Xing 4.0 29B-A4B مقابل Qwen 3.8 27B: الرؤية مقابل استدعاء الأدوات
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 لكل مليون رمز · 61 tok/s
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 75 tok/s
- openaiOpenAI: 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 · 722 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 · 36 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 لكل مليون رمز · 821 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 · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 لكل مليون رمز · 109 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 · 185 tok/s
النموذجان متقاربان بما يكفي في الحجم بحيث يضعهما جدول بيانات للمشتريات في الصف نفسه: Qwen 3.8 27B هو نموذج Alibaba الكثيف متعدد الوسائط ذو 27 مليار معامل، و28B عند احتساب برج الرؤية، صدر بموجب Apache 2.0 في أغسطس 2026 مع 262,144 موضعًا أصليًا وإدخال أصلي للصور والفيديو؛ Xing 4.0 29B-A4B هو نموذج China Telecom المتناثر لمزيج الخبراء ذو 29 مليار معامل، مع 4B معامل نشط لكل رمز، نص فقط إدخالًا ونص خروجًا، وقد نُشرت أوزانه في 16 سبتمبر 2026 ولم يصبح قابلًا للاستدعاء إلا في منتصف أكتوبر. كلاهما Apache 2.0، وكلاهما مفتوح الأوزان، وكلاهما يقدمان أرقامًا كانت ستبدو نتائج رائدة قبل عام. كما أنهما ليسا بديلين عن بعضهما في أي عبء عمل مهم، والسبب سطر واحد في كل مواصفة: ما إذا كان يوجد برج رؤية على أحد الجانبين وحلقة استدعاء أدوات على الجانب الآخر.
الفرق في الحجم أصغر مما توحي به الأسماء.
• التسمية — "27B" تسمية تقريبية. يُبلغ مستودع Qwen عن 28B في موترات BF16 عند احتساب مُشفّر الرؤية؛ العمود الفقري النصي هو 27B عبر 64 طبقة بحجم مخفي قدره 5,120 ومعجم يضم 248,320 مدخلاً.
• تسمية Xing — "29B-A4B" رقمان، وليس رقمًا واحدًا: 29B إجمالًا و4B نشطة. يُبلّغ المستودع عن 31B في موترات كاملة الدقة.
• ما تدفعه فعليًا — Qwen 3.8 27B كثيف، لذا تُشغَّل جميع الـ 27B لكل رمز. Xing 4.0 يقرأ 4B من 29B لكل رمز. عند نفس العتاد وحجم الدفعة، يكون Xing أرخص بشكل كبير لكل رمز يتم توليده و Qwen أكثر قابلية للتنبؤ بشكل كبير.
• السياق — يحمل Qwen 3.8 27B عدد 262,144 موضعًا أصليًا، قابلًا للتوسعة إلى 1,000,000، مع حدّ أقصى موصى به يبلغ 262,144 رمزًا استدلاليًا و131,072 للاستجابة النهائية. ويحمل Xing 4.0 سعة 256K، مع ادّعاء قابلية التوسعة إلى 512K. وهما متقاربان في التكوين الافتراضي؛ إلا أن التوسعة المنشورة لـ Qwen تصل إلى ضعف ذلك.
الهندسة المعمارية: رهانان لا يتشابهان مع بعضهما البعض
تم بناء Qwen 3.8 27B على تخطيط انتباه هجين — ست عشرة كتلة، كل منها ثلاث طبقات Gated DeltaNet تتبعها طبقة Gated Attention كاملة، بتقسيم ثلاثة إلى واحد بين الانتباه الخطي والانتباه التربيعي — ويُدرَّب باستخدام خطوات MTP متعددة. المكدس كثيف ويكثف الاعتماد على الانتباه الخطي، وهو ما يسمح لنموذج كثيف بحجم 27B بحمل نافذة 262K دون تكلفة KV-cache التي سيتكبدها محوّل قياسي.
Xing 4.0 29B-A4B هو نموذج خليط خبراء متناثر من سلالة DeepSeek: انتباه كامن مضغوط MLA في كل الأنحاء، و64 خبيرًا موجَّهًا مع 4 خبراء نشطين لكل رمز بالإضافة إلى خبير مشترك، وتدفقات متبقية فائقة الاتصال مقيَّدة بالمشعب — تخطيط متبقٍ رباعي التدفقات تحتاج أطر الخدمة إلى نوى مخصصة له. كما أنه مُدرَّب بـ MTP، لذا يحمل كلا النموذجين رأسه الخاص لفك الترميز التخميني في نقطة التحقق بدلًا من شحن ملف مسودة منفصل.
التبعة التي يواجهها الممارس غير براقة ومهمة. Qwen 3.8 27B نموذج كثيف بآلية انتباه غير معتادة، تتعامل معها معظم حزم الخدمة بجهد متواضع. الدعم المؤكد في Xing 4.0 هو vLLM وSGLang وKTransformers، حيث تحمل SGLang نواة مكتوبة خصيصًا لتخطيط الاتصال الفائق رباعي المسارات. يمثل تصميم مخصص للتيار المتبقي تكلفة دمج حقيقية في المرة الأولى، وتكلفة متكررة في كل مرة تقوم فيها بالتكميم أو الضبط الدقيق أو تغيير شكل الدفعة.
ما هو الغرض الفعلي من كل نموذج
وهنا يتوقف المقارنة عن كونها مقارنة، لأن النموذجين لم يُبنيا للمهمة نفسها، وجداول المقارنة المعيارية الخاصة بهما لا تتقاطع بما يكفي لتزييف ذلك.
• هندسة البرمجيات — Xing 4.0 SWE-bench Verified 75.00 مقابل Qwen 3.8 27B's SWE-bench Pro 61.7. هذه معايير مختلفة، لذا لا تعني الفجوة بينهما شيئًا في حد ذاتها. الصف القابل للمقارنة هو أن Qwen تعلن عن QwenSWEBench 79.0 وDeepSWE 1.1 42.2، وهو ما لا تتطرق إليه بطاقة Xing إطلاقًا.
• البرمجة الطرفية والوكيلية — Xing 4.0 Terminal-Bench 2.1 57.50 مقابل Qwen 3.8 27B Terminal Bench 2.1 (Terminus) 73.0. الاسم نفسه للمقياس، لكن تفاصيل أداة الاختبار مختلفة، وكلاهما مُبلَّغ عنه من المورّد. استنادًا إلى الأرقام المنشورة، يتقدّم Qwen بأكثر من 15 نقطة.
• استخدام الحاسوب ووكلاء الرؤية واللغة — Qwen 3.8 27B: OSWorld-Verified 84.3، WebArena-Verified 64.8، AndroidWorld 81.9، MathVision 90.0 بدون سلسلة التفكير و94.6 معها، OmniDocBench 1.5 91.1، RealWorldQA 85.9. لا يمتلك Xing 4.0 أي معيار متعدد الوسائط على الإطلاق لأنه لا يمتلك أي قدرة متعددة الوسائط. هذه ليست فجوة في الجدول؛ بل هي فجوة في المنتج.
• استدعاء الأدوات والوكلاء ذوو الأفق الطويل — Xing 4.0 Claw-Eval 76.55، Tau3-Bench 64.63، DeepresearchBII 60.80. Qwen 3.8 27B CoWorkBench 70.7، الاختبار الأخير للوكلاء عند 20.4 pass@1 و42.9 درجة، JobBench 33.4. مرة أخرى: مجموعات مختلفة، بلا تداخل، ولا تتوفر أي مقارنة.
• الاستدلال والمعرفة العامة — Qwen 3.8 27B GPQA Diamond 89.2، HLE 30.8، LiveCodeBench v6 90.3، IFBench 79.5. لا تذكر بطاقة Xing 4.0 في تلك القائمة سوى IFBench 69.67 — أي أقل بنحو عشر نقاط من Qwen، وهي الصف الوحيد للأغراض العامة الذي نشر فيه كلا المزوّدين رقمًا.
اقرأ الجدولين باعتبارهما وثيقتين مختلفتين عن منتجين مختلفين. يغطي جدول Qwen نموذجًا متعدد الوسائط يؤدي أعمال استخدام الحاسوب عبر واجهة لقطات الشاشة. ويغطي جدول Xing نموذجًا نصيًا مُصمَّمًا للحفاظ على تماسك حلقة طويلة من استدعاء الأدوات. أما الصف الوحيد الذي يتصادمان فيه حقًا — IFBench، اتباع التعليمات — فيذهب إلى Qwen بفارق 9.8 نقاط.
مصدران، وتحذير واحد مشترك
لا يملك أي من النموذجين تقييمًا مستقلًا. أرقام Qwen 3.8 27B هي أرقام Alibaba، المنشورة على بطاقة النموذج مع إعدادات أدوات التقييم، وأرقام Xing 4.0 هي أرقام China Telecom، منشورة بالطريقة نفسها. وفي كلتا الحالتين، فإن أعمدة المقارنة في الجداول هي عمليات إعادة تشغيل أجراها مختبر الجهة المطوّرة بنفسه لنماذج منافسة، بدلًا من الأرقام المنشورة لتلك النماذج المنافسة — وهي ممارسة تكاد تكون شاملة ويجدر تذكّرها في كل مرة يُظهر فيها جدول أحد المورّدين منافسًا يخسر خسارة ساحقة.
Qwen 3.8 27B يمتلك فعلًا شيئًا يفتقر إليه Xing 4.0، وهو ليس صفًا في اختبارات الأداء: ثمانية أسابيع من الإتاحة العلنية، بما في ذلك منفذ مجتمعي لـ llama.cpp يُذكر أنه يشغّل الأوزان على وحدة معالجة الرسومات في PlayStation 5 مكسور الحماية بسرعة نحو 20 توكنًا في الثانية. هذا النوع من العمل من طرف ثالث هو أقرب ما تملكه الأوزان المفتوحة إلى تدقيق مستقل، وقد حظي Xing 4.0 بشهر منه حتى الآن، ذهب معظمه إلى طلبات دمج في أطر تقديم الخدمات بدلًا من التقييم.
التكلفة، والاستضافة الذاتية والفوترة حسب الاستهلاك
كلاهما تحت رخصة Apache 2.0، لذا فإن سعر التنزيل صفر ويبقى صفرًا على كلا الجانبين. Qwen 3.8 27B نموذج كثيف ويحتاج إلى ذاكرة نموذج كثيف بسعة 27B بالإضافة إلى برج رؤية؛ الحد العملي هو بطاقة 24GB بدقة منخفضة، مع تنزيل بدقة كاملة بحجم 55.6GB. تدّعي مجموعة Xing 4.0 تكميمًا رباعي البتات في حوالي 15GB من ذاكرة VRAM — وهو ادعاء يستحق التحقق منه مقابل حجم ملف GGUF الفعلي، نظرًا لأن المستودع كامل الدقة يُبلغ عن 31B في الموترات.
فيما يخص التسعير حسب الاستخدام، فإن Qwen 3.8 27B هو النموذج القابل للاستدعاء فعليًا هنا. تستضيف OrcaRouter النموذج qwen/qwen3.8-27b بسعر $0.33 لكل مليون رمز إدخال و$2.40 لكل مليون رمز إخراج، مع تقديم الأوزان المفتوحة على بنيتنا التحتية الخاصة، وهذا هو سبب ثبات ذلك السعر، وسبب أن أي تغيير من جانب المورّد عليه لن يثبت. كما يتوفر Qwen 3.8 27B أيضًا بسعر $0.40 و$4.21 لكل مليون عبر نشر مجتمعي بتقنية FP8 في كتالوجنا يحافظ على برج الرؤية بدقة كاملة — تذكير مفيد بأن إدراجين للنموذج المفتوح نفسه ليسا المنتج نفسه. Xing 4.0 ليس في كتالوجنا، لذا فإن واجهة API الخاصة بالمورّد والمنصات التابعة لجهات خارجية هي ما تبحث فيه، ولن نتظاهر بغير ذلك.
حيث يستحق الموجّه وجوده في مقارنة كهذه هو عند القرار نفسه. واجهة برمجية واحدة أمام أكثر من 200 نموذج دون هامش ربح تعني أن تجربة منافس تصبح قاعدة توجيه بدلًا من تكامل ثانٍ، كما أن التحوّل التلقائي عند الفشل يعني أن التجربة لا تضع مسار الإنتاج في خطر أبدًا: النموذج الأساسي يجيب، والبديل يستوعب كل ما يفوّته الأساسي، وتُحذف التجربة بأكملها من الإعدادات عند انتهائها. يذهب دمج النماذج خطوة أبعد ويتيح لجماعة من النماذج أن تجيب معًا عندما تكون ثقة نموذج واحد في مهمة ما هي الشيء الذي لا تثق به.
كيف تقرر
اختر Qwen 3.8 27B إذا كان أي شيء في خط أنابيبك يتضمن صورة، أو لقطة شاشة، أو مستندًا ممسوحًا ضوئيًا، أو إطار فيديو، أو حلقة استخدام حاسوب. فهو الوحيد من بين الاثنين القادر على أداء هذا العمل على الإطلاق، وأرقام معيار استخدام الحاسوب الخاصة به هي الأقوى المنشورة في فئة الوزن هذه، ويمكن استدعاؤه اليوم على أساس مدفوع حسب الاستخدام. كما أنه الخيار الافتراضي الأكثر أمانًا في اتباع التعليمات، وهو نمط الفشل الذي يكلّف أكثر من غيره في خط أنابيب مواجه للعملاء.
اختر Xing 4.0 29B-A4B إذا كان عبء العمل لديك نصيًا بحتًا، وكان عبء العمل لديك حلقة طويلة لاستدعاء الأدوات، وكنت قادرًا على التحقق من ادعاءات المورّد بنفسك. حجة الإنتاجية لكل بطاقة حقيقية على الورق: بصمة ذاكرة نموذج 29B مع العمليات الحسابية لنموذج 4B، ببند ترخيص يعرفه فريقك القانوني بالفعل. وعدم اليقين حقيقي بالقدر نفسه — فلا يوجد تقييم مستقل، ولا صفوف منشورة للاستدلال العام، ودرجة اتباع التعليمات متأخرة بنحو عشر نقاط عن منافسه في المعيار الوحيد الذي اختار كلا المختبرين الإبلاغ عنه.
بالنسبة لمعظم الفرق، الجواب ليس خيارًا على الإطلاق. يتولى Qwen 3.8 27B كل ما يتضمن صورة أو شاشة؛ ويتولى Xing 4.0 حلقات الوكلاء النصية فقط حيث يكون الحساب لكل رمز هو القيد. وتشغيل كليهما عبر نقطة نهاية واحدة أرخص من الاختيار بينهما بناءً على أدلة لم ينشرها أي من الموردين، وأول تقييم مستقل لـ Xing 4.0 هو الحدث الذي سيحوّل هذا إلى مقارنة حقيقية بدلًا من جرد لما اختار كل مختبر قياسه.
لا شيء من ذلك افتراضي: تم جمع إخفاقات الذكاء الاصطناعي الموثقة وحوادث الوكلاء الكامنة وراء إصدارات مثل هذا في OrcaRouter AI Incident Archive، حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته ودرجة ثقته وعلامة النزاع الخاصة به.
