بطاقة رئيسية مُولَّدة تقارن بين Intern-S2-397B وIntern-S2 Mobius، وتُظهر على اليسار نموذج MoE علميًا متعدد الوسائط كبيرًا بـ403 مليار معامل مع مُدخل صفحة أدبيات موسوم بـ flagship 397B، وعلى اليمين مُستدِلًا مدمجًا بـ35 مليار معامل مع كتلة ذاكرة مشتركة وحلقة تكرار موسومة بـ Mobius-v0، مع شعار OrcaRouter في الزاوية السفلية اليمنى.
Guides & Insights

Intern-S2-397B مقابل Intern-S2 Mobius: الطراز الرائد 397B والمُستنتِج 35B

الكاتب

Magnus Corvin

تاريخ النشر

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

كلا النموذجين Intern-S2-397B وIntern-S2 Mobius هما نموذجان من InternLM، وكلاهما بترخيص Apache-2.0، وكلاهما يُسمى Intern-S2، ومع ذلك يكادان لا يتشابهان إطلاقاً تحت هذا الاسم. إن Intern-S2-397B هو النموذج الرائد: نموذج خليط الخبراء بـ403 مليارات معامل للذكاء العلمي والوكلاء ذوي الأفق الطويل، أصدرته InternLM في 13 سبتمبر 2026. أما Intern-S2 Mobius فهو تجربة استدلالية بـ35 مليار معامل ظهرت في 29 يوليو 2026، مبنية على معمارية Mobius-v0 بذاكرة مشتركة عالمياً ومفكرين متكررين، ومُدرَّب تدريباً مسبقاً مستمراً من Qwen3.5-35B. إن تشابه الأسماء هو السبب الكامل وراء الحاجة إلى هذه المقارنة، لأن البحث عن "Intern-S2 review" سيعرض كلا النموذجين، وهما ليسا بديلين أحدهما عن الآخر في أي من الاتجاهين.

معماريتان، مهمتان

إن Intern-S2-397B هو MoE لمحوّل تقليدي، واسع حيث يهم الأمر: 60 طبقة، و512 خبيرًا مع 10 نشطين لكل توكن، وسياق استدلال نصي بطول 256K وسياق متعدد الوسائط بطول 64K، وواجهة إدخال تستقبل النص والصورة والسلاسل الزمنية. يقرأ نموذج التدريب المسبق الخاص به صفحات خامًا من الأدبيات العلمية — الأشكال والتخطيط والتدوين الرمزي والنثر معًا — ويمتد تعلمه المعزز عبر أكثر من عشرين مجالًا علميًا، إضافة إلى تدريب وكلاء بعيدي الأفق في بيئات معزولة. إنه متخصص وهو أيضًا نموذج عام: MMLU Pro 89.77، وMMMU Pro 81.68، وSWE-bench-Pro 68.54 على بطاقته الخاصة، وكلها مُبلَّغ عنها من InternLM وغير مُعاد إنتاجها.

Intern-S2 Mobius هو رهان مختلف على سؤال مختلف. فبدلاً من ربط تخزين المعرفة وحساب الاستدلال طبقة بطبقة، تحتفظ معمارية Mobius-v0 بذاكرة مشتركة عالميًا من متجهات المعرفة، وتتيح لعدة مستدلين التكرار مقابلها، مما يحسّن الحالات المخفية عبر تمثيلات متصلة عالية الكثافة. الميزة المطروحة هي كفاءة الاستدلال: تسريع من طرف إلى طرف يقارب 4x مقارنةً بالنموذج الأساسي Qwen3.5-35B الذي ينحدر منه، مع درجات استدلال مماثلة أو أقوى. هذا ادعاء بشأن الإنتاجية حول نموذج أساسي محدد — وادعاء من البائع، دون إعادة إنتاج مستقلة — لكنه السبب وراء وجود النموذج.

• البنية المعمارية — Intern-S2-397B: محوّل MoE قياسي، 60 طبقة، 512 خبيرًا / 10 نشطاء مقابل Intern-S2 Mobius: Mobius-v0، ذاكرة مشتركة + مستدلّات متكررة.

• النطاق — Intern-S2-397B: إجمالي 403B، ونحو 807 GB من الأوزان بصيغة BF16 مقابل Intern-S2 Mobius: إجمالي 35B.

• السلالة — Intern-S2-397B: نموذج التدريب المسبق العلمي الأصلي مقابل Intern-S2 Mobius: التدريب المسبق المستمر من Qwen3.5-35B.

• المدخلات — {{1}}Intern-S2-397B{{/1}}: نص، صورة، سلاسل زمنية مقابل {{2}}Intern-S2 Mobius{{/2}}: نص، صورة.

• السياق — Intern-S2-397B: ‏256K نص / 64K متعدد الوسائط، مقابل Intern-S2 Mobius: لا يوجد حتى الآن رقم سياق معلن بشكل مستقل.

• ادعاء السرعة — Intern-S2-397B: لا شيء مُعلَن عنه مقابل Intern-S2 Mobius: تسريع يقارب 4 أضعاف في سرعة الاستدلال من البداية إلى النهاية مقارنةً بخط الأساس Qwen3.5-35B، وفق ما يُبلّغ عنه المورّد.

• دليل مستقل — لا يمتلك أيٌّ من النموذجين تقييمًا من طرف ثالث.

أي رقم ينتمي إلى أي طراز؟

يتحوّل تصادم الأسماء إلى خطر عملي بمجرد أن تقرأ مراجعة. فادعاء يتعلق بالمعايير القياسية حول "Intern-S2" — MMLU Pro 89.77، HMMT-2026 93.56، Biology-Instructions 55.71 — يخص الطراز الرائد 397B، لأنه النموذج الذي ينتمي إليه جدول الإطلاق. أما ادعاء بشأن الإنتاجية حول "Intern-S2" — التسريع البالغ نحو 4 أضعاف — فيخص Mobius، لأنه النموذج الذي تتمحور هندسته المعمارية حول كفاءة الاستدلال. تحقق من عدد المعاملات قبل الاستشهاد بأي من الرقمين. فالمراجعة التي تقول إن "Intern-S2 أسرع بأربعة أضعاف" وتلك التي تقول إن "Intern-S2 يتفوق على Grok 4.6 في TerminalBench" تتحدثان عن نموذجين مختلفين، بل إن الادعاء الثاني لا يصمد حتى أمام جدول المورّد الخاص به.

من ناحية الأدلة، لم يختبر أحدٌ من خارج InternLM أيًّا من النموذجين. بطاقة النموذج الرائد هي جدول معايير أداء من المورّد أُجري عبر OpenCompass وVLMEvalKit وAgentCompass؛ أما بطاقة Mobius فهي وصف إضافة إلى ادعاء بتسريع مقابل خط أساس ضُبط النموذج ضبطًا دقيقًا انطلاقًا منه. غياب التحقق المستقل يهم هنا أكثر مما في معظم المقارنات لأن أقوى ادعاءات النموذجين تقع على محورين مختلفين تمامًا — القدرة لأحدهما، والإنتاجية للآخر — ولا يوجد لأي من المحورين قياس خارجي حتى الآن.

أي واحد يجب تشغيله؟

شغّل Intern-S2-397B عندما تكون المهمة هي الفهم العلمي: قراءة ورقة بحثية مليئة بالأشكال، أو تحليل مخطط جزيئي، أو التنبؤ من إشارة سلاسل زمنية، أو تشغيل وكيل طويل الأمد عليه أن يواصل العمل خلال مهمة بحثية. إنه النموذج الذي تتناوله تغطية هذا الأسبوع، وصفوفه العامة محترمة بما يكفي لأنك لا تشتري حصاناً بحيلة واحدة. الثمن هو العتاد: نقطة تفتيش 403B تحتاج عقدة جادة متعددة وحدات GPU، وإذا لم تكن تملك واحدة فإن واجهة Intern API الرسمية هي البديل.

فكّر في Intern-S2 Mobius عندما تكون المهمة استدلالًا بكميات ضخمة على عتاد تملكه بالفعل، وكنت تهتم بتكلفة كل رمز أكثر من نقطة أو نقطتين في نتيجة المعيار. إن نموذجًا بحجم 35B مع ميزة إنتاجية محتملة تبلغ 4x مقارنة بخط أساسه هو عرض تقديم خدمة مثير للاهتمام حقًا — لكن تحقّق من التسريع على آثارك الخاصة قبل أن تبني عليه، لأن لا أحد خارج InternLM أعاد إنتاجه بعد. في كل الأحوال، سمِّ النموذج صراحةً في كل كتابة، لأن الاسم وحده لم يعد يقول أيّ نموذج تعني.

A generated two-column scoreboard titled 'Intern-S2-397B vs Intern-S2 Mobius — the scoreboard.' Left column 'Intern-S2-397B': Weights Apache-2.0; Scale 403B total MoE, 512 experts / 10 active; Context 256K text / 64K multimodal; Inputs text, image, time series; Purpose scientific intelligence + long-horizon agents; Independent score none yet. Right column 'Intern-S2 Mobius': Weights Apache-2.0; Scale 35B; Context not yet independently stated; Inputs text, image; Purpose efficient reasoning, ~4x speedup claim; Independent score none yet. Footer reads 'Both models' figures are InternLM's own, unreproduced.'A screenshot of the Hugging Face collection page for internlm's Intern-S2, captured September 13, 2026, listing internlm/Intern-S2 and internlm/Intern-S2-Mobius alongside the Intern-S2-Preview-397B and FP8 variants, showing the family lineage and that the collection was updated within the last 24 hours.A screenshot of the Hugging Face model card for internlm/Intern-S2-Mobius, captured September 13, 2026, showing the model as a 35B foundation model on the Mobius-v0 architecture with Apache-2.0 licence, the description of its globally shared Memory and iterating Reasoners, and the note that it was continual-pretrained from Qwen3.5-35B with a nearly 4x inference speedup reported.