كليف مقابل LFM2.5 2.6B Base: 55 جيجابايت على H200، أو 5.4 جيجابايت على حاسوب محمول

هذه مقارنة يحسم فيها العتاد الجدل قبل أن تحسمه النماذج. Cloudflare/clef هو نموذج قرار متعدد الوسائط بمعاملات تبلغ 27 مليارًا، مُدرَّب تدريبًا لاحقًا من Qwen3.8-27B، ويبلغ قياس مستودعه ما يزيد قليلًا على 55 غيغابايت موزعة على اثنتي عشرة قطعة من العمود الفقري بالإضافة إلى رأس مخطط مشترك صغير. LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base هو نقطة تفتيش نصية فقط بمعاملات تبلغ 2.69 مليار، وأوزانها ملف واحد بحجم 5.4 غيغابايت، نشرتها Liquid AI في 1 أغسطس 2026 بموجب رخصة LFM Open License. إن زمن الاستجابة المنشور من Cloudflare لـ Clef — 209.3 مللي ثانية عند الوسيط، و238.6 مللي ثانية عند المئين 95 — قيس على وحدة H200 واحدة. أما النشر المقصود من Liquid AI لعائلة LFM2.5 الخاصة بها فهو حاسوب محمول، أو هاتف، أو جهاز Ryzen محمول باليد. يصف كلا المورّدين نموذجه بأنه صغير وسريع وفعّال، وكلاهما يقول الحقيقة بشأن جهاز مختلف.

هناك فجوة ثانية خلف الأولى، وهي التي تغيّر الخطط فعلاً. فلا Clef ولا LFM2.5 2.6B Base يجيبان عن سؤال مباشرةً من دون إعداد بالطريقة التي تتوقعها على الأرجح. يأتي Clef مدرّباً بالكامل على مهمة لا يمكنه الحياد عنها: يجيب عن الأسئلة المكتوبة، ولن يفعل أي شيء آخر. تأتي نقطة تحقق Liquid غير مدرّبة على أي شيء على الإطلاق — فهي نموذج أساسي، بلا ضبط بالتعليمات عمداً، وتقول بطاقة Liquid AI الخاصة إنها موصى بها فقط للضبط الدقيق المكثّف. لذا فالسؤال الحقيقي ليس أيهما أرخص في التشغيل. بل هل تشتري مكوّناً منتهياً أم مادة ابتدائية، والجواب مختلف لكل منهما.

أين يعمل كل واحد منها، ولماذا يمثل ذلك المقارنة بأكملها

شكل النشر ليس ملاحظة هامشية لهذين النموذجين. فهو بالنسبة إلى نموذج اتخاذ القرار يمثّل البنية نفسها، لأن تمريرة أمامية بزمن 209 مللي ثانية وحكاية "يعمل على الجهاز الذي أمامك" هما الادعاء ذاته مرويًا من نهايتين مختلفتين.

• المعاملات — 27B لـ Clef، مع الإبقاء على مشفّر الرؤية Qwen3.8-27B؛ 2.69B نصي فقط لـ LFM2.5 2.6B Base.

• قرص — مستودع بسعة 55 غيغابايت لـ Clef؛ ملف safetensors واحد بحجم 5.4 غيغابايت لنقطة حفظ Liquid، مع نشر إصدارات GGUF وONNX وMLX المُكمَّمة إلى جانبه.

• العتاد — اختبرت Cloudflare نموذج Clef باستخدام torch 2.11 وtransformers 5.10.2 على وحدة H200 واحدة، وأرقام الكمون لديه مستمدة من تلك التشغيلة. الشقيق المُدرَّب لاحقًا لنقطة التحقق هذه لدى Liquid AI يعمل بسرعة 220 رمزًا في الثانية على Apple M5 Max و113 رمزًا/ث على AMD Ryzen CPU، في أقل من 2.5 غيغابايت من الذاكرة، وتشير الشركة المصنّعة إلى أن 30 رمزًا/ث قابلة للتحقيق على هاتف.

• السياق — 65,536 رمزًا لـ Clef، وفقًا لصفحة نموذج Workers AI ومنشور الإطلاق؛ و131,072 رمزًا لـ LFM2.5 2.6B Base.

• المدخل — تقرأ Clef النصوص و JSON والصور وإطارات الفيديو وتقيّمها معًا. نقطة تحقق Liquid نصية فقط.

• الترخيص — Apache-2.0 لـ Clef. رخصة LFM Open License v1.0 لـ LFM2.5، وهي متاحة المصدر بدلاً من أن تكون مفتوحة المصدر وفق OSI: الاستخدام التجاري مشروط بأن تبقى مؤسستك تحت 10 ملايين دولار من الإيرادات السنوية، وفوق هذا الحد فإن الرخصة لا تمنحه ببساطة. وهذا الحد حقيقة في المشتريات، وليس حاشية.

تكلفة كل قرار ليست هي نفس مسألة تكلفة كل رمز.

الخطوة المغرية هنا هي قسمة سعرين وإعلان فائز. لكن ذلك لا يصمد عند مواجهة ما يفعله النموذجان.

Clef تبلغ تكلفته 0.24 دولار لكل مليون رمز إدخال على Workers AI من Cloudflare. مخرجاته ليست نثرًا، لذا لا يوجد سطر رموز الإخراج المعتاد؛ أنت تدفع مقابل الحالة مرة واحدة، وتحصل على توزيع في المقابل. وبالنسبة لطبقة توجيه تتخذ ملايين القرارات الصغيرة يوميًا، فإن هذا الرقم هو كامل تكلفة التشغيل، وهو رقم لا يمكنك الحصول عليه إلا من مورّد، لا من فاتورة كهربائك الخاصة.

لا تُكلّف LFM2.5 2.6B Base شيئًا مقابل كل استدعاء، لكنها لا تستطيع اتخاذ قرار. وللحصول منها على تكلفة لكل قرار، عليك أولًا ضبطها الدقيق على مهمتك، ما يعني تجميع البيانات، وتشغيل مهمة تدريب، وتقييم النتيجة، وعندها فقط تعرف ما تكلفك إياه من kVA ووقت هندسي. إن الجدوى الاقتصادية الجذابة لنقطة حفظ بحجم 2.6B حقيقية، لكنها تأتي في مرحلة لاحقة من عمل لم يحدث بعد، والشخص الذي يقارن الأسعار لكل رمز قد قفز فوقها مباشرة.

التأطير الصادق هو أن هذين مشترَيين مختلفين. Clef مكوّن له سعر قائمة وفاتورة استضافة. أما نقطة تفتيش Liquid فهي مادة خام تكلفتها هي جولة التدريب التي ستدفع ثمنها في كل الأحوال — ومكسبها أنه بعد ذلك تملك الناتج ملكية تامة، وعند هذه النقطة تصبح التكلفة الحدية لأي قرار هي الكهرباء فعلاً. بالنسبة لمهمة ضيقة النطاق، عالية الحجم، ومستقرة، غالباً ما تكون هذه المقايضة صحيحة. أما بالنسبة لمهمة لم تحددها بعد، فهي معكوسة، لأنك لا تستطيع الضبط الدقيق نحو هدف لا تستطيع وصفه.

القاعدة غير المدربة ليست نموذجًا أسوأ، بل هي خط بداية مختلف.

من المغري أن يُقرأ غياب جدول المعايير الخاص بنقطة تفتيش Liquid على أنه ضعف خفي. لكنه ليس كذلك. إن تقييم نموذج أساسي مُدرَّب مسبقًا وفق معايير اتباع التعليمات سيقيس غياب الضبط الدقيق، لا جودة الأساس، وهذا تحديدًا سبب قيام Liquid AI باختبار LFM2.5-2.6B بعد التدريب وترك النموذج الأساسي دون تقييم. الفراغ قابل للتحقق من جانبك، وهذه هي النقطة: نزّل 5.4 GB، وشغّل تقييمك الخاص على مهمتك الخاصة، واعرف الإجابة قبل أن تلتزم بتقديم أي شيء.

جدول Clef هو الشكل المعاكس من الأدلة وله المشكلة المعاكسة. تنشر Cloudflare حوالي 40 صفًا من المعايير، ومجموعة تقييم سير العمل وتوزيع زمن الوصول، وكلها أُنتجت بواسطة Cloudflare على Decision Index الخاص بـ Cloudflare، دون أن يعيد أي طرف ثالث إنتاج أي منها. عمود Clef أكثر إفادة بكثير من عمود Liquid، ولم يتم التحقق من أي رقم فيه من قبل أي شخص آخر. هذا ادعاء أقوى من فراغ، وأضعف مما يبدو.

ما يمكنك قياسه بنفسك ينقسم بالطريقة نفسها. مع نقطة تفتيش Liquid، يمكنك قياس كل شيء — إذ تبلغ 5.4 GB على قرصك الخاص. مع Clef، الأوزان المرخّصة بموجب Apache-2.0 متاحة لك بالمثل لتنزيلها وتشغيلها، لكن مطابقة الوسيط البالغ 209 ms لدى Cloudflare تتطلب فئة GPU التي استخدمتها Cloudflare، لذا عمليًا ستقيسها معظم الفرق عبر نقطة النهاية المستضافة وترث إتاحة المورّد إلى جانب زمن الاستجابة الخاص به.

أين تندرج طبقة التوجيه، بالنسبة لكل واحد منها

لا يُعد Clef ولا أي نسخة من LFM2.5 مسارًا على OrcaRouter، وهذه المقالة ليست ادعاءً بتوفرها — إذ يُرجع الكتالوج خطأ 404 لكليهما، لذا يأتي Clef من Cloudflare Workers AI أو من وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك، بينما يأتي checkpoint الخاص بـ Liquid من توزيعه الخاص.

ما تُوجد طبقة التوجيه من أجله فعلًا هنا هو النمط الذي يستلزمه كلا النموذجين. فمُقيِّم صغير محدود النطاق يقرِّر، ونموذج عام أكبر ينفِّذ القرار، وهو معمارية من نموذجين بحكم البنية — ويجعل العمود الفقري الخاص بـ Clef النصف الثاني من ذلك ملموسًا، إذ إن النموذج الذي أجرت Cloudflare تدريبًا لاحقًا انطلاقًا منه، Qwen3.8 27B، هو مسار مُدرَج بسعر 0.33 دولار لكل مليون رمز إدخال و2.40 دولار لكل مليون رمز إخراج ضمن سياق من 262,144 رمزًا. نقطة وصول واحدة أمام أكثر من 200 نموذج تعني أن المقرِّر الرخيص والفاعل القادر يقفان خلف المفتاح نفسه، مُدمجَين في نداء واحد عبر لغة التوجيه DSL بدل ربطهما معًا يدويًا، مع تحويل تلقائي عند الفشل حتى لا تأخذ أمسية أحد المزوّدين السيئة مسار القرار معها. وإذا كنت بدلًا من ذلك تستضيف نقطة تفتيش Liquid ذاتيًا وتقارن نموذجك المضبوط بدقة مع النماذج التي يجب أن يتغلّب عليها، فإن نقطة الوصول نفسها هي ما يجعل هذه المقارنة تغييرًا في الإعدادات بدلًا من دورة شراء.

يستحق Jev 1.13 من TypeSafe الذكرَ في حالة الاستضافة الذاتية على وجه التحديد: فهو نموذج القرار الذي قاست Cloudflare الأداء مقارنةً به، ويتحدث عمدًا بنفس POST /v1/systemoneشكل الطلب الذي يستخدمه Clef، وهو مسار مُدرَج بسعر 0.042 دولار لكل مليون رمز إدخال ضمن سياق من 65,536 رمزًا، وهو السبيل الأقل جهدًا لمعرفة ما إذا كان نموذج قرار محدود النطاق يفيد خط أنابيبك قبل أن تُنفق جولة تدريب على ركيزة قد لا تحتاج إلى الوجود أصلًا.

أي واحد، لأي غرض؟

اختر نقطة تحقق Liquid عندما تكون المهمة ضيقة النطاق، وذات حجم كبير، ومحددة جيدًا بما يكفي لكتابة بيانات تدريب لها، ومقيّدة بأحد القيدين الصارمين اللذين لا يمكن لواجهة API موجّهة أن تحلّهما: ألا تستطيع البيانات مغادرة بنيتك التحتية، أو أن الجهاز الذي يجب أن تعمل عليه هو الجهاز الموجود على مكتبك. عتبة إيرادات LFM 1.0 هي أول ما يجب التحقق منه، لأنها تحدد ما إذا كان الترخيص متاحًا لك أصلًا.

اختر Clef عندما يكون القرار قابلًا للعدّ سلفًا، وتتسع الحالة ضمن 64K، وتحتاج الإجابة إلى احتمال مُعاير بدلًا من جملة، ويكون 209 ms في مسار ساخن هو الخاصية التي تشتريها. مخططه الثابت هو الميزة — بنية مخرجات قابلة للتدقيق وإعادة الإنتاج وخالية من المحلل — وبصمته البالغة 55 GB هي ثمن العمود الفقري الذي يجعله دقيقًا من أول محاولة بدلًا من أن يصبح كذلك بعد جولة تدريب.

ما لا ينبغي أن تفعله هو الاختيار حسب عدد المعاملات. فنموذج بحجم 2.69B يجب تدريبه قبل أن يستطيع الإجابة ليس نسخة أصغر من نموذج بحجم 27B يستطيع الإجابة بالفعل، والرقمان الواردان في العنوان — 55 GB و5.4 GB — يصفان ميزانيتين مختلفتين، لا نقطتين على مقياس واحد.

السؤال المفتوح، وهو السؤال نفسه بالنسبة لكليهما.

لم ينشر أي من المورّدين أدلة تصمد أمام التدقيق المستقل. اختبار Decision Index الخاص بـ Cloudflare ذاتي الإدارة وغير مُعاد إنتاجه؛ أرقام الإنتاجية الخاصة بـ Liquid AI هي قياسات المورّد نفسه على العتاد الذي اختاره. لا يمتلك LFM2.5 2.6B Base أي معيار أداء على الإطلاق بحكم التصميم، بينما يضم جدول Clef عددًا كبيرًا جدًا بحكم الاختيار.

فيما يخص نقطة التحقق Liquid، فإن الأدلة المفقودة رخيصة الثمن لإصلاحها وبين يديك بالكامل — فالملف صغير بما يكفي لتقييمه على حاسوب محمول في فترة ما بعد الظهر. أما Clef فليس الأمر كذلك: فإعادة إنتاج الوسيط البالغ 209 ms تتطلب العتاد الذي استخدمته Cloudflare والحالة التي لم يجمّعها أحد خارج Cloudflare. هذا التفاوت، أكثر من أي شيء في أيٍّ من المواصفتين، هو ما ينبغي أن يحدد أيّ هذين الاثنين تخطّط حوله هذا الشهر.