Bonsai 2 مقابل Ternary Bonsai 2 27B: اسم العائلة يؤدي وظيفتين

ابحث عن Bonsai 2 وستصل إلى نحو خمسة مخرجات مختلفة ببصمات تمتد على مدى مرتبة عشرية، وليس واضحًا من الاسم أيّها يتحدث عنه مقال معيّن. Ternary Bonsai 2 27B هو النموذج المحدد — نموذج ثلاثي واحد من فئة 27B مبني على Qwen3.8-27B، أُعلن في 17 سبتمبر 2026 وطُرح كحزمة dense-trit بسعة 5.95 GB أو حزمة 2-bit-slot بسعة 7.21 GB. المجرد Bonsai 2 هو المظلة: الاسم نفسه يغطي Ternary Bonsai 2 2B، وTernary Bonsai 2 4B وTernary Bonsai 2 9B، وهي ثلاثة نماذج أصغر بكثير مبنية على Qwen3.5 وأُعلن عنها في 15 أكتوبر 2026، ويغطي الآن أيضًا مدخل مكتبة Ollama يخدم جميع الأحجام الأربعة ضمن عائلة وسوم واحدة.

إذن، هذه ليست المواجهة المباشرة المعتادة. أحد الجانبين مجموعة فرعية من الآخر، والسؤال المفيد ليس أيهما أفضل، بل أيهما يريد فعلاً القارئ الذي كتب "Bonsai 2" في مربع بحث. والجواب يتوقف على شيء تخفيه التسمية: فالعائلة هي عائلتان، منقسمتان حسب النموذج الأساسي، والانقسام لا يقع حيث توحي أرقام الحجم.

عائلتان تحملان اسمًا واحدًا

اقرأ ترويسات GGUF للملفات المنشورة وستجد الخط الفاصل هناك مباشرة في حقل بيانات وصفية. كل إصدار Bonsai 2 — 2B و4B و9B و27B على حد سواء — يسجل general.architecture = qwen35. تلك السلسلة هي العمود الفقري للانتباه الهجين Qwen3.5، وبالنسبة للثلاثة الصغيرة فهي صحيحة تمامًا: تسرد بطاقات النموذج Qwen3.5-2B وQwen3.5-4B وQwen3.5-9B كنماذج أساسية مع عدم تغيير البنية. الـ 27B حالة مختلفة. قاعدته هي Qwen3.8-27B، وهو نموذج انتباه هجين 27B أحدث وأقوى، ويصادف أنه يتشارك سلسلة البنية لأن Qwen3.8 يحتفظ بنفس عائلة العمود الفقري.

ملاحظات الإصدار الخاصة بالمورّد نفسه تجعل الانقسام مرئيًا إذا قرأتها جنبًا إلى جنب، وغير مرئي إذا قرأت أيًّا منها بمفرده. منشور ١٥ أكتوبر الخاص بالنماذج الصغيرة يقول إنها «مبنية على Qwen3.5»، ويصفها بأنها تنضم إلى Bonsai 2 27B — وهو ما يُصاغ بدقة على أنه شيء مختلف. منشور ١٧ سبتمبر الخاص بـ27B يقول Qwen3.8-27B. إعلانان، ونموذجان أساسيان، واسم عائلة واحد، ومقال من طرف ثالث يقول «Bonsai 2 مبني على Qwen3.5» خاطئ بشأن 27B بينما يبدو موثّقًا بشكل ممتاز.

هذا مهم لأن جيل النموذج الأساسي ليس تفصيلًا هنا. فهو يحدد سقف القدرات، ويحدد ما الذي تكون نسب الاحتفاظ نسبًا مئوية منه، وهو يعني أن أرقام الاختبارات المعيارية للنماذج الصغيرة وأرقام اختبارات 27B ليست نقطتين على منحنى واحد — بل هما تقريران منفصلان مقابل أساسين مرجعيين منفصلين. تعامل مع أي جدول يضعهما في عمود واحد بارتياب.

الأرقام، جنبًا إلى جنب

جميع الأرقام المذكورة من جهة المورّد Prism ML؛ لم يُعَد إنتاج أيٍّ منها بشكل مستقل.

• النموذج الأساسي — Ternary Bonsai 2 2B / 4B / 9B: Qwen3.5-2B، و-4B، و-9B على التوالي؛ Ternary Bonsai 2 27B: Qwen3.8-27B

• أُعلن — 15 أكتوبر 2026 للثلاثة الصغيرة؛ 17 سبتمبر 2026 لـ 27B

• أصغر حزمة نماذج لغوية — 0.429 GB PTQ1_0 عند 2B؛ 1.997 GB PTQ1_0 عند 9B؛ 5.947 GB PTQ1_0 عند 27B

• الحزمة الافتراضية — PQ2_0 لجميعها: 0.517 GB، 1.146 GB، 2.417 GB و7.206 GB على التوالي

• بتات لكل وزن — ~1.83 عند 2B، ~1.81 عند 4B، ~1.78 عند 9B، 1.72 المثالي / 1.75 المعبأ عند 27B

• السياق — 262,144 توكنًا على مستوى العائلة بأكملها، موروثة من العمود الفقري Q​wen

• الرؤية — حزمة mmproj منفصلة لكل حجم، تُحمَّل فقط عند وصول صورة

• الترخيص — Apache 2.0 في جميع الأنحاء

• الاحتفاظ كما ورد — 27B: 98.2% من Qwen3.8-27B FP16 عبر 14 معيارًا؛ النماذج الصغيرة: 19 معيارًا عبر ستة مجالات مهارية، مُبلَّغ عنها كاحتفاظ لكل فئة مقابل خطوط الأساس الخاصة بها Qwen3.5

سطر واحد في تلك القائمة هو السبب في أن 27B يستهلك 5.95 GB بينما يستهلك 9B مقدار 2.00 GB، وهو ليس مجرد عدد المعاملات. يُوصَف 27B بأنه «ثلاثي القيم من طرف إلى طرف» عبر التضمينات وإسقاطات الانتباه وإسقاطات MLP ورأس LM، مع تفصيل حاسم: مجموعة صغيرة من الموترات — مسار الحالة التكرارية لطبقات الانتباه الخطي بالإضافة إلى أوزان التطبيع، نحو 26.2 مليون معامل، أي 0.0976% من نموذج اللغة — تبقى بدقة أعلى، وهذا الباقي هو ما ينقل الرقم الرئيسي من 1.71 إلى 1.72 بت لكل وزن. وعلى 9B تعطي الآلية نفسها نحو 1.78. النموذج الأكبر أكثر كفاءة لكل وزن، لا أقل، لأن العبء الثابت للدقة العالية يُوزَّع على عشرة أضعاف عدد المعاملات. إذا كنت تفكر في أي حجم تختار من جدول بت لكل وزن، فهذا هو الاتجاه الوحيد الذي يشير إليه الجدول.

أين تتفوق النماذج الصغيرة فعليًا

ليس عن الجودة — بل عن شكل الادعاء. إن إصدار النموذج الصغير هو الوحيد في هذه العائلة الذي ينشر ادعاءً بشأن الإسهاب، وهو أكثر ما يمكن التحقق منه في أيٍّ من الإعلانين: تفيد Prism ML بأن نموذج 9B يستخدم عددًا أقل من الرموز بنحو 40% في مهام اتباع التعليمات القياسية والرياضيات اليومية. هذا تصريح عن طول المخرجات، لا عن القدرة، ويمكنك التحقق منه مقابل مطالباتك الخاصة في غضون عصر واحد. وتسرد التدوينة نفسها تجنّب الحلقات المتكررة والتحكم في الإسهاب كأولويات تطوير صريحة، وهو نوع الشيء الذي تكتبه عندما تكون لديك مشكلة في الجيل السابق.

وهو أيضًا الإصدار الوحيد الذي يُبلغ عن احتفاظ يتجاوز 100% في عدة فئات — 121.5% في اتباع التعليمات للنموذج 2B، و107.8% في الرياضيات، و115.0% في البرمجة، مقارنةً بخطوط الأساس Qwen3.5 كاملة الدقة. تلك أرقام المورّد نفسه على مجموعة اختبارات المورّد نفسه، وكون نموذج مضغوط يتفوق على نموذجه المصدر في معيار مُنتقى بعناية هو ادعاء لا يقل تعلقه بالتدريب ومنظومة التقييم عن تعلقه بالحساب الثلاثي. جاء تقرير النموذج 27B أكثر تحفظًا — 84.78 مقابل 86.32، مع الرياضيات عند 96.57 مقابل 97.06 ومستوى البرمجة عند 89.42 مقابل 89.07، والخسارة مركّزة في المعرفة/الاستدلال والرؤية — وهو الملف الذي ينبغي أن ينتجه تمثيل 1.7-بت. وعندما تقع خسائر أحد التقريرين تمامًا حيث تتوقع النظرية، وتقع مكاسب الآخر في الفئات التي اختار المورّد إبرازها، فإن عدم التماثل هذا معلومة.

التغليف: الميزة الهادئة لدى 27B

منذ 17 أكتوبر 2026، أصبحت جميع الأحجام الأربعة قابلة للسحب باسم bonsai-2:2b، و:4b، و:9b، و:27b من Ollama — تسعة وسوم إجمالًا، كل حجم يحمل أيضًا اسمًا مستعارًا -q2_0. هذا حديث، ولم يعلنه المورّد، ويستحق معرفة ما يقدمه فعليًا. تُحل وسوم Ollama إلى تعبئة Q2_0، الوحيدة التي يمكن لـ llama.cpp المنبعي تحميلها. حزم dense-trit PTQ1_0 — أصغر الملفات في العائلة — ليست على السجل على الإطلاق. لذا فإن المسار الملائم والمسار الصغير مساران مختلفان، لجميع الأحجام الأربعة بالتساوي.

يكمن اختلاف 27B في ما لا يشحنه. يأتي 4B و9B، كلٌّ منهما، مع مسوّدتين اختياريتين لفك التشفير التخميني: رأس MTP مدمج في حزمة فتحات 2-بت، ومسوّد كتل DFlash2 يساعد في الأعمال كثيفة النسخ ويكون أبطأ من فك التشفير العادي في الدردشة العامة. يُشحن 2B بدون واحدة منهما عن قصد — وملاحظة المورّد هي أنه عند هذا الحجم تكون خطوة فك التشفير رخيصة بالفعل، وأن توليد المسودات بمسح العمق وُجد أبطأ على المطالبات اليومية من فك التشفير العادي. تخلّى جيل 27B عن المسوّد المكافئ الذي كان يحمله سلفه من الجيل الأول.

هذا فرق حقيقي في القدرات بين الأحجام، وهو لا يظهر على صفحة Ollama على الإطلاق.

اتخاذ القرار، وما ينبغي فعله بالإجابة

يُعدّ 27B الخيارَ الذي يُلجأ إليه إذا كان عبء العمل يتمثل في استدلال طويل الأفق: البرمجة، والرياضيات، وسلاسل الأدوات الوكيلية، والمستندات الطويلة المحتفظ بها في سياق سعة 262K. وهو الحجم الوحيد في العائلة الذي يمتلك نموذجًا أساسيًا من جيل Qwen3.8، ويقول تصنيف الفئات الخاص بالمورّد إن الضغط لا يكلّفه تقريبًا شيئًا في الرياضيات والبرمجة، لكنه يؤثر سلبًا على استرجاع المعرفة والرؤية.

يُعد الطراز 9B هو ما ينبغي اللجوء إليه إذا كان القيد هو الذاكرة وليس الصعوبة: المساعدون المقيمون على الحواسيب المحمولة، وعمليات النشر على الهواتف، وأي شيء يكون فيه الفرق بين 2 جيجابايت و6 جيجابايت هو الفرق بين الإطلاق وعدمه. ملفه التعريفي المنشور هو الأقوى تحديدًا حيث يكون ملف 27B هو الأضعف نسبةً إلى خط الأساس — اتباع التعليمات والتحكم في الإسهاب — وهو ما ينفق عليه المساعد المحلي الصغير رموزه فعليًا. الطرازان 2B و4B موجودان لميزانيات أضيق، وعند هذه الأحجام تصبح أرقام الاستبقاء مشوشة بما يكفي لدرجة أن مطالباتك الخاصة تعد دليلاً أفضل من جدول البائع.

ملاحظة حول المقارنة التي سيجريها معظم القراء فعليًا، وهي المقارنة مع النماذج المستضافة بدلًا من المقارنة بينها وبين بعضها. لا يتم تقديم أي من حجمي Bonsai 2 عبر OrcaRouter، وهذه المقالة لا تشير إلى خلاف ذلك — فهي أوزان تقوم بتنزيلها. لكن السؤال "هل نموذج محلي بحجم 2 غيغابايت جيد بما يكفي لهذه المهمة" يُجاب عنه بالقياس مقابل شيء ما، وOrcaRouter يضع واجهة API واحدة أمام أكثر من 200 نموذج مستضاف بدون أي هامش ربح مع تمرير سعر القائمة الخاص بالمزوّد، إضافة إلى تجاوز الأعطال التلقائي بين المزوّدين ولغة توجيه DSL لتأليف عدة نماذج في استدعاء واحد. حدّد المعيار باستخدام نموذج مستضاف، ثم اختبر ما إذا كان النموذج المحلي يتجاوزه على عتادك. هذا الترتيب يوفّر الأسابيع التي يخسرها الناس في ضبط تنزيل لم يكن ليكون كافيًا أصلًا.

تحذير واحد ينبغي أن تخرج به من هذا المقال. كلا الإصدارين يذكران نسب الاحتفاظ، وكلاهما مقيس من المورّد على أدوات الاختبار الخاصة بالمورّد نفسه، وحتى اليوم لم يعِد إنتاج أيٍّ منهما طرف ثالث. الشيء الوحيد الذي يمكنك التحقق منه بنفسك هو الناتج الفعلي — أحجام الملفات، والتغليفات، وبيانات GGUF الوصفية، والترخيص، ومعدل الإنتاجية على جهازك. من هنا تبدأ، وهنا أيضًا يتوقف الإعلانان عن التشابه: فأحجام حزم 27B المستقلة منشورة لكل ملف على Hugging Face، أما الحجم المتداول شفهيًا للنماذج الصغيرة، 0.43 GB و0.95 GB و2 GB، فيشير إلى نموذج اللغة وحده مع استبعاد برج الرؤية. قارن بينها على الأساس نفسه وإلا سيبدو 9B وكأنه خسر نقاشًا لم يخضه قط.

لا شيء من ذلك افتراضي: تم جمع إخفاقات الذكاء الاصطناعي الموثقة وحوادث الوكلاء الكامنة وراء إصدارات مثل هذا في OrcaRouter AI Incident Archive، حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته ودرجة ثقته وعلامة النزاع الخاصة به.