ZwZ2-9B مقابل MathForm-8B: الجذع نفسه، ومقداران مختلفان جدًا من الحقيقة

نموذجان نُشرا بفارق ثمانية أسابيع، من مختبرين مختلفين، وبُنيَا على جيلين مختلفين من العائلة نفسها — ومع ذلك فإن جذعيهما بالعرض نفسه. MathForm-8B، الذي أطلقته OpenBMB في 14 أغسطس 2026 بوصفه ضبطًا دقيقًا لـ Qwen3-8B، يعمل بـ36 طبقة عند حجم مخفي 4,096 مع حجم وسيط 12,288. ZwZ2-9B، الذي نشره inclusionAI في 16 أكتوبر 2026 على بنية Qwen3.5-9B، يعمل بـ32 طبقة عند حجم مخفي 4,096 مع حجم وسيط 12,288. جيلان أبويان مختلفان، ومفردات بحجم 151,936 و248,320، ومهام مختلفة كليًا — والهندسة نفسها لجذع 4,096 في 12,288 في كليهما. ما يفصل بينهما ليس البنية. بل إن أحدهما يأتي مع ورقة بحثية، ومجموعة بيانات، وأداة تقييم، وترخيص، والآخر يأتي مع ثمانية ملفات.

النسخة المختصرة: إذا كان بإمكانك وصف مشكلتك بعبارة «حوّل هذا النص إلى Lean 4»، فإن MathForm-8B متخصص موثّق بأرقام منشورة وعليك استخدامه. وإذا كانت مشكلتك تتعلق بالبكسلات وكنت تريد نموذجًا عامًا للرؤية واللغة، فإن ZwZ2-9B نقطة حفظ بحجم 9.4B لم يوصفها أحد، واعتماده يعني أن تصبح أول مُقيّم له. الجزء المثير في المقارنة هو ما يعلّمنا إياه هذا التباين عن مقدار قيمة الميراث المشترك.

سليلان يفصلهما جيل واحد

MathForm-8B هو مشتق من Qwen3-8B ويقول ذلك بصراحة: تسجّل بطاقته النموذج الأساسي، ومجموعة بيانات التدريب، وطريقة التدريب، والورقة البحثية. التكوين هو تصميم Qwen3 النموذجي — 36 طبقة، و32 رأس استعلام مقابل 8 رؤوس مفتاح-قيمة عند بُعد الرأس 128، ومفردات من 151,936 رمزًا، وسقف مواضع 40,960، وقاعدة دورانية 1,000,000، وانتباه كامل في كل طبقة. لا شيء غريب، ولا شيء مخفي.

ZwZ2-9B هو مشتق من Qwen3.5-9B لا يصرّح بذلك إلا عبر وسم Hub واحد. وتُحلّ تهيئته إلى Qwen3_5ForConditionalGeneration، وكل القيم المعمارية تطابق Qwen3.5-9B باستثناء طبقة واحدة محذوفة للتنبؤ متعدد الرموز. المفردات البالغة 248,320 رمزًا، والحد الأقصى البالغ 262,144 موضعًا، و M-RoPE المتشابك، وبرج الرؤية كلها موروثة دون تغيير.

• المعاملات — ZwZ2-9B: 9,409,813,744. MathForm-8B: 8 مليار، وفقًا لبطاقته.

• الأصل — Qwen3.5-9B مقابل Qwen3-8B، لذا يرث كلاهما تصميمات انتباه مختلفة من جيلين مختلفين من Qwen.

• الانتباه — 24 طبقة انتباه خطي بالإضافة إلى 8 طبقات انتباه كامل، مقابل الانتباه الكامل في الطبقات الـ36 كافة.

• هندسة الجذع — الحجم المخفي 4,096 والحجم الوسيط 12,288 في كليهما.

• المفردات — 248,320، مع معرّفات رموز الصور والفيديو بداخلها، مقابل 151,936 ونص فقط.

• سقف السياق — 262,144 موضعًا مقابل 40,960.

• الوسائط في — النص والصورة والفيديو مقابل النص فقط.

• أدلة منشورة — ملف إعدادات مقابل ورقة بحثية، ومجموعة بيانات، وخط أنابيب تقييم، وشروط Apache-2.0.

ما الذي يقدّمه MathForm-8B على الطاولة

البطاقة مكتملة على نحو غير معتاد، ويستحق استعراضها لأن التباين لاحقًا يعتمد عليها. يترجم MathForm-8B العبارات الرياضية باللغة الطبيعية إلى Lean 4. دُرّب على FormalVerse — مجموعة بيانات نشرتها OpenBMB إلى جانبه — من خلال الضبط الدقيق الخاضع للإشراف ثم التعلم المعزز، مع قيام تجميع Lean وملاحظات الاتساق الدلالي بتزويد إشارة المكافأة. الورقة هي MathForm: توسيع الصياغة الرياضية الآلية باستخدام استرجاع المعرفة والتحسين الموجّه بالتحقق، arXiv 2608.14221، ويتضمن المستودع خط أنابيب التقييم وملفات المعيار ونصوص Pass@k.

تُقدَّم النتائج على شكل معدلات نجاح Pass@8 وفق معيارين منفصلين: فحص الصياغة، أي أن مخرجات Lean المُولَّدة تُترجم فعليًا، وفحص الاتساق، أي أنها تُترجم وتقول الشيء نفسه الذي تقوله المسألة الأصلية. وعبر ستة معايير قياسية، تُبلغ البطاقة عن متوسط ماكرو يبلغ 88.06 في الصياغة و72.37 في الاتساق، متقدمًا على بقية المصيغات الآلية بحجم 8B التي تسردها، ومتقدمًا على عدة إدخالات بحجم 32B في عمود الصياغة. وهذه المقارنة الأخيرة هي من نوع الادعاءات التي تستحق الاختبار بدل تكرارها، وهناك تفصيل في الإعداد يجعل اختبارها غير بسيط: فحوصات الترجمة تتطلب خادم Kimina Lean يعمل، وقد استخدمت التجارب Lean 4.21.0. وهذه ليست نقطة تحقق يمكن تقييمها بنص Python.

كل رقم مذكور أعلاه مُبلَّغ عنه من الجهة المورّدة. أجرت OpenBMB التقييم، ونشرته OpenBMB، ويشمل المستودع فعلاً النصوص البرمجية اللازمة لإعادة إنتاجه — وهذا أكثر مما تقدمه معظم المختبرات، وهو السبب في أن لهذه الأرقام قيمة حتى وإن لم تكن مُتحقَّقًا منها. كما تنشر البطاقة إعدادات التوليد الموصى بها، درجة الحرارة 0.6 و top-p 0.95، وهو من التفاصيل التشغيلية الصغيرة التي يتركك نموذج بلا بطاقة لتخمينها.

ما الذي يضعه ZwZ2-9B على الطاولة

ملف config.json، وملف tokenizer_config.json، وقالب محادثة، و18.8 جيجابايت من الأوزان. لا يوجد README، ولا حقل ترخيص، ولا وسم pipeline، ولا مجموعة بيانات. ويُبلغ Hub عن صفر تنزيلات وإعجابين، ولا توجد أي مجموعة من inclusionAI تحتوي عليه.

Reading the files does yield real information, and it is worth doing before dismissing the checkpoint. The chat template injects a default system prompt when a request arrives without one, and it defaults to not reasoning — it emits an empty <think></think> block unless a caller explicitly asks for thinking, which is the opposite of what its Qwen3.5-9B parent does. The config carries a 27-layer vision tower and a video processor accepting up to 768 frames at 2 frames per second. The parameters are 9,409,813,744 across 760 tensors, all bfloat16.

ما لا يخبرك به أيٌّ من ذلك هو ما يجيده النموذج، وعلى ماذا دُرِّب، وهل هو نموذج تعليمات أم شيء آخر، أو بأي شروط يمكنك استخدامه. يجيب MathForm-8B عن الأسئلة الأربعة كلها في شاشته الأولى. أما ZwZ2-9B فلا يجيب عن أيٍّ منها في أي مكان.

الرقم 4,096 المشترك ليس مصادفة، وليس اختصارًا

يستخدم كلا النموذجين جذعًا بعرض 4,096 مع حجم وسيط 12,288، والسبب نفسه في الحالتين: جيل Qwen بذلك الحجم. Qwen3-8B وQwen3.5-9B تصميمان مختلفان — انتباه كامل في كل الطبقات مقابل مزيج بنسبة ثلاثة إلى واحد من الانتباه الخطي والانتباه الكامل — لكن كليهما مبني على العرض نفسه، لأن هذا ما يكون عليه Qwen صغير. إن مشاهدة نموذج مضبوط بدقة يرث كل بُعد من أبعاد أصله هي أوضح دليل متاح على أن النماذج المضبوطة بدقة ترث خصائص أصلها بالكامل: مواطن القوة وأنماط الفشل، وليس الشكل فحسب. يخبرك MathForm-8B من أي أصل جاء، فيمكنك الذهاب للقراءة عنه. أما ZwZ2-9B فلا يفعل ذلك، ووسم Hub هو الخيط الوحيد الذي يعيدك إلى أصله.

أي واحد تحتاجه فعلاً

هذه ليست بدائل، والتداخل بينها يقارب الصفر. يفعل MathForm-8B شيئًا واحدًا: يحوّل عبارة رياضية باللغة الطبيعية إلى Lean 4 قابل للترجمة. وكل جهاز تقييمه، بما في ذلك اشتراط وجود خادم Lean قيد التشغيل، مبني حول ذلك. إذا كانت هذه هي مشكلتك، فهو إجابة قوية وموثّقة بترخيص Apache-2.0 مع أدوات قابلة لإعادة الإنتاج، ورقم الاتساق 72.37 هو الرقم الذي يجب تجاوزه — الاتساق، لا الصياغة النحوية، لأن صياغة صورية تُترجم بنجاح لكنها تعني شيئًا آخر هي خطأ برمجي يكلفك أكثر من فشل الترجمة.

ZwZ2-9B هو نموذج لغوي بصري عام. لم يُقيَّم قط على الأتمتة الصورية، وليست لديه اعتبارات تُذكر بشأن مُرمِّز Lean، وقد نُشر من مختبر كان عمله السابق حول الإدراك البصري الدقيق التفاصيل. لا تبحث عن نتيجة لـ ZwZ2-9B على معيار Lean؛ فلا يوجد سبب لوجود واحدة.

السؤال الحقيقي هو ما إذا كنت تريد متخصصًا أم عامًّا على الإطلاق. المتخصص أفضل في مهمته الواحدة وعديم الفائدة خارجها. العامّ أسوأ في كل ما هو محدد، وهو الخيار الوحيد عندما يتباين شكل المدخلات. سبب كون هذه المقارنة غير متكافئة ليس الأسابيع الثمانية الفاصلة بينهما أو المليار معامل — بل أن أحدهما نُشر مع الوثائق التي يحتاجها المتخصص، والآخر نُشر كنقطة انطلاق لعمل شخص آخر.

إذا كنت تريد كلتا القدرتين في مسار واحد

هناك نمط حقيقي حيث يلتقي هذان النمطان: يقرأ نموذج عام مستندًا غامضًا، ويستخرج الادعاء الرياضي، ويسلّمه إلى مُصيغ رسمي، ثم يقرر مُدقّق ما إذا كانت النتيجة تصمد. هذه ثلاث استدعاءات نماذج بأدوار مختلفة، وهي الشكل الذي وُجدت طبقة توجيه لجعله رخيصًا — تُركّب لغة DSL للتوجيه من OrcaRouter عدة نماذج في استدعاء واحد بحيث يكون التوزيع المتشعّب والمتابعة طلبًا واحدًا بدلًا من خدمة تنسيق تديرها. دمج النماذج، حيث تجيب مجموعة من النماذج معًا ويختار حَكَم أقوى استجابة، هو الفكرة نفسها مطبقة على سؤال صعب واحد بدلًا من خط أنابيب.

لا يوجد ZwZ2-9B ولا MathForm-8B في كتالوجنا، ولن نجمّل ذلك: MathForm-8B قابل للتنزيل بموجب Apache-2.0 ويمكن تقديمه من نسختك الخاصة من vLLM أو SGLang، أما ZwZ2-9B فهو مستودع بلا نقطة نهاية على الإطلاق. وما يمكن توجيهه اليوم من الجانب الاستدلالي في تلك المنظومة هو qwen/qwen3.8-27b — الطراز الرائد الكثيف من الجيل الحالي لدى Qwen، بترخيص Apache-2.0، مع سياق من 262 ألف رمز وسقف مستضاف يبلغ مليون رمز، بسعر 0.33 دولار لكل مليون رمز إدخال و2.40 دولار لكل مليون رمز إخراج، مُمرَّر بسعر قائمة المزوّد دون أي إضافة.

ما قيمة اللاتماثل

MathForm-8B هو النموذج الأفضل للكتابة عنه، لأن هناك ما يمكن التحقق منه. ZwZ2-9B هو الأثر الأكثر إثارة للاهتمام، لأن نقطة حفظ بحجم 9.4B مع قالب محادثة مضبوط ورأس تنبؤ مجرّد دليل على أن أحدهم قام بعمل حقيقي — ولأن inclusionAI لديها سجل حافل باسم ZwZ يجعل المنشور التالي جديرًا بالمتابعة.

بالنسبة لأي شخص يتخذ القرار اليوم، القاعدة غير مبهرة. ورقة بحثية منشورة، ومجموعة بيانات، ونموذج أساس مُسمّى، وترخيص معلن ليست مجرد عمل ورقي. إنها الفرق بين نموذج يمكنك التخطيط على أساسه ونموذج عليك إجراء هندسة عكسية له، ولا أي قدر من البنية المثيرة للاهتمام يسد تلك الفجوة.

نتيجة كهذه تذكّر أيضًا بأن أخطاء النماذج موثّقة بالفعل: فالحوادث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وإخفاقات الوكلاء الكامنة وراء نماذج هذه الفئة تُجمع في the OrcaRouter AI Incident Archive، حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته ودرجة ثقته وعلامة كونه محل نزاع.