Xing 4.0 29B-A4B לעומת Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B: אותה צורה, רישיון שונה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 61 tok/s
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 75 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 722 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 36 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 821 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 109 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 185 tok/s
הצב את Xing 4.0 29B-A4B ואת Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B על אותה שורה והמפרטים כמעט מתכנסים: 29 מיליארד פרמטרים מול 30 מיליארד, ארבעה מיליארד פעילים לכל טוקן מול שלושה, פריסת תערובת מומחים דלילה משני הצדדים, ויעד תכנון מפורש לעבודה סוכנית ולעבודה עם כלים בשני כרטיסי המודל. הם אף הגיעו בהפרש של חמישה שבועות זה מזה באותו קיץ — שחרור הזמינות הכללית של NVIDIA ב-11 באוגוסט 2026, המשקלים של China Telecom ב-16 בספטמבר 2026, כשנקודת קצה ניתנת לקריאה תבוא לאחר מכן, באמצע אוקטובר. ההתכנסות אמיתית, והיא הופכת את הצמד הזה לזיווג הניתן להשוואה הישירה ביותר בסדרה הזו. זה גם המקום שבו הדמיון נגמר, משום ששתי המהדורות מהמרות בכיוונים מנוגדים על אורך ההקשר, על ארכיטקטורת הקשב, ובעיקר על רישוי — ואחד מהשלושה הוא החלטה שצוות המשפטי שלך מקבל, ולא צוות ה-ML שלך.
היכן שהמפרטים תואמים באמת
• סך הפרמטרים — Nemotron 3.5 Lightning 30B בסך הכול לעומת Xing 4.0 29B. הפרש של מיליארד פרמטרים במודל של שלושים מיליארד הוא כלום.
• פרמטרים פעילים — Nemotron 3B לכל טוקן לעומת Xing 4B לכל טוקן. זה המספר שקובע את התפוקה שלך, והפער קטן בהרבה ממה שההבדל בשמות ("A3B" לעומת "A4B") גורם לו להיראות: בערך שליש יותר חישוב לכל טוקן עבור Xing.
• Form — שניהם MoE דליל, שניהם ארטיפקטים פתוחים לחלוטין בסגנון Apache, במובן שהמשקלים ניתנים להורדה ומתכוני ההגשה מפורסמים, ושניהם עם בניות מקוונטזות מהספק ומהקהילה.
• בריף עיצוב — שני הכרטיסים נכתבו עבור סוכנים. זה של Xing 4.0 אומר תכנון רב-שלבי, קריאה לכלים ושרשראות חשיבה; זה של Nemotron מגיע לצד NeMo Switchyard, ספריית ניתוב בקוד פתוח שמחליטה איזה מודל מטפל בשלב הבא בתוך לולאת סוכן. שתי מעבדות, אותה מסקנה לגבי היכן מודלים קטנים ופתוחים מצדיקים את עצמם.
• פרסום — Nemotron 3.5 Lightning הגיע ל-GA ב-11 באוגוסט 2026, כאשר גרסאות NVFP4 וגרסאות בסיס הופיעו בימים שלאחר מכן. המאגר של Xing 4.0 נוצר ב-16 בספטמבר 2026, גרסאותיו המקוונטות הגיעו ב-13 באוקטובר, ונקודת קצה בתשלום לפי שימוש הופיעה ב-15–16 באוקטובר.
היכן שהם מפסיקים להתאים: הקשר, ואיך משיגים אותו
זהו הפער המעשי הגדול ביותר בין השניים, וזה בכלל לא צמוד.
• חלון הקשר — Nemotron 3.5 Lightning: עד 1M טוקנים. Xing 4.0: 256K מקורי, לפי הכרטיס ניתן להרחבה עד 512K.
• מה זה אומר בפועל — הכרטיס של NVIDIA עצמה מודה בגלוי שחלון מיליון הטוקנים מוגבל בזיכרון, ושה-256K הוא הנתון המאומת על H100 בודד עם 80GB. לכן ההשוואה הכנה ברמת הפריסה היא 256K מול 256K, כאשר Nemotron מחזיקה במסלול מתועד ומאומת על ידי הספק לפי ארבעה מכך, ו-Xing מחזיקה בטענת כרטיס לפי שניים מכך.
• עיצוב קשב — Nemotron 3.5 Lightning הוא היברידי: שכבות מרחב-מצב של Mamba-2 המשולבות עם קשב וניתוב MoE. Xing 4.0 הוא MLA לכל אורכו — מצב מפתח-ערך חבוי דחוס, הגישה משושלת DeepSeek — בתוספת זרמי שאריות היפר-חיבור מוגבלי יריעה. אלו שתי אסטרטגיות שונות לאותה בעיית KV-cache, ואף אחת מהן אינה טעות.
• פענוח ספקולטיבי — ב-Xing 4.0 קיים חיזוי רב-אסימונים (multi-token prediction) שאומן ישירות אל תוך ה-checkpoint. הארטיפקטים המפורסמים של Nemotron 3.5 Lightning כוללים וריאנטים של מודל טיוטה במשפחה המקווננת שלו, אשר משרתים מטרה דומה, אך MTP הוא תכונה של המשקולות של Xing ולא קובץ נלווה.
• דיוק — NVIDIA מפרסמת את צ'קפוינט ה-BF16 כרפרנס בדיוק מלא שמיועד במפורש להתאמה אישית ולאחר-אימון, עם בניות NVFP4 להסקה בייצור. Xing 4.0 מפרסמת BF16, FP8, w8a8 ו-GGUF. אם אתם מתכננים לבצע כיוונון עדין, שתיהן מתאימות באותה מידה; אם אתם מתכננים להפעיל שירות, שתיהן רוצות שתשתמשו בארטיפקט המכומת.
ההבדל ברישוי הוא ההחלטה האמיתית
Nemotron 3.5 Lightning מופץ תחת הסכם הרישיון OpenMDW, גרסה 1.1 — רישיון המודלים הפתוחים של NVIDIA עצמה, המנוהל מחוץ לחברה. Xing 4.0 מופץ תחת Apache 2.0.
שניהם מתירים שימוש מסחרי. הם אינם מסמכים שקולים, וההבדל מתגלה בחלקים של פריסה שמהנדסים ממעטים לקרוא. Apache 2.0 הוא רישיון בוגר, שנידון בהרחבה בבתי משפט, שאושר על ידי OSI, עם מענק פטנט מוכר ועשור של תקדים משפטי תאגידי מאחוריו; הוא מאושר מראש ברוב הארגונים הגדולים. OpenMDW חדש יותר ופחות מוכר, מה שאומר שהפריסה המסחרית הראשונה של מודל Nemotron בסביבה רגולטורית או ארגונית צפויה יותר לעבור ביקורת משפטית מאשר פריסה מקבילה של Xing 4.0. זו אינה טענה ש-OpenMDW מגביל — זוהי טענה שלחוסר היכרות יש מחיר, והוא מחיר שמשולם בשבועות ולא בדולרים. אם אתם בוחרים בין השניים על בסיס שיקולים טכניים בלבד, אתם מתעלמים מהחצי של ההחלטה שנמצא באחריות הצוות המשפטי שלכם.
שתי טבלאות הבנצ'מרק הן טבלאות ספק.
זהו החלק בהשוואה שבו הקורא צריך להאט. לאף אחד מהמודלים אין הערכה בלתי תלויה על מערכת בדיקה שנבחרה בידי גורם שאינו הספק.
• SWE-bench Verified — Xing 4.0 75.00 לעומת Nemotron 3.5 Lightning 51.56.
• SWE-bench Multilingual — Xing 4.0 66.00 לעומת Nemotron 3.5 Lightning 39.33.
• Terminal-Bench 2.1 — Xing 4.0 57.50 לעומת Nemotron 3.5 Lightning 24.58.
• ביצוע הוראות — Xing 4.0 IFBench 69.67 לעומת Nemotron 3.5 Lightning IFBench 71.88, כפי שדווח בהגדרה הרופפת.
• הסקה כללית — Nemotron 3.5 Lightning MMLU Pro 81.94, GPQA Diamond 75.44, HLE 11.72, SciCode 32.60, AA-Omniscience 17.50. הכרטיס של Xing 4.0 אינו מפרסם שורה ברת השוואה.
• הקשר ארוך — Xing 4.0 AA.LCR 61.00 לעומת Nemotron 3.5 Lightning AA-LCR 52.00. Xing מנצחת בשורת ההקשר הארוך היחידה שבה שני המספרים קיימים, וזו תוצאה מעט מפתיעה בהתחשב בחלון המוצהר הגדול בהרבה של Nemotron.
• גלישה ואחזור מבוססי סוכנים — Nemotron 3.5 Lightning BrowseComp 36.97, PinchBench 85.37, τ³-bench (בנקאות) 9.28, GDPval-AA-V2 832. Xing 4.0 Claw-Eval 76.55, Tau3-Bench 64.63, DeepresearchBII 60.80. חבילות הבדיקה הללו אינן חופפות כלל וכלל, ולכן לא ניתן להשוות ביניהן, וכל טבלה שמעמידה אותן זו לצד זו פשוט ממציאה השוואה כזו.
המקור שמאחוריהם שונה בדרך אחת מעניינת. NVIDIA מציינת שהתוצאות שלה נמדדו תחת מערכת בדיקה פנימית עקבית ומזהירה שהן "עשויות להיות שונות מנתונים שדווחו על ידי ספקים" — והטבלה שפרסמה כוללת עמודות מתחרים עבור Qwen 3.6 35B A3B, Gemma 4 26B A4B ו-GPT-OSS 20B, שהן הרצות חוזרות של NVIDIA עצמה של אותם מודלים. הטבלה של China Telecom עושה את אותו הדבר בכיוון ההפוך, ומשווה את עצמה להרצות חוזרות שלה של Gemma 4 ו-Qwen. כל מעבדה מודדת את מתחרותיה במערכת הבדיקה שלה ומפרסמת את התוצאה כעמודת השוואה. אף אחת מהן לא עושה משהו לא ישר, ואת אף אחת מהעמודות אין לקרוא כנתון של המתחרה עצמו.
עלות והגשה
לחלון של 1M טוקנים של Nemotron 3.5 Lightning יש השלכה תפעולית אמיתית שמהנדסים מגלים בדרך הקשה: הוא מוגבל בזיכרון, ובקשה שחורגת מקיבולת ה-KV-cache הזמינה נכשלת אצל הספק במקום להתדרדר באופן חלק. זה בדיוק סוג הכשל שנתב נועד לספוג — OrcaRouter מנסה שוב מול קיבולת גיבוי בריאה לפני שהתגובה מתחילה, כך שכשל זיכרון במעלה הזרם או 429 בקריאה עם הקשר ארוך לא מוצג למשתמש כשגיאה. אנחנו מנתבים יותר מ-200 מודלים מתארחים מאחורי API אחד ב-0% תוספת מחיר, מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה בלי שום תוספת, וזהו מצב הכשל שבו שרשרת ה-failover מפסיקה להיות תרשים נחמד ומתחילה להיות הסיבה שהסוכן שלך מסיים את המשימה.
לא Nemotron 3.5 Lightning ולא Xing 4.0 נמצאים בקטלוג שלנו היום, ולכן איננו נתיב לאף אחד מהמודלים הללו, והכתבה הזו לא תרמוז אחרת. איך נראים המספרים אם תריצו אותם בעצמכם: כימות 4 סיביות של Xing 4.0 מוצהר בכ-15GB של VRAM, מה שיאפשר להריץ אותו על RTX 3090 או 4090 בודד; ההתנהגות תלוית הזיכרון של Nemotron 3.5 Lightning על H100 בודד עם 80GB מתועדת עבור חלון 256K המאומת שלו, שהוא היעד התובעני יותר מבין השניים. Xing 4.0 הוא המודל הזול יותר לאירוח; Nemotron 3.5 Lightning הוא זה עם מסלול מתועד להקשר ארוך בהרבה, אם יש לכם את החומרה לכך.
איך לבחור
קח את Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B אם אורך ההקשר הוא האילוץ המחייב, אם אתם כבר נמצאים בתוך הסטאק של NVIDIA ו-NeMo Switchyard מתאים באופן טבעי ללולאת הסוכן שלכם, או אם הארגון שלכם כבר אישר את OpenMDW לשימוש מסחרי. החלון הרחב יותר, המסלול המפורסם של מודל הבסיס להתאמה אישית, והעובדה שטבלת ההערכה שלו מכסה ארבעה־עשר בנצ'מרקים ולא תשעה — כולם מצביעים לאותו כיוון.
בחר את Xing 4.0 29B-A4B אם מהירות אישור הרישיון חשובה, אם העבודה שלך היא הנדסת תוכנה ומשימות סוכן בצורת מסוף ולא אחזור מסמכים ארוכים, או אם טיעון התפוקה לכל כרטיס הוא מה שאתה בעצם קונה. המרווחים הסוכניים שלו בטבלה שלו הם הגדולים ביותר במחלקת המשקל הזו, הרישיון שלו הוא זה שכל עורך דין כבר מכיר, והשורה של ההקשר הארוך שלו — המקום היחיד שבו שני המודלים פרסמו נתון בר־השוואה — הוכרעה לטובת Xing.
מה שישנה את התשובה הוא אותו הדבר שהיה משנה אותה בכל השוואה בסדרה הזו: הערכה עצמאית אחת של שני המודלים, שתיעשה בידי צד שלישי, על גבי הרנס אחד. NVIDIA ו-China Telecom פרסמו כל אחת טבלה שמחמיאה למודל שלה אל מול הרצות חוזרות של הדור של האחרת. כשמישהו יפרסם את הטבלה הראשונה שאף אחת מהן לא כתבה, פער 23 הנקודות ב-SWE-bench שלמעלה יהפוך או למספר החשוב ביותר בקטגוריית המשקל הזו, או לארטיפקט של שני הרנסי סוכנים שונים. אין שום דרך לדעת מבחוץ איזו מהאפשרויות נכונה.
שום דבר מזה אינו היפותטי: כשלי ה-AI המתועדים ותקריות הסוכנים העומדים מאחורי מהדורות כמו זו מרוכזים בארכיון תקריות ה-AI של OrcaRouter, שבו כל רשומה כוללת מקורות משלה, חומרה, דירוג מהימנות וסימון שנוי במחלוקת.
