Ling 3.0 Tiny مقابل LFM2.5-2.6B-Base: نوعان من المجانية، وواحد فقط يجيبك اليوم

كلا هذين النموذجين مجانيان. وهذا تقريبًا هو الشيء الوحيد المشترك بينهما. Ling 3.0 Tiny، نموذج استدلال من مزيج الخبراء بعدد 7.9 مليار معامل من تطوير Ant Group InclusionAI، مجاني لأن شخصًا ما يشغّل خادمًا ويوجّه واجهة برمجة تطبيقات إليه — تلصق مفتاحًا في عميل فيجيب على فقرتك فورًا، دون تشغيل تدريب ودون وحدة معالجة رسومات. LFM2.5-2.6B-Base، نقطة تفتيش من التدريب المسبق بعدد 2.69 مليار معامل من تطوير Liquid AI، مجاني لأن شخصًا ما نشر ملف أوزان — 151 عملية تنزيل في آخر إحصاء، ولا يوجد مزوّد استدلال يستضيفه في أي مكان، وبطاقة نموذج توصي باستخدام النموذج الأساسي «فقط للمهام التي تتطلب ضبطًا دقيقًا مكثفًا». أحدهما منتج مزوّد بعدّاد. والآخر مادة خام. هذه المقارنة تتعلق بأي نوع من المجانية تحتاجه فعلًا، لأن النموذجين لن يناسبا نفس الشخص مهما طالت الأشهر التي يعلن فيها كلاهما «$0».

الأسماء تجعل الاختلاف سهل التغاضي عنه. كلاهما يقع في فئة "النموذج الصغير جداً / الصغير" التي أصبحت الرف الأكثر ازدحاماً في الذكاء الاصطناعي في 2026. كلاهما نصي فقط، وكلاهما يحمل سياقات كبيرة بما يكفي للعمل الحقيقي، وكلاهما سيشغّل نموذجاً مفيداً حقاً بميزانية متواضعة. لكنهما مبنيان على فلسفات مختلفة، ويملكهما أطراف مختلفة، ويُستأجران أو يُقتنيان عبر قنوات مختلفة تماماً. قبل أن تختار أحدهما، السؤال الأكثر فائدة الذي يمكن أن تطرحه هو: هل تحتاج إجابات، أم تحتاج أوزاناً؟

Ling 3.0 Tiny، واجهة برمجة التطبيقات المجانية

أُطلق Ling 3.0 Tiny في 6 أغسطس 2026، وفق نمط الإطلاق الهادئ الكلاسيكي: إدراج تجاري في قائمة API من InclusionAI، قسم النماذج في Ant Group، بدلاً من حدث رئيسي. البنية عبارة عن نموذج خليط من الخبراء (Mixture-of-Experts) بإجمالي 7.9 مليار معامل، ونحو 1.3 مليار معامل نشط لكل رمز (Token) — صغير بما يكفي ليُقدَّم بتكلفة منخفضة، وكبير بما يكفي لامتلاك قدرة استدلال حقيقية. وهو يدعم نافذة سياقية بسعة 256 ألف رمز (تُظهر القوائم التجارية 262 ألفًا)، وما يصل إلى 32 ألف رمز للمخرجات، ويأتي مع وضعين يمكنك التبديل بينهما لكل طلب: وضع "التفكير" (Thinking) المفعل افتراضيًا، والذي ينفق رموزًا إضافية على الاستدلال، ووضع "فوري" (Instant) الذي يجيب مباشرةً. كما يُعلَن عن دعم أصلي لاستدعاء الدوال والتخزين المؤقت للمطالبات، وهو أمر مهم للعمل بالوكلاء (Agent Work).

التسعير هو حيث تحتاج كلمة 'مجاني' إلى توضيح. اليوم، النموذج مجاني حقًا للاستدعاء: إنه مدرج كـ inclusionai/ling-3.0-tiny:free بمعدل 0 دولار على كل من الإدخال والإخراج، وبوابة ثانية تشغّله كعرض ترويجي مجاني تحت inclusionai/ling-3.0-tiny-free حتى الساعة 8:00 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ في 14 أغسطس 2026. بعد هذا العرض الترويجي، تُطبَّق بطاقة الأسعار المعلنة من Vercel: 0.06 دولار لكل مليون رمز إدخال، و0.18 دولار لكل مليون رمز إخراج، و0.01 دولار لكل مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتًا. هذا سعر حقيقي — قرابة ثلث فئة GPT-5.6 Luna بعد التخفيض، للمقارنة — لكنه ليس 'مجاني' الذي يمكنك الاعتماد عليه بعد منتصف أغسطس. أي شخص يبني على افتراض أن Ling 3.0 Tiny مجاني بشكل دائم إنما يبني على عرض ترويجي ينتهي.

LFM2.5-2.6B-Base، الأوزان المجانية

LFM2.5-2.6B-Base هو النوع الآخر المجاني تمامًا. إنه نقطة التحقق الأساسية المدربة مسبقًا خلف عائلة LFM2.5-2.6B من Liquid AI، المنشورة على Hugging Face في 4 أغسطس 2026 — في نفس الأسبوع الذي خفضت فيه O​penAI سعر GPT-5.6 Luna بنسبة 80%، وهو ما يخبرك بشيء عن سبب ازدحام السوق بالكامل. القاعدة نموذج يحتوي على 2.69 مليار معامل بصيغة bfloat16 مع بنية هجينة: 22 كتلة التفاف قصير مزدوجة البوابة و8 طبقات انتباه استعلامات مجمعة، ومفردات تضم 128,000 رمزًا تغطي 16 لغة، ونحو 34 تريليون رمز تدريب مسبق — وهي فترة تدريب طويلة بشكل غير معتاد لنموذج بهذا الحجم.

كما أنها، بكل المقاييس المتاحة، غير مُقاسة. في إطلاق Liquid الخاص، حصل النموذج الشقيق الخاضع للتدريب اللاحق LFM2.5-2.6B على جدول المقاييس و47,000 عملية تنزيل في الأسبوع الأول، بينما حصل checkpoint الأساسي على قوس واحد و151 عملية تنزيل. لا يحتوي الأساس على أي تقييمات منشورة — لا MMLU، ولا GPQA، ولا perplexity على أي من أسطح Liquid. إنه نصي فقط. سياقه 128K وفقًا لملف config.json في المستودع (البطاقة تعلن عن 131,072، والـ config هو ما تُعبئه نصوص التدريب فعليًا). ولا يستضيفه أي مزوّد استدلال، لذا فإن السبيل الوحيد لمعرفة ما يمكن لهذه الأوزان فعله هو ضبطها بدقة وتشغيلها بنفسك — وهذا بالضبط ما تطلب منك بطاقة النموذج فعله. إنه يُصدَر بموجب LFM Open License v1.0، التي تضع سقفًا للاستخدام التجاري عند 10 ملايين دولار من الإيرادات السنوية وتنقل هذا السقف إلى الأعمال المشتقة مثل ضبطك الدقيق.

لوحة النتائج الصادقة

هذه المواجهة لديها الوضع الأكثر انحيازًا في الأدلة الذي ستراه بين طرازين لعام 2026. حصل نموذج Ling 3.0 Tiny على درجة مستقلة: تمنحه منصة Artificial Analysis درجة 23 على مؤشر الذكاء، محتلًا المرتبة #6 من بين 56 نموذجًا في فئة حجمه، مقابل متوسط فئة يبلغ 8 — وهو أعلى بكثير من المتوسط لنموذج بهذا الحجم. يتكون هذا المؤشر من تسعة تقييمات، بما في ذلك Terminal-Bench 2.1 وGPQA Diamond وHumanity's Last Exam، والتي أجرتها جهة خارجية وليس من اختيار البائع.

LFM2.5-2.6B-Base ليس لديه أي نتيجة على الإطلاق. الأرقام الوكيلية التي يقتبسها الناس لهذه العائلة — ToolSandbox 77.83، IFBench 59.17، Multi-IF 80.07، AIME25 51.87 — تعود إلى LFM2.5-2.6B الذي خضع للتدريب اللاحق، وهي معلنة من قِبل البائع، وهي ناتجة عن خط أنابيب تدريب لاحق من أربع مراحل غير موجود في نقطة التحقق الأساسية. خذ الأوزان الأساسية وستحصل على التدريب المسبق — اللغات، والمعرفة العالمية، والقدرة على السياق الطويل — ولا شيء من لوحة نتائج اتباع التعليمات. الرقم الوحيد الذي يحمله النموذج الأساسي هو 34 تريليون رمز تدريب، وهو ميزانية وليس نتيجة. لم يُبلّغ أحد حتى الآن عمّا أسفرت عنه.

الأبعاد الستة التي تفصل بينهم، سطر واحد لكل منها:

• السعر — Ling 3.0 Tiny بسعر $0.06 / $0.18 لكل 1M بعد العرض الترويجي المجاني (مجاني حتى 14 أغسطس) مقابل LFM2.5-2.6B-Base بسعر $0 للتنزيل، بالإضافة إلى فاتورة تدريبك، إلى الأبد.

• السياق — 256 ألف توكن على Ling 3.0 Tiny مقابل 128 ألفًا على LFM2.5-2.6B-Base (config.json)، أي فجوة بمقدار الضعف.

• المعلمات: ~1.3 مليار نشطة من إجمالي 7.9 مليار (MoE) مقابل 2.69 مليار كثيفة؛ كلاهما للنص فقط.

• درجة مستقلة — مؤشر ذكاء Ling 3.0 Tiny AA 23 (#6/56) مقابل LFM2.5-2.6B-Base بدون تقييمات منشورة.

• الأوضاع — Ling 3.0 Tiny Thinking/Instant switch، استدعاء الوظائف، التخزين المؤقت للاستعلامات مقارنةً بـ LFM2.5-2.6B-Base لا شيء حتى تقوم بتدريبه بعد التدريب.

• يُقدَّم — Ling 3.0 Tiny متاحٌ مباشرةً اليوم على نقاط نهايته التجارية الخاصة، مقابل LFM2.5-2.6B-Base الذي لا يستضيفه أي مزوّد استدلالٍ في أي مكان.

عدم التماثل هو جوهر الفكرة: يمكنك إجراء اختبار A/B بين Ling 3.0 Tiny واستعلاماتك الخاصة بعد ظهر هذا اليوم بمبلغ زهيد، والأرقام التي ستحصل عليها قابلة للتحقق. نقطة التفتيش الأساسية هي رهان على مهاراتك في الضبط الدقيق دون وجود أي تحقق خارجي متاح بعد.

تكلفة «المجاني»: إجابة موزونة مقابل عداد يتوقف

عداد Ling 3.0 Tiny لا يتوقف أبدًا بمجرد انتهاء العرض الترويجي. كل رمز داخلي أو خارجي يُفوتر بالسعر المدرج، إلى الأبد، مهما كان مستوى التزامن الذي تشغّله. هناك تكلفة خفية أيضًا: قاست Artificial Analysis النموذج وهو يولّد 210 مليون رمز إخراج أثناء تقييم فئتها المكونة من 56 نموذجًا — مقابل متوسط 63 مليونًا — وتصنّفه على أنه «ثرثار جدًا». نموذج التفكير الذي يستهلك رموز إخراج إضافية أثناء التفكير تكون تكلفته الفعلية لكل مهمة أعلى مما يوحي به بطاقة الأسعار، والثرثرة تُضعف جزئيًا الميزة السعرية. تسعير مجاني اليوم مع قياسٍ ثرثاري غدًا هو مقايضة اقتصادية حقيقية، لا مجرد خطأ في التقريب.

المعنى الحقيقي لكلمة "مجاني" بالنسبة لنقطة التحقق الأساسية مختلف تمامًا: تحميلها لا يكلف شيئًا، لكنها بعد ذلك تكلفك بيانات، وجلسة تدريب، وعتادًا. مجموعة الضبط الدقيق الخاضع للإشراف المكوّنة من 100 ألف مثال تكلف تقريبًا عشرة دولارات من الرموز (tokens) لتوليدها؛ أما المجموعة المكوّنة من مليون مثال فتكلف حوالي مائة دولار. الضبط الدقيق نفسه — نموذج 2.6B هو تشغيل قصير على وحدة معالجة رسومية واحدة — يستغرق ساعات من زمن الآلة بالإضافة إلى ساعات عملك الهندسي. لتشغيله تحتاج إلى جهاز؛ تشير Liquid إلى أن العائلة تحقق ما يقارب 220 رمزًا في الثانية في فك التشفير على Apple M5 Max و113 على Ryzen AI Max+ 395، مع قياسات من البائع على النموذج الشقيق بعد التدريب، أما النموذج الأساسي فليس لديه أرقام سرعة خاصة به. عمليًا، هذا يعني جهاز كمبيوتر محمول تملكه بالفعل أو جهازًا جديدًا يبدأ سعره من حوالي 1,500 دولار.

الفرق الحاسم هو نفسه الذي استخدمته هذه المدونة لتأطير LFM2.5-2.6B-Base في مواجهة GPT-5.6 Luna المعاد تسعيره: عدّاد لا يتوقف أبدًا، بينما يتوقف الآخر في اليوم الذي ينتهي فيه التدريب. يفرض Ling 3.0 Tiny رسومًا على كل توكن مهما كان مستوى التزامن لديك، وإلى الأبد. أما التوكن الهامشي للنموذج الأساسي فمجاني بعد انتهاء عملية التدريب، وعند أي مستوى من التزامن، ولأي عدد من الوكلاء المتزامنين تستطيع إطعامها به. هذا هو النظام الوحيد الذي يتفوق فيه نموذج 2.6B فعلًا من حيث التكلفة على واجهة برمجة تطبيقات تعمل بعدّاد: أعباء عمل عالية الحجم، عالية التزامن، ودائمة التشغيل.

من الذي يجب أن يختار ماذا

اختر Ling 3.0 Tiny إذا…

تحتاج إلى نموذج يعمل هذا الأسبوع: نموذج استدلال نصي قادر يمكنك استدعاؤه عبر نقطة نهاية متوافقة مع O​penAI، مع سياق 256K، واستدعاء أدوات، ودرجة مستقلة يمكنك الاطلاع عليها. الفترة المجانية تمنحك نافذة حقيقية لتقييمه مقابل عبء العمل الخاص بك قبل دفع أي شيء، وحتى بعد العرض الترويجي، فإن سعر 0.06$ / 0.18$ يعد تنافسيًا لنموذج حاصل على درجة ذكاء مقاسة أعلى من فئته. أنت تستأجر ذكاءً بعدّاد، وأنت مرتاح لذلك.

اختر LFM2.5-2.6B-Base إذا…

أنت تبني نموذجًا بدلًا من أن تستأجره: لغة أو مجال لا تؤدّي فيه النماذج الجاهزة ما يكفي، أو قطاعًا خاضعًا للتنظيم حيث لا يمكن للبيانات مغادرة الجهاز، أو بحثًا في مرحلة ما بعد التدريب، أو طالب تقطير. عبء العمل لديك يتسم بتزامنٍ عالٍ بما يكفي ليكون صفر التكلفة الحدية أفضل من فاتورةٍ تُحتسب بالاستخدام، وتجد نفسك مرتاحًا ضمن سقف الإيرادات المنصوص عليه في الترخيص. وينبغي أيضًا أن تكون صادقًا مع نفسك بشأن المخاطر: لا تقييمات منشورة، ولا مسار نشر، ونموذج مضبوط بدقة سيتعيَّن عليك تصحيحه دون معيار مرجعي تستهدفه.

الهجين الصادق — وأين يتناسب جهاز التوجيه

إنّ الطريقة الأكثر فائدة لقراءة هذا الاقتران هي باعتباره نصفين لنظامٍ واحد لا خصمين. الشرط المسبق الحقيقي لنقطة التحقق الأساسية هو البيانات؛ إذ تعتمد وصفة ما بعد التدريب الخاصة بـ Liquid على تخصّص المعلّم والتقطير القائم على السياسة، ما يعني أنّ جعل النموذج الأساسي مفيدًا يبدأ بمهمّة توليد بيانات متعددة النماذج قبل أن تتحوّل إلى مهمّة تدريب. وهنا بالتحديد يجد نموذج API رخيص وقدير مثل Ling 3.0 Tiny — أو، بجودة أعلى، أيٌّ من مستويات النصوص في OrcaRouter — مكانه بوصفه المعلّم لنموذج محلي صغير. استثمر النافذة المجانية ما دامت متاحة، وولّد مجموعة بيانات الضبط الدقيق، ثم درّب النموذج الأساسي ليصبح شيئًا تملكه.

في جانب واجهة برمجة التطبيقات، هناك تحفّظ صادق قبل أن نقول أي شيء عن منتجنا: لا «Ling 3.0 Tiny» ولا «LFM2.5-2.6B-Base» متاحان على «OrcaRouter». يتم تقديم «Ling 3.0 Tiny» عبر نقاط نهاية تجارية خاصة به، ولا أحد يستضيف نقطة التحقق الأساسية. أما ما يفعله «OrcaRouter» بشكل مفيد فهو حمل نماذج المعلم وحركة مرور واجهة البرمجة حولها — «Qwen 3.7 Flash» بسعر 0.03 دولار / 0.13 دولار لكل مليون، و«Gemini 3.5 Flash-Lite» بسعر 0.30 دولار / 2.50 دولار، وأكثر من 200 نموذج خلف مفتاح واحد بهامش ربح 0%، لذا فإن سعر القائمة لدى المزود هو ما تدفعه، وأي تخفيض من البائع يُطبَّق في نفس اليوم. بالنسبة لتشغيل توليد البيانات الذي يجب ألا يتوقف في منتصف الطريق، فإن التبديل التلقائي بين المزودين أهم من اختيار النموذج. لكننا لا نستضيف أيًّا من النموذجين اللذين تتحدث عنهما هذه المقالة، ولن نتظاهر بغير ذلك.

حكم

هذه ليست منافسة بين نموذجين رخيصين بقدر ما هي مفترق طرق بين طريقتين لإنفاق أموالك. إذا كنت تحتاج إلى إجابات — إجابات قادرة، قابلة للتحقق، وقابلة للاستئجار — فإن Ling 3.0 Tiny متاح اليوم، مجاني طوال الأسبوع القادم، وحصل في التقييم المستقل على نتيجة أعلى من فئته، وسعره زهيد بعد انتهاء العرض الترويجي. إذا كنت تريد امتلاك النموذج — دون اتصال، وخاصًا، وبتكلفة حدّية صفرية، ومضبوطًا بدقة ليصبح شيئًا يخصك — فإن LFM2.5-2.6B-Base هو أحد نقاط التحقق القليلة بحجم 2.6B التي لم تُقَس حقًا بعد، مع 34T رمزًا من التدريب المسبق خلفه، وستكون من بين أوائل الناس في أي مكان يكتشفون مدى جودته. كلاهما مجاني. لكنهما مجانيان بعملتين مختلفتين: Ling 3.0 Tiny يكلفك عدّادًا، وLFM2.5-2.6B-Base يكلفك دورة تدريب.