North Small Translate 1.0 مقابل Hy-MT2-7B: وحدة معالجة رسومات واحدة ضد اثنتين من B200s

قد تكون أقرب مواجهة في الترجمة المفتوحة الآن هي أيضًا الأقل وضوحًا. Hy-MT2-7B هو العضو الأوسط في عائلة Tencent Hunyuan للترجمة، وقد صدر مفتوح المصدر بموجب Apache 2.0 في 21 مايو 2026، ويعمل على بطاقة RTX 4090 واحدة أو بطاقة A100 واحدة بذاكرة VRAM تبلغ نحو 16GB. North Small Translate 1.0 هو مترجم Cohere القائم على مزيج الخبراء المتناثر ببارامترات تبلغ 218 مليارًا، والموثّق في ملاحظات إصدار الشركة بتاريخ 9 سبتمبر 2026، بحد أدنى من النشر يتكوّن من وحدتَي B200s عند FP8 أو وحدة B200 واحدة بصيغتها NVFP4 W4A16. كلاهما متخصصان في الترجمة. وكلاهما من الجيل الحالي. يمكنك تشغيل أحدهما من محطة عمل، وهذه الحقيقة الوحيدة تعيد تأطير المقارنة بأكملها — لأن المعيار الذي يودّان أكثر من أي شيء أن يُقيَّما عليه على قدم المساواة غير موجود.

ابدأ بالمظروف، لا بالدرجات.

تكلفة النشر هي البُعد الذي يحسم معظم عمليات التكامل الحقيقية، وهنا لا يتقارب النموذجان. Hy-MT2-7B هو نموذج HunYuanDenseV1 كثيف يضم نحو ثمانية مليارات معامل، مع إصدارات FP8 وGGUF منشورة، بالإضافة إلى نسخ MLX 8-بت المجتمعية لـ Apple silicon. تُدرج ملاحظات النشر من Tencent كلاً من transformers 5.6.0 أو أحدث، وvLLM، وSGLang، وllama.cpp كبيئات تشغيل مدعومة، كما يضع إرشاد الاستدلال حدًا للتوليد عند 8,192 رمزًا رغم أن الإعدادات تعلن عن ما يصل إلى 262,144 موضعًا. وتكفي وحدة GPU حديثة واحدة، للمستهلك أو لمحطة العمل، لتشغيله.

North Small Translate 1.0 ينتمي إلى فئة مختلفة من الكائنات. إجمالي معلماته البالغ 218B مع 25B نشطة موزعة على 128 خبيرًا، مع ثمانية نشطة لكل رمز إضافة إلى خبراء مشتركين، وتنشر Cohere الحد الأدنى من العتاد لكل من نقاط التحقق الثلاث لديها: أربع وحدات B200 أو ثماني وحدات H100 لـ BF16، ووحدتا B200 أو أربع وحدات H100 لـ FP8، ووحدة B200 واحدة أو وحدتا H100 لبناء NVFP4 W4A16. تعمل الخدمة عبر vLLM باستخدام cohere_melody>=0.9.0، وتوصي Cohere بفك الترميز الجشع لمطابقة الإنتاج. يحمل الناتج <|START_TEXT|> و <|END_TEXT|> علامات غير مسجلة كرموز خاصة.

• الشكل — North Small Translate 1.0: إجمالي 218B / 25B نشط MoE متناثر، 128 خبيرًا مقابل Hy-MT2-7B: كثيف، نحو 8B

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

• الحد الأدنى من الأجهزة — 1×B200 عند W4A16، أو 2×B200 أو 4×H100 عند FP8 مقابل وحدة معالجة رسومات واحدة من فئة RTX 4090 في ~16GB

• الصيغ المنشورة — BF16، FP8، NVFP4 W4A16 مقابل الأساس، FP8، GGUF، بالإضافة إلى MLX 8-بت المجتمعي

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

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

• الجودة المُعلن عنها — WMT26 83.60، المقياس غير مُسمّى، مُبلَّغ عنه من المورّد مقابل جداول مورّد مُسمّى على FLORES-200، وWMT25 GEMBA، وXCOMET-XXL وIFMTBench

المسألة المعيارية

هذا هو الجوهر الصادق لهذه المقارنة: لا يمكننا ترتيب هذين النموذجين مقابل بعضهما البعض، وأي شخص يقول لك غير ذلك يختلق رقمًا. نشرت Tencent أربعة تقييمات مسمّاة. في ترجمة FLORES-200 من الإنجليزية إلى X يسجّل نموذج 7B نسبة 93.52، متخلفًا عن 94.42 لـ Gemini 3.1 Pro و94.16 لـ GPT-5.5، لكنه قريب بما يكفي ليعتد به. وفي مقياس GEMBA القريب من WMT25 يسجّل 82.24 مقابل 84.34 لـ 30B-A3B و83.41 لـ GPT-5.5. وفي XCOMET-XXL يتصدر كل شيء في جدول مقارنة Tencent عند 63.86 — متقدمًا على Gemini 3.1 Pro وGPT-5.5 وDeepSeek-V4-Pro وKimi K2.6. وفي درجة اتباع التعليمات في IFMTBench يبلغ 83.14%. كل هذه أرقام Tencent الخاصة، ولم يُعِد أحد إنتاجها بشكل مستقل، ومع ذلك فهي أكثر بكثير مما قدمته Cohere.

نشرت Cohere رقمًا واحدًا: نتيجة WMT26 مقدارها 83.60، ترتفع إلى 84.36 ضمن سير عمل وكيلي متعدد الجولات. لا يُسمّى أي مقياس على بطاقة النموذج أو في ملاحظات الإصدار، ولم تُنشر أي صفحة نتائج WMT26 خاصة بهذا النموذج. هذا عدم التماثل ليس دليلًا على أن نموذج Cohere أضعف أو أقوى. إنه يعني أن المقارنة التي يريدها القارئ أكثر من غيرها — الاختبار نفسه، المقياس نفسه، كلا النموذجين — لا يمكن إجراؤها انطلاقًا من أدلة متاحة للعموم، وأن فارق النقاط الأربع داخل الرقمين اللذين نشرتهما Cohere نفسها (83.60 إلى 84.36) أكبر أصلًا من معظم الفجوات في جدول Tencent.

اللغات والمستند الطويل

يغطي North Small Translate 1.0 خمسين لغة ومتغيرًا محليًا، مع تصنيف العربية الفصحى والألمانية والفرنسية واليابانية والكورية والروسية والأوكرانية ضمن الفئة الأولى، وهو يقبل ويُصدر 16,000 توكن في كلا الجانبين. ويغطي Hy-MT2-7B ثلاثًا وثلاثين لغة إضافة إلى خمس لغات ولهجات أقلية، تشمل التبتية والأويغورية والكانتونية. ولا تشكل أي من القائمتين مجموعة شاملة للأخرى — إذ تصل Tencent إلى الكانتونية والأويغورية، وتصل Cohere إلى مجموعة أوسع من المتغيرات المحلية الأوروبية — لذا قد يجد النشر متعدد اللغات أنه يحتاج إلى كليهما من حيث التغطية وحدها.

نافذة الإخراج هي الفرق الأكثر خفوتًا. ستة عشر ألف رمز من الإخراج تعني مستند إجراءات كاملًا في تمريرة واحدة، مع اتساق المصطلحات والمستوى اللغوي في مجمله لأن النموذج رآه كله. أما نافذة 8K فلا تفعل ذلك، والحل الالتفافي جملةً بجملة يعيد بالضبط مشكلات الاتساق بين المقاطع التي بُنيت معايير قياس اتباع تعليمات الترجمة مثل IFMTBench لقياسها.

الرخصة، مرة أخرى، تقرر أكثر من الطاولة.

North Small Translate 1.0 هو CC BY-NC 4.0. الأوزان مجانية للعمل غير التجاري، أما النشر التجاري فيمر عبر Cohere's Model Vault بموجب ترخيص مُشترى دون سعر منشور. Hy-MT2-7B هو Apache 2.0 وغير مقيّد — الاستخدام التجاري، والضبط الدقيق، والاشتقاقات كلها مسموح بها دون أي محادثة. بالنسبة لمنتج تجاري، فإن ترتيب العمليات يفرض نفسه: Hy-MT2-7B قابل للنشر اليوم، ونموذج Cohere قابل للتقييم اليوم، ولا يوجد صف في المعايير يغيّر ذلك الترتيب.

الميزة التعويضية لدى Cohere هي الطبقة المجانية. يعمل North Small Translate 1.0 على الطبقة المجانية من Chat V2، وهو مجاني لكل من مفاتيح التجربة والإنتاج حتى بلوغ حدود المعدل، لذا لا يكلّف التقييم شيئًا سوى الوقت. لدى Hy-MT2-7B واجهة برمجة تطبيقات تجارية مستضافة — وقد سعّرت Tencent الطبقة المستضافة من هذه العائلة بنحو 0.044 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.177 دولار لكل مليون رمز إخراج — بينما تُعدّ الاستضافة الذاتية على وحدة معالجة الرسوميات الخاصة بك المسار المجاني حقًا.

ما الذي يعنيه "multi-pass" فعليًا

قرار Cohere بنشر كل من 83.60 و84.36 هو أكثر التفاصيل إفادةً في مذكرة الإصدار الخاصة بها، لأنه يقول إن الشركة تعتقد أن سير عمل يتفوق على استدعاء واحد. وهذا هو الرهان نفسه الذي خاضته Tencent بآلية مختلفة: طرازها الرائد 30B-A3B يتفوق في GEMBA وXCOMET بينما يتفوق Gemini 3.1 Pro في FLORES-200، ما يعني أن أفضل نظام ليس نموذجًا واحدًا بل مجموعة. دمج النماذج في OrcaRouter يشغّل عدة نماذج كمجموعة ويوفّق بين إجاباتها ضمن استدعاء واحد، وهو النسخة على مستوى المنصة من فكرة التمريرات المتعددة التي يسعى إليها كلا المزوّدين — ويتكامل مع جانب التوجيه، حيث مفتاح واحد يغطي كتالوجًا يضم أكثر من 200 نموذج بسعر قائمة المزوّد مع هامش ربح 0%، لذا يصل تغيير سعر المزوّد إلى جانبنا في اليوم نفسه بدلًا من تجديد العقد التالي.

هذا التأطير يحل أيضًا مشكلة الأدلة التي افتُتحت بها هذه المقالة. عندما ينشر بائعان مقاييس أداء غير متقاطعة، ولا يملك أي منهما تقييمًا مستقلًا، فليست طريقة الاختيار هي الثقة بجدول. بل تشغيل كليهما على مستنداتك الخاصة وترك الخلاف يظهر على نص حقيقي — وهذا بالضبط ما تُوجد من أجله لوحة وسلسلة تجاوز الفشل.

أي واحد، ومتى؟

إذا كنت بحاجة إلى نموذج ترجمة يعمل على أجهزة تملكها بالفعل، داخل منتج تجاري، دون أي نقاش حول الترخيص، فإن Hy-MT2-7B يفوز بقوة الإطار وحده — ونتائجه المنشورة من المورّد، رغم أنها غير معاد إنتاجها، هي على الأقل مسمّاة وقابلة للمقارنة وقريبة من الطليعة. وإذا كنت تترجم مستندات طويلة إلى اللغات الخمسين لدى Cohere، وتحتاج إلى مخرجات متسقة بسعة 16K في كل تمريرة، ولديك إما ميزانية لبطاقتي B200 أو استعداد لتشغيل التقييم على الطبقة المجانية من Cohere قبل أن تقرر، فإن North Small Translate 1.0 هو الآلة الأكثر قدرة على كل محور معلن.

ما لا يفعله أيٌّ من النموذجين هو إلغاء الحاجة إلى الاختبار. لقد أعطتك Cohere رقمًا واحدًا بلا اسم وطريقة مجانية للتحقق منه. وأعطتك Tencent جدولًا وتنزيلًا بحجم GPU. إن 83.60 وعدٌ لا نتيجة — والمكان الوحيد الذي يُحسم فيه هذا الوعد هو مجموعة بياناتك الخاصة.