LFM3-1.7B-Base مقابل Qwen 3.8: فئة وزن خاطئة، سؤال صحيح

الجواب الصادق هو أنّ LFM3-1.7B-Base لا ينافس Qwen3.8-27B، ولم يكن مقصودًا به ذلك قط. اطرح السؤال على نحو سليم وستحصل على ثلاثة نماذج Qwen مختلفة: النموذج المفتوح الأوزان بحجم 27B متعدد الوسائط (رؤية ولغة) الذي نشرته علي بابا في أغسطس 2026، والنموذج المستضاف Qwen3.8-Flash بسعر 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.47 دولار لكل مليون رمز إخراج، وQwen3.8-Max بسعر 2.00 دولار و6.00 دولار. نقطة التفتيش الجديدة من Liquid بحجم 1.73B هي مادة خام مُدرَّبة مسبقًا لهاتف أو حاسوب محمول أو جولة ضبط دقيق؛ أما خط Qwen فهو عائلة من المنتجات الجاهزة. المقارنة المفيدة ليست مَن يحصل على درجات أعلى، بل أي نطاق نشر تشتريه في الواقع.

يفسّر هذا التأطير أيضًا لماذا لا تزال هذه المواجهة بلا تغطية جدية. فلا يوجد ما يمكن القياس عليه: أحد الطرفين لديه جدول موردين من 27 صفًا، والآخر ليس لديه أي تقييم منشور على الإطلاق. لذلك تُجري هذه المقالة المقارنة بالترتيب الوحيد الذي يصمد أمام الحقائق — ما يقدمه كل طرف، وتكلفة تشغيله، وما يُسمح لك بفعله به.

ثلاث نسخ من Qwen 3.8s، وثلاث عمليات شراء مختلفة

Qwen3.8-27B هو الخيار المفتوح الأوزان. نشرته علي بابا في أغسطس 2026 بموجب Apache 2.0، وقد تجاوزت تنزيلاته منذ ذلك الحين 7.5 مليون تنزيل. وهو نموذج سببي كثيف بحجم 27B مزوّد بمشفّر رؤية، و64 طبقة في تخطيط 16 × (3 × Gated DeltaNet → FFN، 1 × Gated Attention → FFN)، وسياق أصلي بطول 262,144 رمزًا تقول علي بابا إنه يمتد إلى 1,000,000. وهو يفهم الصور والفيديو، ويتيح التحكم في التفكير، ويستهدف صراحةً الأعمال الوكيلية طويلة الأفق.

Qwen3.8-Flash هي الفئة المستضافة التي ستسعّرها معظم الفرق أولاً في الواقع. في كتالوج OrcaRouter هو نموذج بسياق 1M يدعم إدخال النصوص والصور والفيديو، بسقف إخراج 131K وأسعار 0.15 دولار للإدخال و0.47 دولار للإخراج لكل مليون رمز. وتؤرّخ صفحة النموذج الخاصة به الإدراج في 26 أغسطس 2026، وتسجّل 157 رمز إخراج في الثانية خلال الأسبوع الماضي.

Qwen3.8-Max هو الطراز الأعلى في السلسلة: 2.00 دولار للإدخال و6.00 دولارات للإخراج لكل مليون رمز، وسياق يبلغ 1M، ولا أوزان مفتوحة. إنه المستوى الذي تلجأ إليه عندما تبرّر المهمة دفع سعر الطراز الرائد، وليس المستوى الذي تقارنه بنقطة تحقق أساسية بحجم 1.7B.

ما الذي يتضمنه LFM3-1.7B-Base فعليًا

أنشأت Liquid مستودع LFM3-1.7B-Base في 26 أكتوبر 2026، وأعلنت عن العائلة في اليوم التالي. نقطة الحفظ نصية فقط، بـ1.73 مليار معامل، و24 طبقة من التفافات قصيرة مُبوّبة واهتمام كامل أو بنافذة منزلقة، مع سياق بطول 256 ألف رمز، ومفردات من 128,000 رمز، و16 لغة مسمّاة، واستخدام للذاكرة يبلغ نحو 1 غيغابايت بدقة 4 بت. دُرّب على 22 تريليون رمز؛ وآخر 3.5 تريليونات هي بيانات منتصف التدريب التي تتضمن آثارًا وكيلية واستدعاءات أدوات وتحمل امتداد السياق.

ما لا تأتي به هو نتيجة تقييم. لا تتضمن بطاقة الأساس جدول تقييم، ولا أرقام استرجاع السياق، ولا مقارنة بأي نموذج آخر. كل رقم في مدونة إطلاق Liquid — متوسط 49.37، وLiveCodeBench v6 عند 73.46، وSWE-bench Verified عند 43.40، وGPQA Diamond عند 63.37، وIFEval عند 96.66 — يخص LFM3-1.7B بعد الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتقطير على السياسة، والتعلم المعزز الوكيلي. تلك أرقام حقيقية وتقدمها Liquid بصدق على أنها أرقامها الخاصة، لكنها تصف النموذج النهائي، لا نقطة التحقق الأساسية التي يرد اسمها في هذا العنوان.

الترخيص هو LFM Open License v1.0. وهو يمنح حقوقًا تجارية فقط ما دام المرخَّص له دون 10 ملايين دولار من الإيرادات السنوية؛ أما فوق هذا الحد، فلا يكون العمل مرخَّصًا بموجب الاتفاق ويحتاج إلى صفقة منفصلة. هذا البند وحده سيُخرج LFM3-1.7B-Base من قوائم مختصرة كثيرة قبل أن يُمرِّر أي شخص رمزًا واحدًا عبره.

لماذا لا يمكن سدّ فجوة المعايير بالحساب؟

الإغراء هو أن تصفّ أرقام المورّد الخاصة بـ Qwen3.8-27B إلى جانب أرقام المورّد الخاصة بـ Liquid وتعلن فائزًا. قاوم ذلك، لأن الجدولين لا يقيسان الشيء نفسه. يذكر Qwen: SWE-bench Pro 61.7، وTerminal Bench 2.1 عند 73.0، وLiveCodeBench v6 عند 90.3، وGPQA Diamond 89.2، وHLE 30.8. ويذكر Liquid: SWE-bench Verified 43.40، وLiveCodeBench v6 73.46، وGPQA Diamond 63.37، وHLE دون أدوات عند 7.17. إن SWE-bench Pro وSWE-bench Verified اختباران مختلفان بمستوى صعوبة مختلف؛ كما أن عدد المعاملات يختلف بمعامل 16؛ وأحد العمودين يصف نموذج محادثة خضع للتدريب اللاحق بينما يصف الآخر نقطة تحقق أساسية لم تخضع للتدريب اللاحق على الإطلاق.

هناك رقم واحد يستحق الاستعارة من خارج كلا المورّدين. تسرد صفحة طراز Qwen3.8-27B على OrcaRouter مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index بقيمة 33.7 ودرجة AA Coding بقيمة 68.1، مقيَّمة في 14 أغسطس 2026. هذه لوحة نتائج مستقلة، وهي موجودة لـ Qwen. وحتى 28 أكتوبر 2026، لم نعثر على أي إدخال لـ LFM3 في Artificial Analysis، لذا لا يوجد ثقل موازن مستقل في الجانب الآخر. وأي شخص يقدّم اليوم حكمًا مباشرًا على القدرات لهذين الطرازين إنما يقارن جداول المورّدين عبر أُطر اختبار غير متوافقة أو يختلق رقمًا.

غلاف النشر، جنبًا إلى جنب

• المعاملات — LFM3-1.7B-Base: 1.73B، نصي فقط، 24 طبقة. Qwen3.8-27B: 27B كثيف مع مُشفِّر رؤية، 64 طبقة.

• السياق — LFM3-1.7B-Base: 256K رمزًا. Qwen3.8-27B: 262,144 أصليًا، وقابل للتوسيع إلى 1M؛ Qwen3.8-Flash وQwen3.8-Max: 1M.

• طريقة الإدخال — LFM3-1.7B-Base: نص. Qwen3.8-27B وQwen3.8-Flash وQwen3.8-Max: نص وصورة وفيديو.

• الأوزان — LFM3-1.7B-Base: تنزيل BF16 مع شيفرة نمذجة مخصصة وtrust_remote_code. Qwen3.8-27B: أوزان Apache-2.0 تعمل في Transformers وvLLM وSGLang وTokenSpeed.

• الحد الأدنى للذاكرة — LFM3-1.7B-Base: نحو 1 غيغابايت عند 4 بت، وفقًا لـ Liquid. Qwen3.8-27B: قرابة 55 غيغابايت بتنسيق BF16، لذا يلزم جهاز متعدد وحدات GPU أو تكميم مكثف.

• الترخيص — LFM3-1.7B-Base: ترخيص LFM المفتوح الإصدار 1.0، الاستخدام التجاري لأقل من 10 ملايين دولار من الإيرادات السنوية. Qwen3.8-27B: Apache 2.0، دون شرط الإيرادات.

• السعر المعلن — LFM3-1.7B-Base: لا يوجد سعر منشور لكل رمز (توكن) لدى مزوّد الاستضافة. Qwen3.8-27B على OrcaRouter: 0.33 دولار للإدخال / 2.40 دولار للإخراج لكل مليون رمز؛ Qwen3.8-Flash: 0.15 / 0.47؛ Qwen3.8-Max: 2.00 / 6.00.

• السرعة المرصودة — LFM3-1.7B-Base: لا يوجد قياس مستقل. Qwen3.8-27B على OrcaRouter: 91 رمزًا مُخرَجًا في الثانية خلال الأيام السبعة الماضية؛ Qwen3.8-Flash: 157 رمزًا في الثانية.

الحساب الذي يحسم الأمر

لنأخذ حجم عملٍ يبلغ 100 مليون رمز إخراج شهريًا. على Qwen3.8-Flash يكلّف ذلك 47 دولارًا. وعلى Qwen3.8-27B عبر OrcaRouter يكلّف 240 دولارًا. وعلى Qwen3.8-Max يكلّف 600 دولار. رموز الإدخال أرخص على كل الفئات، لذا فإن مزيجًا واقعيًا يقع في مكانٍ ما دون تلك الأرقام، لكن الإخراج يهيمن على الفاتورة ولا يتغيّر الترتيب.

الآن قارن تلك الفواتير بتشغيل LFM3-1.7B-Base بنفسك. عند دقة 4 بت، يتسع في نحو غيغابايت واحد، ما يعني أجهزة قد تملكها بالفعل: حاسوب محمول، أو هاتف حديث، أو وحدة GPU صغيرة واحدة. التكلفة الحدية لكل توكن هي الكهرباء ولا شيء غيرها، ولا يغادر النموذج الجهاز أبدًا. طبّق الحساب نفسه على Qwen3.8-27B تنقلب الصورة: 100 مليون توكن إخراج شهريًا بسعر 2.40 دولار لكل مليون تساوي 240 دولارًا، وهو تقريبًا ما تكلفه وحدة GPU مستأجرة من فئة 24 GB لشهر واحد عند نحو 0.35 دولار في الساعة. لا تبدأ الاستضافة الذاتية للطراز 27B في التفوق على السعر المستضاف إلا بعد أكثر من 100 مليون توكن إخراج شهريًا — وهذا الحساب يتجاهل وقت الهندسة، وتنزيل 55 GB، وحقيقة أن نموذج 27B يحتاج إلى أكثر بكثير من 24 GB عند احتساب KV cache.

النسخة العملية: تحت نحو 100 مليون رمز إخراج شهريًا، تتفوق طبقات Qwen3.8 المستضافة من حيث التكلفة الإجمالية والبساطة التشغيلية. وإذا كان عبء عملك صغيرًا بما يكفي ليستوعبه هاتف، فإن LFM3-1.7B-Base يتفوق لأن العدّاد لا يبدأ أصلًا. والفجوة بين هذين الموقعين هي حيث تقع معظم عمليات النشر الحقيقية، وهي مسألة تتعلق بالحجم والخصوصية، لا بدرجات الاختبارات المعيارية.

أين يتلاءم OrcaRouter، وأين لا يتلاءم

جميع مستويات Qwen 3.8 الثلاثة موجودة اليوم في كتالوج OrcaRouter، بما في ذلك Qwen3.8-27B المستضاف ذاتيًا على بنيتنا التحتية مقابل 0.33 دولار للإدخال و2.40 دولار للإخراج لكل مليون رمز، مع سياق 262 ألف رمز، وزمن وصول إلى أول رمز عند p50 قدره 2.37 ثانية و91 رمز إخراج في الثانية مقاسة خلال الأسبوع الماضي. إن توجيه الثلاثة جميعًا خلف مفتاح واحد متوافق مع OpenAI هو الهدف: خيار افتراضي منخفض التكلفة على Qwen3.8-Flash، ومسار تصعيد إلى Qwen3.8-27B أو Qwen3.8-Max عندما تتطلب المهمة ذلك، وتجاوز فشل تلقائي إذا تدهور أحد المزودين upstream. ولأننا نمرر أسعار قائمة المزودين كما هي دون هامش ربح بنسبة 0%، فإن تغيير سعر المورد يظهر في فاتورتك في اليوم نفسه بدلاً من بعد دورة إعادة تسعير.

LFM3-1.7B-Base ليس ضمن كتالوجنا، ولن نتظاهر بغير ذلك. إذا كانت نقطة الحفظ من Liquid هي الخيار المناسب لعبء العمل لديك، فالطريق اليوم هو واجهة برمجة التطبيقات ومنصة التجربة الخاصة بالمورّد أو تنزيل مستضاف ذاتيًا. ما يزال بإمكان الموجّه أن يجعل هذا القرار قابلًا للتراجع: ضع النموذج الصغير خلف الواجهة نفسها التي تستخدمها الطبقات المستضافة، ووجّه الحركة حسب المهمة أو التكلفة، وأعِد حركة المرور إلى نموذج مستضاف عندما يسوء أداء المسار المستضاف ذاتيًا.

اختر حسب المهمة، لا حسب النتيجة

اختر LFM3-1.7B-Base عندما يكون القيد هو الجهاز: التشغيل دون اتصال، أو هاتف أو حاسوب محمول، أو نموذج متخصص بمجال تنوي تدريبه لاحقًا على وحدة GPU واحدة، أو عبء عمل تكون فيه نافذة سياق 256K ضمن بصمة 1 GB هي السبب الكامل وراء اهتمامك. اقبل أنك تشتري مادة خام، وأن للترخيص سقفًا للإيرادات، وأنه لا يوجد تقييم مستقل بعد.

اختر Qwen3.8-27B عندما تتطلب المهمة قدرات الرؤية أو وكلاء ذوي أفق طويل أو شيفرة قابلة للتسليم فعليًا، وكانت لديك العتاد أو الميزانية اللازمة لتشغيل 27B من المعاملات. اختر Qwen3.8-Flash عندما تريد معظم تلك السطح الوظيفي بخُمس السعر ولا تحتاج إلى امتلاك الأوزان. اختر Qwen3.8-Max فقط عندما تتجاوز قيمة المهمة لكل رمز $6.00 من المخرجات.

المواجهة في العنوان هي عدم تكافؤ مقصود — نقطة تفتيش مدربة مسبقًا بحجم 1.7B مقابل نموذج رؤية ولغة مكتمل بحجم 27B — والاستنتاج المفيد ليس أن أحدهما أفضل. بل إنهما يجيبان عن سؤالين مختلفين: على أقل قدر من العتاد يمكنني التشغيل، مقابل كم من القدرات يمكنني شراءه لكل رمز. لقد قدّمت Liquid إجابة مفصّلة على نحو غير معتاد عن الأول. أما Alibaba فقد كانت تبيع الثاني منذ أغسطس.