# تجربة Simon Willison: موديل Qwen3.8-27B يصيب 23.57% فقط في الجمع حين يكتب الجواب بالحروف دون reasoning

> **المغزى:** المغزى: إطفاء الـ reasoning لتوفير الـ tokens يطفئ معه قدرة الموديل على أي عملية تحتاج خطوات، والموديل لا يخبر المستخدم أنه خمّن الجواب.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-10-06-qwen-addition-in-words-reasoning/)
- التاريخ: 25 ربيع الآخر - 6 أكتوبر 2026 (2026-10-06)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: Qwen، نماذج اللغة الكبيرة، اختبارات الأداء

نشر Simon Willison في 4 أكتوبر 2026 تجربة أجراها بنفسه على موديل محلي. طلب من الموديل أن يجمع رقمين وأن يكتب الجواب بالحروف لا بالأرقام. والفكرة الأصلية للتجربة من Colin Frasier، الذي أجراها على موديل آخر.

واستخدم Willison [موديل Qwen3.8-27B](https://almaghza.com/a/2026-08-16-qwen3-8-27b-apache-open-weights/) بصيغة Q4_K_M، على جهاز DGX Spark، وليس عبر API، كي تكون بيئة التشغيل مضبوطة. وعلى 5,070 عملية جمع، كانت نسبة الصواب الكلية 23.57%، أي 1,195 إجابة صحيحة. لكن التفصيل أهم من المتوسط. ففي الأرقام من خانة واحدة إلى 3 خانات بلغت الدقة 97.04%، وفي الأرقام من 10 إلى 13 خانة هبطت إلى 6.44%. أما الالتزام بصيغة الجواب المطلوبة فبلغ 96.17%.

ثم أعاد التجربة مع تشغيل الـ reasoning، وهو أن يكتب الموديل خطوات تفكيره قبل الجواب، فأصاب 167 من 169. ويشير Willison نفسه إلى أن تجربة الـ reasoning كانت عينة واحدة لكل تركيبة، لذلك قد تتغير النتيجة مع عينات أكثر.

والسبب ليس أن الموديل يجهل الجمع. فالجمع عملية تسلسلية، وترحيل الخانات يحتاج خطوات، والخطوات تحتاج مكانًا تُكتب فيه. وحين يُطلب الجواب مباشرة دون كتابة، لا يبقى للموديل إلا التخمين من شكل الأرقام. وطلب الجواب بالحروف يمنعه أيضًا من الاعتماد على أنماط الأرقام التي تدرب عليها. وهذا ما تشرحه ورقة Chain of Thought: كتابة الخطوات ترفع الدقة.

وللفرق التي تبني منتجات على هذه الموديلات، يكشف ذلك ثمنًا خفيًا. فكثيرون يطفئون الـ reasoning لتقليل الـ tokens والفاتورة، وهذا توفير حقيقي. لكنه يطفئ معه كل عملية تحتاج خطوات متتالية، والموديل يعيد رقمًا خاطئًا بالثقة نفسها التي يعيد بها الرقم الصحيح.

## المصادر

- [تجربة Simon Willison كاملة](https://simonwillison.net/2026/Oct/4/qwen38-addition-in-words/)
- [بطاقة الموديل على Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B)
- [ورقة Chain of Thought الأصلية](https://arxiv.org/abs/2201.11903)