Ternary Bonsai 2 27B مقابل Bonsai 27B: شهران، ونموذجان أساسيان، ونسخة واحدة مفقودة

Ternary Bonsai 2 27B وصل في 17 سبتمبر 2026، بعد شهرين من وصول Bonsai 27B في 14 يوليو 2026، والمقارنة الرئيسية بينهما هي زوج واحد من الأرقام: احتفظ الجيل الأول بنحو 95% من متوسط معايير نموذجه الأساسي كامل الدقة، بينما يحافظ الثاني على 98.2%. يبدو ذلك كتحسن جيلي مباشر، وهو كذلك في الغالب — لكن الرقمين لا يقيسان الشيء نفسه، لأن النموذج الأساسي تغيّر تحتهما. إصدار يوليو ضغط Qwen3.6-27B. إصدار سبتمبر يضغط Qwen3.8-27B. جزء من مكسب الجودة يعود إلى وصفة الضغط وجزء منه يعود إلى Qwen3.8-27B الأحدث، ولا يوجد رقم منشور يفصل بين الاثنين.

هناك اختلاف ثانٍ بين الجيلين حظي باهتمام أقل بكثير، وهو يهم فئة محددة من المستخدمين أكثر: فقد طُرح Bonsai الأول في نسختين، بينما يُطرح الثاني في نسخة واحدة. إن إصدار 3.9 GB الذي جعل نموذجًا من فئة 27B يتناسب مع iPhone 17 Pro ليس له خلف في هذا الإصدار. وإذا كان هذا الحجم هو سبب اهتمامك بـ Bonsai من الأساس، فإن الجيل الأحدث ليس ترقية — بل منتج مختلف لا يغطي حالتك.

ما الذي طرحه الجيل الأول فعليًا

صدر Bonsai 27B في 14 يوليو 2026 بموجب ترخيص Apache 2.0 في صورة مُخرَجَين اثنين مبنيين على النموذج الأساسي نفسه، وكان الانقسام بينهما هو جوهر هذا الإصدار.

• Ternary Bonsai 27B — أوزان ثلاثية {−1, 0, +1} مع تحجيم جماعي بدقة FP16، و1.71 بت فعّالة لكل وزن، وبصمة 5.9 GB. البنية الموجّهة نحو الجودة، المصممة لحاسوب محمول للاستخدام اليومي مع قدرات كاملة على الاستدلال واستدعاء الأدوات والعمل الوكيلي.

• Bonsai 27B بنظام 1-بت — أوزان ثنائية {−1، +1} مع التحجيم الجماعي نفسه، 1.125 بت فعّال لكل وزن، وبصمة تخزين تبلغ 3.9 غيغابايت. بنية موجّهة نحو البصمة، بحجم يناسب ميزانية ذاكرة iPhone 17 Pro.

كان كلاهما يحمل سياقًا بحجم 262 ألف رمز، وأبقى كلاهما على برج رؤية مدمج بدقة 4 بت حتى يظل النموذج متعدد الوسائط، ودعم كلاهما فك الترميز التخميني باستخدام مُسوّد DSpark. كان طرح Prism ML آنذاك أن التمثيل منخفض البتات يعمل من البداية إلى النهاية — التضمينات والانتباه وشبكات MLP ورأس LM — دون أي مخارج إلى دقة أعلى، وأن إصدار 1 بت كان أول نموذج من فئة 27B يعمل على هاتف على الإطلاق. بلغت الإنتاجية المعلنة في النسخة ذات 1 بت نحو 11 رمزًا في الثانية على iPhone 17 Pro، و87 tok/s على Apple M5 Max، و163 tok/s على RTX 5090؛ أما النسخة الثلاثية فقد ذُكر أنها تبلغ 58 tok/s على M5 Max و134 tok/s على 5090.

تم الإبلاغ عن تكلفة الجودة إلى جانب تلك الأرقام بدلًا من طمسها. في مجموعة اختبارات من 15 معيارًا لوضع التفكير، سجّل الأساس كامل الدقة 85.0، ونسخة ternary 80.5 — أي نحو 95% — ونسخة 1-بت 76.1، أي نحو 90%. وتركّز التدهور في استدعاء الأدوات الوكيلي، حيث انخفض من 80.0 إلى 66.0 في نسخة 1-بت، وفي الرؤية، حيث انخفض من 72.6 إلى 59.6. وصمدت الرياضيات والبرمجة بشكل أفضل بكثير في كلا المتغيرين.

ما الذي غيّره الجيل الثاني

Ternary Bonsai 2 27B يحافظ على الوصفة ويغيّر المدخلات. لا يزال التمثيل الثلاثي {−1, 0, +1} مع مقياس FP16 واحد لكل مجموعة من 128 وزنًا، ويُحزم الآن إلى 1.76 بت لكل وزن في ملف بحجم 5.93 GB، بسياق 262K وبرج الرؤية المنفصل نفسه — 0.63 GB بدقة 4 بت في هذا الإصدار، يُحمَّل فقط عند وصول صورة.

هناك أمران جديدان حقًا، ويُوصف كلاهما بأنه السبب في تغيّر رقم الاحتفاظ.

الأول هو الدقة الانتقائية. وعلى خلاف إصدار يوليو، الذي جعل كل شيء تقريبًا ثلاثي القيم، يحتفظ Bonsai 2 بـ 26,238,464 معاملًا بدقة كاملة — أي 0.0976% من النموذج اللغوي، ونحو 52 ميغابايت عند bf16، تتركّز في مسار الحالة التكرارية لطبقات الانتباه الخطي إضافة إلى أوزان التطبيع. وهذا تنازل صغير من حيث البايتات، ويبدو كبيرًا من حيث السلوك.

والثاني هو أساس أوزان مُدوَّر. تُخزَّن مصفوفات الأوزان بعد دوران والش–هادامارد الكتلي عند حجم كتلة 1,024، مع تطبيق التحويل المطابق على التنشيطات وقت التشغيل، استنادًا إلى النظرية القائلة إن توزيع القيم الشاذة عبر الإحداثيات يجعل التقريب ثلاثي المستويات أقل فقدانًا. وهو لا يكلف أي تخزين إضافي لأن الدوران مطويّ داخل الأوزان، لكنه يقع على المسار الحسابي.

ثم هناك التغيير الذي ليس تقنية على الإطلاق: النموذج الأساسي. Qwen3.8-27B هو تصميم بانتباه هجين — نحو 75% انتباه خطي، و25% انتباه كامل — بينما لم يكن سابقه كذلك. تُظهر درجات الفئات التي أبلغت عنها Prism ML ما الذي حققه هذا التحول. يبلغ اتباع التعليمات 82.66 لدى Bonsai 2، مقابل 74.53 لدى Qwen3.6-27B، الأساس الذي ضغطه الجيل الأول. ويأتي الاستدلال والمعرفة عند 83.95 مقابل 84.71 للأساس الأقدم، والبرمجة عند 81.58 مقابل 82.57. الأساس الجديد أفضل في اتباع التعليمات بفارق كبير ومتأخر قليلاً في فئتين أخريين، وهو بالضبط نوع الملف التعريفي الذي يجعل نسب الاحتفاظ عبر الأجيال غير مفيدة بمفردها.

لماذا رقمَا الاحتفاظ غير قابلين للمقارنة

تبدو 95% و98.2% كأنهما قراءتان على مقياس واحد. لكنهما ليستا كذلك، لثلاثة أسباب يجدر إبقاؤها واضحة قبل الاستنتاج أن الوصفة تحسنت بمقدار 3.2 نقطة.

• المقامات مختلفة. نسبة 95% للجيل الأول قيست على مجموعة من 15 اختبارًا معياريًا مقابل Qwen3.6-27B. أما نسبة 98.2% للجيل الثاني فتأتي من مجموعة من 20 اختبارًا معياريًا مقابل Qwen3.8-27B. مجموعات مختلفة، وخطوط أساس مختلفة، ومزيجات صعوبة مختلفة.

• تحرّكت خطوط الأساس بشكل مستقل. بعض التحسّن في الاحتفاظ يعود إلى أن النموذج المضغوط أصبح أفضل في الضغط، وبعضه يعود إلى تغيّر النموذج الأساسي بطرق تصادف أنها أكثر ملاءمة للأوزان الثلاثية. لا يوجد أي عمل منشور يفصل بين هاتين المساهمتين.

• الاحتفاظ نسبي، لذا يمكن أن يرتفع بينما تنخفض القدرة المطلقة في فئة ما. النموذج الذي يحتفظ بنسبة 99% من نموذج أصلي أضعف قد يظل متأخرًا عن نموذج يحتفظ بنسبة 96% من نموذج أقوى.

المقارنة المطلقة أكثر إفادة من المقارنة النسبية، وعلى هذا الأساس تصبح الصورة أوضح. إجمالي Bonsai 2 البالغ 83.9 أعلى من 83.6 التي سجّلها Qwen3.6-27B بالدقة الكاملة في المجموعة الأقدم — أي أن الخلف المضغوط أصبح الآن متقدّمًا على النموذج غير المضغوط الذي حلّ محلّه قبل جيل. سجّل الإصدار الثلاثي من الجيل الأول 80.5 في مجموعته الخاصة. كلا الرقمين يعودان إلى Prism ML، والمجموعتان مختلفتان، لذا اقرأ الترتيب لا الكسور العشرية.

المتحوّر الذي لم يعد

هذا هو الجزء من المقارنة الذي يغيّر قرار الشراء وليس مجرد مخطط مقارنة أداء.

لا يوجد Bonsai 2 بترميز 1-بت. يتضمن إصدار سبتمبر بناءً ثلاثي القيم، بتعبئتين — PTQ1_0 بمعدل 1.76 بت لكل وزن و5.93 GB، وPQ2_0 بمعدل 2.16 بت لكل وزن و7.25 GB — إضافة إلى حاوية MLX لشرائح Apple Silicon. لا توجد نسخة ثنائية بحجم 3.9 GB، ولا إعلان عن وجودها. الرقم 3.9 GB من فئة الهواتف الذي يظهر في التغطية الحالية لا يزال يشير إلى طراز يوليو.

النتيجة العملية مباشرة. إذا كان هدفك جهاز iPhone أو iPad، أو أي جهاز لا يتّسع فيه نموذج لغوي بحجم 5.9 GB زائد برج رؤية بحجم 0.63 GB زائد ميزانية سياق، فإن إصدار البتة الواحدة من الجيل الأول يبقى الخيار الوحيد في هذه العائلة، وسيظل كذلك حتى يوجد Bonsai 2 ببتة واحدة. ترقية المسار الثلاثي لا ترقّي ذلك المسار. أي شخص يقرأ "Bonsai 2 أفضل" ويعيد التنزيل على هاتف سيجد أن الملف لا يتّسع.

إذا كنت على حاسوب محمول أو مكتبي، فإن المعادلة معكوسة: لا يوجد سبب لتشغيل إصدار يوليو الثلاثي بينما إصدار سبتمبر أصغر لكل وحدة جودة، وأفضل في المعايير المهمة، ويحمل سياق 262K نفسه.

السرعة، حيث يكون ترتيب الأجيال صعبًا حقًا

الإنتاجية هي الجزء من هذه المقارنة الذي تكون فيه الإجابة الصادقة أن الأرقام المنشورة لا تدعم ترتيبًا نظيفًا، ومن الجدير قول ذلك بدلًا من انتقاء الثنائي المجامل.

القياسات الموحّدة للجيل الثاني عند حجم دفعة 1 مع استبعاد برج الرؤية هي 142.5 tok/s لفك التشفير على RTX 5090 في حزمة PQ2_0، و46.8 tok/s على Apple M5 Max، و27.7 على M5 Pro، و18.0 على M4 Pro. وقد ذكر الجيل الأول 134 tok/s على RTX 5090 و58 tok/s على M5 Max لبنائه الثلاثي. يتحرك رقم 5090 بشكل متواضع في الاتجاه المتوقع. أما رقم M5 Max فيتحرك في الاتجاه المعاكس — من 58 إلى 46.8 — وهو ليس ما يُفترض أن تبدو عليه خطوة جيلية خلال شهرين.

ثمة تحفظان يمنعان اعتبار ذلك نتيجة. تختلف أُسس القياس بين الإصدارات، وقد نُسب رقم منشور واحد على الأقل لـ M5 Max يخص الطراز الأحدث إلى بناء يسبق تحسين التدوير. لكن يجدر الإشارة إليه كسؤال مفتوح، لأن الآلية التي قد تفسّره موجودة في ملاحظات الإصدار: فالأساس المُدوَّر يضع تحويلًا على المسار الحرج لكل إسقاط عند حجم دفعة 1، وفك التشفير على Apple Silicon هو الوضع الذي يضرّ فيه ذلك أشدّ الضرر. قد تكلف التقنية التي تشتري الجودة إنتاجية فك التشفير، وعلى عتاد الذاكرة الموحّدة تكون هذه المقايضة في أشدّ صورها حدّة.

تضيف حاوية MLX تعقيدًا إضافيًا خاصًا بمستخدمي Apple. فهي تنسيق أفيني بسعة 2 بِت تخزّن كتلته مقياسًا وتحيزًا معًا لكل مجموعة من 128 وزنًا، لكن الأوزان الثلاثية تحتاج إلى المقياس فقط، لذا يكون التحيز وزنًا ميتًا — تكلّف الكتلة 36 بايت لكل 128 وزنًا بدلًا من 34، ويستقر معدل التغليف عند 2.25 بِت لكل وزن مع حجم ملف مقيس يبلغ 8.005 GiB. إنها حاوية مختلفة تحمل القيم نفسها، وهي الحزمة التي ينزّلها إعداد العرض التوضيحي افتراضيًا.

تشغيل أي من الجيلين

يتشارك الجيلان قيدًا تشغيليًا واحدًا لم يفلت منه أي إصدار من هذا النموذج: لا يعمل أي منهما على llama.cpp القياسي. تعيش النوى الثلاثية لهذه البنية في تفرّع Prism ML الخاص، ويرفض llama.cpp القياسي تنسيقات التعبئة الحالية باعتبارها مجهولة، والأسوأ من ذلك أنه سيحمّل صيغة الثلاثي الأقدم دون اعتراض وينتج هراءً سلسًا، لأنه لا يطبّق التدوير الذي تفترضه الأوزان. يحمل بناء MLX نوى Metal وCPU لكن دون مسار CUDA. أيًّا كان الجيل الذي تختاره، فإن مسألة وقت التشغيل تجيب عنها توزيعة Prism ML الخاصة أو وقت تشغيل تبنّى نوىها، وليس منظومة ggml عمومًا.

موقع OrcaRouter في قرار كهذا هو مستوى واحد أعلى. لا يُستضاف أي جيل من Bonsai هنا — فهي تنزيلات تشغّلها على عتادك الخاص. ما تكون طبقة التوجيه مفيدة لأجله هو الحدود: الطلبات التي لا ينبغي لنموذجك المحلي الإجابة عنها. عرّف سياسة التصعيد مرة واحدة في إعدادات التوجيه بدلاً من شيفرة التطبيق، بحيث تمرر طبقة تُخدَم محلياً الطلبات طويلة السياق أو كثيفة الرؤية أو الخارجة عن النطاق إلى نموذج مستضاف بدلاً من أن تفشل فيها، وبحيث يظل خيار الاحتياط قائماً أياً كان جيل Bonsai الذي تصادف أنك ثبّتته. عندئذٍ تصبح الطبقة المحلية والطبقة المستضافة خلف مفتاح واحد، وتبقى السياسة في مكان واحد عندما يصدر الجيل التالي من Bonsai وتتحرك حدود الطبقات مرة أخرى.

ماذا نفعل بهذا؟

• إذا كنت تشغّل إصدار يوليو الثلاثي (ternary) على حاسوب محمول أو مكتبي — فانتقل إلى Ternary Bonsai 2 27B. فهو نموذج أفضل بالحجم نفسه تقريبًا تقريبًا، ودرجات الفئات التي يتفوق فيها هي التي تهمّ في العمل الوكيلي واتباع التعليمات.

• إذا شغّلت إصدار 1-بت من يوليو على هاتف — فابقَ عليه. لا يوجد خَلَف له، وإصدار 3-بت بحجم 5.93 غيغابايت ليس بديلاً مباشرًا لإصدار بحجم 3.9 غيغابايت.

• إذا كنت تقيّم العائلة للمرة الأولى — فحدِّد البصمة أولًا، ثم الجيل. أما النسخة التي تحتاجها فتحدِّد الإصدار الذي تتسوق فيه، وهذا الترتيب معاكس للطريقة التي تُوصف بها هذه الترقية عادةً.

• إذا كنت تختار بناءً على المقاييس المرجعية — فتعامل مع 95% و98.2% كقياسين مختلفين لا كنقطتين على خط واحد، وتعامل مع كل رقم فيهما على أنه رقم البائع نفسه إلى أن يظهر تقييم مستقل لنموذج سبتمبر. هذا التقييم هو ما ينبغي مراقبته، لأنه أول تقييم سيكون قادرًا على مقارنة الجيلين على أساس مشترك.