North Small Translate 1.0 مقابل Hy-MT2: مترجمان يعتمدان على MoE، وفجوة واحدة في الأدلة

بُنيت كلتا العائلتين على الرهان نفسه — أن شبكة mixture-of-experts متناثرة دُرّبت لاحقًا للترجمة تتفوق على نموذج عام يُطلب منه الترجمة — وقد وصلتا إلى ذلك من اتجاهين متعاكسين. Hy-MT2، عائلة الترجمة المكوّنة من ثلاثة نماذج من Tencent Hunyuan التي يتصدّرها Hy-MT2-30B-A3B من نوع MoE، صدرت كمفتوحة المصدر في 21 مايو 2026 بموجب Apache 2.0 مع تقرير تقني، ومعيار مفتوح المصدر، وجدول مقارنة كامل. North Small Translate 1.0، مترجم MoE من Cohere بعدد معاملات 218 مليارًا و25 مليارًا نشطًا، وُثّق في ملاحظة إصدار بتاريخ 9 سبتمبر 2026، ودليله على الجودة لا يعدو رقمًا واحدًا دون أي مقياس مرتبط به. البنيتان متناغمتان. أما التوثيق فلا، وهذا الفرق هو أكثر ما يفيد فهمه قبل اختيار أي منهما.

عائلة واحدة، وثلاثة أحجام مقابل نموذج كبير واحد

Hy-MT2 ليس نموذجًا واحدًا بل تشكيلة: نموذج كثيف بحجم 1.8B للعمل على الأجهزة، ونموذج كثيف بحجم 7B لوحدة معالجة رسومات واحدة، ونموذج 30B-A3B MoE بوصفه الطراز الرائد مع ثلاثة مليارات معامل نشط لكل رمز. جميع النماذج الثلاثة بترخيص Apache 2.0، دون قيود وصول، وصدرت معًا مع تكميمات FP8 وGGUF و2-بت و1.25-بت بالإضافة إلى معيار IFMTBench لاتباع التعليمات وورقة بحثية مرافقة. وتذكر Tencent أن هذه العائلة تترجم بين 33 لغة إضافة إلى خمس لغات ولهجات أقليات.

North Small Translate 1.0 نقطة واحدة في فضاء الأحجام، وهي نقطة كبيرة: 218B إجمالي المعاملات، و25B نشطة، و128 خبيراً مع تفعيل ثمانية لكل رمز إضافة إلى خبراء مشتركين، وانتباه يتناوب بنسبة 3:1 بين طبقات النافذة المنزلقة (نافذة 4,096، RoPE) وطبقات عامة لا تحمل تضمينات موضعية. نافذتها 16K إدخالاً و16K إخراجاً عبر الإنجليزية و49 لغة أخرى، مع تصنيف العربية الفصحى الحديثة والألمانية والفرنسية واليابانية والكورية والروسية والأوكرانية ضمن الفئة الأولى. ومن الجدير بالذكر أن الشكل ليس جديداً — فقد استخدم Command A+ التابع لـ Cohere، الصادر في مايو 2026، التكوين نفسه 218B/25B — وهو ما يجعل هذا تدريباً لاحقاً متخصصاً في الترجمة لنواة موجودة، لا معمارية جديدة.

• المعاملات — North Small Translate 1.0: إجمالي 218B / 25B نشطة مقابل Hy-MT2-30B-A3B: إجمالي 30B / 3B نشطة، مع شقيقين كثيفين بحجم 1.8B و7B

• السياق — 16 ألف إدخال و16 ألف إخراج مقابل نافذة عمل 8 آلاف، ويعلن التكوين عن ما يصل إلى 262,144 موضعًا

• اللغات — 50 (الإنجليزية + 49) مقابل 33 بالإضافة إلى 5 لغات ولهجات أقلية

• الترخيص — CC BY-NC 4.0، تجاري عبر Model Vault مقابل Apache 2.0، بدون قيود

• أدلة منشورة — رقم واحد غير مُسمّى من WMT26، مُبلَّغ عنه من المورّد مقابل تقرير فني، ومعيار مفتوح، ونتائج مُسمّاة على FLORES-200 وWMT25 GEMBA وXCOMET-XXL

• التقديم — vLLM مع cohere_melody>=0.9.0، يُوصى بفك الترميز الجشع مقارنةً بـ transformers، وvLLM، وSGLang، وllama.cpp

• أُعلن — 9 سبتمبر 2026 (الأوزان مقيّدة الوصول على Hugging Face منذ 14 أغسطس) مقابل 21 مايو 2026

فجوة الأدلة هي القصة الحقيقية

جاء إصدار Tencent مصحوبًا بالأدلة. فهناك ورقة بحثية على arXiv، ومعيار قياس كتبته الشركة وأصدرته مفتوح المصدر تحديدًا لقياس مدى اتباع تعليمات الترجمة، وجدول نتائج يذكر أسماء منافسيها. يضع FLORES-200 English-to-X نموذج 30B-A3B عند 93.85 مقابل Gemini 3.1 Pro عند 94.42 وGPT-5.5 عند 94.16. ويضعه مقياس GEMBA من حقبة WMT25 عند 84.34 — وهو أعلى نتيجة في مقارنة Tencent الخاصة، متقدمًا على GPT-5.5 عند 83.41 و83.29 في وضعيه، وGemini 3.1 Pro عند 82.23، وDeepSeek-V4-Pro عند 81.99، وKimi K2.6 عند 81.68. ويضعه XCOMET-XXL عند 62.89 خلف نظيره 7B الخاص به. وعلى IFMTBench يبلغ 85.7% في اتباع التعليمات الإجمالي، مع نتيجة فرعية قدرها 91.94% لا يفصلها عن Gemini 3.1 Pro سوى جزء من مئة من نقطة، ونتيجة فرعية منفصلة قدرها 85.55% يتقدم فيها على نموذج Gemini 3.1 Pro تقدّمًا مطلقًا.

كل واحد منها قياس أجرته تينسنت بنفسها، ولم يُعِد أحد إنتاجه بشكل مستقل. لكنها مُسمّاة، وقابلة للمقارنة، وقابلة للتكذيب — إذ يعرف القارئ بالضبط أي اختبار يجريه ليجادل.

يقدّم منشور الإصدار من Cohere رقمًا واحدًا: WMT26 عند 83.60، يرتفع إلى 84.36 في إطار ما يسمّيه سير عمل ترجمة وكيلي متعدد المرور. ولا يُسمّى أي مقياس في أي موضع على بطاقة النموذج أو في الوثائق. ولم تُنشر أي صفحة نتائج لـ WMT26 خاصة بهذا النموذج. أما مجموعة بيانات التدريب وعدد الرموز وخط أنابيب البيانات فغير معلنة، في حين كان التقرير التقني لعام 2025 الخاص بـ Command A Translate قد وصف تقنية لتصفية الصعوبة بالتفصيل. لا شيء من ذلك دليل على نموذج أسوأ. بل هو دليل على أدلة أقل، وهذا أمر مختلف وله القدر ذاته من الأهمية عندما تقرر ما الذي ستضعه في بيئة الإنتاج.

المعيار المشترك الذي لم ينشره أي من الطرفين فعليًا

ثمة نقطة تماس حقيقية واحدة بين الاثنين، وهي تستحق فقرة لأنها المكان الوحيد الذي يمكن أن تحدث فيه مقارنة عادلة. تينسنت شريكة في WMT26، وترعى مهمة ترجمة ترجمات الفيديو الفرعية بجوائز ممولة من Hunyuan. والرقم الوحيد المنشور لـ Cohere هو رقم خاص بـ WMT26. لذا فإن كلا المؤسستين داخل دورة تقييم 2026 نفسها، والمقياس الوحيد الذي كان يمكن أن تُحسم فيه مواجهة مباشرة هو تحديدًا المقياس الذي لم ينشر أحد منهما سوى واحد أي شيء عنه — ونشره دون تسمية المقياس.

تلك هي الفجوة التي يجب مراقبتها. إذا ألحقت Cohere اسم مقياس بالرقم 83.60، أو إذا تضمّنت صفحات نتائج WMT26 نظام North Small Translate، تصبح المقارنة حقيقية. وحتى ذلك الحين، فإن وضع أرقام Tencent من FLORES-200 وGEMBA في مقابل رقم WMT26 غير المُوسوم من Cohere سيكون تلفيقًا متنكّرًا في هيئة تحليل.

الترخيص والنشر

Hy-MT2 مرخّص بموجب Apache 2.0 دون أي قيود بوابة: الاستخدام التجاري، والضبط الدقيق، والاشتقاقات، وإعادة التوزيع، كل ذلك دون الحاجة إلى محادثة. North Small Translate 1.0 مرخّص بموجب CC BY-NC 4.0، مجاني للاستخدام غير التجاري، مع توجيه النشر التجاري عبر Cohere's Model Vault بسعر غير معلن. بالنسبة لأي شيء يُشحن إلى العملاء، فإن هذا الفرق يحسم القرار قبل قراءة المعايير.

تسير قصة العتاد على المنوال نفسه ولكن بصورة معكوسة. تمتد Hy-MT2 من نسخة مُكمَّمة بحجم 440MB تعمل على هاتف محمول وصولاً إلى 30B-A3B، التي تُبقي معاملاتها النشطة الثلاثة مليارات الحوسبة لكل توكن متواضعة في فئتها من حيث الجودة؛ وتشمل بيئات التشغيل transformers وvLLM وSGLang وllama.cpp. وتنشر North Small Translate 1.0 الحد الأدنى من العتاد لكل نقطة تحقق — أربع وحدات B200 أو ثماني وحدات H100 لـ BF16، ووحدتا B200 أو أربع وحدات H100 لـ FP8، ووحدة B200 واحدة أو وحدتا H100 لـ NVFP4 W4A16 — وتوصي بفك الترميز الجشع لمطابقة الإنتاج. وتتمثل الميزة التعويضية لدى Cohere في أن النموذج يعمل على الطبقة المجانية من واجهة Chat V2 API الخاصة بها، مجانًا لمفاتيح التجربة والإنتاج حتى بلوغ حدود المعدل، لذا فإن تقييمه لا يكلف شيئًا.

هل يجب عليك التبديل، وإلى ماذا؟

مسألة التحوّل غير متماثلة حقًا هنا. الانتقال من Hy-MT2 إلى North Small Translate 1.0 ليس ترقية في الأداء يمكنك تبريرها حاليًا — بل هو رهان على نموذج لا يتعدى ادعاؤه العلني رقمًا واحدًا، في مقابل عائلة لديها تقرير منشور وترخيص قابل للنشر. ما يستحق فعله هو التقييم: نموذج Cohere مجاني الاستدعاء، ويغطي خمسين لغة تشمل مجموعة أوروبية أوسع، ويمنحك 16K من المخرجات في كل تمريرة، وهو ما لا توفره نافذة العمل البالغة 8K لدى Hy-MT2.

هذا التقييم هو الحالة التي تبرر فيها طبقة التوجيه وجودها، لأن الجواب الصادق لمعظم المكدسات متعددة اللغات هو أن كلا النموذجين يبقيان. يضع OrcaRouter كتالوجًا يضم أكثر من 200 نموذج خلف مفتاح واحد، لذا فإن تجربة نموذج ترجمة ثانٍ هي تغيير في الإعدادات وليست عقدًا مع مورّد ثانٍ أو تغييرًا في الكود — توجّه نفس العميل المتوافق مع OpenAI إلى معرّف نموذج مختلف وتقارن على نصك الخاص. يُمرَّر سعر قائمة المزوّد كما هو عند هامش ربح 0%، لذا يصبح أي تغيير في سعر الاستضافة ساريًا من جانبنا في اليوم نفسه دون أي فارق سعري مضاف فوقه، وتحافظ سلاسل التبديل عند الفشل على بقاء الإنتاج على النموذج الذي يعمل بالفعل بينما يُقيَّم النموذج الجديد. لا يتواجد North Small Translate 1.0 ولا Hy-MT2 في كتالوجنا اليوم، لذا هذه ليست توصية بشراء أي منهما منا — بل هي الحجة ضد تثبيت القرار مسبقًا قبل أن تُجري الاختبار.

الحكم

Hy-MT2 من تينسنت هو الخيار الأكثر أمانًا، ولا يوجد منافس قريب له على صعيد الأدلة: Apache 2.0، وثلاثة أحجام، وورقة بحثية، ومعيار مفتوح، وأربع مجموعات تقييم مسمّاة، وشراكة WMT26. أما North Small Translate 1.0 من Cohere فهو الخيار الأكثر إثارة للاهتمام — 218 مليار معامل من MoE المخصص للترجمة خلف نافذة إخراج 16K وخمسين لغة، ومستوى تقييم مجاني، و83.60 لم يتحقق منها أحد خارج Cohere.

إذا كنت بحاجة إلى قرار هذا الربع، فاختر العائلة التي تملك الإثباتات. وإذا كان لديك مجموعة نصوص وأسبوع، فأدخل بعضها عبر الطبقة المجانية واكتشف ما إذا كان الرقم 83.60 غير المسمّى لدى Cohere يعني أي شيء لمستنداتك — لأن هذا سؤال لن يجيبك عنه جدول أي مورّد، والرقم الوحيد الذي اختارت Cohere نشره هو بالتحديد الرقم الذي رفضت تسميته.