LFM3-1.7B مقابل Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B: غيغابايت واحد مقابل اثنين وعشرين

تبدأ معظم مقارنات النماذج بجدول اختبارات مرجعية. لكن هذه المقارنة يجب أن تبدأ بميزانية ذاكرة، لأن LFM3-1.7B و Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B لا يتنافسان على الموضع نفسه في النظام. يحتاج نموذج NVIDIA، الذي صدر في 11 أغسطس 2026 بموجب OpenMDW-1.1، إلى نحو 22 GB في إصداره NVFP4. أما نموذج Liquid AI، الذي أُعلن في 27 أكتوبر 2026، فيحتاج إلى نحو 1 GB بدقة 4 بت، وهو مصمم ليعمل على هاتف. بالنسبة إلى أي نموذج لا نستضيفه بأنفسنا، فإن التوجيه هو سطح التحكم بدلاً من المضيف. تُمرَّر أسعار قوائم المزوّدين كما هي بهامش ربح 0%.

كل ما يترتب على تلك الحقيقة ينبع منها. إن Nemotron 3.5 Lightning هو النموذج الأكثر قدرة في كل اختبار أداء نشره كلا المزوّدين — GPQA Diamond بنتيجة 75.57 مقابل 63.37، وSWE-bench Verified بنتيجة 52.80 مقابل 43.40، كما هو مُدرج في لوحة التقييم على بطاقة NVIDIA نفسها على Hugging Face. كما أنه يمتلك نافذة سياق تصل إلى مليون رمز مقابل 262,144. وإذا كان سؤالك هو أي النموذجين أفضل، فالإجابة قاطعة ويمكن لهذه الصفحة أن تنتهي هنا.

السؤال الجدير بالطرح بدلًا من ذلك هو: أي نموذج له وظيفة في عملية النشر الخاصة بك؟ نموذج بحجم 22 غيغابايت لا يعمل على هاتف أو حاسوب محمول أو Jetson في أي إعداد مفيد. ونموذج بحجم 1 غيغابايت لا يُصلح مستودعًا برمجيًا. هذه قيود مختلفة، والمقارنة التي تحسب نقاط الاختبارات المعيارية فقط ستقودك إلى شراء النموذج الخاطئ.

ما الذي يناسب ماذا فعليًا؟

نموذج Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B هو نموذج هجين قائم على مزيج الخبراء: 30 مليار معامل إجمالي مع نحو 3 مليارات معامل نشط، و128 خبيرًا موجّهًا تعمل منها ستة بالإضافة إلى خبير مشترك واحد، وطبقات فضاء الحالة Mamba-2 متداخلة مع عدد صغير من طبقات الانتباه الكامل. تُوفّر NVIDIA أوزانًا مرجعية BF16 ونسخة NVFP4 بحجم نحو 22 غيغابايت تناسب وحدة معالجة رسومية واحدة، ويعمل النموذج على أجهزة B200 وH100 وH200 وA100 وGB200 وDGX Spark وRTX 5090 وJetson.

LFM3-1.7B كثيف وصغير الحجم: 1.73 مليار معامل، و24 طبقة من الالتفافات القصيرة البوابية والانتباه المتناثر، وحجمه 3.46 غيغابايت بصيغة BF16 ونحو 1 غيغابايت عند 4 بت. وتقول بطاقة Liquid إنه يتّسع على هاتف أو حاسوب محمول، وعند هذا الحجم يظل الادعاء صحيحًا.

• إجمالي المعلمات — 1.73B كثيف لـ LFM3-1.7B؛ 30B مع حوالي 3B نشطة لـ Nemotron 3.5 Lightning.

• ذاكرة النشر — حوالي 1 غيغابايت بدقة 4 بت مقابل حوالي 22 غيغابايت في NVFP4.

• السياق — 262,144 رمزًا مقابل ما يصل إلى 1,000,000، مع 256K على بطاقة H100 واحدة و262K على نقاط النهاية المستضافة.

• الوسائط — نص فقط في كليهما؛ لا يتضمن أي منهما مسار رؤية أو صوت في نقاط التحقق هذه.

• اللغات — ستة عشر لغة مُسمّاة لـ LFM3-1.7B؛ الإنجليزية بالإضافة إلى خمس لغات لـ Nemotron 3.5 Lightning.

• الترخيص — LFM Open License v1.0، مجاني إذا كانت الإيرادات السنوية أقل من 10 ملايين دولار، مقابل OpenMDW-1.1، الذي يسمح بالاستخدام التجاري وغير التجاري دون اختبار للإيرادات.

حجة Nemotron بشأن السرعة ليست أنه صغير الحجم

سيكون من السهل قراءة "Lightning" و"3B active" على أنهما الطرح نفسه الخاص بنموذج صغير كثيف. لكن الأمر ليس كذلك. تستند قصة السرعة لدى NVIDIA إلى ثلاثة أشياء لا يمتلكها نموذج LFM3: بنية هجينة Mamba-2 تتوسع بشكل أفضل في التسلسلات الطويلة، والتنبؤ متعدد الرموز مع فك التشفير التخميني، ونماذج مسودة مخصصة — DSpark لـ DGX Spark والإعدادات منخفضة التزامن، وDFlash كبديل.

تدعم القياسات المنشورة ذلك. على DGX Spark، بلغ vLLM مع DSpark نحو 115.8 رمزًا في الثانية لتدفق أحادي، ونحو 422 رمزًا في الثانية إجمالًا عند ثمانية طلبات متزامنة، مقابل نحو 79.6 رمزًا في الثانية دون تخمين. وتزعم NVIDIA أن التوليد أسرع بما يصل إلى أربعة أضعاف من النماذج المشابهة في الحجم، وتضع النموذج على حدود باريتو للدقة والسرعة.

تتميز سرعة LFM3-1.7B بأنها مختلفة في نوعها. فهو سريع لأنه لا يوجد تقريبًا ما يُشغَّل — 1.73 مليار معامل كثيف، وذاكرة تخزين مؤقت KV بسعة 1.6 غيغابايت عند 128 ألف رمز، ودون أي عبء إضافي للتوجيه. وتُفيد Liquid بأن فك الترميز أسرع بمقدار 1.8 إلى 2.8 مرة من أسلافه على العتاد الذي خضع للاختبار، وبمعدل 3.6 مليار رمز يوميًا على وحدة NVIDIA B300 واحدة. وهذه إنتاجية على عتاد لا يضع أحدٌ مثيله في هاتف.

إذن كلا النموذجين سريعان لأسباب متعاكسة: أحدهما عبر هندسة نموذج كبير ليحسب أقل لكل توكن، والآخر بكونه صغيرًا بما يكفي بحيث يصبح السؤال غير ذي جدوى. على الخادم، تتفوق الهندسة. على الجهاز، النموذج الصغير هو الخيار الوحيد الموجود.

فجوة القدرات، بصراحة

تسرد بطاقة NVIDIA على Hugging Face الرقم 81.62 على MMLU-Pro، و75.57 على GPQA Diamond، و52.80 على SWE-bench Verified للطراز Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B. وتُبلغ Liquid عن 63.37 على GPQA Diamond و43.40 على SWE-bench Verified للطراز LFM3-1.7B، ولا تنشر أي رقم لـ MMLU-Pro لهذا الطراز على الإطلاق.

اثنان من تلك الثلاثة قابلان للمقارنة مباشرةً، وكلاهما يصبّ في مصلحة NVIDIA، بفارق 12.2 و9.4 نقطة. هذه فجوة حقيقية في بالضبط المهام التي يكون فيها النموذج الكثيف الصغير أضعف ما يكون: الاستدلال العلمي بمستوى الدراسات العليا، وإصلاح الشيفرة على نطاق المستودعات. وتقرّ بطاقة نموذج Liquid الخاصة بالثاني، إذ تنص على أن النموذج غير موصى به للبرمجة الوكيلية أو الاستدلال المعقد متعدد الخطوات بسبب صغر حجمه.

ملاحظة تحفّظية بشأن الأرقام الدقيقة: تتباين أرقام NVIDIA المنشورة لهذه النقطة المرجعية (checkpoint) تبايناً طفيفاً بين مواد إصدارها ولوحة التقييم على Hugging Face — فقد أشارت الكتابات السابقة إلى 75.44 و51.56 للمعیارين نفسيهما. أما اتجاه الفجوة وحجمها التقريبي فمستقرّان عبر الإصدارات؛ لذا تعامل مع الكسور العشرية المحددة بوصفها أرقاماً مُبلَّغاً عنها من المورّد وتتوقف على الإصدار، لا بوصفها نتيجة ثابتة.

في ما يخص LFM3-1.7B، فأرقامه الخاصة وكيلية وليست قائمة على المعرفة: 71.39 في BFCL V4، و80.36 في ToolSandbox، و68.01 في τ³-bench، و38.42 في WebArena-Verified، و96.66 في IFEval. لا تنشر NVIDIA أرقامًا لـ BFCL أو ToolSandbox لنقطة التحقق هذه، لذا لا يمكن مقارنتها. لكن NVIDIA تُبلغ عن دقة 86% على PinchBench عبر 10,000 مهمة، أُنجزت أسرع بنسبة 30% من Qwen3.6-35B بدقة مماثلة — وهو ادعاء لا نظير له لدى Liquid. لقد قاس المورّدان ببساطة أشياء مختلفة، والتداخل وحده هو ما يدعم إصدار حكم.

السياق هو أوسع فجوة حقيقية

مليون رمز مقابل 262,144 ليس فرقًا هامشيًا. نافذة Nemotron 3.5 Lightning الأصلية أطول بأربع مرات، وحتى الإعداد المتحفظ أحادي H100 عند 256K يضاهي الحد الأقصى لنموذج LFM3. وبالنسبة لأحمال العمل المبنية على سياق مستودع كامل، أو آثار وكلاء طويلة الأفق، أو نصوص مفرغة تدوم ساعات، فإن نافذة النموذج الصغير هي القيد قبل قدرته.

يجدر بالملاحظة، مع ذلك، أن النافذة الطويلة والاحتفاظ بالسياق الطويل ادّعاءان مختلفان. يسجّل LFM3-1.7B رقمًا قدره 65.56 على RULER عند 128K، وهو رقم متواضع — فهو يستطيع استقبال 262K رمزًا لكنه لا يحتفظ بكل هذا السياق بالقدر نفسه من الجودة. لم تنشر NVIDIA رقمًا لـ RULER لنقطة التحقق هذه في المواد التي روجعت هنا، لذا لا يمكن إجراء مقارنة الاحتفاظ. لا تفترض أن نافذة 1M تعني 1M من الانتباه القابل للاستخدام.

تختلف التراخيص أكثر مما توحي به المعايير المرجعية.

هذا هو البُعد الوحيد الذي اتخذ فيه مورّد النموذج الصغير الخيار الأقل ملاءمة. صدر Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B بموجب OpenMDW-1.1، الذي يسمح بالاستخدام التجاري وغير التجاري دون حدّ للإيرادات. أما LFM3-1.7B فهو بموجب LFM Open License v1.0، مجاني للاستخدام التجاري لمن تقل إيراداتهم السنوية عن 10 ملايين دولار، مع اشتراط ترخيص تجاري مدفوع فوق هذا الحد.

بالنسبة لمطوّر فردي أو شركة ناشئة، الفرق نظري. أما بالنسبة لفريق داخل شركة كبيرة، أو فريق يخطط ليصبح كبيرًا، فهي خطوة متعلقة بالمشتريات يتجنبها Nemotron تمامًا. وبما أن الفكرة الأساسية التي يروّج لها LFM3-1.7B هي النشر داخل منتجك الخاص، فإن الرخصة تستحق القراءة قبل أن تستحق البنية المعمارية الإعجاب.

حيث يظل طراز 1 GB هو الحل

لا شيء مما سبق يجعل LFM3-1.7B نموذجًا سيئًا. بل يجعله نموذجًا ذا نطاق نشر ضيق، وداخل هذا النطاق لا صلة لـ Nemotron 3.5 Lightning بالأمر إطلاقًا لأن النموذج الأكبر لا يمكن أن يوجد هناك أصلًا.

إذا كان المنتج يُشحن إلى هاتف أو حاسوب محمول أو حاسوب ذكاء اصطناعي دون وحدة معالجة رسومات منفصلة، أو جهاز ميداني، فإن LFM3-1.7B ليس الحل الوسط — بل هو العضو الوحيد في هذا الثنائي الذي يعمل. وسياق من 262,144 رمزًا على جهاز يتسع في الجيب أمر غير معتاد حقًا، ومفردات اللغات الست عشرة تغطي معظم عمليات النشر الإقليمية. ولأغراض استدعاء الأدوات والاستخراج المنظم والتصنيف والمساعدين المحليين، فإن ذلك كافٍ لبناء منتج.

النمط الصحيح لمعظم الفرق هو الجمع بين الاثنين، على نحو متدرّج. أبقِ LFM3-1.7B على الجهاز من أجل الاستدعاءات السريعة والخاصة والمحددة بالمخطط، وأرسل العمل الذي يتطلب استدلالًا مكثفًا أو على نطاق المستودع إلى نموذج على الخادم. هذا قرار معماري، وليس تفضيلًا لنموذج، وهو أيضًا الطريقة التي بُني بها معظم الوكلاء الجاهزين للإطلاق بالفعل.

موضع طبقة التوجيه هو مستوى الخادم. يُقدَّم Nemotron 3.5 Lightning عبر مكدّس NVIDIA الخاص وعدد من المنصات التابعة لجهات خارجية، ودور OrcaRouter هو الدور نفسه الذي يؤديه مع أي نموذج لا نستضيفه بأنفسنا: مفتاح واحد وفاتورة واحدة عبر أكثر من 200 نموذج، مع تمرير أسعار قائمة المزوّدين كما هي دون أي هامش ربح بنسبة 0%، وتجاوز فشل تلقائي بين المزوّدين حتى لا يتعطّل وكيل طويل التشغيل لأن نقطة نهاية واحدة تدهورت. لا يوجد LFM3-1.7B ولا Nemotron 3.5 Lightning في كتالوجنا اليوم — فكلاهما تنزيلات مفتوحة الأوزان، والنموذج الصغير مخصّص للعمل على عتاد تملكه.

الأرضية هي بيت القصيد

إذا كانت لديك بطاقة رسومات (GPU) وكانت مشكلتك تتعلق بالقدرات، فإن Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B هو النموذج الأفضل بفارق واضح، ولا مجال للجدال في ذلك. فهو يستدل على نحو أفضل، ويُصلح الشيفرة على نحو أفضل، ويحتفظ بأربعة أضعاف حجم السياق، ولا يتضمن ترخيصه أي اختبار للإيرادات.

إذا كان لديك جهاز ومشكلتك هي أنه لا يتسع عليه أي شيء آخر، فإن المقارنة تنقلب تمامًا. فالطراز بسعة 22 GB ليس مرشحًا، وتصبح الأرقام ذات الصلة 1 GB و262,144 رمزًا وملف تعريف لاستدعاء الأدوات قويًا بما يكفي لنشرته Liquid كقدرة رئيسية للطراز.

السؤال المفتوح هو ما إذا كانت وصفة الكفاءة لدى Nemotron قابلة لمزيد من الضغط. فطراز بسعة 30B مع 3B نشطة يعمل بالفعل على Jetson؛ ووجود طراز قوي حقًا من فئة 2B في العائلة نفسها سيضع هذين في السياق نفسه بدلًا من وضعهما على جانبي حائط ذاكرة. وحتى ذلك الحين، فالمقارنة الصادقة ليست بين نتائج اختباراتهما المعيارية بل بين العتاد الذي يتطلبه كل منهما — وواحد منهما فقط لا يتطلب شيئًا.