Liquid AI d1-ultra مقابل Liquid AI d1: نفس نقطة النهاية، نفس الأسئلة، ضعف السعر — إليك نقطة التقاطع

أقصر إجابة صادقة هي هذه: Liquid AI d1-ultra يكلّف 0.042 دولار لكل مليون توكن إدخال، وLiquid AI d1 يكلّف 0.02 دولار لكل مليون توكن إدخال، وكلاهما يُستدعى عبر عنوان URL نفسه مع أنواع الأسئلة الثلاثة نفسها، والأغلى هو الذي ينبغي استخدامه عندما يكون الخطأ أكثر كلفة من مضاعفة سعرك لكل استدعاء. هذا هو القرار بكامله، وهو نظيف على نحو غير معتاد لأن لا شيء آخر في النموذجين يختلف بنيويًا. تم إطلاقهما بفارق عشرة أيام — d1 في 5 أكتوبر 2026 كأول نموذج قرار من Liquid AI، وd1-ultra في 15 أكتوبر بوصفه العضو الأقدر في العائلة — وقد بُني كلاهما ليفعلا الشيء نفسه: يقبلان حالة من نص أو صور أو كليهما بالإضافة إلى سؤال واحد أو أكثر محدد النوع، ويعيدان احتمالات من تمريرة أمامية واحدة دون توليد أي توكنات إخراج ودون أي شيء لبثه. المقارنات مثل هذه هي أيضًا المكان الذي تظهر فيه أنماط الفشل: الحوادث الموثقة للذكاء الاصطناعي وإخفاقات الوكلاء الكامنة وراء النماذج في هذه الفئة مجمّعة في OrcaRouter AI Incident Archive حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته ودرجة ثقته وعلامة كونه محل نزاع.

ما يجعل هذا الثنائي يستحق مقالًا لا مجرد حاشية هو أنهما بديلان لبعضهما البعض، وليسا سلّمًا بدرجة وسطى. أنت لا تشغّل d1 ثم تعود إلى d1-ultra في الحالات الصعبة كما تفعل مع نموذج توليدي صغير وآخر كبير، لأن كليهما مقيّدان خلف سلسلة النموذج نفسها في جسم الطلب نفسه. أما التبديل فيكلّف كلمة واحدة في حمولة JSON. لذا فالسؤال ليس ما إذا كانت الترقية متاحة تقنيًا — بل ما إذا كان مبلغ $0.022 الإضافي لكل مليون رمز إدخال يشتري أي شيء يمكن لعبء العمل الخاص بك أن يشعر به، وهذا يمكن الإجابة عنه بالأرقام التي نشرتها Liquid AI.

ما الذي يختلف فعليًا، في تمريرة واحدة؟

الفروق المُفصح عنها أقل مما توحي به فجوة السعر، والفروق الغائبة لا تقل أهمية عن الفروق الموجودة.

• السعر — 0.042 دولار لكل مليون رمز إدخال لـ d1-ultra مقابل 0.02 دولار لـ d1، كلاهما يُحتسب على الإدخال فقط دون أي رسوم على الإخراج، وكلاهما يحسب الصور كنص بمعدل 1.5 رمز لكل رقعة 32×32 بكسل.

• البنية الأساسية — يُوصف d1-ultra بأنه مبني على "نموذج مفتوح الأوزان أكبر حجمًا مع سلسلة من التخصيصات الثقيلة الخاصة بـ Liquid"؛ أما إعلان d1 فيقول فقط إنه بُني للجيل الأول من هذه العائلة، دون تسمية أي بنية أساسية أيضًا.

• تغطية اللغات — يذكر منشور إطلاق Liquid AI الخاص بـ d1-ultra 44 لغة. ولم يُنشر رقم قابل للمقارنة بشأن d1.

• الموضع في المؤشر — يُزعم أن d1-ultra في صدارة مؤشر Artificial Analysis Decision Index بفارق ثماني نقاط على الأقل؛ وقد أُعلن عن d1 مع ست مقارنات لتطبيقات حقيقية مقابل GPT-6.1 Sol وClaude Opus 5.5 بدلًا من درجة مؤشر.

• عدد البارامترات — لم يُفصح عنه لأيٍّ منهما. كما أن نافذة السياق الخاصة بـ d1-ultra لم يذكرها المورّد أيضًا، ولا تظهر إلا في كتالوجات بوابات تابعة لأطراف ثالثة عند 32,768 رمزًا، وهو ما نعتبره غير مؤكد لا مواصفة.

• زمن الاستجابة — نُشر أن d1 يبلغ 200 إلى 300 مللي ثانية لاتخاذ قرار نصي. أما d1-ultra فلا يوجد له أي رقم منشور لزمن الاستجابة على الإطلاق.

الفجوتان الأخيرتان هما الجديرتان بالملاحظة. الطراز الأحدث والأغلى هو الذي تكون ورقة مواصفاته أكثر فراغًا. يُطلب منك أن تدفع 2.1 ضعف المعدل مقابل طرازٍ حجمه وطول سياقه وسرعته جميعها غير معلَنة، استنادًا إلى ادعاء معايرة ورقم مؤشر أبلغت عنه الجهة الموردة بنفسها.

الادعاء الذي تطرحه Liquid AI في الواقع

اقرأ منشور d1-ultra بعناية، وستجد أن الطرح ليس عن الدقة. بل إن الدقة وحدها غير كافية لنموذج قرار، لأن نموذج القرار يصدر أيضًا احتمالات، ومعظمها مفرط في الثقة. فالمصنّف الذي يقول 0.97 بينما يعني 0.72 سيدمّر مسارًا قائمًا على عتبة حتى لو كانت دقة top-1 لديه ممتازة، لأن كل إجراء آلي تتخذه فوق تلك العتبة يكون مبنيًا على مقدمة خاطئة. يقول المنشور إن d1-ultra دُرّب تحديدًا لتكون احتمالاته أفضل معايرة — ويذكر تقرير الإصدار أنه عبر 112 تقييمًا فريدًا يتفوق على Jev 1.14 في كل مهمة بمعايرة أفضل وبالسعر نفسه.

هذه حجة بيعية مختلفة جوهريًا عن «أكثر ذكاءً»، وهي أيضًا أصعب ادعاء منفرد في كلا الإصدارين يمكن لشخص خارجي التحقق منه. لا شيء في الإعلان يتيح لك التحقق من المعايرة على بياناتك الخاصة قبل الالتزام. إذا كان خط أنابيبك يأخذ argmax ويتجاهل الاحتمال، فإن طرح المعايرة لا ينطبق عليك، وتختزل حجة d1-ultra إلى فجوة المؤشر. إذا كان خط أنابيبك يضع عتبة على الاحتمال — موافقة تلقائية فوق 0.9، وتصعيد دون ذلك — فإن المعايرة هي الرقم الوحيد المهم، وهو رقم سيكون عليك إنتاجه بنفسك من عينة موسومة.

عندما تغطي المضاعفة تكاليفها

أجرِ الحساب على حجم يتوقف عنده فارق المعدل عن كونه مجرد ضجيج. بوابة إشراف تطرح سؤال noul واحدًا لكل منشور، و500,000 منشور شهريًا، وبمعدل 400 رمز إدخال تقريبًا لكل منشور، تساوي 200 مليون رمز إدخال شهريًا.

• على d1 — $4.00 شهريًا. على d1-ultra — $8.40 شهريًا. إن فرق الأربعة دولارات ليس بندًا في الميزانية؛ بل هو أصغر من تكلفة ساعة المهندس التي تُنفق على اتخاذ القرار.

• جرّب تطبيق البوابة نفسها على إدخال الصور، وستتصاعد أعداد الرموز سريعًا، لأن صورة واحدة بحجم 1024×1024 تساوي 1,536 رمزًا من رموز الإدخال، وكل سؤال يُعاد فيه احتساب نصّه وكل صوره. خمسة أسئلة عن الصورة نفسها تعني الدفع مقابل تلك الصورة خمس مرات، وهو خطأ تصميمي يستحق التجنّب بصرف النظر عن النموذج الذي تختاره.

• عند 20 مليار رمز إدخال شهريًا — مصنّف واسع النطاق، وليس مشروعًا تجريبيًا — تبلغ تكلفة d1 نحو 400 دولار، وd1-ultra نحو 840 دولارًا. الفجوة المطلقة أصبحت حقيقية الآن، وما زالت أقل من ألف دولار لعبء عمل يعالج ما يعادل عشرات الملايين من الصور.

الاستنتاج الذي يفرضه هذا الحساب ليس ما يتوقعه الناس. بالنسبة للغالبية العظمى من أعباء عمل القرار، فإن فرق السعر بين d1-ultra وd1 صغير جدًا ليكون العامل الحاسم، مما يعني أن القرار يجب أن يُبنى بالكامل على جودة الإجابات. الاستثناء المثير للاهتمام يسير في الاتجاه المعاكس: إذا كان حجمك ضخمًا حقًا ومهمتك سهلة — بوابة ثنائية على نص قصير، بدون صور — فلا ينبغي أن تختار بين هذين الاثنين على الإطلاق، لأن d1-3B المفتوح الأوزان يؤدي تلك المهمة بتكلفة صفر لكل استدعاء. تسعير هذين الاثنين متقارب بما يكفي ليكون السؤال الحقيقي هو السؤال الواقع تحتهما.

حيث يكون نموذج القرار هو الأداة الخاطئة

كلا النموذجين موثقان للمهام الأربع نفسها: التصنيف والتوجيه، والتنقيط والتقييم، والبوابات الثنائية، والفحص متعدد الوسائط. كما أن وثائق البائع نفسه واضحة بالقدر ذاته بشأن ما لا يصلحان له — التوليد الحر، والدردشة متعددة الأدوار، والتلخيص، والاستدلال المفتوح، وكتابة التعليمات البرمجية. لا توجد رموز إخراج لبثها، لذا فإن التطبيق الذي يتوقع استرجاع نثر سيحصل على خطأ، وليس على إجابة أسوأ. يجدر ذكر ذلك لأن الإغراء بالاستعانة بنموذج قرار كبديل رخيص لاستدعاء توليدي هو بالضبط كيف ينتهي الأمر بخطوط المعالجة إلى إساءة استخدام أحدها.

الأدلة المنشورة عن الطراز الأقدم ملموسة على الأقل. فمن بين ستة تطبيقات حقيقية جرى اختبارها في 5 أكتوبر 2026، ذُكر أن d1 ساوَى أو تفوّق على GPT-6.1 Sol في أربعة منها بتكلفة أقل بمقدار 19 إلى 200 مرة، وأنه أجاب أسرع في كل مهمة. وكان أحد هذين الستة عملية فحص بصري لأجزاء من أربعة خطوط إنتاج — لوحات دوائر وشموع وكاجو وعلكة — على مجموعة بيانات VisA، حيث صنّف الطراز الجيد من المعيب بدقة تراوحت بين 85 و97 في المئة دون أي تدريب خاص بالمهمة. وأزال آخر 52 في المئة من الرموز في تمريرة ضغط السياق. هذه تقييمات أجراها المورّد بمنهجية معلنة، وما زالت تقييمات أجراها المورّد: تشغيل واحد لكل طراز لكل تطبيق، وأسعار قائمة دون خصومات التخزين المؤقت، وقد صيغت عدة أسئلة من أسئلة البرمجة والضغط بعد أن كان مسار d1 قد استُقرّ بالفعل. اقرأها كدليل على أن هذه الفئة تعمل، لا كلوحة نتائج يمكنك نقلها إلى مهمتك الخاصة.

قرار الترقية، كقاعدة عامة

ابدأ بـ d1. ليس لأنه النموذج الأفضل — الادعاء في الفهرس يقول إنه ليس كذلك — بل لأنه بسعر 0.02 دولار لكل مليون رمز إدخال بدون رسوم إخراج، فإن بضع مئات الآلاف من الاستدعاءات تكلف بضع سنتات، وأسرع طريقة لمعرفة ما إذا كان نموذج قرار يناسب خط أنابيبك هي وضعه أمام حركة مرور حقيقية والنظر إلى توزيع الاحتمالات الذي يعيده. سجّل الاحتمالات، وليس التسميات فقط. إذا كانت تتجمع بإحكام حول الطرفين وكانت عتباتك مستقرة، فأنت تحصل على المعايرة مجانًا وليس لديك سبب لدفع المزيد.

انتقل إلى d1-ultra عندما يظهر في ذلك السجل فشل محدَّد بالاسم: سؤال المعرفة الصعب، والادّعاء الملتبس بصريًا، والحالة التي يعيد فيها النموذج 0.6 وهو يعني ذلك فعلًا. الترحيل هو تغيير في سلسلة النموذج على نقطة النهاية نفسها، لذا يمكن أن يكون انتقائيًا — d1-ultra على المسارات التي أظهرت الإخفاقات، وd1 على كل ما عداها. هذا هو الشكل الصادق لهذه المقارنة. إنها ليست مسألة إمّا/أو؛ بل إعداد لكل مسار على حدة، والتسعير متقارب بما يكفي ليتيح لك أن تكون جراحيًا في ذلك.

هناك تفصيل عملي واحد يجدر التخطيط له. إذا كانت قراراتك تغذّي خطوة توليدية — ردًا أو ملخصًا أو استدعاء أداة — فأنت تدير علاقتين مع موردين، لا علاقة واحدة. ويطوي OrcaRouter النصف الثاني من ذلك: مفتاح واحد متوافق مع OpenAI عبر أكثر من 200 نموذج توليدي بسعر قائمة المزوّد، مُمرَّرًا دون هامش ربح 0%، لذا فإن تغيير السعر من المنبع يصل إلى فاتورتك في اليوم نفسه بدلًا من تجديد العقد التالي، مع تحويل تلقائي عند الفشل بين المزوّدين خلف نقطة النهاية نفسها. وللتدقيق في الحدود: نحن لا نستضيف نماذج القرار الخاصة بـ Liquid AI، لذا فإن استدعاء d1 أو d1-ultra لا يزال يذهب إلى واجهة API الخاصة بـ Liquid AI، وما نتولاه هو كل ما يأتي بعد القرار.

ما الذي يجب الانتباه إليه قبل أن تلتزم بـ d1-ultra على نطاق واسع

رقمان، وكلاهما مفقود حالياً. الأول هو زمن الاستجابة: رقم d1 البالغ 200 إلى 300 مللي ثانية لا يخبرك بشيء عن d1-ultra، والطراز الأحدث لا ينشر شيئاً، لذا ينبغي إخضاع أي مسار حساس لزمن الاستجابة لنشر كناري بدلاً من ترحيله بالكامل. الثاني هو قياس معايرة مستقل. المقارنة القائمة على 112 تقييماً وتقدّم المؤشر بثماني نقاط هما من تقارير Liquid AI نفسها، وقد وصل رقم المؤشر إلى هذه المقالة عبر إعلان المورّد والتغطية الصحفية له، لا من جدول نستطيع تحميله بأنفسنا. عندما يعيد أحدهم إنتاج منحنى موثوقية لأي من الطرازين على بيانات عامة، تصبح زيادة السعر البالغة 2.1 مرة قرار شراء بدلاً من اجتهاد تقديري.

حتى ذلك الحين، الموقف الذي يصمد أمام التدقيق هو موقف محافظ. إن d1 نموذج قرار قادر ورخيص ومُثبَت من قبل مورده نفسه، بسعر يجعل التجريب شبه مجاني. أما d1-ultra فهو تحسين معقول مرتبط بادعاء محدد يبدو قابلاً للتحقق، وتقف خلفه ورقة مواصفات هزيلة على نحو غير معتاد. إن دفع ضعف المبلغ مقابل الثاني قبل أن تكون لديك حالة فشل في يدك هو شراء تأمين ضد مشكلة لم ترصدها بعد — وهذا، عند هذه الأحجام، ليس خطأً بقدر ما هو خطأ تقريب. فقط لا تدع خطأ التقريب يصبح هو البنية.