Bonsai 27B: شرح نموذج 27B في عائلة Bonsai

Bonsai 27B هو النموذج ذو 27 مليار معلمة في عائلة Bonsai من PrismML، وهو المقصود عندما يكتب الناس "bonsai 27b" — لكن الاسم وحده لن يوصلك إلى هناك، لأن ثلاثة أشياء مختلفة تُعرف باسم قريب منه. Bonsai 27B هو إعادة بناء منخفضة البتات من Qwen3.6-27B، بتاريخ 14 يوليو 2026 وفق إعلان البائع نفسه، ويُطرح في حزمتين من النموذج نفسه: 1-bit Bonsai 27B، الذي يخزّن أوزانًا ثنائية {−1, +1} في نحو 3.9 GB، وTernary Bonsai 27B، الذي يخزّن أوزانًا ثلاثية {−1, 0, +1} عند 1.71 بت فعّالة لكل وزن — 5.9 GB في الرقم الرئيسي لدى البائع، و7.165 GB كما تُشحن الحزمة فعليًا. إنه ليس Ternary Bonsai 2 27B، الجيل الثاني المسمّى بشكل منفصل والمبني على Qwen3.8-27B، وليس نموذج الرؤية واللغة ذا الملياري معلمة الذي بنته PrismML لنظارات Snapdragon AR1 Gen 1 الذكية. تحمل كلتا حزمتي Bonsai 27B سياقًا من 262,000 رمز، وبرج رؤية مدمجًا 4-بت، ورخصة Apache 2.0. النموذج هو Bonsai 27B؛ والقرار الذي يلي هو أي الحزمتين تناسب ميزانية الذاكرة لديك.

هذه الصفحة هي المرجع لذلك الطراز. إنها ليست إعلاناً: فـ Bonsai 27B متاح منذ يوليو 2026، والأسئلة الجديرة بالإجابة عنها الآن هي تلك التي يأتي بها القارئ — ما هو بالضبط، وما الذي يميّزه الاسم، وما تكلفة تشغيله فعلياً.

أي واحد هو 27B

الالتباس هنا حقيقي، ويجدر حسمه قبل أي شيء آخر، لأن التخمين الخاطئ سيرسلك إلى نموذج بملياري معامل أو إلى الجيل الخطأ من النموذج الصحيح.

• Bonsai — اسم العائلة، واسم المورّد له. بمفرده لا يحدد أي شيء يمكنك تنزيله. أصدرت PrismML كلاً من Bonsai 1.7B وBonsai 4B وBonsai 8B وBonsai 27B وBonsai Image، إضافة إلى نموذج النظارات ذي الـ2 مليار معلمة، وإصدار سابق في أبريل 2026 يُسمى Ternary Bonsai للخط الأصغر. البحث عن الكلمة المجردة يهبط في تلك المجموعة عشوائياً.

• Bonsai 27B — موضوع هذه الصفحة. الجيل الأول من سلسلة 27B، مشتق من Qwen3.6-27B، بتاريخ 14 يوليو 2026. عندما تشير صفحة إلى "Bonsai 27B" دون أي مُحدِّد آخر ودون الرقم "2"، فهذا هو النموذج المقصود، وهذا هو الاسم الواجب استخدامه.

• Ternary Bonsai 27B — ليس نموذجًا مختلفًا. إنها الحزمة الموجهة نحو الجودة من Bonsai 27B: نفس نموذج 27B، نفس البنية المعمارية ونفس القاعدة، بأوزان ثلاثية بدلاً من الأوزان الثنائية. المستودع يُسمى Ternary-Bonsai-27B-gguf، وبطاقة النموذج الخاصة به تُسمي Qwen3.6-27B كقاعدة تمامًا كما تفعل البطاقة الثنائية. "ثلاثي" هنا هو صيغة وزن، وليس إصدارًا.

• Ternary Bonsai 2 27B — نموذج مختلف حقًا. الجيل الثاني من سلسلة 27B، مبنيّ على Qwen3.8-27B وأُعلن عنه في 17 سبتمبر 2026، بتقسيم مختلف للمعاملات وادّعاء مختلف بشأن الجودة. الرقم "2" يحمل الفرق كله.

• 1-bit Bonsai 2B — عضو مختلف من العائلة على نطاق مختلف: نموذج لغوي بصري بملياري معامل لأجهزة من فئة النظارات، وليس نموذجاً بحجم 27B بأي دقة.

إذًا، إذا جئت إلى هنا لتحسم أيٌّ من هذه هو نموذج 27B، فالجواب هو أن السطرين الثالث والرابع أعلاه هما النموذج نفسه بصيغتَي أوزان، والخامس هو الذي ليس كذلك. عمليًا: سمِّه Bonsai 27B، وأضِف الحزمة عندما يهم الأمر.

المواصفات، من بطاقة النموذج

كل رقم في هذا القسم مأخوذ من بطاقات النماذج المنشورة من PrismML للحزمتين، وهو بيان المورّد نفسه عن نموذجه الخاص. وحين يكون الرقم ادعاءً لا قياسًا، فإنه يُصنَّف على هذا النحو.

• المعاملات — حوالي 27.3 مليار إجمالاً، و«27B» تشير إلى هذا الكل. يجدر معرفة التقسيم لأنه يفسّر سلوك الذاكرة: نحو 24.8 مليار يقع في العمود الفقري اللغوي عبر 64 كتلة، ونحو 2.5 مليار في التضمين ورأس LM، وحوالي 0.46 مليار في برج رؤية من 27 كتلة. يُطبَّق التمثيل منخفض البتات من طرف إلى طرف — التضمينات والانتباه وMLPs ورأس LM — مع عدم وجود منفذ للدقة الأعلى في أي مكان من الشبكة اللغوية.

• السياق — نافذة كاملة تبلغ 262,000 توكن، بلا نسخة سياق طويل وبلا إصدار مخفّض السياق. لا تُدفع تكلفة تلك النافذة بالكامل، بل تُدار: فالعمود الفقري هجين، لذا لا تحتفظ سوى 16 من طبقاته الـ64 بذاكرة انتباه كاملة، وتُخزَّن تلك الذاكرة بصيغة 4 بت شبه عديمة الفقد. عند نافذة 262K الكاملة، تكون الذاكرة المضغوطة هي ما يُبقي النموذج ضمن نحو 9.4 غيغابايت على الحزمة الثنائية و12.8 غيغابايت على الحزمة الثلاثية.

• الوسائط — النص والصور، كلتا الحزمتين. يُشحن برج الرؤية في صيغة مضغوطة بدقة 4 بتات (0.63 GB) مع نسخة BF16 (0.93 GB) إلى جانبه. كما أن الرؤية هي الموضع الذي يكلّف فيه الضغط أكثر من غيره، وهو ما يُغطّى أدناه.

• تنسيق الأوزان وحجمها — يستخدم Bonsai 27B أحادي البت أوزانًا ثنائية {−1, +1} مع تحجيم جماعي بدقة FP16، مُحزَّمة بصيغة GGUF Q1_0_g128 بمعدل 1.125 بت فعّال لكل وزن؛ وحجم الملف المُصدَّر هو 3.803 GB، وتُقرِّب البطاقة البصمة المنشورة إلى نحو 3.9 GB. ويستخدم Bonsai 27B الثلاثي أوزانًا ثلاثية {−1, 0, +1} مع التحجيم الجماعي نفسه؛ تحمل القيمة الثلاثية log₂3 ≈ 1.585 بت من المعلومات، لذا فإن الحد الأدنى للتمثيل هو ~1.71 بت لكل وزن، وهو ما يعادل 5.9 GB مثاليًا. الحزمة الثلاثية المنشورة أكبر من ذلك الحد المثالي، لأن نوى الحوسبة اليوم تخزّن كل قيمة ثلاثية في خانة من 2 بت — 2.125 بت لكل وزن عند النشر — وحجم الملف المُصدَّر هو 7.165 GB. يذكر PrismML كلا الرقمين بدلًا من الرقم المُجمِّل فقط، والفجوة بينهما قيد في النواة وليست خيارًا في النمذجة.

• الرخصة — Apache 2.0 على كلتا الحزمتين، مذكورة في كلا المستودعين وفي إعلان المورّد. وهي رخصة متسامحة لا تفرض قيدًا على مجال الاستخدام، وهذا أمر يهم أكثر عند حجم الأوزان هذا مما يهم في معظم الحالات.

• النموذج الأساسي — Qwen3.6-27B في كلتا الحالتين. هذه إعادة ضغط لنموذج شخص آخر بدلاً من نموذج مُدرَّب من الصفر، والنتيجة هي أن سقف قدرات Bonsai 27B وإيقاع تحديثه يتبعان خط 27B الأصلي بدلاً من خط PrismML.

العلاقة الثلاثية، المذكورة مرة واحدة

الحزمتان هما نموذج واحد، والخلاصة الصادقة هي أن الثلاثي يحصل على الجودة والثنائي يحصل على البصمة، مع وجود فجوة بينهما أصغر مما يوحي به فرق الحجم البالغ 3.9 جيجابايت مقابل 7.2 جيجابايت.

في مجموعة اختبارات وضع التفكير الخاصة بـ PrismML المكوّنة من 15 اختبارًا، يسجل خط الأساس FP16 Qwen3.6-27B نتيجة 85.07. ويسجل Ternary Bonsai 27B نتيجة 80.49 — أي استبقاء بنسبة 94.6%، وهو ما يقرّبه المورّد إلى نحو 95%. ويسجل 1-bit Bonsai 27B نتيجة 76.11 — أي 89.5%، مقربة إلى نحو 90%. إذن، تستعيد الحزمة الموجهة نحو الجودة نحو نصف المسافة بين الحزمة الثنائية والدقة الكاملة، بينما تكلف نحو 3.3 غيغابايت إضافية، والحزمة الثنائية هي التي تلائم هاتفًا بسعة 12 غيغابايت. وتُظهر المجموعة نفسها أن نسخة 4-bit Q4_K_XL من خط الأساس نفسه تسجل 84.99، أو استبقاء بنسبة 99.9%، ضمن 17.6 غيغابايت — وهي المقارنة التي تفسر سبب وجود أي من حزمتَي البتات المنخفضة أصلًا، إذ يتفوق عليها في الجودة، لكنه يخسر على كل جهاز يملك أقل من 18 غيغابايت لتخصيصها لنموذج.

المواضع التي تتراجع فيها الحزمة الثنائية غير متساوية، والتقسيم الفئوي هو الجزء المفيد. مقارنةً بخط الأساس FP16، تنخفض من 95.33 إلى 91.66 في الرياضيات، ومن 88.74 إلى 81.88 في البرمجة، لكنها تنخفض من 78.47 إلى 65.74 في اتباع التعليمات، ومن 80.00 إلى 66.03 في العمل الوكيلي واستدعاء الأدوات، ومن 72.61 إلى 59.57 في الرؤية. إذا كان عبء العمل لديك حسابيًا أو خاصًا بإكمال الشيفرة، فإن 3.9 غيغابايت شبه مجاني. أما إذا كان وكلاء استدعاء الأدوات أو فهم الصور، فهناك حيث يُدفع ثمن الضغط فعليًا.

تنشر بطاقة النموذج أيضًا رقمًا مشتقًا تسميه كثافة الذكاء — درجة إجمالية لكل جيجابايت، مُعايرة بحيث تقترب الدرجة المثالية من اللانهاية. وفق هذا المقياس، يبلغ 1-bit Bonsai 27B قيمة 0.530 و Ternary Bonsai 27B قيمة 0.400، مقابل 0.199 لبناء 2-bit IQ2_XXS من نفس الأساس، و0.155 لبناء 4-bit Q4_K_XL، و0.051 لنموذج FP16. الرقم المثير للاهتمام في تلك القائمة هو المقارنة الأولى: الحزمة الثنائية تتفوق على بناء 2-bit التقليدي في الجودة الإجمالية بأقل من نصف البصمة، وهي الأطروحة الكاملة للعائلة في سطر واحد.

المقارنة الكاملة المباشرة بين الحزمتين، ومصدر أرقام كل واحدة منهما، مفصّلة في صفحة Bonsai vs Bonsai 27B على هذه المدونة، إلى جانب النموذج ذي ملياري معامل الذي يتشارك اسم العائلة.

سؤال واحد يطرح نفسه مع هذا النموذج يستحق إجابة واقعية لا أكثر. الحزم ليست نسخة أُعيد تدريبها، بل ترميزات منخفضة البتات للنموذج الأساسي نفسه، ولا تنشر المستودعات إلى جانبها أي نقطة حفظ مضبوطة أو غير خاضعة للرقابة على نحو منفصل — أما العنصر الوحيد كامل الدقة المعروض فهو تحويل FP16 غير مُحزَّم للأوزان نفسها، نُشر لتتمكن من مقارنة حزمة مضغوطة بخط الأساس الخاص بها باستخدام أدوات قياسية جاهزة.

الأوزان والترخيص، من المستودعات

أوزان Bonsai 27B منشورة على Hugging Face تحت منظمة prism-ml، وقائمة الملفات هي أكثر شيء ملموس حول الإصدار. مستودع الحزمة الثنائية يحمل النموذج نفسه بحجم 3.803 جيجابايت، و FP16 GGUF لنفس النموذج بحجم 53.808 جيجابايت للمقارنة، و DSpark أداة مسودة للفك التخميني بحجم 1.787 جيجابايت في 4-bit و 7.292 جيجابايت في BF16، وأبراج الرؤية بحجم 0.931 جيجابايت و 0.629 جيجابايت. المستودع الثلاثي يحمل حزمته الخاصة بحجم 7.165 جيجابايت بالإضافة إلى حزمة ثانية بحجم 7.585 جيجابايت، وهي group-64 بدلاً من group-128 ومتوافقة مع المنبع بدلاً من أن تكون مثالية، ونفس ملفات أداة المسودة والرؤية. كلا المستودعين بترخيص Apache 2.0 وكلاهما يسمي Qwen3.6-27B كقاعدة.

ينتج عن ذلك البيان أمران. الأول هو أن 53.808 جيجابايت مقابل 3.803 جيجابايت هي نسبة 14.2x التي تستهل بها بطاقة النموذج، وهي قابلة للتحقق وليست مجرد ادعاء — فملف الدقة الكاملة موجود هناك. والثاني هو أن الإصدار أثقل من النموذج: إذا أخذت نموذج المسودة وبرج الرؤية أيضًا، وهو ما يتطلبه المسار متعدد الوسائط، فإنك تضيف نحو 2.4 جيجابايت إلى نموذج بحجم 3.9 جيجابايت. ورقم 3.9 جيجابايت الرئيسي هو أوزان اللغة، وليس النشر.

التنزيلات هي المكان الوحيد الذي تتفوق فيه الحزمة الموجّهة نحو الجودة: اعتبارًا من أكتوبر 2026، تجاوز مستودع GGUF الثلاثي 590,000 عملية تنزيل مقابل ما يزيد قليلًا على 400,000 للحزمة الثنائية، بينما يتجاوز كل من حاويتي MLX الخاصتين بهما المليون. ويشير هذا النمط إلى أن معظم هذا النموذج يُشغَّل على عتاد Apple بدلًا من الخوادم، وأن الأشخاص الذين ينزّلونه يفضّلون نقاط الاحتفاظ الخمس الإضافية على أصغر ملف ممكن — وهو تقريبًا ما صمّم المورّد الزوجين من أجله.

تشغيله

ما يمكنك الحصول عليه اليوم هو أربعة أنواع من المخرجات لكل حزمة، وأيّها تريد تُحدِّده بيئة التشغيل لديك وليس الجودة.

• GGUF for llama.cpp — المسار الأساسي، والمسار الذي كُتبت من أجله نوى البتات المنخفضة. كلتا الحزمتين هما إصداران مَبنيان من llama.cpp لـ CUDA وMetal وCPU، لكن نوى 1-بت والنوى الثلاثية (ternary) موجودة في تفريعة PrismML الخاصة بدلاً من upstream، لذلك لن يتمكن llama.cpp القياسي من تحميلها بشكل صحيح بعد. تجميع ternary لمجموعة 64 موجود تحديداً للحالات التي تحتاج فيها إلى توافق مع upstream وتكون على استعداد لاستخدام 7.585 GB بدلاً من 7.165 GB للحصول عليه.

• MLX لأجهزة Apple silicon — حاويات منفصلة تم شحنها بحجم 5.129 GB لحزمة الثنائي و8.491 GB للحزمة الثلاثية. لاحظ أن حاوية MLX الثنائية أكبر من حزمة GGUF الثنائية، وهو فرق في العبء الإضافي للحاوية وليس اختلافًا في النموذج.

• AWQ 4-bit لأطر عمل الخادم — نسخة 4-bit من كل نموذج لأطر التقديم التي تتوقع نقطة فحص AWQ، في تسع شظايا بإجمالي 18.70 جيجابايت، بما في ذلك وصفة متعددة وحدات معالجة الرسوميات. هذه ليست قطعة أثرية منخفضة البتات؛ بل هو النموذج نفسه بدقة تُجدي على رفّ خوادم، وهي تتخلى عن السبب الكامل وراء وجود النموذج.

...ملفات safetensors غير المعبأة بصيغة FP16النموذج الكامل بحجم ~54 غيغابايت في إصدار Hugging Face القياسي، منشور صراحةً للأُطر التي لا تدعم أوزان 1-بت دعمًا أصليًا بعد. يقول المورّد إن هذا المُخرَج سيُسحب بمجرد أن تصل نوى البتات المنخفضة إلى المصدر الأصلي.

تبلغ إنتاجية فك التشفير المقاسة على الحزمة الثنائية، وفقًا لجدول بطاقة النموذج نفسه، 66.4 توكن في الثانية على M5 Max، و44.2 على M5 Pro، و26.0 على M4 Pro، و104.8 على H100، مع الملء المسبق عند 874 و421 و133 و2,755 توكن في الثانية على التوالي. وتذكر صفحة الإعلان ذُرى أعلى — تصل إلى 87 توكن في الثانية على M5 Max و163 على RTX 5090 — وهي أفضل تهيئة من جانب المورّد لا ما يظهر في الجدول. تعامل مع المجموعتين على أنهما شرطا قياس مختلفان، لا كتناقض، وتعامل مع كلتيهما باعتبارهما مُبلَّغًا عنهما من المورّد. أما الذاكرة القصوى، مجددًا من البطاقة، فهي 5.2 غيغابايت عند سياق 4K، و5.6 غيغابايت عند 10K، و11.6 غيغابايت عند 100K على الحزمة الثنائية، و8.4 و8.7 و14.7 غيغابايت على الحزمة الثلاثية — مع التحفظ بأن هذه الأرقام تسبق ذاكرة KV المؤقتة رباعية البتات، وهي ما يخفض نافذة 262K الكاملة إلى أحجام من رقم واحد بالغيغابايت.

نموذج المسودة DSpark اختياري ويستحق الفهم قبل تمكينه، لأنه لا يغيّر شيئًا في المخرجات: فهو محوّل متوازي الكتل مكوّن من ست طبقات، مشروط بحالات مخفية مستخرجة من خمس طبقات هدف متباعدة بانتظام، ويضيف نحو 0.5 GB عند دقة الخدمة، ويتحقق مقابل النموذج الهدف بدلًا من أخذ العينات بنفسه. لهذا يمكن للبائع أن يذكر تسريعًا بمقدار 1.37x على CUDA دون المساس بأرقام الجودة. وهو غير مفعّل افتراضيًا على Apple silicon.

السؤال الهندسي المثير للاهتمام هو أين يصل النموذج المحلي إلى حدوده، وهو سؤال توجيه وليس سؤال نموذج. نموذج بحجم 3.9 جيجابايت على حاسوب محمول يتعامل مع ما يتناسب مع سياقه؛ وكل ما عدا ذلك يجب أن يذهب إلى مكان ما، وهذا المكان هو نموذج مستضاف خلف واجهة برمجة تطبيقات. OrcaRouter هي تلك الطبقة — نقطة نهاية واحدة عبر أكثر من 200 نموذج مستضاف مع هامش ربح 0% على أسعار قوائم المزودين، تجاوز الفشل التلقائي عبر المزودين، وقاعدة التصعيد من مستوى محلي إلى مستوى مستضاف يتم التعبير عنها كإعدادات بدلاً من تجميعها يدويًا. إنها الطبقة التي تعلو النموذج المحلي، وليست بديلاً عنه.

مؤشر المقارنة

يقع Bonsai 27B ضمن عائلة حيث يجيب كل جار عن سؤال مختلف، وهذه هي الصفحات التي تتناول كل واحد منها — لا يُعاد الجدال في أيٍّ منها هنا.

• Bonsai مقابل Bonsai 27B — نموذج النظارات ذو ملياري معلمة مقابل هذا: ستة عشر ضعفًا من المعلمات ومئتان وستة وخمسون ضعفًا من السياق، ولماذا لا يحمل اسم العائلة أي معلومات عمّا تقوم بتنزيله. الصفحة هي منشور مدونة هنا، وليست نموذجًا مستضافًا، وهو تمييز يجدر الحفاظ على وضوحه في هذه العائلة.

• Bonsai 27B مقابل Qwen3.8-27B — المواجهة المباشرة بين هذا النموذج والنموذج الأساسي الأحدث الذي لا يستخدمه. تحتوي صفحة مخصصة في هذه الدفعة على تلك المقارنة، ولأن النموذجين يحملان اسمين متشابهين ويفصلهما جيل واحد، فهي جديرة بالقراءة بمنطقها الخاص لا باعتبارها امتدادًا لهذه المواصفات.

• Bonsai vs Ternary Bonsai 2 27B — القفزة بين الأجيال، وكون الإصدارين يُبلّغان عن جودتهما وفق مسطرتين مختلفتين: الاحتفاظ بخط أساس في إحداهما، وادعاء مقارن في الأخرى.

• Ternary Bonsai 2 27B — الجيل الثاني بمفرده، على Qwen3.8-27B، للقراء الذين قرروا أنهم يريدون النموذج الأحدث بدلاً من هذا.

ما الذي لم يتم تسويته؟

كل رقم جودة في هذه الصفحة هو رقم خاص بـ PrismML، مقيس على مجموعة اختبارات PrismML المكوّنة من 15 معيارًا، ولم ينشر أي جهة خارج الشركة إعادة إنتاج له. وهذه هي أكبر فجوة في ما هو معروف عن Bonsai 27B: فمزاعم الضغط محددة بشكل غير معتاد وقابلة للتحقق بشكل غير معتاد، لكنها ما زالت دون تحقق من طرف ثالث. كما توضح الجهة الموردة صراحةً أن البرمجة الوكيلية — أي سير العمل طويل الأفق، المتعدد الملفات، القائم على التشغيل والإصلاح — ليست هدفًا قويًا لهذا الإصدار، وأن نسخة مهيأة لها هي الشيء التالي على خارطة الطريق، وهو ما يتسق مع الخسائر في استدعاء الأدوات واتباع التعليمات ضمن تقسيم الفئات أعلاه. وإلى أن يتوفر تقييم مستقل، ينبغي قراءة كل من رقم الاستبقاء وترتيب الكثافة على أنهما موقف الجهة الموردة لا كنتيجة مستقرة.

ما هو محسوم أصغر وأكثر فائدة: الأوزان موجودة، والأحجام قابلة للتحقق منها مقابل قائمة الملفات، والترخيص هو Apache 2.0، وتختلف الحزمتان بنحو 3.3 غيغابايت مقابل ما يقارب خمس نقاط من الجودة المحتفظ بها. وهذا كافٍ للاختيار بينهما. أما أيّهما يناسبك فيعتمد على ما إذا كان عبء عملك أشبه بالعمليات الحسابية أم أشبه باستدعاء الأدوات، والأرقام الفئوية أعلاه هي أفضل دليل متاح لهذا القرار اليوم.