Intern-S2-397B مقابل Kimi K3: نموذج العلوم بحجم 397B وعملاق الاستدلال بحجم 2.8T

يقف Intern-S2-397B وKimi K3 على جانبين متقابلين من خط الأوزان المفتوحة الذي سيحدد ما تبقى من عام 2026: المتخصص العلمي القابل للتنزيل في مقابل النموذج العام ذي السياق الطويل والمُثبت استقلاليًا. Intern-S2-397B هو النموذج العلمي متعدد الوسائط بـ403 مليار معامل، الذي أطلقته InternLM بموجب Apache-2.0 في 13 سبتمبر 2026 — بلا قائمة تسعير، وبلا نتيجة مستقلة، ومسار رؤية مدرّب على صفحات خام من الأدبيات العلمية. أما Kimi K3 فهو النموذج الرائد بمزيج الخبراء البالغ 2.8 تريليون معامل لشركة Moonshot AI، وقد أُطلق في يوليو 2026 بسعر 3.00 دولارات لكل مليون توكن إدخال و15.00 دولارًا لكل مليون توكن إخراج، وفتح أوزانه في 27 يوليو بموجب رخصة MIT المعدلة، وخضع لستة أسابيع من التقييم المستقل. الأمر غير المعتاد في هذه المواجهة هو أن كلا النموذجين يمتلكان الطموح نفسه البعيد المدى — مواصلة العمل عبر مهمة كبيرة وفوضوية — ويحلّانه في اتجاهين متعاكسين.

كلاهما طموح، لكن آلياتهما متعاكسة.

الطموح مشترك: كل نموذج يريد أن يكون الشيء الذي يستمر عندما تكون المهمة طويلة. إنهم يحققون ذلك بشكل مختلف، والاختلاف معماري.

جواب Kimi K3 هو السياق. نافذة بسعة 1,048,576 رمزًا على كل من الإدخال والإخراج تعني أن مستودعًا كاملًا، أو غرفة بيانات كاملة، أو حلقة وكيل من خمسين خطوة يمكن أن تسكن في محادثة واحدة. ويُقال إن حزمة الاستدلال Mooncake من Moonshot تحافظ على معدلات إصابة ذاكرة تخزين مؤقت تتجاوز 90% في أعباء البرمجة، وهكذا يصبح سعر إخراج يبلغ 15 دولارًا لكل مليون قابلًا للاستمرار عمليًا. ويكشف Kimi K3 عن عنصر تحكم reasoning_effort على المستوى الأعلى، ولا يقبل أي معلمات أخذ عينات، ويستنتج بأقصى عمق افتراضيًا، ويتوقع منك أن تعيد إرسال reasoning_content وtool_calls السابقين حرفيًا في حلقات أدوات متعددة الأدوار، وإلا تتدهور الجودة.

إجابة Intern-S2-397B هي التخصص بالإضافة إلى التحكم على مستوى الأوزان. سياقه — 256K لاستدلال النصوص و64K للوسائط المتعددة، وكلاهما من بطاقة النموذج — هو فئة مختلفة من النوافذ، تكفي لورقة بحثية كبيرة أو جلسة بحثية طويلة ولكن ليس لمجموعة عمل بمليون رمز. ما يقدمه بدلاً من ذلك هو مسار رؤية يقرأ الأدبيات العلمية بشكل أصيل — الأشكال والتخطيط والترميز الرمزي والنثر معاً — ومدخلات سلاسل زمنية تنتج تنبؤات، إلى جانب تفكير مفعّل افتراضياً وقابل للتبديل حسب الطلب. إذا كانت مهمتك الطويلة علمية، فقد دُرّب النموذج على ذلك تحديداً؛ وإذا كانت مهمتك الطويلة عبارة عن قاعدة برمجية، فهذا ليس النموذج ذا نافذة المليون رمز لها.

• السياق — Kimi K3: 1,048,576 رمزًا إدخالًا وإخراجًا مقابل Intern-S2-397B: 256 ألف نص / 64 ألف متعدد الوسائط.

• الحجم — Kimi K3: إجمالي 2.8T، ~104B نشط لكل توكن مقابل Intern-S2-397B: إجمالي 403B، 512 خبيرًا / 10 نشطة.

• واجهة التحكم — Kimi K3: مقبض reasoning_effort، بلا معاملات أخذ عينات، مقابل Intern-S2-397B: مفتاح enable_thinking إضافةً إلى تحكم كامل على مستوى الأوزان بموجب Apache-2.0.

• المدخلات — Kimi K3: نص، صورة مقابل Intern-S2-397B: نص، صورة، سلاسل زمنية.

• الأوزان — Kimi K3: مفتوحة بموجب Modified MIT (27 يوليو) مقابل Intern-S2-397B: مفتوحة بموجب Apache-2.0 (13 سبتمبر).

• دليل مستقل — Kimi K3: ستة أسابيع من تقييمات الأطراف الثالثة مقابل Intern-S2-397B: لا شيء بعد.

عدم تماثل الأدلة هو الفرق الحقيقي

خضع Kimi K3 لغربال مستقل قاسٍ وخرج بنتائج يمكن البناء عليها. تضعه Artificial Analysis في منتصف الأربعينيات على مؤشر الذكاء الحالي لديها، مع درجة في أوائل التسعينيات في GPQA Diamond، ودرجة في منتصف الأربعينيات في HLE، واستدعاء للسياق الطويل مقداره 88.7 تم قياسه بشكل مستقل، ودرجة في البرمجة في منتصف السبعينيات. وهو يحتل المركز الأول في Frontend Code Arena (بتصنيف Elo في نطاق 1670)، وسجّل 91.2 في BrowseComp، وهو أعلى رقم في ذلك المعيار لاسترجاع المدى الطويل — رغم أن Moonshot نفسها تحذر من أن K3 «لا يزال متأخرًا عن أقوى النماذج المملوكة»، ولا تزال عدة صفوف من بيانات يوم إطلاقه مُبلَّغًا عنها من المورّد.

دليل Intern-S2-397B هو جدول الإطلاق الخاص به، مُشغَّل عبر OpenCompass وVLMEvalKit وAgentCompass، ونُشر قبل ساعات من قراءتك هذا. كل رقم هو رقم المورّد نفسه ولم يُعَد إنتاجه: MMLU Pro ‏89.77، وMMMU Pro ‏81.68، وHMMT-2026 ‏93.56، وSWE-bench-Pro ‏68.54، وTerminalBench 2.1 عند 64.04 — وهو رقم تُظهر البطاقة خسارته أمام جيل مغلق أقدم بفارق واسع. أما صفوفه العلمية فهي الأرقام التي تصنع حجة المتخصص: 55.71 على Biology-Instructions، و63.28 على SciReasoner 1.5، و53.95 على Mol-Instructions، و62.35 على MolecularIQ. قاعدتا الأدلة لا تتقاطعان، ولهذا فإن التأطير الأمين لهذه المواجهة ليس «من يفوز» بل «أي نوع من الأدلة يحتاجه عبء عملك؟»

كم تبلغ تكلفة كل منها، إصدار الأوزان المفتوحة

كلا النموذجين بأوزان مفتوحة، وهذا يغيّر مسألة التكلفة من السرد المعتاد الذي يقارن بين التسعير حسب الاستهلاك والمجاني إلى مقارنة بين عرضَي استضافة. لدى Kimi K3 سعر API منشور — 3.00 دولار / 15.00 دولار لكل مليون رمز وفق قائمة Moonshot، ويُمرَّر عبر OrcaRouter بهامش ربح 0%، مع تسعير قراءة الذاكرة المؤقتة إضافةً إلى ذلك — وهو أيضًا قابل للتنزيل: إصدار بأوزان مفتوحة من 96 شريحة يحتاج إلى عتاد من فئة العُقد الفائقة (supernode)، أي 64 مسرّعًا أو أكثر، لتشغيله. الجمهور العملي لـ K3 المستضاف ذاتيًا هو الفرق التي لديها ميزانيات مراكز بيانات. لا يوجد لدى Intern-S2-397B أي سعر API منشور على الإطلاق؛ تشير بطاقة النموذج إلى واجهة Intern API الرسمية، والاقتصاديات الحقيقية هي اقتصاديات الاستضافة الذاتية: نحو 807 غيغابايت من الأوزان موزّعة على 188 شريحة بصيغة BF16، أي عقدة متعددة وحدات معالجة رسومات جادة، مع نسخة FP8 تقلّل الحجم بنحو النصف.

يمكن استدعاء كلا النموذجين عبر نفس نقطة الوصل إذا اعتمدت التوجيه: يتوفر Kimi K3 على OrcaRouter بسعر Moonshot المعلن بهامش ربح 0%، بينما لا يُوجَّه Intern-S2-397B — وهو نقطة تحقق جديدة كليًا بترخيص Apache-2.0، ويكون مسارك إليه عبر واجهة API الخاصة بالمورّد أو نشر مستضاف ذاتيًا. تكمن قيمة التوجيه في هذه المواجهة في إبقاء حركة المرور العامة ذات السياق الطويل على المفتاح الذي لديك بالفعل، والعمل الدفعي العلمي على النموذج الذي تشغّله، مع تجاوز فشل تلقائي بين الاثنين. ويجعل DSL هذا الحد إعدادًا بدلًا من تكامل ثانٍ.

الحكم

اختر Kimi K3 عندما تكون المهمة عملاً عامًا بسياق طويل — برمجة مستودعات كاملة، وحلقات وكلاء مستدامة، وعمل معرفي يحتاج إلى مليون رمز من الذاكرة العاملة — وتريد لوحة نتائج مستقلة تدعمه. إنه النموذج الأكثر إسنادًا بالأدلة من كل النواحي، وأوزانه المفتوحة حقيقية (Modified MIT، 27 يوليو)، وإذا كنت تشغّل بالفعل بنية تحتية من فئة supernode، فإن اقتصاديات التكلفة لكل رمز مع التخزين المؤقت مواتية.

اختر Intern-S2-397B عندما تكون المهمة علمية: أوراق بحثية مكتظة بالأشكال، ومخططات جزيئية، وأدبيات ممسوحة ضوئيًا، وإشارات سلاسل زمنية، وبيانات يجب أن تبقى داخل نطاقك، أو أوزان تريد ضبطها الدقيق على نتائج خاصة. تجعل Apache-2.0 ذلك ممكنًا، بينما لا تفعله أي واجهة برمجية مستأجرة، والصفوف العلمية في البطاقة نوع مختلف تمامًا عما ضُبط عليه أي نموذج عام. خصص ميزانية للعتاد، وأجرِ تقييمك الخاص، وتعامل مع كل رقم منشور عنه باعتباره ادعاءً حتى يعيد أحد من خارج InternLM إنتاج أحدها.