مقدمة سريعة: لماذا نحتاج تطبيقات ذكاء اصطناعي تعمل دون إنترنت؟

في 2025 أصبحت تجربة الذكاء الاصطناعي على الهاتف أكثر مرونة: يمكن تشغيل نماذج محليّة (on‑device) تتيح إجابات فورية، خصوصية أقوى، وتشغيل في ظروف انعدام الشبكة مثل السفر أو العمل الميداني. لكنها تأتي مع تنازلات: حجم النماذج ومساحة التخزين والذاكرة المطلوبة، وتفاوت جودة النتائج مقارنةً بالنماذج السحابية الكبيرة.

في هذا الدليل نعرض أفضل التطبيقات والمشروعات العملية المتاحة اليوم على الهواتف الذكية، نوضّح متطلبات الأداء، ونقدّم نصائح عملية لاختيار التطبيق أو النموذج الملائم لحاجتك.

تطبيقات ومشروعات موثوقة لتشغيل الذكاء الاصطناعي دون إنترنت على الهاتف

فيما يلي قائمة مختارة بالتطبيقات والمشروعات التي أثبتت نفسها عمليًا أو تُستخدم كنقطة انطلاق لبناء تجربة محلية على الهاتف:

• OfflineLLM / Offline LLM (iOS & macOS) — تطبيق iOS يوفّر محرك تنفيذ محلي لنماذج GGUF ويُعلن عن دعم واسع لنماذج مثل Llama وGemma وMistral وغيرها، مع خيارات وضع الاستخدام دون إنترنت وتحسينات لأداء Apple Silicon.
• On‑Device AI Chatbot / Offline, Secure LLM Chatbot — تطبيقات على App Store تسوّق نفسها كتطبيقات محليّة تدعم تشغيل نماذج متعددة (Llama, Gemma, Mistral, Qwen ...) وتقدّم واجهة دردشة ونُهجًا خصوصية محليّة. هذه التطبيقات مناسبة للمستخدمين الذين يريدون حلًا جاهزًا بدون إعدادات تقنية معقدة.
• Iris / Iris Offline GPT — مشروع/تطبيق مبني على llama.cpp ويُركّز على دمج مكتبة Hugging Face لتنزيل وتشغيل نماذج GGUF محليًا، مصمّم للأندرويد مع خيارات إدارة النماذج والمعاملات لتعديل السلوك والأداء. الإعلان عن تحديثات Iris وتكاملها مع Hugging Face ظهر في مناقشات مشروع llama.cpp ومصادر المنتج.
• مشروعات Android مفتوحة المصدر (llama.cpp / LocalGPT‑Android) — مستودعات ومشروعات على GitHub تبيّن كيف يمكن تضمين محرك llama.cpp داخل تطبيق أندرويد لتشغيل نماذج GGUF محليًا؛ هذه الحلول مفيدة للمجربين والمطورين الراغبين ببايثون/NDK أو باقات APK للتجربة.
• GPT4All (إصدارات أو حزم محلية) — مشروع مفتوح المصدر كما تُوزّع أدواته وإصداراته محليًا على منصات متعددة، ويوجد توزيع وتحديثات له في 2025 كأدوات تشغيل محليّة. مناسب لمن يبحث عن تجربة شبيهة بـChatGPT تعمل بالكامل محليًا عند توفر الحزم المناسبة.

ملاحظة: هناك تطبيقات تجارية ومشروعات جديدة تظهر بسرعة، لذلك من الجيد التحقّق من صفحة الصيانة أو متجر التطبيقات قبل التنزيل ومقارنة متطلبات كل إصدار.

أداء، متطلبات الأجهزة، وحجم النماذج — ماذا تتوقع؟

تشغيل نموذج محلي على الهاتف يعتمد على 3 عوامل رئيسية: الذاكرة (RAM/VRAM)، مساحة التخزين لملف النموذج، وقوة المعالج أو وجود NPU/GPU مخصّص. تطبيقات مثل OfflineLLM تُشير صراحة إلى أن بعض النماذج المتقدّمة تحتاج VRAM أكبر وتعمل أفضل على أجهزة Apple Silicon، بينما مشاريع أندرويد المفتوحة تطلب عادة 3–4 جيجابايت من ذاكرة حرة لتشغيل نسخ مخفّضة الحجم أو كميات أكبر للنسخ الكمية.

قاعدة سريعة لاختيار النموذج

تلميحات عملية: استخدم إصدارات مُكمِّرة (quantized) من النماذج بصيغة GGUF لتقليل الاستهلاك، نزّل النماذج عبر شبكة واي‑فاي قبل السفر، واحرص على مراقبة استهلاك البطارية لأن المعالجات تُجهد البطارية سريعًا عند تنفيذ توليد نص مستمر.

الخصوصية، المخاطر، ومتى تختار العمل بدون إنترنت

أحد أكبر مزايا التشغيل المحلي هو الخصوصية: البيانات تظل على جهازك ولا تُرسل لسيرفر خارجي. لكن احذر من نقاط مهمة:

• تطبيقات الطرف الثالث: ليست كل التطبيقات المحلية شفافة — اقرأ سياسة الخصوصية وإعدادات التخزين وحقوق الوصول قبل التنزيل. تطبيقات المتاجر الرسمية (App Store / Play) عادةً تعرض ملاحظات واضحة حول ما إذا كانت النماذج تنفّذ محليًا أم تستخدم سحابة.
• التحديثات والأمن: النماذج المحلية قد تحتاج تحديثات يدوية — تأكّد من مصدر النموذج (Hugging Face أو مستودع موثوق) وتحقّق من التواقيع أو الشيفرة المصدرية إن أمكن. Iris وOfflineLLM يقدّمان تكاملًا مع Hugging Face لتنزيل نماذج GGUF مباشرةً، وهو أمر مفيد لكنه يتطلب الانتباه لمصدر النموذج.
• متى تختار الوضع دون إنترنت؟

1. عند الحاجة لخصوصية وقواعد امتثال (مستندات حساسة، بيانات عملاء).
2. عند السفر أو العمل في مناطق دون اتصال مستقر بالإنترنت.
3. لتقليل تكاليف نقل البيانات أو التأخّر الزمني (latency) في الاستجابات الفورية.

خلاصة سريعة: إذا كانت خصوصيتك وصيانتها أولوية، وتملك هاتفًا حديثًا بمواصفات متوسطة‑عالية، فالتطبيقات المحلية اليوم تقدّم بديلاً عمليًا. للمهمّات الثقيلة أو حالات الاستخدام التي تتطلّب أعلى جودة لغوية، قد تظل السحابة أفضل حالًا — أو استخدام نهج هجيني (RAG محلي + خدمة سحابية عند الحاجة).

خاتمة ونصائح سريعة

• ابدأ بتطبيق جاهز إن كنت مستخدمًا عاديًا (OfflineLLM / On‑Device Chatbot) لاختبار الأداء والخصوصية بسرعة.
• للمطورين أو الباحثين، راجع مشروعات مثل llama.cpp وLocalGPT‑Android لبناء تجربة مخصّصة على الجهاز.
• قم بتنزيل النسخ المُكمِّرة (quantized) من النماذج واحتفظ بنسخة احتياطية من النماذج والبيانات قبل التجريب.

هل تريد أن أعدّ لك قائمة مُخصّصة لهاتفك (موديل + سعة رام) مع اقتراح تطبيق ونموذج مناسب؟ أعطني طراز هاتفك وسأقترح خيارات قابلة للتنفيذ.