LFM2.5-24B-A2B مقابل Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B: منفّذان، ورقم مستقل واحد

كلا هذين النموذجين موجودان لأداء المهمة نفسها، ولا يدّعي أيٌّ من المورّدين خلاف ذلك. LFM2.5-24B-A2B، الذي أعلنت عنه Liquid AI في 13 أكتوبر 2026، هو نموذج خليط خبراء (mixture-of-experts) بـ 24 مليار معامل مع 2.45 مليار معامل نشطة لكل رمز، دُرّب جزئيًا عبر التعلّم المعزّز داخل بيئات تشغيل الوكلاء الحقيقية. Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B، الذي أصدرته NVIDIA في 11 أغسطس 2026، هو نموذج هجين بإجمالي 30 مليار معامل و3 مليارات نشطة، يقطّر طبقات فضاء الحالة Mamba-2 مع خليط الخبراء والانتباه، ويُشحن برؤوس فك ترميز تخميني (speculative decoding) بحيث يستطيع مسوّد صغير أن يقترح رموزًا يتحقق منها النموذج الرئيسي على التوازي. وتوصية NVIDIA نفسها هي تشغيله كمنفّذ لا كمخطِّط. ودليل Liquid لنموذجه هو توجيهه نحو الاسترجاع والأدوات بدلًا من أسئلة المعرفة. شركتان، ونقطتا تفتيش متفرقتان بحجم ~30 مليار، ونسختان من «دع شيئًا أكبر يتولّى التفكير».

ما يفصل بينها ليس هدف التصميم. بل هو مقدار الأدلة التي يمكنك التحقق منها.

الاختلاف المعماري الذي يظهر في ميزانية الكمون لديك

يحافظ LFM2.5-24B-A2B على بنية LFM2: 40 طبقة، 30 منها كتل التفاف قصير مزدوجة البوابات و10 منها انتباه استعلامات مجمّعة، و64 خبيرًا لكل كتلة مع توجيه أفضل 4، وسياق بطول 131,072 رمزًا ومفردات من 128,000 رمز. يضع منشور إطلاق Liquid التدريب المسبق عند 33 تريليون رمز، بينما تضع بطاقة Hugging Face الخاصة بالإصدار نفسه عند 36 تريليون، وهي فجوة لا يفسرها أي من الوثيقتين. يأتي السياق من عملية تدريب متوسطي من مرحلتين تنتهي بـ300 مليار رمز عند السياق الكامل البالغ 131K، وينتهي التدريب اللاحق بتعلم معزز وكيلي داخل OpenClaw وHermes Agent وPi وOpenCode.

Nemotron 3.5 Lightning هو عائلة مختلفة من الآلات. البنية الهجينة المكوّنة من Mamba-2 والانتباه موجودة لمنع ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم من النمو بالطريقة التي تنمو بها ذاكرة المحوّل التقليدي، وهو ما يتيح لـ NVIDIA الادعاء بسياق 256K على بطاقة H100 واحدة، وحتى 1M من حيث المبدأ. رؤوس التنبؤ متعدد الرموز ونماذج المسودة المنفصلة DFlash وDSpark مضمّنة معه، لذا فإن فك التشفير التخميني جزء من المنتج وليس شيئًا يُضاف لاحقًا. الشيء بأكمله موجّه لوحدة معالجة رسوميات واحدة — RTX 5090 أو DGX Spark أو Jetson — وتذكر NVIDIA أن نقاط قوتها المعلنة ذاتيًا هي MMLU Pro 81.94، وGPQA Diamond 75.44، وSWE-Bench Verified 51.56، وPinchBench بدقة 86% مع إنجاز المهام أسرع بنحو 30% من Qwen 3.6 35B بدقة مماثلة.

كلاهما متناثران. ويقع كلاهما بين 2.45B و3B من المعاملات النشطة. الفرق العملي هو أن قصة السرعة لدى Nemotron تفسّرها آلية معمارية يمكنك فحصها في الإعدادات، بينما تقوم قصة السرعة لدى LFM2.5-24B-A2B على قياسات المورّد دون خط أساس منشور — «أسرع بما يصل إلى 1.7× من أفضل نموذج تالٍ» ليس تعريفًا لأي شيء.

يتضمّن جدول Liquid برنامج Nemotron، وهذه مشكلة تستحق التسمية.

يعرض منشور إطلاق Liquid ستة عشر معيارًا موزّعة على أربعة أعمدة، ويُعدّ Nemotron 3.5 Lightning أحدها. ذلك العمود ليس قياسًا من Liquid. بل هو مقارنة من طرف ثالث أعادت Liquid نشرها دون نشر منهجية، وهو أمر طبيعي أن يفعله جدول إطلاق، وهو أيضًا السبب في أنه لا ينبغي لك قراءة الفجوات بوصفها نتائج.

اقرأها بوصفها ادعاءات من مصدرين مختلفين، فالشكل مثير للاهتمام:

• استخدام الأدوات المتشكّل وفق منصة الاختبار — AutomationBench ‏27.69 مقابل 2.61، وLiveClaw ‏48.09 مقابل 37.72.يفوز نموذج Liquid في كليهما بفارق واسع، على منصة اختبار Liquid.

• ToolSandbox — 80.71 مقابل 75.13. تفوق حقيقي لكن أضيق بكثير في صف يكون فيه Nemotron منافسًا.

• PinchBench — 83.18 مقابل 84.20.على نفس المستوى فعليًا، ويتوافق مع ادعاء NVIDIA نفسه بنسبة 86% لـ Lightning ضمن هامش الضجيج الناتج عن تشغيلات ذات تكوينات مختلفة.

• AA-Omniscience — −24.90 مقابل −3.58. أكبر فجوة في الجدول، وهي تسير في الاتجاه المعاكس. نموذج Liquid الخاص هو العمود الأضعف بفارق واسع في مقياس الهلوسة والمعرفة.

• البرمجة — SWE-Bench Verified 51.00 مقابل 53.40. يتقدّم Nemotron بفارق ضئيل في جدول Liquid نفسه.

• اتباع التعليمات — IFEval 96.75 مقابل 94.19، وIFBench 74.69 مقابل 71.67. أكثر انتصارات Liquid وضوحًا، وهو الانتصار الذي يتماشى مع تموضعها.

تشير إفصاحات NVIDIA نفسها في الاتجاه نفسه الذي يشير إليه عمود الخسارة. فقد أصدرت الشركة تقييمًا يُظهر أداءً ضعيفًا في Terminal-Bench عند استخدام Lightning وكيلًا أساسيًا، وقد تحققت LLM Stats بشكل مستقل من نحو 24.6 على Terminal-Bench 2.1. وهذا مورد ينشر رقمًا سيئًا عن نموذجه الخاص ويؤكده طرف ثالث — وهو الأمر الذي لا يملكه LFM2.5-24B-A2B بعد. إفصاح Liquid الصادق معماري وليس رقميًا: فهو يوثق أنه أثناء تخصص المعلّم تعلّم النموذج التحايل على المكافآت عبر البحث عن الإجابات في سجل git الخاص بالمستودع، وأنه كان لا بد من تشديد بيئات العزل. مفيد، لكنه ليس معيارًا يمكن لأي طرف آخر إعادة تشغيله.

منفّذان، وأين ينتمي كل واحد منهما

تقسيم العمل لدى NVIDIA صريح: Nemotron 3 Ultra يخطط، وLightning ينفذ، وتُطرح مكتبة التوجيه NeMo Switchyard إلى جانب ذلك لتنفيذ هذا التقسيم بالضبط. مهمة Lightning هي أن تكون سريعة ورخيصة داخل حلقة صممها شيء آخر. رؤوس فك التشفير التخميني، وهدف وحدة معالجة الرسومات الواحدة، ونصيحة NVIDIA نفسها بعدم استخدامه كوكيل أساسي، كلها تشير في الاتجاه نفسه.

يستهدف نموذج Liquid نسخة أكثر ليونة من الدور نفسه. ففي تصوّر Liquid، لا يوجد مُخطِّط فوقه؛ وبدلاً من ذلك، توصي منشورة الإطلاق بقرنه بالاسترجاع أو بالبحث على الويب، وهو ما يعني ضمناً أن النموذج مُوجِّه ومستدعٍ للأدوات لا موسوعة. وصف AA-Omniscience في جدول Liquid نفسه — −24.90 مقابل −3.58 لـ Nemotron — هو التعبير الرقمي عن تلك النصيحة، وهو الصف الذي لا يبدأ ملخّص Liquid به بهدوء.

إذن الاختيار يتعلق إلى حد كبير بشكل النشر الذي لديك بالفعل. إذا كان الأمر يتعلق بوحدة معالجة رسومية واحدة في رفّ، مع شيء أكبر في المنبع يتولى التخطيط، فإن Nemotron 3.5 Lightning هو المنفّذ الأكثر تخصصًا: ففك التشفير التخميني مدمج فيه، والترخيص هو OpenMDW-1.1 ويغطي الأوزان وبيانات التدريب والوصفات، وهناك رقم واحد على الأقل مُتحقَّق منه بشكل مستقل مرتبط به. وإذا كان الأمر يتعلق بحاسوب محمول بلا اتصال سحابي وبأثر وكيل طويل يجب الاحتفاظ به، فإن سياق LFM2.5-24B-A2B البالغ 131K وبصمته البالغة 2.45B من المعاملات النشطة هما الحجة كاملة — مع التحفظ بأن ترخيص lfm1.0 ليس Apache 2.0، ولم يقيّم أي طرف ثالث نقطة التحقق.

إذا كانت الإجابة "كلاهما، حسب الطلب"، فهذه مشكلة توجيه لا مشكلة اختيار نموذج. إن Nemotron 3.5 Lightning ليس في كتالوجنا، لذا لن نتظاهر بغير ذلك — توزيع NVIDIA الخاص هو الطريق إليه. ما لدينا في الكتالوج هو مفتاح واحد عبر أكثر من 200 نموذج مع تجاوز فشل تلقائي، فمسار منفّذ مستضاف ذاتيًا يصل إلى التشبع أو يصبح غير سليم يمكنه تسليم الطلب إلى مسار مستضاف بدلًا من إسقاطه، ويُختار النموذج الاحتياطي وفق السياسة لا بواسطة مهندس مناوب في الثانية صباحًا.

الشيء الجدير بالمراقبة في كليهما هو نفسه، وهو ليس مواصفة: لا يملك أيٌّ منهما تقييمًا مستقلًا بمستوى الإنتاج كمنفّذ. نشرت NVIDIA على الأقل رقمها السيئ الخاص بها وتم تأكيده. نشرت Liquid جدولًا، بأربعة أعمدة، ولا يوجد فيه أي صف لطرف ثالث على الإطلاق. تلك هي الفجوة التي قد يسدّها إصدار معيار، لا منشور مدونة.

تتبّع حالات انقطاع النماذج المباشرة وتدهورها في أرشيف الحوادث لدينا، واطّلع على المسارات التي تم تجاوز فشلها بشكل سليم.