بطاقة عنوان رئيسية لـ Hy-SimulMT-30B-A3B مقابل North Small Translate 1.0، بعنوان فرعي "نموذجان كبيران، ترخيص واحد يمكنك إطلاقه"، تُظهر على اليسار قفلًا مفتوحًا بجانب موجة صوتية مع وسم مكتوب عليه "Apache-2.0"، وعلى اليمين قفلًا مغلقًا بجانب مستند مع وسم مكتوب عليه "CC BY-NC 4.0"، وشرائح مكتوب عليها "إجمالي 30.4B / ~3B نشط - كلام" و"إجمالي 218B / 25B نشط - نص"، مع شعار OrcaRouter في أسفل اليمين.
Guides & Insights

Hy-SimulMT-30B-A3B مقابل North Small Translate 1.0: نموذجان كبيران، وترخيص واحد يمكنك طرحه

الكاتب

Magnus Corvin

تاريخ النشر

أحدث النماذج · 20عرض جميع النماذج →
المعايير: Artificial Analysis · يُحدَّث يوميًا
العودة إلى جميع المقالات

أقصر طريقة لمقارنة Hy-SimulMT-30B-A3B وNorth Small Translate 1.0 هي النظر في ما يحدث بعد أن تقرّر أنك تحبهما. نموذج Tencent هو Apache-2.0: نزّله، واضبطه الدقيق، وأدرجه في منتج، واتقاضَ المال، دون الحاجة إلى أي محادثة. أما نموذج Cohere فهو CC BY-NC 4.0: مجاني للاستخدام غير التجاري، ومقيّد خلف استمارة تواصل، مع توجيه النشر التجاري عبر ترخيص مدفوع من Cohere أو شريكها RWS. كلاهما نموذجان كبيران متناثران من نوع خليط الخبراء (mixture-of-experts) لا تستطيع معظم الفرق تشغيلهما بسهولة. واحد فقط منهما يمكن شحنه في ظهيرة يوم ثلاثاء دون اتصال بالمشتريات، وهذا التفاوت يحسم عمليات نشر أكثر مما يفعل أي سطر في أي مقارنة معيارية.

وهما أيضًا لا يفعلان الشيء نفسه، ما يجعل مقارنة التراخيص أكثر حدة لا أكثر تساهلًا. أُعلن North Small Translate 1.0 من Cohere في 10 سبتمبر 2026 بوصفه مترجم نصوص على نطاق المستندات: 218 مليار معلمة إجمالًا، و25 مليارًا نشطة، ونافذة إدخال من 16,000 رمز، ونافذة إخراج من 16,000 رمز — على نحو غير معتاد — عبر 50 لغة. أما Hy-SimulMT-30B-A3B، المنشور كأوزان من Tencent في 22 أكتوبر 2026، فهو نموذج كلام: يستمع إلى صوت صيني أو إنجليزي في نوافذ مدتها ثلاثون ثانية وينتج اللغة الأخرى بينما لا يزال المتحدث يتحدث. أحدهما يترجم عقدًا؛ والآخر يترجم محادثة. والتداخل بينهما أصغر مما يوحي به تصنيف «نموذج ترجمة» المشترك.

تعريفان مختلفان لكلمة "صغير"

اسم Cohere نسبيّ إلى طرازها الرائد. وبالمقارنة مع نموذج عام رائد، فإن 218 مليار معامل، منها 25 مليارًا نشطة، يُعدّ صغيرًا — فقد صُمّم ليكون رخيصًا لكل رمز وسريعًا، وغير استدلالي عمدًا، وتُبلّغ Cohere عن نحو 112 رمز إخراج في الثانية. لكنه هائل مقارنة بأي شيء يمكنك تشغيله على محطة عمل. العتاد المقترح من Cohere هو B200 واحد أو اثنان من H100 عند W4A4؛ أما الحدود الدنيا لكل دقة في بطاقة النموذج فهي أعلى، إذ يُدرج BF16 عند أربعة B200 أو ثمانية H100. ومجموعة أوزان FP8 وحدها تقارب 218 غيغابايت.

يعني «30B-A3B» من Tencent أن إجمالي المعاملات يبلغ 30.4 مليار معامل، وأن المعاملات النشطة تبلغ نحو 3 مليارات لكل رمز، وهو صغير بالمعنى الوحيد المهم لتكلفة الخدمة: إذ ينشّط كل رمز نحو عُشر الشبكة. لا تزال أوزان BF16 تبلغ نحو 61 غيغابايت قبل ذاكرة KV، لذا يبقى المسرّع بسعة 80 غيغابايت هو الحد الأدنى العملي، ونسخة FP8 المنشورة هي ما يجعل بطاقة أصغر ضمن النطاق. ولا أيّ من النموذجين صغير بالطريقة التي يكون بها مترجم على الجهاز بحجم 440 ميغابايت صغيرًا. الفرق بينهما هو مرتبة قدرية واحدة في إجمالي المعاملات ومعامل ثمانية في المعاملات النشطة، وهو ما يغيّر فاتورة العتاد لكن ليس الفئة.

ما يفعله كل واحد مع سياقه

الميزة الأبرز في North Small Translate 1.0 هي طول المخرجات. ستة عشر ألف رمز إدخالًا وستة عشر ألف رمز إخراجًا تعني أن تقريرًا كاملًا أو دليلًا أو عقدًا يمكن إدخاله وإخراجه مترجمًا كوحدة واحدة، مع اتساق المصطلحات والنبرة عبر المستند لأن النموذج يستطيع رؤيته بالكامل دفعة واحدة. وتدّعي تقييمات السياق الطويل من Cohere تسجيل 48.9 مقابل 21.3 لـ Google Translate و19.4 لـ Gemma 4 31B في هذا النوع من المهام. تلك هي القدرة التي تبرر عدد المعاملات: ليس جملاً أفضل، بل مستندًا أفضل.

تتمتع Hy-SimulMT-30B-A3B بعلاقة شبه معاكسة مع السياق. يقبل مشفّره الصوتي حدًا أقصى يبلغ 480,000 عيّنة بمعدل 16 كيلوهرتز — أي ثلاثين ثانية — لكل نافذة، وتكون إعدادات التوليد الافتراضية لديه أربعة وستين رمزًا جديدًا لكل خطوة. صُمّم النموذج ليلتزم مبكرًا ويساير الإيقاع، لا ليبقي مستندًا كاملًا في مجال الرؤية. الحد الأقصى لعدد تضمينات الموضع لديه هو 262,144، لكن البطاقة لا تنشر طول سياق قابلًا للاستخدام، وبالنسبة للصوت المتدفق يكون هذا الرقم شبه غير ذي صلة. إذا كانت وحدة عملك دليلًا من 40 صفحة، فهذه الأداة خاطئة بحكم تصميمها. وإذا كانت وحدة عملك جملة لا يزال جارٍ التحدث بها، فهي الأداة الوحيدة من بين الاثنتين التي تنطبق.

A screenshot of the Hugging Face model card for tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave, showing the title, the Translation, Transformers and Safetensors tags, a '36 languages' tag, the hy_v3 architecture tag, 'License: apache-2.0', a model size of 30B params in BF16 and F32, a blank 'Downloads last month' figure, and an inference-provider panel that reads 'This model isn't deployed by any Inference Provider'.

الترخيص هو الفارق الأكثر حدة.

إن ترخيص Apache-2.0 على أوزان Tencent هو من أكثر التراخيص تسامحًا فيما يتعلق بالأوزان المفتوحة: فالاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع والنماذج المشتقة كلها مسموح بها، مع الاستثناء المعتاد بأن المكونات الخارجية المضمّنة تحتفظ بشروطها الخاصة. ويوضح ملف الترخيص صراحةً أن Hy-SimulMT يشير إلى كود الاستدلال والمعلمات والأوزان التي نشرتها Tencent، وأنه لا يفرض قيودًا تتجاوز تلك الخاصة بالمكونات التي يتضمنها. ولا توجد أي ملحقات للاستخدام المقبول في المستودع، ولا أي قيد على التنزيل.

ترخيص Cohere CC BY-NC 4.0 أداة مختلفة. الاستخدام غير التجاري مجاني؛ أما الاستخدام التجاري فيتطلب ترخيصًا، والأوزان مقيّدة. وقد أشار المعلّقون إلى أن "غير التجاري" يمكن قراءته على نحو واسع بما يكفي ليغطي المخرجات المحققة للربح — فيديو مدبلج مدعوم بالإعلانات، على سبيل المثال — مما يجعل الحد مسألة قانونية لا هندسية. وتبيع Cohere الوصول التجاري عبر قناة مبيعاتها الخاصة وعبر Model Vault التابع لـ RWS Language Weaver، ولا يوجد سعر معلن.

بصراحة: إذا كنت تبني منتجًا، فإن نموذج Tencent نموذج يمكنك تقييمه ونشره في اليوم نفسه، بينما نموذج Cohere يمكنك تقييمه ثم التفاوض بشأنه. لا يجعل هذا نموذج Cohere أسوأ — فقد تجد شركة لديها علاقة قائمة مع RWS أن المسار التجاري مباشرًا — لكنه يغيّر ترتيب الخطوات، ويعني أن النموذجين نادرًا ما يُدرجان في القائمة المختصرة من قبل الفريق نفسه وللسبب نفسه.

لا يمكن مقارنة المعايير المرجعية ببعضها البعض.

من المُغري أن نضع درجة Cohere البالغة 83.60 في WMT26 إلى جانب 84.7 لدى Tencent على RealSI-Sentence ونُعلن فائزًا. قاوم هذا الإغراء. فالرقمان يأتيان من مهمتين مختلفتين ومقياسين مختلفين وحَكَمين مختلفين. رقم Cohere مأخوذ من تقييمها الخاص لمجموعة WMT26 لجميع اللغات، وقد سجّله GPT-5.6-Sol كحَكَم آلي، مع 84.36 لسير عمل وكيلي متعدد المراحل؛ ولم يكن التقييم البشري الرسمي لـ WMT26 قد نُشر عند إطلاق النموذج. أما 84.7 لدى Tencent فهي درجة ترجمة كلام على RealSI-Sentence، أحد أعمدة جدول أعدّته الشركة نفسها، إلى جانب 90.3 في FLEURS و75.5 في CoVoST2 و81.2 في ACL6060. ولم يُعِد أي مختبر مستقل إنتاج أرقام أي من الشركتين.

ما يمكن قوله ذو طابع اتجاهي. نشرت Cohere جدولًا مقارنًا يتضمن منافسين مسمّين — DeepL NextGen عند 81.37، وQwen 3.5 397B A17B عند 81.56، وGoogle Translate عند 68.20 — جميعها قُيّمت من الحكم نفسه، مما يجعل الترتيب متسقًا داخليًا حتى لو كان الحكم نموذجًا لغويًا. ونشرت Tencent جدولًا لتسعة أنظمة على أربعة معايير أداء صوتية، مع تعزيز اسم نموذجها بالخط العريض في كل عمود وجملة حذرة تشير إلى أنه لم يفز في CoVoST2. كلاهما وثيقتان تسويقيتان. وثيقة Cohere أكثر فائدة للاختيار بين مترجمات النصوص؛ أما وثيقة Tencent فهي الدليل الوحيد الموجود لهذا النموذج الصوتي.

النشر والتكلفة، نقطة بنقطة

• إجمالي المعاملات — Hy-SimulMT-30B-A3B: 30.4B، MoE متناثر، بنحو 3B نشطة؛ North Small Translate 1.0: 218B إجماليًا، 25B نشطة.

• بصمة الأوزان — Hy-SimulMT: حوالي 61 غيغابايت في إصدارات BF16 وFP8 وGGUF المنشورة؛ North: في حدود 218 غيغابايت بصيغة FP8، مع نسختي BF16 وNVFP4.

• العتاد — Hy-SimulMT: مسرّع واحد بسعة 80 GB على نحو واقعي؛ North: واحد B200 أو اثنان H100s عند W4A4 وفق التكوين المقترح من Cohere، وأعلى لـ BF16.

• السياق — Hy-SimulMT: نوافذ صوتية مدتها ثلاثون ثانية، ولا يوجد سياق نصي قابل للاستخدام منشور؛ North: إدخال 16K، إخراج 16K.

• اللغات — Hy-SimulMT: الصينية والإنجليزية موثّقتان للكلام، و36 موسومة في البيانات الوصفية؛ North: 50.

• الترخيص — Apache-2.0، غير مقيّد مقابل CC BY-NC 4.0، مقيّد، يلزم ترخيص تجاري.

• واجهة برمجة التطبيقات المستضافة — لا يوجد أيٌّ منهما في كتالوج OrcaRouter، ولا نستضيف أيًّا منهما. لا تنشر Tencent أي نقطة وصول أو سعر لـ Hy-SimulMT؛ وتتيح Cohere وصولًا تجاريًا عبر Model Vault دون قائمة أسعار عامة.

حيث يُثبت الموجّه قيمته في هذا النوع من البنى يكون في المراحل اللاحقة للترجمة نفسها. فخط أنابيب المستندات الذي يستخدم North، أو خط أنابيب الاجتماعات المبني على Hy-SimulMT، لا يزال يحتاج إلى مراجع: نموذج ثانٍ يتحقق من المصطلحات، ويرصد الإغفالات، ويقارن الترجمة بالمصدر. وتشغيل هذا الفحص كنداء منفصل إلى مورّد مختلف هو بالضبط نوع سير العمل متعدد النماذج الذي صُمم OrcaRouter من أجله — واجهة برمجة تطبيقات واحدة لأكثر من 200 نموذج، هامش ربح 0% على أسعار المورّدين المدرجة، والتحويل عند الفشل إذا مرّ مزوّد المراجعة بلحظة سيئة، ودمج النماذج عندما تريد لجنة بدلًا من ناقد واحد. المترجم عقدة واحدة؛ وضبط الجودة حوله هو حيث توجد قرارات التوجيه.

A two-column scoreboard for Hy-SimulMT-30B-A3B and North Small Translate 1.0 across parameters, context, languages, modality, licence and hosted API. Hy-SimulMT reads 30.4B total / ~3B active, 30 s audio windows, Chinese and English speech, live speech in and text out, Apache-2.0 ungated, no published API; North reads 218B total / 25B active, 16K in / 16K out, 50+, document text in and text out, CC BY-NC 4.0 gated, commercial licence only. Footer: 'Both models' benchmark figures vendor-run; not independently reproduced.'

كيفية الاختيار

إذا كانت المهمة هي ترجمة المستندات، فإن القرار يبدأ وينتهي بالترخيص. الفريق الذي يمكنه شراء ترخيص تجاري ويحتاج إلى خرج بطول 16K ينبغي أن ينظر بجدية في North Small Translate 1.0 — فنافذة الخرج قدرة حقيقية لا تمتلكها معظم نماذج الترجمة. أما الفريق الذي يحتاج إلى الإطلاق دون تفاوض، أو الذي يرغب في الضبط الدقيق وإعادة التوزيع، فلديه خيار واحد فقط هنا، ويصادف أنه الخيار الذي يكلّف عُشر عدد المعاملات.

إذا كانت المهمة هي الكلام المباشر، تنهار المقارنة. فـ North Small Translate 1.0 لا يقبل الصوت، وليس لديه وضع بث، وادعاء تأخّر ثلاث ثوانٍ لا معنى له بالنسبة إلى نموذج يُعيد مستندًا. أما Hy-SimulMT-30B-A3B فهو الوحيد من بين الاثنين القادر على الجلوس في اجتماع، ورخصته Apache-2.0 تعني أنه يمكنك معرفة ما إذا كان يعمل دون طلب إذن من أحد. هذا حكم ضيّق، لكنه صادق: فقد صُمّم هذان النموذجان لغرف مختلفة، والترخيص يجعل الخيار أكثر حدّة فحسب.

A screenshot of the gated Hugging Face model card for CohereLabs/North-Small-Translate-1.0 showing 'License: cc-by-nc-4.0', a '49 languages' tag, a 218B-parameter safetensors model in BF16, 135 downloads last month, an access-agreement banner requiring Hugging Face login, and model summary text stating 25 billion active and 218 billion total parameters with 16K input and 16K output.