Nemotron 3.5 Super VL مقابل Nemotron 3.5 Super VL 120B: نموذج واحد، خمسة ملفات، ثلاثة سلوكيات مختلفة

This comparison exists because a search box made it. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL and NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B are not two models. They are one checkpoint written down two ways, and no benchmark separates them because there is nothing to separate: the 120B is the parameter count of the Super VL, and the shorter string is what the marketing page calls the file whose full repository name is nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16. The naming confusion around this checkpoint is the kind of thing that ends up in a postmortem, and the recorded incidents are catalogued in the OrcaRouter AI Incident Archive where each entry carries its own sources, severity, confidence grade and disputed flag.

إذن، المقارنة المباشرة هي المقال الخاطئ. النسخة المفيدة هي التي تنبع من الالتباس نفسه: إذا كان كلا الاسمين يشير إلى النموذج نفسه، فلماذا يعطيك تنزيل "Nemotron 3.5 Super VL" خمسة مستودعات مختلفة، وثلاثة أحجام تنزيل مختلفة، ومعماريتين مختلفتين، وأيّها تحصل عليه فعلاً؟

التسمية، بلا تعقيد

تستخدم NVIDIA ثلاثة تسميات متداخلة لإصدار واحد، وهي تتداخل بعضها داخل بعض بدلًا من أن تتعارض.

• Nemotron 3.5 Super VL — اسم المنتج. ما تسميه منشور المدونة واللوحة وكل مقال إخباري.

• Nemotron 3.5 Super VL 120B — الاسم نفسه مع إلحاق عدد المعاملات. شائع في جداول المقارنة وقوائم الكتالوج، بما في ذلك تلك التي أنشأت هذه الصفحة.

• NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B — جذع المستودع، الذي يضيف عدد المعاملات النشطة. كل ملف قابل للتنزيل يتفرّع عن هذا: BF16 وNVFP4 وBase ومسوّد NVFP4 LiLiCorr.

لا يُعدّ أيّ من تلك الثلاثة نموذجًا مختلفًا. أما الأمور المختلفة حقًا فتقع على مستوى أدنى، في لواحق الدقة والتدريب اللاحق، وهناك يكمن القرار الحقيقي.

خمسة ملفات، وما هو كل واحد منها في الواقع

ظهرت هذه الخمسة جميعًا خلال نحو أربعة أيام من بعضها بعضًا، وتُعدّ الطوابع الزمنية لإنشائها أدقّ دليل متاح على الإصدار — وأدقّ من تاريخ الإعلان الذي جاء بعدها جميعًا.

• ...-120B-A12B-Base-BF16 — أُنشئت في 2026-10-12T15:31:49Z. نقطة التحقق السابقة للتدريب اللاحق. لا ضبط للتعليمات، ولا تدريب على استخدام الأدوات، ولا وضع استدلال. هذه هي نقطة البدء إذا كنت تنوي إجراء التدريب اللاحق الخاص بك، وهي عديمة الفائدة لك إن لم تفعل.

• ...-120B-A12B-BF16 — أُنشئ في 15:32:06Z، بعد سبعة عشر ثانية. نموذج instruct المكتمل، بدقة كاملة، بنحو 249 غيغابايت موزعة على 63 جزءًا. إعداد NVIDIA لخدمة النموذج هو توازي الموترات 4 على H100s، أو 2 على GB200.

• ...-120B-A12B-NVFP4 — أُنشئ في 15:32:30Z. الأوزان نفسها بعد التدريب اللاحق، مكمّمة إلى 4 بت أثناء التدريب بدلاً من بعده، بنحو 75 GB. هذا هو الملف الذي سيقدّمه معظم الناس فعليًا، ويعمل على H200 واحد، أو اثنين من H100، أو GB200 واحد، أو DGX Spark واحد.

• ...-120B-A12B-NVFP4-LiLiCorr — أُنشئ في 2026-10-11T20:20:59Z، أي قبل البقية بيوم واحد وقبل وجود أي إعلان. ليس نموذجًا بالمعنى المعتاد، بل مُسوِّد للفك التخميني، وقد سمّته مدونة NVIDIA لاحقًا الخيار الموصى به للاستدلال منخفض الكمون على DGX Spark.

• تكميمات GGUF والمجتمعية — مشتقة، وليست منشورة من NVIDIA، وتقع خارج نطاق أي شيء تبلغ عنه الشركة المصنّعة.

إذا جئت إلى هنا بحثًا عن "أي هذين أفضل"، فالجواب هو أن اثنين من الخمسة ليسا بديلين عن بعضهما البعض على الإطلاق: نقطة التفتيش الأساسية ونقطة التفتيش المُدرَّبة على التعليمات هما مرحلتان مختلفتان من نفس عملية التدريب، ونموذج المسودة ليس نموذجًا تستدعيه مباشرة أبدًا.

ما الذي يتغيّر بين نسختي الدقة الكاملة و4-بت؟

هذه هي المقارنة الوحيدة في تشابك التسمية التي لها عواقب حقيقية، وهي أيضًا المقارنة التي لديها أقل قدر من الأدلة المستقلة.

• القرص والذاكرة — 248.94 GB لـ BF16، و75.06 GB لـ NVFP4. فرق قدره 174 GB، وهو الفرق بين أربع وحدات H100 واثنتين.

• الأرقام — يعمل NVFP4 بتنسيق W4A4 على Blackwell وW4A16 على الأجهزة الأقدم. ويُطبَّق التكميم أثناء التدريب باستخدام التقطير، وهو ما تقول NVIDIA إنه يسدّ فجوة الدقة التي يفتحها التكميم اللاحق.

• ادعاء الدقة — تُبلغ NVIDIA عن استعادة دقة وسيطة بنسبة 99.62% مقابل مرجع BF16. هذا رقم صادر عن مورّد استُقي على منصة اختبار تابعة للمورّد، وهو الرقم غير المتحقق منه الأكثر وزنًا في الإصدار بأكمله.

• تقييم مستقل — لا يوجد. يمنح Artificial Analysis النموذج 26.49 على مؤشر Intelligence Index الخاص به، بشكل غير تقديري، لكنه لا ينشر صفًا منفصلًا لإصدار NVFP4. كل رقم طرف ثالث رأيته لهذا النموذج هو قياس بدقة كاملة أو بالوضع الافتراضي للمزوّد.

• عبء إضافي على الأداء — تؤكد NVIDIA أنه لا يوجد أي عبء، لأن التكميم يحدث أثناء التدريب بدلاً من أن يكون خطوة في وقت التشغيل.

اقرأ نسبة 99.62% بعناية قبل أن تبني خططك عليها. إن «متوسط استعادة الدقة» عبر مجموعة غير مسماة من التقييمات ليس الادعاء نفسه الذي يعنيه «يفقد 0.38% من القدرة». فقد يبلغ الوسيط 99.62% بينما تتحرك المعايير الفردية عدة نقاط في أي من الاتجاهين، ومن دون تفاوت لكل معيار فإن الرقم لا يخبرك إلا بأقل مما يبدو عليه. وإذا كان عبء العمل لديك حساسًا لقدرة محددة — مثل OCR للمستندات الطويلة، واستخراج الرسوم البيانية، وإسناد الفيديو — فإن النهج السليم الوحيد هو تشغيل كلا النسختين على بياناتك الخاصة، لأن NVIDIA لم تنشر الصف الذي ستحتاجه.

نقطة التحقق الأساسية هي التي لا يُجري عليها أحد اختبارات القياس المرجعي.

من بين الملفات الخمسة، يُعدّ إصدار الأساس الأقل تداولًا والأكثر إثارة للاهتمام إذا كانت لديك خطط لما بعد التدريب. فهو يحمل البنية نفسها ذات الإجمالي 120B والمعلمات النشطة 12B، والعمود الفقري الهجين نفسه ومُرمِّز الرؤية نفسه، ويتوقف قبل مسار ما بعد التدريب ذي المراحل الست الذي أنتج نموذج instruct — المسار الذي نشرت NVIDIA أيضًا مجموعات بيانات SFT وRL الخاصة به، وعددها أحد عشر، جميعها ضمن نافذة مدتها 61 ساعة في الأسبوع نفسه.

ما لا تتضمّنه هو جدول معايير قابل للاستخدام. تعرض بطاقتها ‎MMLU‎ و‎MMLU-Pro‎؛ أما البطاقة بعد التدريب اللاحق فتُسقط ‎MMLU‎ كليًا لصالح ‎MMLU-ProX‎، وتضيف مجموعات الاختبار الوكيلية وعلى مستوى أُطر العمل. لا تتداخل المجموعتان بالقدر الكافي للإجابة عن سؤال «كم أضاف التدريب اللاحق؟»، ما يعني أن السبيل الوحيد لتقدير كلفة ذلك السؤال هو تشغيل كلتيهما بنفسك. الأوزان المفتوحة تجعل ذلك ممكنًا، لكنها لا تجعله مجانيًا.

لماذا توجد الأسماء المكررة أصلًا

ثلاثة مخرجات، وثلاث جماهير، وإصدار واحد. تحتاج تدوينة المدونة إلى اسم منتج قصير بما يكفي لعنوان رئيسي: Nemotron 3.5 Super VL. ويحتاج الكتالوج أو جدول المقارنة إلى اسم قابل للفرز ولا لبس فيه ضمن عائلة تضم أيضًا Bolt 74B وBolt E4B وLightning 30B: وإضافة 120B في النهاية تحقق ذلك. ويحتاج Hub إلى اسم مستودع يشفّر الدقة والمعاملات النشطة بحيث يستطيع نص برمجي اختيار ملف دون أن يقرأ إنسان وصفًا.

ثمن تلك الطبقات هو البحث. سلسلتان نصيتان تعنيان الشيء نفسه تتنافسان على الاستعلام ذاته، والقارئ الذي يكتب إحداهما يهبط على صفحة مقارنة تسأل أيّهما أفضل. الإجابة المفيدة عن ذلك الاستعلام هي المذكورة أعلاه: إنهما الملف نفسه، وهذه هي الأشياء الخمسة التي يمكن أن يشير إليها الاسم فعلاً، وهذه هي طريقة معرفة أيّها لديك.

ماذا يعني هذا إذا كنت تستدعيه بدلًا من تنزيله

عبر واجهة API تختفي مشكلة التسمية في الغالب، لأن المزوّد اختار لك نسخة بناء بالفعل — وهنا تحديدًا ينتقل موضع الغموض المتبقي. وتتابع اللجنة المستقلة سبعة خوادم لنقطة التحقق هذه، وتتراوح أسعارها المنشورة للأوزان نفسها من $0.10 إلى $0.20 لكل مليون توكن إدخال، ومن $0.40 إلى $0.50 لكل مليون توكن إخراج. اثنان من تلك القوائم هما بناءان صريحان بتقنية NVFP4؛ أما البقية فلا تذكر ذلك، والسعر بدون دقة هو سعر لا يمكن مقارنته بسعر آخر.

هذا هو الإصدار العملي من السؤال الذي بدأت به هذه الصفحة. اسم الطراز يُحلّ إلى معمارية واحدة وخمسة ملفات؛ أما السعر فلا يخبرك بأي ملف تدفع مقابله. إن سؤال المزوّد عن الإصدار الذي يقدّمه، وعمّا إذا كان رقم إنتاجيته قد قيس على BF16 أو FP4، سؤال أنفع من أي مقارنة مباشرة بين تهجئتين لنقطة تحقق واحدة.

من جانبنا، الملاحظة الصادقة قصيرة: نقطة التحقق هذه ليست ضمن كتالوج OrcaRouter. تضم قائمة النماذج أكثر بقليل من 200 معرّف ولا تحمل اليوم أي إدخال لـ NVIDIA، لذا لا شيء هنا يُعد عرضًا لتقديمها. ما تقدمه المنصة فعلًا، وهو ذو صلة باسم بهذا القدر من الالتباس، هو طبقة توجيه تُبقي سلسلة اسم النموذج في مكان واحد: فعندما يتوفر متغير فعلًا، لا يتغير موقع الاستدعاء، ويمكن تقسيم الحركة بين مزوّدين لنفس نقطة التحقق لمقارنتهما على حمل العمل الخاص بك، ويغطي التحويل التلقائي عند الفشل الحالة التي يتراجع فيها أداء أحدهما. يُمرَّر سعر القائمة لدى المزوّد بهامش ربح 0%، وهو أمر مهم هنا تحديدًا لأن الفارق السعري لهذا النموذج يبلغ الضعف، وستفضل رؤيته على أن يُستوعب في هامش ربح.

الإجابة المختصرة، للقارئ الذي بحث عن الاسم الطويل

إنّ Nemotron 3.5 Super VL وNemotron 3.5 Super VL 120B هما النموذج نفسه، صدرا في صورة أوزان في 12 أكتوبر 2026 وأُعلن عنهما في 15 أكتوبر 2026، بـ120 مليار معامل إجمالي، و12 مليارًا نشطة، وسياق يبلغ مليون رمز (1M-token)، ومدخلات من النص والصورة والفيديو، ورخصة OpenMDW-1.1. وإذا كنت تختار بين أشياء، فالاختيار ليس بين هذين الاسمين، بل بين BF16 وNVFP4، وبين نقطة الحفظ الأساسية (base) وتلك المخصّصة للتعليمات (instruct)، وبين الخوادم التي لا تُذكر أسعارها ودقّتها بالوحدات نفسها. تلك ثلاثة قرارات حقيقية، أمّا الاسم فليس واحدًا منها.