# Cactus تطلق Needle 3: نموذج بحجم يبدأ من 9 ميجابايت ويعمل على Raspberry Pi

> **المغزى:** نموذج يعمل دون إنترنت ودون حساب لدى أي جهة يفتح الباب لمنتجات كانت التكلفة أو ضعف الاتصال يغلقانه، مقابل أنه لا يجيد إلا ما دُرّب عليه.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-09-19-cactus-needle-3-tiny-model/)
- التاريخ: 8 ربيع الآخر - 19 سبتمبر 2026 (2026-09-19)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: تشغيل النماذج محليًا، Raspberry Pi، نماذج اللغة الكبيرة، الذكاء الاصطناعي

أطلقت شركة Cactus Compute نموذج Needle 3، الذي وصل إلى Hacker News في 18 سبتمبر 2026 بـ 209 نقاط. ويتراوح حجم الملف التنفيذي للنموذج بين 9 و29 ميجابايت بترميز CQ2، وعدد معاملاته بين 29 و121 مليونًا، ودُرّب على 360 مليار token من بيانات مهيكلة خاصة بالشركة.

وليس هذا نموذج محادثة. فهو مصمم لثلاث مهام: استدعاء الأدوات المناسبة بالمعطيات الصحيحة (tool calls)، واستخراج البيانات بصيغة JSON وفق schema يحددها المطور، وإنتاج text embeddings لأغراض البحث.

## مجموعة أوزان واحدة بعدة أحجام

الفكرة التقنية الأبرز تسميها الشركة intelligence laddering. فالمعتاد أن يكون لكل حجم من النموذج ملف منفصل مدرّب وحده. أما في Needle 3، فكل طبقة هي شبكة فرعية بسعة متزايدة، ويمكن للمطور أن يختار من شبكة من طبقتين إلى شبكة من 20 طبقة بحسب قدرة الجهاز، وكلها من الملف نفسه، وكل شبكة فرعية تقبل الـ fine-tuning.

وتقول الشركة على صفحتها إن الشبكة الفرعية ذات الطبقات الأربع يمكن أن تبلغ مستوى DeepSeek V4 Flash إذا ضُبطت على مهام محددة لدورة تدريب واحدة. والسرعة المنشورة على Raspberry Pi بين 400 و4,000 token في الثانية عند التوليد، وبين 1,000 و10,000 عند معالجة المدخلات.

بالنسبة للمنطقة، يعني ذلك عملًا لا يحتاج إلى إنترنت ولا بطاقة دفع ولا حساب لدى أي مزوّد، وبيانات لا تغادر الجهاز. ويفتح هذا المجال لتطبيقات كانت التكلفة تعيقها: أجهزة في المصانع، أو تطبيقات في مناطق يتقطع فيها الاتصال، أو أنظمة لا يُراد لبياناتها أن تمر بخادم خارجي.

لكن المقايضة واضحة. فنموذج بهذا الحجم يؤدي ما دُرّب عليه، ويفقد قدرته حين يُطلب منه ما يخرج عن ذلك.

## المصادر

- [صفحة Needle 3 الرسمية](https://cactuscompute.com/needle)
- [موقع Cactus Compute](https://cactuscompute.com)
- [صفحة DeepSeek على Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai)