Qwen3.8-Flash-Next مقابل Qwen3.8-27B: استأجر الإنتاجية أم امتلك الأوزان
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 54 tok/s
- openaiجديدOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952الذكاء
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856الذكاء
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 لكل مليون رمز · 745 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238الذكاء
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248الذكاء
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258الذكاء
- xAIGrok 4.72026-09-2146الذكاء
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 41 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 لكل مليون رمز · 2230 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040الذكاء
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453الذكاء77البرمجة
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241الذكاء76البرمجة
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245الذكاء76البرمجة
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153الذكاء82البرمجة
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 لكل مليون رمز · 57 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 لكل مليون رمز · 134 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642الذكاء72البرمجة
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 لكل مليون رمز · 210 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845الذكاء75البرمجة
Qwen3.8-Flash-Next وQwen3.8-27B إجابتان عن السؤال نفسه، نُشرتا بفارق ستة أيام من المختبر نفسه، والسؤال هو ما الذي ينبغي لفريق أن يشغّله فعليًا عندما يريد نموذجًا من هذا الجيل يمكنه وضعه أمام حركة الإنتاج. صدر Qwen3.8-27B في 13 أغسطس 2026: نموذج كثيف بمعاملات 27 مليارًا برخصة Apache 2.0، تتسع أوزانه البالغة 55.6 غيغابايت بدقة BF16 على بطاقة واحدة سعة 24 غيغابايت بعد التكميم. وصل Qwen3.8-Flash-Next إلى Hugging Face في 24 أغسطس وإلى ModelScope في 26 أغسطس: بنحو 180 مليار معامل مخزّن، و6 مليارات مُنشّطة لكل توكن، بموجب ترخيص Qwen Community License 1.0 الأكثر تقييدًا. أحدهما ملف. والآخر ملف تعريف إنتاجية. والاختيار بينهما هو في الأساس سؤال عن أي من هذين الأمرين يحتاجه عبء عملك فعليًا.
إنهما أقرب قرابةً مما توحي به الأسماء. فكلاهما يمتلك سياقًا أصليًا بطول 262,144 توكنًا قابلًا للتمديد إلى 1,000,000، وكلاهما يستقبل النص والصورة والفيديو ويُخرج النص، وكلاهما يطبّق فكرة الانتباه الهجين نفسها التي تطرحها Alibaba منذ جيل Qwen3.5 — حيث تؤدي أغلبيةٌ من طبقات الانتباه الخطي عمل السياق الطويل بتكلفة زهيدة، بينما تتولى أقليةٌ من طبقات الانتباه الكامل الاسترجاع الدقيق الذي يضعف فيه الانتباه الخطي. أما النقطة التي يتوقفان عندها عن التماثل فهي كل ما يتفرع عن ذلك: الترخيص، والحجم، والسعر لكل توكن، وما عليك فعله لتشغيل واحد منهما.
ما هو كل واحد منها، في فقرة واحدة لكل منها
Qwen3.8-27B هو نموذج لغوي سببي كثيف مزوّد بمشفّر رؤية: 64 طبقة، وبُعد مخفي 5120، وحجم وسيط 17,408، ومفردات من 248,320 رمزًا، مع تقسيم مكدس الانتباه إلى 48 طبقة خطية Gated DeltaNet مقابل 16 طبقة Gated Attention. درّبته Alibaba باستخدام التنبؤ متعدد الرموز. وضع التفكير مفعّل افتراضيًا مع مستويات `reasoning_effort` من xhigh وmedium وlow، وتغطي صفوف الرؤية في بطاقة النموذج تحليل المستندات (OmniDocBench 1.5 عند 91.1)، وأعمال واجهة المستخدم الرسومية (OSWorld-Verified 84.3، AndroidWorld 81.9)، والاستدلال البصري العام (RealWorldQA 85.9، MathVision 90.0). وهو، بالمعنى البسيط، نموذج قابل للتنزيل: مستودع واحد، وثمانية عشر جزءًا من safetensors، وملف ترخيص، وحجم تستطيع محطة عمل جادة استيعابه.
Qwen3.8-Flash-Next هو مزيج من الخبراء على المعمارية التي تقول Alibaba إنها ستشكّل أساس Qwen4 — 48 طبقة، و512 خبيرًا، منها 10 موجّهة وواحد مشترك، و125 مليار معلمة في جسم الخبراء تُفعّل 6 مليارات لكل توكن، إضافة إلى جدول تضمين n-gram منفصل بحجم 51 مليارًا، ونحو 4 مليارات من طبقات التنبؤ متعدد التوكنات. مكدس الانتباه لديه هو الفكرة نفسها بنسبة ثلاثة إلى واحد على مقياس مختلف: 36 طبقة Gated DeltaNet مقابل 12 طبقة تشغّل Qwen Sparse Attention. وتوضح البطاقة صراحةً أن هذه معاينة تجريبية للمعمارية وليست نموذج Qwen4، وأن النسخة الإنتاجية المقدمة للخدمة هي Qwen3.8-Flash عبر Qwen Cloud. وهو ليس ملفًا تملكه بشكل عابر — بل مشكلة تقديم خدمة تحلّها مرة واحدة ثم تشغّلها بتكلفة زهيدة.
حيث يختلف الاثنان بما يتجاوز عدد المعلمات
الترخيص هو أول نقطة افتراق، وهو الذي يبقى بعد كل نقاش حول مقاييس الأداء في هذه الصفحة. Qwen3.8-27B هو Apache 2.0، وبلا استثناء: استخدام تجاري، وتعديل، وإعادة توزيع، ونسخ مشتقة، بلا حد للإيرادات وبلا اتفاق منفصل للتفاوض عليه. Qwen3.8-Flash-Next هو Qwen Community License 1.0، الذي يسمح بالاستخدام التجاري بما في ذلك بيع الأعمال المشتقة، لكنه يتطلب اتفاقًا تجاريًا منفصلًا مع Alibaba إذا كنت تشغّل نموذجًا كخدمة أو نشاطًا تجاريًا لمساعد عمل بالذكاء الاصطناعي يتجاوز حدًا محددًا للإيرادات والمستخدمين النشطين شهريًا. إذا كنت تبني منتجًا وليس أداة داخلية، فإن هذا البند ليس حاشية؛ بل هو بند في الميزانية. يجدر قراءة الترخيص قبل قراءة جدول مقاييس الأداء، لأنه قد يستبعد نموذجًا يتفوق في كل الدرجات.
الفرق الثاني هو ما يعنيه مصطلح «محلي». بالنسبة إلى 27B، يعني «محلي» جهازًا واحدًا: التكميم إلى أربع بتات فيتّسع النموذج في بطاقة بسعة 24 GB، مع تغطية سلّم الصيغ — مستويات تكميم GGUF، وMLX لشرائح Apple Silicon، وحسابات VRAM الفعلية — بالتفصيل في صفحة شقيقة بدلًا من تكرارها هنا. أما بالنسبة إلى Flash-Next، فيعني «محلي» توفير موارد لنقطة حفظ بمعاملات 180B. يقدّمه vLLM منذ اليوم الأول عبر مسار تفريغ يُبقي جدول الـ n-gram ذا المعاملات 51B في ذاكرة المضيف بدلًا من VRAM الدائمة، كما يدرج SGLang وTensorRT-LLM في قائمة اليوم صفر لدى NVIDIA، وتتضمن مكتبة Ollama نسخة MLX لشرائح Apple Silicon — لكن «يعمل» و«يعمل على الجهاز الذي تملكه» جملتان مختلفتان، ولا يحقّ لغير 27B ادّعاء الثانية.
ما تقوله الأرقام العامة، وما لا تقوله
يحمل كلا الطرازين أرقام Artificial Analysis، من المؤشر نفسه، ما يجعل هذه مقارنة داخل العائلة نادرة يمكن فيها على الأقل قراءة الأرقام المستقلة جنبًا إلى جنب. يسجّل Qwen3.8-27B 33.7 على مؤشر الذكاء — المرتبة 47 إجمالًا، والمئين 66 — و68.1 على AA Coding Index، المرتبة 35 إجمالًا. تسجّل المعاينة مفتوحة الأوزان Flash-Next 40 على مؤشر الذكاء، وهي الخامسة بين 113 طرازًا في فئة المقارنة الخاصة بها. جرى تقييم تلك الإدخالات في تواريخ مختلفة، لذا اقرأ الفجوة باعتبارها اتجاهية لا كنتيجة مضبوطة.
التفاصيل الكامنة خلف النتيجتين أكثر إثارة للاهتمام من النتيجتين نفسهما. في التقييمات الفردية، تذكر بطاقة 27B الخاصة به 90.3 على LiveCodeBench v6، و89.2 على GPQA Diamond، و79.0 على QwenSWEBench، بينما تذكر بطاقة معاينة Flash-Next القيم 91.9 و91.7 و— على معيار العائلة نفسها — 81.0 على SWE-bench Multilingual و62.5 على SWE-bench Pro. كل هذه أرقام المزوّد نفسه، أنتجها المزوّد، ولم يُعِد طرف ثالث إنتاج أي منها على إطار تقييم مطابق. الصورة المستقلة أضيق وتشير في الاتجاه المعاكس في بعض الصفوف: المعاينة قوية في العمل المعرفي ومهام الطرفية وضعيفة في توليد المستودعات على المدى الطويل، بينما يقع مؤشر البرمجة المستقل لدى 27B والبالغ 68.1 دون ما توحي به أرقام SWE التي أبلغ عنها المزوّد نفسه.
أحد الفروق العملية التي يلتقطها المؤشر بالفعل: أن النسخة التجريبية مسهبة. وتقيسها Artificial Analysis عند 53 توكن إخراج في الثانية مع زمن وصول إلى أول توكن قدره 2.80 ثانية، وتصفها بأنها "مسهبة جدًا"، إذ تحرق 108 آلاف توكن إخراج لكل مهمة، 72 ألفًا منها في الاستدلال. أما النموذج 27B، المقاس عبر ساحة التجارب الخاصة بنا على مدى الأيام السبعة الماضية، فيعيد ما يزيد قليلًا على 200 توكن إخراج في الثانية عند وسيط زمن أول توكن قدره 4.97 ثانية. تختلف أطر الاختبار، لذا تعامل مع المعدلات على أنها إرشادية — لكنها تصف الشكل نفسه الذي توحي به البنية المعمارية. أحدهما ينفق توكنات للوصول إلى إجابة؛ والآخر ينفق عددًا أقل، ويجعل التصميم الكثيف إنتاج كلٍّ منهما أرخص.
السعر، على كلتا الوحدتين المهمتين
لكل رمز، يكون الاثنان متقاربين بما يكفي بحيث لا يُتخذ القرار هنا. يتم توجيه Qwen3.8-27B بسعر 0.33 دولار لكل مليون رمز إدخال و2.40 دولار لكل مليون رمز إخراج؛ أما Qwen3.8-Flash المقدَّم فيتم توجيهه بسعر 0.15 دولار و0.47 دولار، وكلاهما بسعر القائمة لدى المزوّد كما هو دون أي هامش ربح. لذا فإن نسخة Flash الإنتاجية أرخص بنحو 2.2 مرة في الإدخال و5.1 مرة في الإخراج.
لكل بايت على القرص، ليسا متقاربين على الإطلاق، وهذا هو الرقم الذي يغفل عنه عادةً القراء الذين يستهينون بالنشر المحلي. إن 27B عبارة عن 55.6 GB من أوزان BF16 موزعة على ثمانية عشر جزءًا، ويمكن ضغطها إلى شيء يعمل على بطاقة استهلاكية واحدة. أما الإصدار التجريبي فهو نقطة حفظ بمعاملات 180B بالدقة نفسها — عدة أضعاف التخزين، وعدة أضعاف عرض نطاق الذاكرة، وإعداد خدمة يفترض التفريغ إلى ذاكرة المضيف بدلًا من جهاز واحد. وإذا كان قيدك هو جهاز تملكه بالفعل، فإن 27B ليس الخيار الأرخص؛ بل هو الخيار الوحيد.
أي واحد يجب تشغيله؟
اختر Qwen3.8-27B إذا كنت بحاجة إلى امتلاك النموذج بدلًا من استئجاره: نشر داخل مقرك أو في بيئة معزولة، وترخيص Apache 2.0 يمكنك بناء منتج عليه دون مناقشة الإيرادات، وتكاليف لكل طلب لا تتوسع وفق قائمة أسعار طرف آخر، وقصة تقديم على وحدة معالجة رسومات واحدة يمكنك تشغيلها بنفسك. كما أنه الخيار الصحيح في هذا الثنائي عندما تحتاج إلى الضبط الدقيق أو الدمج أو التكميم — يعرض المستودع مئات المهايئات والتعديلات الدقيقة والتكميمات المجتمعية المشتقة منه بالفعل، وهذا ما يمنحك إياه إصدار أوزان بترخيص Apache 2.0 بمرور الوقت.
اختر Qwen3.8-Flash-Next إذا كان قيدك هو الإنتاجية والتكلفة لكل رمز لا التحكم: عمليات المسح الوكيلية عالية الحجم، وأعمال التصنيف والاستخراج الواسعة، وفهم لقطات الشاشة والمستندات على نطاق واسع، وأي شيء يغيّر فيه نموذج نشط بحجم 6B وبثلث سعر الإدخال ما هو ممكن اقتصاديًا. وهو أيضًا الخيار الصحيح إذا كنت تريد تحديدًا تقييم معمارية Qwen4 على بياناتك الخاصة قبل أن يوجد Qwen4 — فهذا بالضبط ما تهدف إليه المعاينة، وهو سبب للاختبار لا سبب للالتزام.
القاعدة: 27B موجّه للقراء الذين يكون عنق الزجاجة لديهم هو مكان تشغيل النموذج، وFlash-Next موجّه للقراء الذين يكون عنق الزجاجة لديهم هو تكلفة تشغيل النموذج. قلة قليلة من الفرق لديها كلا عنقَي الزجاجة، وعادةً ما يحسم العنق الذي لديها فعلاً هذا الأمر في اجتماع واحد.
تشغيل أيٍّ منهما اليوم
Qwen3.8-27B هو الأسهل بين الاثنين للبدء به، وفي اتجاهين في آنٍ واحد. نزّل الأوزان واستضفها بنفسك بموجب Apache 2.0، أو استدعِه دون لمس أي مسرّع: فهو موجّه باسم `qwen/qwen3.8-27b` على كتالوجنا بسعر 0.33 دولار و2.40 دولار لكل مليون رمز، ويُقدَّم الـ 27B على بنيتنا التحتية الخاصة بدلاً من تمريره عبر نقطة نهاية مورّد. هذا المسار الثاني هو ما يجعله خياراً افتراضياً حقيقياً للعمل متعدد الوسائط عالي الحجم — كواحد من أكثر من 200 نموذج يمكن الوصول إليها عبر نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI، على مفتاح واحد، دون عقد ثانٍ للتوقيع عليه.
Qwen3.8-Flash-Next ليس مسارًا نقدّمه. يجب تنزيل المعاينة مفتوحة الأوزان وتشغيلها من جانبك، ومسار إتاحتها يمر عبر Hugging Face وModelScope وليس عبر واجهة برمجة تطبيقات. ما نقدّمه فعلاً هو نظيرها الإنتاجي: Qwen3.8-Flash، `qwen/qwen3.8-flash`، بسعر 0.15 دولار و0.47 دولار لكل مليون رمز مع إدخال نصي وصوري وفيديو على سياق يبلغ مليون رمز، ومسعّرة وفق قائمة الأسعار المنشورة من المورّد بحيث يصل أي تغيير في السعر من جانب علي بابا إلى نقطة النهاية لديك في اليوم نفسه. إذا أردت بنية المعاينة دون مشروع التشغيل، فهذا أقرب شيء إليها قابل للاستدعاء اليوم.
بالنسبة لفريق يريد كليهما، فإن الترتيب هو تقسيم حركة المرور بدلاً من اتخاذ قرار. كلاهما يعمل خلف نفس المفتاح ونفس SDK، لذا يمكن توجيه نسبة مئوية من الطلبات إلى 27B بينما يتجه الباقي إلى نقطة نهاية Flash، مع تحويل تلقائي عند الفشل يستوعب اللحظات التي يسيء فيها أي من الجانبين التصرف. هذه طريقة أرخص للإجابة على هذه المقارنة من أي جدول قياس أداء، لأنها تقيس حركة المرور الخاصة بك بدلاً من حركة مرور شخص آخر.
ما لم يُحسم بعد هو ما سيحدث عند اكتمال العائلة. Qwen3.8-27B نموذج مكتمل، قابل للترخيص، وقابل للتنزيل، ومن غير المرجح أن يتغير من تحتك. ومعاينة Flash-Next هي نذير مبكر لبنية لم تُطرح نماذجها الإنتاجية بعد، كما أن نسخة Flash المُقدَّمة التي تصاحبها تُوصف صراحةً بأنها النسخة الرسمية لتلك البنية. وإذا اتبعت عائلة Qwen4 النمط الذي أرساه Qwen3-Next في أواخر 2025، فستصل أحفاد المعاينة خلال أشهر، وستكون هذه الصفحة قرارًا بشأن جيل لا بشأن معاينة.
الحقيقة الوحيدة التي تحسم هذا الاقتران في أغلب الأحيان هي الترخيص، وليس المعيار المرجعي: يسمح لك Apache 2.0 ببناء نشاط تجاري على 27B دون سؤال أي أحد، بينما Qwen Community License 1.0 لا يمنحك ذلك للنسخة التجريبية. كل ما تبقى في هذه الصفحة — نافذة السياق، والانتباه الهجين، ودعم الرؤية — يتشاركانه الاثنان.
مقارنات في هذه المقالة1
مستخرج من هذه المقالة · المعايير: Artificial Analysis · يُحدَّث يوميًا
