لذلك قررت

4:13

استخدام Pi. وما تشاهده

4:15

هنا هو Pi، وكيل

4:17

البرمجة الذي ينفذ نفس

4:19

متطلبات العمل لبناء

4:21

موقع تجارة إلكترونية

4:23

على جهاز Beink SEI14 الخاص

4:25

بي، والذي يعمل مقابل

4:26

نموذج Quen 3.8 27B الذي

4:28

يعمل محليًا. ويمكنك

4:30

رؤية وحدة المعالجة

4:31

العصبية تعمل بجد

4:33

أثناء إنشائها لهذا

4:34

المنتج. وسنتركه يعمل.

4:36

سأدعه يمر عبر المراحل

4:38

الخمس كلها كما في

4:39

السابق. وسنرى ما الذي

4:41

سيبنيه. وسنرى مدى

4:42

سرعة بنائه له. لكن

4:44

بينما يعمل الجهاز

4:45

بكامل طاقته، أريد

4:46

توضيح نقطة أخرى. إذن،

4:48

نحن الآن نضغط بشدة

4:49

على وحدة المعالجة

4:50

العصبية تلك. يعمل

4:51

معالج M50 بكامل طاقته،

4:53

لكن بقية الجهاز في

4:54

حالة خمول نسبي، ولا

4:55

تزال ذاكرة الوصول

4:57

العشوائي للكمبيوتر

4:58

غير مستخدمة. وهذا

4:59

يعني أنه إذا كانت

5:00

لديك مهمة تتطلب عمل

5:02

وحدة معالجة العمليات

5:03

(MPU) واستنتاج النماذج

5:04

اللغوية الكبيرة (LLM)

5:06

في نفس الوقت،

5:07

بالإضافة إلى مهام

5:08

أخرى على الكمبيوتر،

5:09

فهذا الجهاز رائع جداً

5:11

لذلك. لذا فهو مناسب

5:12

بشكل طبيعي لأشياء مثل

5:13

الوكلاء الشخصيين مثل

5:15

Hermes و OpenClaw، لأنهم

5:16

يستطيعون الاستفادة

5:17

من الجهاز بالكامل،

5:18

سواء في استنتاج

5:19

النماذج اللغوية أو

5:21

المعالجة المحلية.

5:22

ومثال آخر على حالة

5:23

الاستخدام قد يكون

5:24

خطوط أنابيب RAG إذا كنت

5:26

بحاجة إلى إجراء

5:27

عمليات بحث متجهية

5:28

مكثفة على الجهاز نفسه

5:30

. يمكن أن يحدث كل ذلك

5:31

بالتوازي مع استنتاج

5:33

النماذج اللغوية،

5:34

وربما أيضاً وكلاء

5:35

البرمجة إذا كنت تحاول

5:37

العمل على منتج معقد

5:38

وثقيل يتطلب الكثير من

5:40

المعالجة. عندها يمكن

5:41

للمنتج أن يعمل في نفس

5:42

الوقت مع استنتاج

5:43

النماذج اللغوية مرة

5:45

أخرى. على أي حال، تركت

5:46

هذا الجهاز يعمل لمدة

5:47

ساعة ونصف تقريباً،

5:48

وقد أكمل المهمة بشكل

5:49

أسرع بكثير من الخمس

5:50

ساعات التي استغرقها

5:52

جهازي الماك M1 محلياً.

5:53

لكن الأمر تطلب الكثير

5:54

من المراقبة المستمرة.

5:55

كنت أحتاج إلى إخباره

5:56

مراراً وتكراراً

5:57

بمواصلة العمل. كان

5:58

يتوقف وكنت أضطر إلى

5:59

قول "استمر". وأعتقد أن

6:00

هذه مشكلة في "باي"(Pi)

6:01

وليست مشكلة في جهاز

6:02

Beink أو في الاستنتاج

6:03

المحلي. لكنني كنت

6:04

مضطراً للقيام بذلك.

6:06

على أي حال، بعد ساعة

6:07

ونصف، انتهى الأمر.

6:08

ودعونا نلقي نظرة على

6:10

ما حصلت عليه. لذا أكتب

6:11

npm run dev لتشغيل الخادم.

6:13

أرى ما إذا كان يعمل من

6:14

المرة الأولى. أنتقل

6:16

إليه في المتصفح.

6:17

وبالطبع، إنه يعمل من

6:18

المرة الأولى. ويمكنك

6:19

أن ترى أنه يبدو

6:20

مشابهاً إلى حد ما،

6:21

بالطبع، لا مفاجأة في

6:22

ذلك، لما كان عليه

6:23

الحال عندما قمت

6:24

بتشغيله على جهاز

6:24

الماك. كل الوظائف

6:25

موجودة. في الواقع،

6:27

أعتقد أنه يبدو أجمل

6:28

قليلاً. لكن هذه مجرد

6:29

مصادفة. إنه نفس

6:30

النموذج. المغزى هو

6:32

أنه عمل أسرع بثلاث

6:34

إلى أربع مرات على

6:35

جهاز Beink هذا. وتم

6:36

استيفاء متطلبات

6:38

العمل. رمز القسيمة

6:39

يعمل، الشحن المجاني

6:41

يعمل، وسلة التسوق

6:42

التي تحتوي على

6:43

أيقونات أصغر تعمل

6:44

أيضاً. كل شيء يعمل

6:45

معاً بشكل جيد. انظر،

6:47

ليس لدي أي علاقة

6:48

تجارية مع Beink. يجب أن

6:50

أقول إنني ممتن جداً

6:51

لأنهم أرسلوا لي هذا

6:52

الجهاز. لذا، أنا أميل

6:54

إلى أن أكون منحازاً

6:55

للقول بأن هذا الجهاز

6:56

رائع. ولكن، دعني

6:57

أعطيك تفاصيل دقيقة

6:58

حول الإيجابيات

6:59

والسلبيات، حتى تتمكن

7:00

من معرفة ما إذا كنت

7:01

ستفكر في الحصول على

7:02

شيء كهذا لنفسك. من

7:03

الواضح أن الميزة

7:05

الرئيسية هي السرعة،

7:06

فمعدل 14 رمزاً في

7:07

الثانية يبدو الحد

7:09

الأدنى المقبول. كان

7:10

استخدام جهاز M1 Mac

7:11

الخاص بي بطيئاً جداً،

7:13

وهذا الجهاز رائع. لذا

7:15

، فإن امتلاك هذا

7:16

الجهاز كصندوق إضافي

7:17

لتجارب الذكاء

7:18

الاصطناعي يبدو

7:19

خياراً مثالياً. حقيقة

7:21

أنه يمكنك تشغيل

7:22

المهام على المعالج

7:23

المركزي (CPU) ووحدة

7:24

المعالجة العصبية (NPU)

7:26

نظراً لعزل الذاكرة،

7:27

أمر قوي جداً، وإذا

7:28

ناسب ذلك احتياجاتك،

7:30

فقد يكون خياراً

7:31

جذاباً للغاية. لكنني

7:32

أعتقد أن النقطة

7:33

الأساسية هي أن هذا

7:34

الجهاز يحقق توازناً

7:36

مثالياً إذا كانت

7:37

ميزانيتك في حدود 2000

7:38

دولار. إذا كنت لا ترغب

7:40

في إنفاق الكثير،

7:41

يمكنك الحصول على جهاز

7:43

Mac Mini للمبتدئين بسعر

7:44

أقل، وسيكون جيداً،

7:46

لكنه ليس بقوة SEI14. إذا

7:47

كانت ميزانيتك أكبر،

7:49

أعتقد بزيادة 500 دولار

7:51

إضافية يمكنك الحصول

7:53

على Mac Mini M5 مماثل بنفس

7:55

سعة الذاكرة الموحدة

7:57

الإجمالية. وإذا أردت

7:58

الارتقاء أكثر، يمكنك

8:00

الحصول على جهاز

8:01

كمبيوتر بشريحة Nvidia

8:02

سيكون أقوى بكثير. لكن

8:04

إذا كان هذا ما تبحث

8:06

عنه، 2000 دولار وهذا

8:08

الأداء، فإن SEI14 يحقق

8:10

الهدف تماماً. أما

8:11

بالنسبة للعيوب، فأود

8:13

القول أولاً أن هذا

8:15

ليس لضعاف القلوب. بدء

8:16

تشغيل الجهاز كان

8:18

سهلاً للغاية، لكن

8:19

تشغيل الاستدلال (

8:20

Inference) على وحدة

8:22

المعالجة العصبية كان

8:23

أصعب مما توقعت.

8:25

استغرق الأمر مني

8:26

حوالي نصف يوم في

8:27

البداية. كان يعمل على

8:28

معالج الرسوميات وكان

8:29

بطيئاً بشكل لا يصدق،

8:31

وكنت أتساءل: ما

8:32

الفائدة من هذا؟ لم

8:33

أكن أدرك ذلك. استغرق

8:34

الأمر مني بعض الوقت.

8:36

لكن بمجرد أن يعمل،

8:37

فإنه رائع. عليك فقط أن

8:39

تتحلى بالصبر وتتحمل

8:41

بعض العناء التقني قبل

8:42

أن ينجح الأمر. أيضاً،

8:44

يجب عليك تنزيل

8:45

التعريفات والنماذج

8:46

من موقع Beink إذا كنت

8:48

ترغب في التشغيل

8:49

باستخدام معمارية

8:50

وحدة المعالجة

8:51

العصبية. وقد يكون ذلك

8:53

أمراً مزعجاً بعض

8:54

الشيء. تبين أن هناك

8:55

قيوداً جغرافية، لذا

8:57

اضطررت لاستخدام VPN

8:58

للتمكن من التنزيل،

8:59

وهو أمر جنوني نوعاً

9:00

ما. هناك بالتأكيد بعض

9:02

العقبات التي يجب

9:03

تجاوزها، ولكن طالما

9:05

كنت مستعداً لذلك،

9:06

فستجني ثماراً تستحق

9:08

السعر. بسعر 2000 دولار،

9:10

ستحصل على استدلال

9:11

سريع جداً وصندوق

9:13

مستقل لتجارب الذكاء

9:15

الاصطناعي. سأترككم مع

9:16

نظرة أخرى على منصة

9:17

التجارة الإلكترونية

9:19

التي بُنيت في ساعة

9:20

ونصف، وهي أسرع بثلاث

9:21

مرات مما كانت عليه

9:22

على جهاز M1 Mac الخاص بي.

9:24

وعليّ أن أقول، لقد

9:25

كان من الممتع حقاً

9:26

تجربة جهاز Beink هذا.

9:28

أنا ممتن جداً لأنهم

9:29

أرسلوه لي بالبريد.

9:30

وإذا كنت تفكر في

9:32

إنفاق حوالي ألفي

9:33

دولار على جهاز محلي

9:35

يمكنك استخدامه مثلي

9:36

كوكيل شخصي أو وكيل

9:38

برمجة مع شيء مثل Pi،

9:39

فعليك بالتأكيد

9:40

التفكير في جهاز Beink.

9:42

أعتقد أنه رائع وأنا

9:43

لست مرتبطاً بهم بأي

9:44

شكل من الأشكال على

9:45

الإطلاق. أنا فقط

9:46

أحببته حقاً. أنا ممتن

9:47

جداً لأنهم أرسلوا لي

9:48

واحداً. حسناً. حسناً،

9:50

آمل أن تكونوا قد

9:51

استمتعتم بهذا

9:51

الفيديو، وإذا أعجبكم

9:52

، يرجى الإعجاب

9:53

والاشتراك. هذه هي

9:54

الطريقة التي أعرف بها

9:55

ضرورة الاستمرار في

9:56

صنع المزيد.

Interactive Summary

Loading summary...