MiniCPM-V 4.7 1B مقابل LFM2.5-VL 3B: تقول OpenBMB إن نموذجها 1B يتفوق على نموذج 3B. إليك ما يخفيه هذا الادعاء

إن MiniCPM-V 4.7 1B وLFM2.5-VL 3B نموذجان لغويان بصريان مفتوحا الأوزان مصممان للهواتف والحواسيب الصغيرة، ويفصل بينهما أقل من ثلاثة أسابيع على التقويم. رفع OpenBMB نموذج MiniCPM-V 4.7 1B في 6 أكتوبر 2026 وأرّخه 12 أكتوبر في ملاحظات إصدار المورّد. ونشرت Liquid AI نموذج LFM2.5-VL 3B في 11 أغسطس 2026. أحدهما 1.55 مليار معامل وبرخصة Apache 2.0. والآخر 3.12 مليار معامل بموجب LFM Open License v1.0. وتقدّم صفحة منتج OpenBMB نفسها ادعاءً ينبغي أن يمنع أي شخص من الاختيار على أساس الحجم وحده: أن نموذجها 1B يتفوق على LFM2.5-VL 3B في OCR واستدلال المخططات وفهم الفيديو. إن إخفاقات الذكاء الاصطناعي وحوادث الوكلاء الموثّقة التي تقف وراء إصدارات مثل هذا تُجمع في the OrcaRouter AI Incident Archive حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته وتقييم ثقته وعلامة كونه محلّ نزاع.

تلك الجملة تقوم بعمل كبير. وهي أيضًا، بقدر ما يستطيع أي أحد التحقق، لا تنقضها الأرقام — وهذا أكثر إثارة للاهتمام مما لو كانت تنقضها. يستعرض هذا المقال ما نشره كل مورّد فعليًا، وأين تكون المقارنة حقيقية، والموضعين اللذين يغيّر فيهما الادعاء الموضوع بهدوء.

الادعاء، بكلمات المورّد نفسه

تقول صفحة OpenBMB الخاصة بـ 1B إن النموذج «يُعد ترقية شاملة مقارنةً بـ MiniCPM-V 4.6-1.3B ويتفوق على Qwen3.5-0.8B وLFM2.5-VL-3B، مع احتفاظه بالصدارة ضمن فئته الحجمية في OCR والاستدلال على المخططات وفهم الفيديو». والعبارة المهمة هي «الاحتفاظ بالصدارة ضمن فئته الحجمية». وتُقدَّم المقارنة بـ LFM2.5-VL 3B كدليل على كثافة القدرات؛ أما الجملة التالية فتحصر الادعاء في فئة حجمية لا ينتمي إليها LFM.

بطاقة Liquid AI لا ترد الجميل. فهي لا تذكر MiniCPM إطلاقًا، وتقيس نموذجها مقابل Gemma4 E2B وE4B، وInternVL 3.5 2B و4B، وQwen3.5-2B و4B. لذا فإن هذه مقارنة أحادية الجانب: قاس أحد المورّدين نفسه مقابل الآخر، ولم يعترف الآخر بهذه المواجهة قط. هذا التفاوت هو أول ما يجب معرفته قبل قراءة أي مقارنة مباشرة، بما في ذلك هذه المقارنة.

ما يضعه كل مورّد في السجل

تنشر Liquid AI جدولاً رقمياً. يسجّل LFM2.5-VL-3B في MathVista 68.5، وMMMU Pro 30.5، وChartQA 81.3، وOCRBenchv2 47.5 (المجموعة الفرعية الإنجليزية فقط)، إلى جانب درجات نموذج شقيق في الصفوف نفسها. تلك أرقام المورّد، نفّذها المورّد، وليس على أي جهة مستقلة أن تتفق معها — لكنها قابلة للتكذيب، وهذا ما يجعلها مفيدة. إذا أعادت تجربتك إنتاج 55 في MathVista، فأنت تعلم أن شيئًا ما في إعدادك يختلف.

تنشر OpenBMB ملخصًا رقميًا في نص سردي ومخططات كاملة أسفله. وبالنسبة إلى 1B، تذكر الصفحة OCRBench 86.1، وMathVista 74.3، وCharXiv Reasoning 48.8، وLongVideoBench 53.4، وMotionBench 54.55، وتعرض بقية المقارنة كصور مع عمود 4× و16×. ولا تحتوي بطاقة النموذج نفسها على أي جدول معايير على الإطلاق.

قارن بينهما على المعيار الوحيد الذي يذكره كلاهما. MathVista: MiniCPM-V 4.7 1B عند 74.3، وLFM2.5-VL 3B عند 68.5. يتقدم طراز 1B بمقدار 5.8 نقاط وفق ما تورده الشركة المصنعة نفسها. في OCR، يستخدم الاثنان أداتين مختلفتين — OCRBench مقابل المجموعة الفرعية الإنجليزية من OCRBenchv2 — والأرقام غير قابلة للمقارنة، وهذا بالضبط نوع التفصيل الذي تتجاهله جملة تقول "يتفوق".

حيث تكون المقارنة بين أمور متكافئة

• المعاملات — 1.55B كثيف، BF16، 3.1 GB على القرص مقابل 3.12B كثيف، BF16؛ إن LFM يعادل تقريبًا ضعف النموذج

• مُرمِّز الرؤية — برج بنمط SigLIP2، 27 طبقة، 1152 بُعدًا مخفيًا، رقع بحجم 980 بكسل مقابل SigLIP2 NaFlex 400M، رقع غير متداخلة بحجم 512×512 بالإضافة إلى صورة مصغرة مُعاد تحجيمها

• العمود الفقري النصي — إعداد مشتق من Qwen3.5 يتضمن 24 طبقة، و1024 بُعدًا مخفيًا، ونمط انتباه خطي إلى كامل بنسبة 3:1 مقارنةً بـ LFM2.5-2.6B، وبنية هجينة من تصميم Liquid AI الخاص

• السياق — 262,144 رمزًا مقابل 32,768 رمزًا

• ميزانية الرموز البصرية — ضغط قابل للتبديل بمقدار 4× أو 16× لكل طلب مقابل ميزانية رقع NaFlex ثابتة تُحدَّد حسب الدقة

• الترخيص — Apache 2.0 مقابل LFM Open License v1.0، الذي يتضمن شروطًا تجارية بدلًا من السماحية المطلقة

• اللغات المذكورة — الإنجليزية والصينية في أمثلة البطاقة مقابل 16 لغة مذكورة صراحةً (من العربية إلى الفيتنامية)

• تقييم منشور — خمسة أشكال سردية إضافةً إلى مقارنات بالرسوم البيانية فقط مقابل جدول رقمي عبر أربعة معايير قياس وستة نماذج شقيقة

• تقييم مستقل — لا يوجد إدخال لـ Artificial Analysis لأيٍ منهما حتى كتابة هذه السطور مقابل عدم وجود إدخال لـ Artificial Analysis أيضًا

• السرعة المعلنة من المورّد — لا يوجد رقم لعدد الرموز في الثانية للنموذج 1B على أي جهاز، مقابل 228 رمزًا في الثانية على Apple M5 Max، و116 رمزًا في الثانية على AMD Ryzen AI Max+ 395، و20 رمزًا في الثانية على Galaxy S26 Ultra

• الذاكرة — حوالي 3.1 غيغابايت BF16؛ Q4 GGUF 0.67 غيغابايت بالإضافة إلى مُسقِّط رؤية 0.90–1.11 غيغابايت مقابل أقل من 3.3 غيغابايت كما نُشِر، مع توفير نُسخ GGUF وONNX وMLX.

• مسارات التقديم المحددة — Transformers، SGLang، vLLM، llama.cpp، Ollama، OpenVINO، فك التشفير التخميني DSpark مقابل Transformers، vLLM، SGLang، llama.cpp، بالإضافة إلى تصديرات GGUF وONNX وMLX

• تجربة التشغيل على الجهاز — تطبيقات iOS وAndroid وHarmonyOS، ودعم Rockchip وHoumo وIntel وAMD وArm من اليوم الأول، مع عرض ذلك عبر رقم فك الترميز على iPhone 17 Pro Max مقابل Galaxy S26 Ultra وإصدار MLX لـ Apple Silicon

صفّان يستحقّان نظرة ثانية. نافذة السياق فرق بمقدار ثمانية أضعاف لصالح MiniCPM، وهو من الأرقام التي تبدو حاسمة إلى أن تتذكر أن نموذجًا بحجم 1B يضمّ 262 ألف رمز يحمل ذاكرة تخزين مؤقت KV أكبر من أوزانه. عمليًا، على هاتف، لن يعمل أي من النموذجين حتى يقترب من حدّه الأقصى. أما صفّ الترخيص فهو ما يحسم التبنّي التجاري أكثر من أي اختبار أداء: لا يحتاج Apache 2.0 إلى محادثة مع محامٍ، في حين يحتاج ترخيص LFM Open License إلى ذلك.

الجزء الذي يغيّر الادعاء الموضوع بشأنه

تقارن OpenBMB نموذجها بمنافس يبلغ ضعف حجمه، باستخدام معايير اختارتها بنفسها، وتعرض النتيجة بأسلوب نثري. هذا ليس تضليلاً — فالأرقام منشورة والمقارنة معلنة. لكنه يجيب عن سؤال لا يطرحه في الواقع أي شخص ينشر نموذجًا. لا أحد يختار بين نموذج 1B ونموذج 3B لأنه يريد أن يكون الأصغر أفضل. بل يختارون لأن أحدهما يناسب جهازهم والآخر لا، أو لأن أحدهما يوفر التغطية اللغوية التي يحتاجونها، أو لأن ترخيص أحد النموذجين يجتاز المراجعة القانونية.

في ما يخص أول تلك النقاط، فالقراءة الصادقة هي أن كليهما يناسبان. تزعم بطاقة LFM2.5-VL-3B أنها دون 3.3 غيغابايت، وتُظهر 20 توكنًا في الثانية على Galaxy S26 Ultra. أما MiniCPM-V 4.7 1B عند Q4 مع وحدة الإسقاط الخاصة به فيقترب من 1.8 غيغابايت. إذن فالميزة الحقيقية لطراز 1B ليست «أنه يعمل على هاتف بينما لا يفعل الآخر» — بل هي الهامش الاحتياطي: ذاكرة أقل بنحو غيغابايت ونصف تقريبًا، وهذا على جهاز أندرويد متوسط المدى هو الفرق بين تطبيق يبقى حيًّا وآخر يقتله النظام.

في الحالة الثانية، تنعكس المقارنة. يذكر LFM2.5-VL-3B ست عشرة لغة في بطاقته، ويقدّم إصدارات ONNX وMLX إلى جانب GGUF. أما وثائق MiniCPM-V 4.7 1B فهي موجّهة نحو أمثلة بالإنجليزية والصينية، وتوجّهه على الأجهزة موجّه نحو دعم شرائح iOS وAndroid وHarmonyOS بدلاً من تغطية اللغات. إذا كان منتجك يُشحن بالتركية أو البولندية أو الفيتنامية، فالطراز الأكبر ذو الترخيص الأكثر تقييدًا هو الذي يحمل ادعاءً منشورًا بدعمك.

وفي النقطة الثالثة، تفوز Apache 2.0 فوزًا قاطعًا، وليس هناك الكثير مما يستدعي النقاش.

ما الذي يتفوّق فيه كلٌّ منهما حقًا

LFM2.5-VL-3B مبني حول مجموعة محددة من المهام، وبطاقته تقول ذلك: عمل أحادي الدور، عالي الإنتاجية، منخفض الكمون، مثل الكشف شبه الفوري عن الأجسام في بيئات السيارات، والتعرف الضوئي على الحروف على دفعات للمستندات الممسوحة ضوئيًا مع توضيح التخطيط، والترجمة على الجهاز للقوائم وعلامات الطرق. وتحدد البطاقة أيضًا ما النموذج غير مخصص له — المهام ذات السياق الطويل والكثيفة بالاستدلال، وتصميم الويب البصري، والأسئلة التقنية حول المخططات. هذا النوع من الإرشاد السلبي نادر ويستحق الثقة به أكثر من الادعاءات الإيجابية.

تم بناء MiniCPM-V 4.7 1B حول كثافة القدرات عند أدنى نطاق الأحجام. وضغط الرموز المختلط 4×/16× هو أوضح تعبير عن ذلك: إذ يمكن لنقطة الحفظ نفسها أن تخدم قراءة مستند مفصّلة وتمريرة صورة مصغرة منخفضة الكلفة، ويُختار ذلك لكل طلب على حدة. وتشير عناصر التحكم بالتقطيع (36 شريحة للصور، و1 للفيديو)، ومعاملات أخذ عينات الإطارات للفيديو، وإدخالات دليل تحليل PDF والإسناد المنفصلة، جميعها إلى عبء عمل للمستندات والشاشات لا إلى عبء عمل للكشف. كما يوفّر رؤوس فك الترميز التخميني DSpark كملف منفصل بمعاملات 213M، وهو رافعة إنتاجية حقيقية إذا كانت بيئة التشغيل لديك تدعمها، وعبء زائد إن لم تكن تدعمها.

التقسيم العملي: إذا كنت تكتشف الأجسام في بث كاميرا أو تترجم اللافتات بمعدل 20 إطارًا في الثانية، فإن أرقام الكمون وتغطية اللغات لدى LFM هي الحجة. وإذا كنت تحوّل لقطات الشاشة والإيصالات وصور الصفحات إلى نص مُنظّم بميزانية رموز تتحكم فيها، فإن مفتاح الضغط لدى MiniCPM هو الحجة.

الفجوة التي ينبغي للمشتري أن يأخذها في الحسبان عند التسعير

صدر LFM2.5-VL-3B في 11 أغسطس 2026 — أي عشرة أسابيع وقت كتابة هذه السطور — وهي مدة كافية، بمقاييس النماذج المفتوحة الأوزان، لتستقرّ منظومة التكميم. وتُشحن إصدارات GGUF وONNX وMLX من المورّد نفسه. وأي بيئة تشغيل يُرجَّح أن تستخدمها لديها مسار عمل جاهز.

يبلغ عمر MiniCPM-V 4.7 1B ثلاثة أسابيع، وتبدأ بطاقته بتحذير بشأن عدم تطابق إصدار CUDA الذي يعطّل فك ترميز الفيديو عبر torchcodec، مع حلّين بديلين موثّقين. البنية جديدة — إذ إن model_type لم يكن موجودًا قبل شهر — والحد الأدنى لإصدار Transformers هو 5.18.0. لا شيء من ذلك يُعدّ عيبًا. فهو الضريبة المعتادة على تبنّي نموذج في شهره الأول، وهو السبب في أن إصدارًا هادئًا مع تقييم قائم على المخططات يُعدّ مرشحًا جيدًا لاختبار جنبًا إلى جنب، ومرشحًا مشكوكًا فيه لمسار إنتاجي في الأسبوع الأول.

الطريقة الرخيصة لإجراء ذلك الاختبار هي إبقاء النموذج الحالي يخدم أثناء تقييمك للقادم الجديد، وهذه مسألة توجيه لا مسألة نمذجة. يشغّل OrcaRouter أكثر من 200 نموذج مستضاف خلف نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI بهامش ربح 0%، مع تمرير سعر القائمة الخاص بكل مزوّد كما هو دون تغيير، بحيث يظهر تخفيض السعر من أحد المورّدين في فاتورتك في اليوم نفسه بدلًا من بعد دورة إعادة تسعير. يمكن لـ DSL التوجيه الخاص به أن يحمل مسارًا أساسيًا ومسارًا احتياطيًا في نداء واحد، ويُبقي التحويل التلقائي عند الفشل المسار حيًا عندما يمرّ مزوّد بساعة سيئة — وهو ما تريده عندما يكون النموذج قيد التجربة نقطة تحقق محلية بحجم 1B والنموذج قيد الإنتاج شيئًا تدفع مقابله. لا يوجد أي من النموذجين في هذه المقالة في ذلك الكتالوج: كلاهما نقطتا تحقق تشغّلهما بنفسك، والموجّه يحيط بهما بدلًا من أن يوفّر طريقة لاستدعائهما.

الادعاء، محسوم

هل يتفوق MiniCPM-V 4.7 1B على LFM2.5-VL 3B؟ على MathVista، بفارق 5.8 نقاط كما يورده كلا الموردين. في OCR، نشر الاثنان أداتين مختلفتين ولا يمكن إجراء المقارنة. في استدلال المخططات وفهم الفيديو، تؤكد OpenBMB تحقيق فوز وتنشره في صورة مخطط، ولم تردّ Liquid AI قط. المقارنة الوحيدة القابلة للتحقق بالكامل تدعم الادعاء؛ أما المقارنات الأخرى فهي بمثابة البائع الذي يصحّح واجبه بنفسه في صيغة تقاوم الاقتباس.

ما لا يصمد أمامه هذا الادعاء هو أن يُقرأ على أنه «النموذج الأصغر أفضل ببساطة». يقدّم LFM2.5-VL-3B ست عشرة لغة، ونسختي ONNX وMLX مُصدَّرتين، ورقم سرعة موثّقًا على هاتف Android مطروح في الأسواق، وبطاقة تخبرك بأين لا ينبغي استخدامه. ويقدّم MiniCPM-V 4.7 1B ميزانية رموز قابلة للتبديل، ونافذة سياق 262k، وترخيص Apache 2.0، ونحو 1.8 GB من الذاكرة المُكمَّمة. هذه منتجات مختلفة أُلبست الصف نفسه من المقارنة المعيارية، والإجابة الصحيحة تعتمد على أيٍّ من تلك القوائم يناسب نشرك — لا على أيّ الرقمين أكبر.

اختبر كليهما على صورك الخاصة وبمستوى التكميم الذي تختاره. الأوزان مجانية، والتكلفة الوحيدة هي قضاء فترة بعد الظهر.