Tencent Hy-MT2-7B مقابل Tencent Hy-MT2-30B-A3B: النقطة المثالية للنموذج الكثيف أم الرائد MoE بنفس السعر

إليكم المفاجأة في قلب هذه المقارنة: نموذج Tencent Hy-MT2-7B، وهو نموذج كثيف بحجم 7 مليارات معلمة، ونموذج Tencent Hy-MT2-30B-A3B، الرائد القائم على خليط الخبراء بإجمالي 30 مليار معلمة ونحو 3 مليارات معلمة نشطة، أصبحا قابلين للاستدعاء عبر واجهات برمجة تطبيقات مستضافة هذا الأسبوع — النسخة 7B حوالي 19 أغسطس 2026، والنسخة 30B-A3B بعدها بيوم — وكلاهما تُديره Tencent Cloud — بنفس السعر تمامًا: 0.074 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.295 دولار لكل مليون رمز إخراج. تم فتح مصدر العائلة معًا في 21 مايو 2026، لذا لا يُعد أي من النموذجين جديدًا؛ السعر المتطابق لواجهة API هو ما يجعل هذه المقارنة غريبة فعلًا. عادةً يكلف النموذج الأكبر أكثر، وتوازن بين الفارق والمكسب. هنا لا يكلف الرائد شيئًا إضافيًا لكل رمز، ويتلخص القرار في سؤال واحد: ما الذي، إن وُجد، تخسره النسخة 7B لكونها كثيفة وصغيرة؟

مفاجأة السعر نفسه

تكافؤ سعر نموذج 30B-A3B هو صفقة MoE التي تؤدي وظيفتها. تحتوي بنيته على 30B من المعرفة المخزنة لكنه ينشّط حوالي 3B فقط لكل رمز (token)، لذا يمكن لـ Tencent Cloud تقديمه بنفس السعر لكل رمز مثل نموذج 7B — نفس 0.074$ / 0.295$، نفس سياق 8,192 رمزًا، نفس دعم المخرجات المنظمة، نفس قيود عدم استدعاء الدوال. على واجهة API، النموذج "الاحترافي" ليس أكثر تكلفة. ينتقل العائق إلى مكان آخر: إلى بصمة الذاكرة، وتعقيد التقديم، وزمن الاستجابة، حيث يتمتع تصميم نموذج 7B الأكثر كثافة وبساطة بمزايا هيكلية لا يمكن أن يعبّر عنها سعر لكل رمز.

المواصفات، جنبًا إلى جنب

• البنية — كثيفة ~7B مقابل MoE 30B إجمالاً / ~3B نشطة.

• سعر API — $0.074 / $0.295 مقابل $0.074 / $0.295 لكل مليون توكن (متطابق).

• السياق — كلاهما 8,192 رمزًا.

• التموضع — منطقة التوازن المثالية مقابل الرائد بجودة احترافية.

• FLORES-200 — 7B: 86.89 XCOMET-XXL، أي ما يعادل ≈97.9% من أداء Gemini 3.1 Pro (Think)؛ 30B-A3B: أفضل نتيجة ترجمة عامة في العائلة (الأرقام كما أوردتها الشركة المصنعة).

• مقارنة Deep​Seek / K​imi — كلاهما يتفوقان على DeepSeek-V4-Pro وKimi K2.6 في وضع التفكير السريع، وفقًا لما أوردته الشركة المصنعة.

• البصمة — A100 واحد / RTX 4090 مقابل أوزان بمقياس 30B (بناء مكمّم بفئة 18GB على القرص والمزيد في VRAM).

• إعدادات الاستدلال الافتراضية — درجة الحرارة 0.7، top_p 0.6، top_k 20 مقابل درجة الحرارة 0.7، top_p 1.0، top_k -1.

أين يتفوق 30B-A3B في الواقع

تضع Tencent طراز 30B-A3B كعضو بمستوى احترافي في العائلة، والأدلة التي تنشرها تدعم هذا الوصف لنوع معين من النصوص. في المواد كثيفة التخصص — البنود القانونية، النصوص الطبية، الوثائق التقنية — يكون خط GEMBA الخاص بها على DomainMTBench هو الأقوى في العائلة، حيث يُبلَّغ أنه عند حوالي 99% من خط الأساس Gemini 2.5 Pro، كما تتفوق نتيجتها في الترجمة العامة على نسخة 7B في منحنى FLORES الخاص بالعائلة. تلك السعة الخاملة البالغة 27B من المعرفة الإضافية هي بالضبط نوع السعة التي تظهر عندما تحمل الجملة مصطلحات كثيفة بدلاً من النثر العادي: عبارة "تظل التعويضات سارية بعد الإنهاء" في عقد لا تُثقل نموذج 7B كثيراً، لكن وثيقة اندماج واستحواذ كاملة مع مسرد مصطلحات تفعل ذلك. كما أن 30B-A3B هو الخيار الأأمن للترجمة من الصينية إلى لغات الأقليات (التبتية، الأويغورية، المنغولية)، حيث تبلغ Tencent عن أفضل أرقامها.

أين يفوز 7B على أي حال؟

مزايا 7B تشغيلية، وهي حقيقية. أولاً، الاستضافة الذاتية: يتسع 7B على A100 واحد أو RTX 4090 ويتمتع بأوسع تغطية للأطر البرمجية — حيث تُستخدم جميعها: Transformers وvLLM وSGLang وllama.cpp عبر GGUF. أما 30B-A3B، حتى مع التكميم، فيتطلب ذاكرة VRAM بمقياس مراكز البيانات، وقلة هم من اختبروه في أنظمة الخدمة الإنتاجية. ثانيًا، زمن الاستجابة وبساطة الخدمة: من الأسهل إبقاء نموذج 7B الكثيف محملاً وجاهزًا، وأسلوب أخذ العينات الموصى به أقرب إلى فك الترميز القياسي. ثالثًا، على الواجهة البرمجية (API)، السعر المتطابق يعني أن 7B يكلف نفس التكلفة بالضبط لكل توكن مثل النموذج الرائد — لذا فإن السبب الوحيد لاختيار النموذج الأصغر هو أن الفجوة في الجودة بالنسبة للنصوص العامة النظيفة رفيعة جدًا بحيث لا تُلاحَظ. يبلغ 7B بالفعل ما يقارب 97.9% من مستوى Gemini 3.1 Pro (Think) على FLORES-200؛ والنقاط الإضافية للنموذج الرائد تقع على قمة منحنى يصعب ملاحظة كل نقطةٍ فيه عمليًا.

الفجوة، مقاسةً بصدق

كل ما ورد في القسمين الأخيرين هو تقييم تينسنت الذاتي، والقراءة المنصفة له هي أن النموذجين متقاربان بما يكفي في الترجمة العادية لتكون مجموعتك النصية هي الفيصل. وفي النصوص النظيفة العامة، تعني نتيجة النموذج 7B البالغة نحو 97.9% من نتيجة Gemini أن هامش النموذج الرائد يُقاس بكسور صغيرة من XCOMET — فارق حقيقي في لوحات التصنيف، يصعب الإحساس به في تذكرة دعم. وفي النصوص المجالية الكثيفة وأزواج اللغات الأقل انتشارًا، يقع تفوق النموذج الرائد المعلَن في GEMBA وFLORES بالضبط حيث يُثبت المترجم المحترف (بشريًا كان أو نموذجًا) جدارته، وحيث تكون إعادة الترجمة في ذروة تكلفتها. ولا يوجد معيار مستقل لأي من النموذجين حتى وقت كتابة هذه السطور؛ والشيء الوحيد الذي تتفق عليه بطاقتا المواصفات هو أن كل حجم يتفوق على DeepSeek-V4-Pro وKimi K2.6 في وضع التفكير السريع للعائلة.

توجيه الأسرة

لا يوجد أي من النموذجين في كتالوج OrcaRouter حتى وقت كتابة هذا النص، لذا يتم تقديمهما عبر سحابة Tencent الخاصة وعدة منصات خارجية. الدرس العملي هنا لا يزال يتعلق بالتوجيه (routing). ولأن أسعار الواجهات البرمجية (API) متطابقة، فهذه حالة نموذجية لتوجيه عبء العمل بدلاً من الاختيار الفردي: أرسل شريحة الترجمة العامة عالية الحجم إلى النموذج 7B والشريحة الكثيفة والغنية بالمجال إلى 30B-A3B، مع تجاوز تلقائي للفشل بحيث لا يؤدي أي ارتفاع في زمن الاستجابة على نقطة نهاية MoE إلى إيقاف خط المعالجة. هذا هو النمط الذي يؤلفه DSL الخاص بتوجيه OrcaRouter عبر أكثر من 200 نموذج نقدمها — توزيع مرجح بالتكلفة، مع تمرير سعر القائمة من المزود بهامش 0% — وهو يناسب هذه العائلة أكثر مما يناسب معظم العائلات، لأن المزود قد حدد سعر الفئتين لجعل التقسيم محايدًا اقتصاديًا.

الحكم

عند تساوي أسعار واجهة برمجة التطبيقات (API)، يكون الجواب الافتراضي هو 7B: نفس التكلفة لكل توكن، وأبسط في الاستضافة الذاتية، وقريب جداً من النصوص العامة. اختر 30B-A3B عندما تكون المادة النصية كثيفة مهنياً — قانونية، طبية، تقنية، أو ترجمة لغات الأقليات — حيث تستحق الميزة المجالية المذكورة للطراز الرائد المساحة الأكبر وزمن الاستجابة. وإذا كان عبء العمل مزيجاً من الاثنين، فلا تختر: وجّه الجزء العام إلى 7B والجزء الصعب إلى الطراز الرائد. هذا ليس حلاً وسطاً بين الاثنين؛ بل هو الطريقة الوحيدة للحصول عليهما معاً بالسعر الذي حددته Tencent.