نسخة معدّلة من Gemma 4 تقلّص توكنات التفكير 38.9% مع تراجع طفيف في الدقة

نشرت شركة BottleCap AI في 23 أكتوبر 2026 نسخة معدّلة من نموذج Gemma 4 بحجم 26B باسم ThinkingCap، هدفها تقصير مرحلة التفكير التي يمر بها النموذج قبل أن يجيب، دون المساس بالمعرفة أو الاستدلال أو اتباع التعليمات أو السلامة.

والفكرة مرتبطة بالفاتورة مباشرة. فتوكنات التفكير تُحتسب output، أي أن النموذج الذي يطيل التفكير قبل الإجابة يرفع التكلفة على من يشغّله، سواء دفع لمزوّد أو تحمّل وقت المعالجة على جهازه.

وعلى 12 اختبارًا، انخفضت توكنات التفكير بنسبة 38.9% في المتوسط، ووصل الانخفاض إلى 69.1% في أحدها. ونزل المتوسط العام من 8,773 توكن تفكير إلى 5,398. أما الدقة فتراجعت 0.15 نقطة فقط، من 75.18% إلى 75.03%.

وهناك تحسّن ثانٍ يخص الاعتمادية لا التكلفة. فقد انخفضت الردود التي تدور في حلقة مغلقة من 3.64% إلى 0.76%، وانخفضت الردود التي تنقطع في منتصف التفكير وتُحتسب صفرًا من 4.35% إلى 0.72%. أي أن النموذج يتعطل أقل، لا أنه أرخص فحسب.

والأوزان منشورة على Hugging Face مع نسخ GGUF للتشغيل المحلي، وتعمل على بنية التشغيل نفسها للنموذج الأصلي، فيمكن استبداله دون تغيير البنية.

لكن التقرير نفسه يذكر الثمن. ففي اختبار AA-LCR تراجعت الدقة 4 نقاط كاملة، وهو تراجع حقيقي لا تذبذب قياس. وفي 8 اختبارات من 12 كان الفرق في الدقة أصغر من التفاوت بين التجارب نفسها، فلا يمكن الاعتماد عليه في أي اتجاه. كما أن منظومة التقييم داخلية وغير منشورة، فتُقرأ النتائج على أنها تقرير شركة عن عملها.