
Hi3D V1.0 أصبح مفتوح المصدر اليوم. ما يثبته المستودع، وما لا يثبته
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 لكل مليون رمز · 14 tok/s
- deepseekجديدDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745الذكاء
- DeepSeekجديدDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740الذكاء
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 152 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952الذكاء
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856الذكاء
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 لكل مليون رمز · 1068 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238الذكاء
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248الذكاء
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258الذكاء
- xAIGrok 4.72026-09-2146الذكاء
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 157 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 لكل مليون رمز · 1885 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453الذكاء77البرمجة
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241الذكاء76البرمجة
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245الذكاء76البرمجة
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153الذكاء82البرمجة
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 لكل مليون رمز · 49 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 لكل مليون رمز · 104 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642الذكاء72البرمجة
في 23 أكتوبر 2026، ظهر مستودع GitHub يُسمى hi3d-official/Hi3Dv1.0 بستة إيداعات ووسم واحد، وملاحظة إصدار تقول "إطلاق شيفرة الاستدلال ووثائق Hi3D v1.0." وفي اليوم نفسه، وصلت ثمانية ملفات تشغيل إلى Hugging Face، وHi3D V1.0 — النموذج المعروف سابقًا باسم Sparc3D — أصبح قابلًا للتنزيل والاستخدام التجاري. جاء الإعلان، على نحو ما، في بيان صحفي موزع عبر وكالات الأنباء تحت عنوان "Hi3D V1.0 يصبح مفتوح المصدر: أول نموذج ثلاثي الأبعاد بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ومُثبَت في الإنتاج." ما لم يصدر هو جدول معايير قياس الأداء. لا يوجد رقم في المستودع يخبرك بمدى تفوق هذا النموذج على الشبكة الخشنة التي يحسّنها، ولم ينشر أي طرف ثالث واحدًا بعد. تلك الفجوة هي القصة.
ستة كوميتات وثمانية ملفات
المستودع صغير بما يكفي لقراءته في أمسية واحدة، وهذه أول حقيقة مفيدة عنه. يحتوي على شيفرة الاستدلال، وعرض تجريبي، وقيود Docker، ووثائق، وsparc3d، وهي حزمة Python. ولا يحتوي على شيفرة التدريب، أو أداة التقييم، أو تقسيمات المعايير، أو المجسمات الشبكية المقارنة التي تقف خلف مخططات البيان الصحفي. ويقول المؤلفون ذلك صراحةً في README: هذا إصدار استدلال، وليس حزمة إعادة إنتاج.
الأوزان عبارة عن ثمانية ملفات: فهرس نموذج، وإعداد مُجدوِل، وإعداد VAE وmodel.safetensors، بالإضافة إلى transformer_512 وtransformer_1024، أي إعدادات وأوزان. يقرأ المُحمِّل JSON وsafetensors ولا ينفّذ ملفات Python الخاصة بمستودع النموذج ولا يفكّ تسلسل نقاط التحقق، وهو النمط الأكثر أمانًا ويستحق التنبيه لأي شخص يتعيّن عليه تأمين سلسلة التوريد. يوجد مُرمِّزان تكييفيان — facebook/dinov2-large وopenai/clip-vit-large-patch14 — وهما تنزيلان منفصلان ويحملان تراخيصهما الخاصة.
لم يُنشَر أي عدد للمعاملات. لا في README، ولا في بطاقة النموذج، ولا في البيان الصحفي. يمكنك استنتاج الحجم من أحجام الملفات إذا نزّلتها، لكن المورّد لم يضع رقمًا لذلك، ولن تختلق هذه المقالة رقمًا.

ما الذي تفعله سلسلة المعالجة بصورتك
Hi3D V1.0 ليس مولّدًا من صورة إلى ثلاثي الأبعاد بالمعنى الذي يقصده معظم الناس. إنه مرحلة تحسين. تعطيه صورة مرجعية لجسم وشبكة خشنة للجسم نفسه، فيعيد شبكة بدقة أعلى. تكيّف الصورة تدفقًا متفرقًا معرّفًا على إحداثيات مأخوذة من الشبكة الخشنة؛ يأخذ خط الأنابيب عينات من كوامن متفرقة، ويفكّ ترميزها عبر VAE متفرق ذاتي التقليم، ويستخرج سطحًا، ثم يعيد تكسيل ذلك السطح لدعم المرور التالي.
هناك ثلاث تمريرات، والدقة التي تطلبها تحدد عدد التمريرات التي ستُشغّل:
• 512³ — تمريرة واحدة، شبكة هيكلية 64³، استخلاص متفرق 512³، transformer_512
• 1024³ — تمريرتان، مع إضافة شبكة هيكلية بحجم 128³، واستخراج 1024³، transformer_1024
• 1536³ — ثلاث تمريرات، مع إضافة شبكة هيكلية 192³، واستخراج 1536³، transformer_1024
تشغّل كل تمريرة 25 تحديثًا للمجدول افتراضيًا. ويحرص ملف README على توضيح المقصود بـ«1536³»: فهي شبكة إحداثيات واستخراج متناثرة اسمية، وليست موترًا كامنًا كثيفًا بحجم 1536³ ولا عددًا ثابتًا للمثلثات. وهذا التمييز مهم لأن البيان الصحفي يقول «دقة شبكة متناثرة فعّالة تصل إلى 1536³»، وهو وصف دقيق لكنه يُقرأ بسهولة على أنه أكثف مما هو عليه في الواقع.
الناتج هو trimesh.Trimesh والدقة المحققة. وقد أُعيد تمركزه وتطبيعه إلى أقصى نصف قطر يساوي وحدة، لذا اختفت إحداثيات العالم الأصلية والمقياس المطلق. حجم الدفعة واحد. لا توجد نُسُج أو مواد أو ألوان رؤوس. إذا كانت خطوتك التالية تحتاج إلى بُعد واقعي — سرير طباعة، أو تجميعة CAD، أو غلاف تصادم — فأنت تعيد التحجيم والتوجيه يدويًا.
الرقم 90% لا مقام له.
يقدّم البيان الصحفي أربعة ادعاءات كمية. فقد نما حجم بيانات التدريب من نحو 500,000 إلى مليوني أصل ثلاثي الأبعاد منسّق. ويصل الشكل الهندسي إلى شبكة متفرقة فعّالة بحجم 1536³. ويذكر النموذج معدل نجاح تقطيع بنسبة 90%. كما يدّعي "أعلى درجات الأمانة متعددة المناظر وثراء التفاصيل في التقييم المذكور".
لا يظهر في المستودع سوى الرقمين الأولين. أما رقم المليونين فيظهر على بطاقة الطراز بوصفه ادعاءً من تقرير مشروع؛ ورقم 1536³ حقيقي بمعنى أن خط المعالجة يقبل الطلب وأن ملفات الإعداد موجودة. أما رقم التقطيع 90% فلا يظهر في أي مكان بالمستودع. ولا يوجد تعريف لما جرى تقطيعه، ولا أداة التقطيع التي استُخدمت، ولا أنماط الفشل، ولا خط الأساس. وتأتي عبارة «أعلى وفاء متعدد المناظر» من دون درجات، ولا مجموعة مقارنة، ولا منهجية في المواد العامة. تلك أرقام مُبلّغ عنها من البائع، والقراءة الصادقة لها أنها غير مُتحقَّق منها، لا أنها خاطئة.
غياب أداة تقييم هو سبب أهمية هذا الأمر. لا يستطيع القارئ أخذ المستودع، وتشغيل المقارنة المُبلَّغ عنها، والتحقق من النتيجة. سيتعين على التكرار المستقل أن يبدأ بإعادة بناء معيار التقييم، وهو مشروع مختلف. هذا ليس غير معتاد بالنسبة لإصدار مخصص للاستدلال فقط، لكنه يعني أن أول مراجعة جادة لهذا النموذج ستأتي من شخص لديه مزرعة طباعة أو خط أصول، لا من لوحة صدارة.
المستودع أصدق من الإصدار
اقرأ قسم القيود، وستظهر صورة أكثر فائدة مما يعطيه العنوان الرئيسي. هذه كلمات المورّد نفسه، معاد صياغتها:
هندسة فقط. لا توجد خامات أو مواد أو ألوان رؤوس، وحجم الدفعة واحد.
• شبكة خشنة إلزامية. يعمل النموذج على تحسين البنية؛ فهو لا يبتكر سطحًا أوليًا انطلاقًا من صورة.
• تظل أخطاء الشبكة الخشنة قائمة. فإذا كانت الصورة الظلية المُدخلة خاطئة، فقد يُضاعف التحسين حِدّة الشكل الخاطئ.
• تُكمَل الهندسة المخفية عن الصورة المرجعية على نحو معقول، لا يُعاد بناؤها بدقة. هذا مقبول بالنسبة لأصل رئيسي وسيئ بالنسبة للقياس.
• تتجاهل خطوة التسوية المقياس المطلق وإحداثيات العالم.
• البذور ليست تجزئات شبكية. فالإلتواء المتناثر والانتباه على وحدة معالجة الرسوميات ليسا حتميين على مستوى البتات، لذا قد تُنتج البذرة نفسها شبكة مختلفة.
• لم يُتحقق من صحة السلم الكامل 1536³ إلا على بطاقة NVIDIA H20 بسعة 96 GB. ولم يُثبت صراحةً استخدام الذاكرة ولا الجدوى على البطاقات الأصغر.
• لا يوجد مسار استدلال على CPU، وflash-attn ليس لديه تنفيذ انتباه احتياطي.
• إذا تعذّر الوصول إلى الدقة المطلوبة، فإن خط المعالجة يُطلق خطأً بدلًا من أن يُرجع بصمت نتيجةً أقل.
• يذكر ملف README أن الدقة الاسمية والتفاصيل الهندسية لا تضمن الملاءمة لتطبيق لاحق. فهذا هو أهم سطر في الوثيقة.

مفتوح المصدر، مع بند خاص بالنمو
تُسمى الرخصة Hi3D Open License Agreement Version 1.0. وهي ليست MIT أو Apache-2.0 أو أي نص معتمد من OSI، ولا تذكر الصفحة الرسمية أي رخصة على الإطلاق، لذا فإن المستودع هو المصدر الموثوق. يُسمح بالاستخدام التجاري. الشروط هي الجزء المثير للاهتمام.
إذا تجاوز منتج أو خدمة ذات صلة 200,000 مستخدم نشط شهريًا أو 1,000,000 دولار أمريكي من الإيرادات الشهرية، فيجب على المرخّص له إخطار Hi3D والتقدّم بطلب للحصول على ترخيص كتابي منفصل خلال 60 يومًا. يجب أن تعرض التكاملات التجارية "Powered by Hi3D 1.0" وأن ترتبط بالموقع الرسمي حيثما كان ذلك مدعومًا. لا تؤدي المخرجات المستقلة التي لا تحتوي على أي مواد أو مشتقات خاصة بـ Hi3D، بحد ذاتها، إلى تفعيل التزامات العلامة التجارية أو التوزيع أو الترخيص حسب الحجم. تظل شروط Apache-2.0 وMIT الحالية سارية على الأجزاء الأصلية وأجزاء الأطراف الثالثة التي تغطيها، وتحتفظ DINOv2 وCLIP وHunyuan والمكونات الأخرى بشروطها الخاصة.
بالنسبة لهاوٍ أو وكالة تصنع أصولًا، فإن ذلك يقترب من كونه غير مقيّد. أما بالنسبة لـ SaaS يضع التنقيح خلف نقطة نهاية، فهي رخصة فيها فخّ عند حجم محدّد، إضافة إلى شرط الإسناد. حدّ 200,000-MAU ليس ضخمًا بالنسبة لأداة تصميم استهلاكية. ينبغي لأي شخص يخطط لبناء واحدة أن يقرأ الاتفاقية قبل التكامل، لا بعد منحنى النمو.
ما يتطلبه التشغيل
هذا إصدار خاص بنظام Linux فقط ويُثبَّت من المصدر. يتطلب Python 3.10، ووحدة GPU من NVIDIA بقدرة حسابية 8.0 أو أحدث، ومجموعة أدوات CUDA toolkit بإصدار يتراوح بين 12.0 و12.5 ومتوافق مع PyTorch المثبّت. التكوين المقاس في README هو Python 3.10.12، وPyTorch 2.5.0 مع CUDA 12.4، وبطاقة H20 بسعة 96 GB. يسحب التثبيت flash-attn 2.7.4.post1 مع تعطيل عزل البناء، spconv-cu120 وملف قيود مثبّت. لا توجد حزمة wheel على PyPI ولا حزمة مشروع مبنية مسبقًا.
يتطلب الاستخدام دون اتصال نسخًا محلية من أوزان التحسين وDINOv2 وCLIP. ويستخدم محوّل العرض التجريبي الاختياري لتوليد شبكة خشنة Hunyuan3D-2 mini من Tencent، والذي يجب الحصول عليه بشكل منفصل ويحتفظ بترخيصه الخاص. لا يستورد سكربت التحسين الأساسي Hunyuan وسيقبل أي شبكة خشنة تقدّمها، وهو الوضع الأكثر فائدة لخط إنتاج يمتلك بالفعل مولّدًا.
تحذيران عمليان واردان ضمن تعليمات التثبيت. flash-attn يجب بناؤه بعد PyTorch، ولا يوجد بديل احتياطي إذا فشل. إخلاء الذاكرة متاح لكنه لا يضمن حدًا أدنى من بصمة GPU، ولا يمكن دمجه مع .to("cuda") العادي. إذا كنت تأمل تشغيل هذا على بطاقة محطة عمل بسعة 24 GB، فإن المستودع لا يزعم أنك تستطيع ذلك، والتكوين الوحيد الذي جرى قياسه يبلغ أربعة أمثال ذلك.
ما ليس في الصندوق؟
لا توجد واجهة برمجة تطبيقات (API) مستضافة لـ Hi3D V1.0. تقول بطاقة النموذج على Hugging Face إن النموذج "isn't deployed by any Inference Provider"، ويشير زر التنزيل في الموقع الرسمي إلى النشر المحلي. إن Space العرض التوضيحي المجاني المرتبط من صفحة البائع هو نسخة تجريبية، وليس نقطة نهاية لها قائمة أسعار. المنتج التجاري للشركة هو نموذج مختلف: Hi3D v3.0، الذي يصفه الموقع بأنه هندسة على مستوى الفوكسل بدقة 2048³ مع خرائط نسيج تصل إلى 8K وإتاحة عبر مساحة العمل على الإنترنت. الإصدار v1.0 هو المفتوح؛ والإصدار v3.0 هو الذي تبيعه الشركة.

غياب نقطة نهاية مستضافة ليس انتقادًا. إنها حقيقة نشر تغيّر مَن يمكنه استخدام النموذج هذا الشهر: فريق يملك وحدة معالجة رسومات بسعة 96 غيغابايت وجهاز لينكس يستطيع ذلك؛ أما فريق يريد إرسال صورة إلى واجهة برمجة تطبيقات فلا يستطيع، إلا إذا بنى الخدمة بنفسه أو انتظر شخصًا آخر ليفعل ذلك.
أين يتناسب جهاز التوجيه، وأين لا يتناسب
لا يقدّم OrcaRouter خدمة Hi3D V1.0، ولا يقدّم نماذج ثلاثية الأبعاد على الإطلاق. الكتالوج يضم نماذج النصوص والرؤية والفيديو والتضمين والكلام. لا ينبغي قراءة أي شيء في هذه المقالة على أنه ادعاء بأنه يمكنك استدعاء مولّد شبكات مجسمة عبر نقطة النهاية لدينا.
الطبقة المحيطة بخط أنابيب التحسين مسألة مختلفة. الفحص البديهي للجودة في شبكة ثلاثية الأبعاد مشروطة بالصورة هو فحص بصري: اعرض النتيجة من ثلاثة أو أربعة زوايا واسأل نموذج رؤية ما إذا كانت الصورة الظلية والتفاصيل المحلية واتساق الزوايا المتعددة تطابق المرجع. هذا استدعاء من طراز نماذج اللغة الكبيرة، وهو نوع الاستدعاء الذي يستفيد من القدرة على تجربة عدة نماذج دون الحاجة إلى ثلاث عقود. تضع OrcaRouterأكثر من 200 نموذج خلف واجهة برمجة تطبيقات واحدة بهامش ربح 0%، مع تحويل تلقائي عند تعثر أحد المزوّدين، كما يتيح وضع دمج النماذج فيها لـفريق من النماذج الإجابة عن الفحص نفسه معًا بدلًا من المراهنة على بوابة ضمان الجودة بنموذج واحد. يبقى العمل ثلاثي الأبعاد محليًا؛ أما الحكم حوله فليس مضطرًا إلى أن يكون مخصصًا.
ما الذي قد يغيّر هذا التقييم؟
ثلاثة أمور، مرتّبة حسب الفائدة. اختبار طباعة باستخدام برنامج تقطيع شرائح مسمّى، ومعيار فشل محدد، وخط أساس، من شأنه أن يحوّل ادعاء الـ90% إلى رقم يستطيع المشتري استخدامه. وجدول لزمن الاستجابة والذاكرة عند 512³ و1024³ و1536³ على أكثر من وحدة معالجة رسومات واحدة سيكشف للفرق ما إذا كان شرط الـ96 غيغابايت مجرد أثرٍ من آثار عملية التحقق أم حدًّا أدنى صارمًا. ومقارنة مستقلة مع الشبكة الخشنة التي انطلق منها من شأنها أن تجيب عن السؤال الوحيد المهم في نموذج التنعيم: كم من التفاصيل تضيفه المرحلة الثانية فعليًا، وبأي ثمن من العيوب البصرية؟
حتى ذلك الحين، يبقى الملخص القابل للدفاع عنه ضيقًا ومفيدًا. إن Hi3D V1.0 نموذج تنقيح حقيقي وقابل للتنزيل وقابل للاستخدام تجاريًا، مع قسم حدود غير معتاد في صراحته، وترخيص يتوسع مع أعمالك، ولا توجد أدلة منشورة تتجاوز أدلة مؤلفيه أنفسهم. بالنسبة لفريق يولّد بالفعل شبكات خشنة ويملك وحدة GPU، فهذا كافٍ لإجراء تجربة هذا الأسبوع. أما بالنسبة لكل الآخرين، فهو إصدار واعد ما زالت أدلته قادمة.
