نيمترون 3.5 لايتنينغ من إنفيديا: السرعة أولاً، والذكاء ليس بعيداً
الزبدة
- إنفيديا تطلق نيمترون 3.5 لايتنينغ، نموذجاً مفتوح الأوزان بـ31.6 مليار معلمة لكنه ينشّط 3.6 مليار فقط في كل مرة لتوفير سرعة استدلال عالية.
- النموذج يحقق نحو 670 توكن في الثانية، أي ضعف سرعة جيميناي 3.5 فلاش لايت من جوجل تقريباً، ليصبح الأسرع في اختبارات إنفيديا كلها.
- رغم صغر حجمه بمقدار أربع مرات تقريباً، يطابق النموذج أداء جي بي تي أوه إس إس-120بي من أوبن إيه آي في مؤشر الذكاء، ويأتي بترخيص مفتوح ونافذة سياق تصل إلى مليون توكن.
أطلقت إنفيديا نموذجها اللغوي المفتوح الأوزان (Open-weights) "نيمترون 3.5 لايتنينغ" (Nemotron 3.5 Lightning) على مقايضة واضحة: التفوق بالسرعة لا بعمق التفكير. يضم النموذج 31.6 مليار معلمة إجمالاً، لكنه لا ينشّط في كل مرة سوى 3.6 مليار منها فقط، وفق تصميم من طراز "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) يبقي تكلفة الاستدلال منخفضة دون التضحية بقدرات الاستنتاج.
الرقم الأبرز هنا هو الإنتاجية. يحقق نيمترون 3.5 لايتنينغ نحو 670 توكن في الثانية، أي ما يقارب ضعف الـ386 توكن في الثانية التي سجّلها نموذج جوجل "جيميناي 3.5 فلاش لايت" (Gemini 3.5 Flash-Lite) في المقارنة نفسها. هذا يجعله الأسرع بفارق كبير ضمن مجموعة الاختبارات المعيارية (Benchmarks) التي اعتمدتها إنفيديا.
الذكاء لم يُضحَّ به بالكامل
السرعة لم تأتِ على حساب الذكاء كلياً. يسجّل النموذج 24 نقطة على "مؤشر الذكاء الاصطناعي" (Artificial Analysis Intelligence Index)، وهو رقم يطابق ما حققه نموذج "جي بي تي أوه إس إس-120بي" (gpt-oss-120b) من أوبن إيه آي رغم أن حجمه لا يتجاوز ربع حجمه تقريباً. هذه قفزة بتسع نقاط مقارنة بالنسخة السابقة "نيمترون 3 نانو 30 بي" التي سجّلت 15 نقطة فقط.
في اختبار "Terminal-Bench v2.1"، المخصص لقياس مهام البرمجة الوكيلية (Agentic)، حقق النموذج الجديد 24.3 بالمئة، قريباً من نسبة 26.2 بالمئة التي حققها جي بي تي أوه إس إس-120بي. أما الفارق الأوضح فظهر في اختبار "GDPval-AA v2"، حيث بلغ تصنيف إيلو (Elo) للنموذج 824 نقطة، بزيادة قدرها 334 نقطة عن الجيل السابق من نيمترون.
جزء من هذه القفزة يعود إلى عمل تدريبي لاحق موجّه بدقة. تقول إنفيديا إنها تعاونت مع شركتي "كود رابيت" (CodeRabbit) و"هارفي" (Harvey)، المتخصصتين في مراجعة الأكواد البرمجية والذكاء الاصطناعي القانوني على التوالي، لتحسين أداء النموذج في هذين المجالين تحديداً بدلاً من الاكتفاء بمطاردة نتائج عامة في الاختبارات المعيارية.
عمارة هجينة ونافذة سياق ضخمة
يعتمد النموذج في بنيته على معمارية هجينة تجمع بين "مامبا" (Mamba) والـمُحوِّل (Transformer)، فتستفيد من كفاءة نماذج فضاء الحالة إلى جانب قوة طبقات الانتباه التقليدية في التقاط الأنماط. النموذج نصي فقط، لكنه يدعم نافذة سياق تصل إلى مليون توكن، ما يفتح الباب أمام استخدامات المستندات الطويلة والمحادثات الممتدة.
تطرح إنفيديا النموذج بموجب ترخيص "OpenMDW-1.1" المرن، وبصيغتين للأوزان: الصيغة القياسية BF16، وصيغة NVFP4 المضغوطة. واللافت أن نسخة NVFP4 تحافظ على نفس درجة 24 على مؤشر الذكاء، ما يشير إلى أن الضغط الشديد للبيانات (Quantization) لا يكلّف النموذج الكثير من جودته الفعلية.
يمنح نيمترون 3.5 لايتنينغ الأولوية للسرعة على الذكاء الأقصى، فيوازي نموذجاً يفوقه حجماً بأربع مرات بينما يعمل بسرعة تقارب ضعف نظيره من جوجل.
بالنسبة للفرق التقنية التي توازن بين تكلفة الاستدلال وقدرات النموذج، يقدّم نيمترون 3.5 لايتنينغ نفسه كخيار وسط: ليس الأذكى بين النماذج المفتوحة المتاحة، لكنه مصمم خصيصاً ليكون سريعاً ورخيصاً بما يكفي للعمل على نطاق واسع دون خسارة كبيرة في الدقة.
التغطيات والأبحاث الأصلية التي استند إليها هذا المقال.
فريق تحرير واكب
تم إعداد هذه المراجعة وتلخيصها بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بواكب ومراجعتها وتدقيقها من قبل فريقنا التحريري لضمان الدقة والموثوقية.
اشترك في النشرة البريدية
احصل على ملخص أسبوعي لأبرز أبحاث وأدوات الذكاء الاصطناعي مباشرة في بريدك.
قناة التليجرام
تابع تغطيتنا اللحظية ونقاشاتنا حول آخر مستجدات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.