Nemotron 3.5 Bolt 74B مقابل Gemma 4 26B A4B: ثماني نقاط مؤشر وعدم تطابق في عرض البت

توجد بالفعل مواجهة مباشرة بين NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB وGoogle Gemma 4 26B A4B، وقد نشرتها NVIDIA. وهي تظهر في جدول المعايير على بطاقة تعريف نموذج Bolt، حيث يمثّل عمود Gemma خط أساس اختارته الشركة. وقراءة ذلك الجدول بعناية هي أسرع طريق لفهم ما هذان النموذجان في حقيقتهما، لأن نقطتَي التحقق لا تتنافسان على المهمة نفسها، وإطار الشركة نفسها يقول ذلك صراحةً: اختيرت النماذج المقارنة لقدرتها على التلاؤم داخل ذاكرة سعة 24GB مع تكميم 4 بتات. أما Bolt فيتلاءم داخل 24GB عبر مسار مختلف — 2.0625 بت لكل وزن في طبقات الخبراء لديه — والفجوة بين هاتين الاستراتيجيتين هي القصة كاملة.

كلا الرقمين في العنوان حقيقيان. قاس Artificial Analysis نموذج Bolt عند 21 على Intelligence Index الخاص به، ونموذج Gemma 4 26B A4B، في إعداد الاستدلال الخاص به، عند 17. لا يأتي أي من الرقمين من مورّد، وكان كلاهما معروضًا على صفحات النماذج في اللوحة عند كتابة هذا.

المقارنة التي أجرتها N​VIDIA، والعمود الذي اختارته

يحتوي جدول N​VIDIA الخاص بـ Bolt على أربعة أعمدة: Qwen3.6-35B-A3B بصيغة BF16، وGemma 4 26B-A4B بصيغة BF16، وN​emotron 3.5 Lightning 30B-A3B بصيغة BF16، وBolt بصيغة IQ2. كل رقم فيه مُبلَّغ عنه من المورّد ولم يكرّره أي طرف مستقل. إليك عمود G​emma مقابل عمود Bolt، اختبارًا تلو الآخر.

• GDPVal-AA-V2 — G​emma 15.33، Bolt 28.47

• Terminal-Bench 2.1 — Gemma 37.22، Bolt 50.98

• Tau3 Banking — G​emma 14.02، Bolt 17.01

• HLE بدون أدوات — G​emma 17.42، Bolt 25.30

• SciCode — G​emma 40.28، Bolt 41.02

• GPQA Diamond — G​emma 79.61، Bolt 86.43

• استرجاع السياق الطويل AA-LCR — G​emma 57.56، Bolt 64.06

• PinchBench — Gemma 74.70، Bolt 87.82

• رؤية WebArena — G​emma 38.2، Bolt 50.86

• دقة AA-Omniscience — G​emma 22.17، Bolt 16.90. تفوز G​emma في هذا الصف، وهو الصف الوحيد في الجدول الذي تفوز فيه.

• عدم الهلوسة في AA-Omniscience — G​emma 14.22، Bolt 61.27. هذه خسارة كبيرة ومحددة لسلالة G​emma، ويجدر التوقف عندها: فمقياس عدم الهلوسة في Omniscience يعاقب النموذج الذي يجيب بثقة عندما لا يعرف شيئًا، وإصدار G​emma المسجّل هنا يحقق نحو ربع رقم Bolt.

ينطبق تحذير واحد على الكتلة بأكملها. شغّلت NVIDIA كل ذلك، بما في ذلك عمود Gemma، على إصدار BF16 من Gemma مقابل إصدار 2-بت من نموذجها الخاص، ثم أبلغت عن النتيجة في بطاقة نموذجها الخاصة.

نقطتا تحقق، ونظاما ضغط

Gemma 4 26B A4B منتج صادر له عام من الاستخدام خلفه. ظهر على Hugging Face في 11 مارس 2026 بترخيص Apache 2.0، بـ 25.2 مليار معامل إجمالي مع 3.8 مليار نشط لكل توكن، ببنية انتباه هجينة تُشابك طبقات النوافذ المنزلقة المحلية مع طبقات عالمية، وسياق بسعة 256K، ودعم أصلي لمُوجّه النظام، ورؤية على كل حجم في العائلة. إنه نموذج يمكنك الحصول عليه وتكميمه بنفسك إلى 4 بتات وتشغيله، ويوجد بالفعل نظام بيئي كبير من التكميمات الجاهزة.

Bolt هو نتيجة ضغط ترتدي بطاقة نموذج. أخذت N​VIDIA نموذج N​emotron 3.5 Super VL 120B-A12B — نقطة حفظ متعددة الوسائط من الجيل نفسه — وشغّلت عليه Star Elastic، وهو بحث معماري موجَّه بالراوتر يجب أن يستوفي ميزانية نشر صارمة، في هذه الحالة أقل من 24GB عند حجم دفعة 1 وسياق 128K. انخفض top-K للخبراء من 22 في النموذج الأصل إلى 9. ثم جرى تكميم أوزان الخبراء إلى IQ2-XXS عند 2.0625 بت لكل عنصر، مع تقطير واعٍ بالتكميم لاستعادة الدقة، وتُركت طبقات Mamba عند NVFP4، وطبقات التضمين والإخراج عند Q8_0، ثم أُعيد إلحاق برج الرؤية بعد ذلك.

النتيجة هي 74 مليار معامل في ملف بحجم 24GB. هذا ليس تكميمًا لنموذج مُصدَر؛ بل شبكة مختلفة البنية جرى البحث عنها تحت قيد ذاكرة ثم دُرّبت لتتعافى.

لماذا يُعدّ عرض البِت أكثر أهمية من المعاملات

ضع الاثنين جنبًا إلى جنب، والقراءة البديهية هي أن نموذج 74B يتفوق على نموذج 26B. من المحتمل أن تكون هذه القراءة صحيحة في هذه الحالة، وهي أيضًا ليست الجزء المثير للاهتمام، لأن النموذجين يُطلَب منهما القيام بأمور مختلفة باستخدام نفس الـ 24GB.

• المعاملات — Bolt بإجمالي 74B، و9B نشطة لكل رمز. Gemma 4 26B A4B: بإجمالي 25.2B، و3.8B نشطة لكل رمز.

• البنية المعمارية — Bolt: نموذج LatentMoE هجين من Mamba-2–Transformer مع مُشفّر رؤية C-RADIO v4-H. Gemma: نموذج MoE هجين بآلية انتباه محلية/عالمية مع برج رؤية، وفي أحجام أخرى ضمن العائلة، صوت.

• الدقة المخزنة — يأتي Bolt أصلاً عند 2.0625 بت لكل وزن خبير. مستودع Gemma بدقة 16 بت، مع نشر بنيات 4 بت وبنيات التدريب الواعي بالتكميم بشكل منفصل.

• السياق — Bolt حتى 256,000 رمز. Gemma 4 26B A4B: 256,000 رمز. هذا الصف متعادل، وهو ما يفاجئ الأشخاص الذين يفترضون أن نموذج 2-بت قد تنازل عن شيء هنا. لم يفعل ذلك.

• المدخلات — يقبل Bolt النصوص والصور والفيديو. أما Gemma 4 26B A4B فيقبل النصوص والصور؛ ويصل الفيديو على شكل إطارات، ويقتصر الصوت على أفراد العائلة الأصغر.

• الترخيص — Bolt: OpenMDW-1.1. Gemma 4 26B A4B: Apache 2.0، مع سياسة حظر الاستخدام الخاصة بـ G​oogle إلى جانبه.

• الفك التخميني — يوفّر Bolt مُسوِّد LiLiCorr، موصولًا عبر DFlash بسبعة رموز تخمينية في وصفة NVIDIA المرجعية. لا يملك Gemma 4 26B A4B مُسوِّدًا مقدَّمًا من المورّد؛ ويظهر التنبؤ المتعدد الرموز في عمليات الضبط الدقيق المجتمعية بدلًا من الإصدار الأساسي.

النتيجة العملية لصف الدقة هي أن تنزيل Bolt هو بالفعل النسخة الصغيرة. لا يوجد بناء 2-بت إضافي للعثور عليه، لأن بناء 2-بت هو النموذج. نموذج Gemma بحجم 26B هو نقطة تحقق 16-بت يُتوقع منك ضغطها، والنسخة 4-بت التي سيقدمها معظم الناس فعليًا هي تحويل شخص آخر لها.

حين يكون الطراز الأصغر هو الخيار الأفضل للشراء

جدول NVIDIA نفسه يمنح Gemma أمرين يستحقان أخذَهما على محمل الجد. دقة AA-Omniscience تأتي في صالح Gemma عند 22.17 مقابل 16.90، والقراءة الصادقة لذلك هي أن ضغط 2-بت قد ألحق ضررًا قابلًا للقياس على استرجاع الحقائق حتى بعد التقطير. أي شخص تكون أعباء عمله موسوعية لا وكيلية ينبغي أن يمنح ذلك الصف وزنًا كبيرًا.

الترخيص هو الثاني. إن Apache 2.0 هو الخيار الأقل تقييدًا المتاح للنشر التجاري، أما OpenMDW-1.1، فرغم أنه كُتب ليكون متسامحًا ووافقت عليه NVIDIA صراحةً للاستخدام التجاري، فهو أداة أحدث تحيط بها أدبيات أقل ولا توجد قرارات قضائية تفسرها. لقد رأت الفرق القانونية أحد هذين من قبل، ولم ترَ الآخر.

الثالث هو النضج. أصبح Gemma 4 26B A4B قابلًا للتنزيل منذ مارس، ويمكن استدعاؤه من نقطة نهاية مستضافة منذ الربيع. توجد نسخ مُكمَّمة، وضبط دقيق، ووصفات تقديم، وإعادات إنتاج للمعايير المرجعية. نُشر مستودع Bolt في أكتوبر. لم يُنشر أي شيء مستقل عن زمن استجابته، ولا توجد تكميمات مجتمعية يمكن الرجوع إليها لأنه لا يوجد شيء يمكن تكميمه.

رابعًا، ومن السهل تفويته: النماذج الشقيقة لـ G​emma من فئة 21B وما دون تدعم الصوت أصلاً. إذا كان خط المعالجة يتضمن الكلام، فإن 26B A4B هو العضو الخطأ في عائلته نفسها، ولا يوجد أي نموذج N​emotron هو الخيار الصحيح.

ما تكلفة الاحتفاظ بكل واحد منها فعليًا

لا سعر لـ Bolt، وهذا ليس سهوًا في البيانات. لا توجد أي نقطة نهاية مستضافة له في أي مكان، ولا معدل محاسَب على صفحة نموذج Artificial Analysis الخاص به، ولا مزوّد يقدّمه. تشغيله يعني امتلاك الجهاز، ووصفة NVIDIA المرجعية هي عمل نهاية أسبوع لا فترة بعد الظهر: صورة vLLM nightly مثبّتة، وحزمة نواة b12x، وإضافة محلّل استدلال تُجلب كملف منفصل، ثم إعدادات صريحة لمشغّل نموذج v2، وخلفيات linear وMoE، وخلفيات الانتباه وMamba، وأنواع بيانات ذاكرة Mamba المؤقتة، والتعبئة المجزّأة chunked prefill، وإعداد فك ترميز تخميني يشير إلى مُسوّد LiLiCorr.

سعر Gemma 4 26B A4B موجود في مكانين. عبر الكتالوج الذي نوجّه عبره، يُدرج google/gemma-4-26b-a4b-it بسعر 0.06 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.33 دولار لكل مليون رمز إخراج، عند سياق يبلغ 262,144 رمزًا، مع زمن p50 للوصول إلى أول رمز يبلغ نحو 2.8 ثانية — وهذا رقم قياسنا الخاص خلال الأيام السبعة الماضية، وليس ادعاءً من مورّد. تتتبّع Artificial Analysis مزيجًا مختلفًا من المزوّدين للنموذج نفسه وتُدرج 0.10 دولار إدخالًا و0.40 دولار إخراجًا، وهو من نوع الفوارق التي تخبرك أن السعر خاصية لنقطة النهاية لا للأوزان. كلا الرقمين صادقان؛ فهما سعران لشيئين مختلفين.

يضع OrcaRouter النماذج التي نوجّهها فعلاً خلف مفتاح واحد بسعر قائمة المزوّد دون إضافة أي هامش ربح بنسبة 0 في المئة، لذا فإن أي خفض لسعر أحد المورّدين على نموذج مُوجَّه يسري لدينا في اليوم نفسه، والتحويل التلقائي عند الفشل بين المزوّدين يعني أن أي مشكلة في السعة عند المصدر يُعاد المحاولة فيها بدلاً من أن تظهر لمستخدميك. نحن لا نستضيف أي نقطة حفظ (checkpoint) من Nemotron — فقد فُحص الكتالوج ولم يُفترض، وهذه العائلة ليست ضمنه — لذا في هذه الصفحة تغطي هذه الضمانات نصف Gemma من المقارنة ولا شيء غيره. وقيمتها عمليًا هي طريقة لتجربة النموذج الأصغر على حركة مرور حقيقية دون عقد ثانٍ، بينما تقرّر ما إذا كان النموذج الأكبر يستحق العتاد.

الاختيار بين ملف وخدمة

هذه المقارنة ليست متقاربة في القدرات، وليس المفترض أن تكون كذلك. Bolt نموذج أكبر وأكثر قدرة، وقد ضُغط بقوة ولا يمكن استئجاره. Gemma 4 26B A4B نموذج أضعف قليلًا يمكنك استئجاره اليوم، وقد وثّق نقاط ضعفه أشخاص لا مصلحة لهم فيه.

اختر Bolt إذا كان عبء العمل يتضمن لقطات شاشة أو ملفات PDF أو إطارات فيديو أو متصفحًا، وإذا كان يجب تشغيله دون شبكة، وإذا كان جهاز مزوّد بمسرّع من فئة Blackwell موجودًا بالفعل في الغرفة. تقبّل أنك من سيكتشف معدل إنتاجيته، لأن أحدًا لم ينشره. اختر Gemma 4 26B A4B إذا أردت نموذجًا نصيًا وصوريًا يمكنك الدفع مقابله بالمليون رمز بعد ظهر اليوم، أو إذا كنت بحاجة إلى Apache 2.0، أو إذا كان استرجاع الحقائق على مجموعة أسئلة واسعة يهم أكثر من إكمال المهام الوكيلية.

القياس الذي سيحسم هذا الأمر هو القياس الذي لم يجره أحد: تشغيل مستقل لقياس الإنتاجية والكمون على نقطة التحقق بحجم 24GB، وإعادة تشغيل مستقلة لجدول N​VIDIA مع تكميم G​emma إلى البتات الأربع نفسها التي يقول المورّد إنه اختارها. وحتى يتوفر هذان القياسان، فإن الحجة لصالح Bolt تقوم على جدول مورّد وعدد معلمات، والحجة لصالح G​emma تقوم على عام من نتائج الآخرين.

المقارنات من هذا النوع هي أيضًا المكان الذي تظهر فيه أنماط الفشل: فالحوادث الموثّقة للذكاء الاصطناعي وإخفاقات الوكلاء الكامنة خلف النماذج في هذه الفئة تُجمع في OrcaRouter AI Incident Archive، حيث يحمل كل مُدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته وتصنيف الثقة الخاص به وعلامة كونه متنازعًا عليه.