تجلب سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة (0.8B، 2B، 4B، 9B) ذكاءً اصطناعياً للرؤية واللغة إلى الأجهزة الطرفية وتطبيقات الإنتاج. تقدم نوفيتا AI قوالب نشر بنقرة واحدة—فقط اختر حجم النموذج، قم بتكوين الموارد، وابدأ الاستدلال في أقل من 10 دقائق. يشرح هذا الدليل عملية من 8 خطوات، واختبار API، وتوصيات حالات الاستخدام.
مقدمة عن سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة
تمثل سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة جهود علي بابا كلاود نحو ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط فعال للنشر في العالم الحقيقي. تم إصدار هذه العائلة من نماذج الرؤية واللغة الخفيفة في أوائل عام 2026، وتتراوح معلماتها من 0.8B إلى 9B، مما يوفر أداءً في الاستدلال والبرمجة من فئة الطليعة بتكلفة حسابية أقل بكثير من النماذج الأكبر حجماً.
على عكس النماذج اللغوية الكبيرة المتماثلة (LLMs) التي تتطلب وحدات معالجة رسومية عالية الأداء، تستهدف سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة الأجهزة الطرفية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وإعدادات وحدة معالجة رسومية واحدة مع الحفاظ على معالجة النصوص والصور والفيديوهات بشكل أصلي. يعمل النموذج 0.8B محلياً على الهواتف الذكية، بينما يتعامل النموذج 9B مع وكلاء الإنتاج واستخراج JSON متعدد الخطوات الذي كان يتطلب في السابق نماذج أكبر حجماً.
الميزات الرئيسية
يقدم كيوان 3.5 عدة ابتكارات معمارية وتدريبية تميزه عن النماذج الصغيرة السابقة:
- أساس موحد للرؤية واللغة: يحقق التدريب المبكر للدمج على رموز متعددة الوسائط تكافؤاً في الأداء مع نماذج كيوان 3 الكثيفة، ويتفوق على سلسلة كيوان 3-VL المتخصصة عبر مهام الاستدلال والبرمجة واختبارات الوكلاء وفهم الصور.
- بنية هجينة فعالة: تجمع شبكات دلتا المغلقة مع مزيج الخبراء المتناثر (MoE) لتقديم استدلال عالي الإنتاجية مع زمن استجابة منخفض. يقلل هذا الخيار المعماري من الحمل على الذاكرة مع الحفاظ على جودة المخرجات تنافسية مع النماذج الكثيفة الأكبر حجماً بكثير.
- تعميم قابل للتوسع للتعلم المعزز (RL): يضمن التعلم المعزز المطبق على بيئات ملايين الوكلاء مع توزيعات مهام متزايدة التعقيد تكيفاً قوياً في العالم الحقيقي. يتم تدريب النماذج على سيناريوهات متنوعة—من مهام روبوت المحادثة البسيطة إلى استخدام الأدوات متعددة الخطوات—مما يتيح نقل سلس لحالات استخدام الإنتاج.
- تغطية لغوية عالمية: دعم موسع لـ 201 لغة ولهجة، مما يتيح نشراً شاملاً في جميع أنحاء العالم مع فهم ثقافي وإقليمي دقيق. هذا يجعل سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة ذات قيمة خاصة لتطبيقات اللغات المتعددة في الأسواق الناشئة.
- كفاءة تدريب شبه مثالية: كفاءة تدريب متعدد الوسائط تبلغ ما يقرب من 100% مقارنة بالتدريب النصي فقط، بفضل أطر التعلم المعزز غير المتزامنة وخطوط بيانات محسنة. هذا يعني أن تكاليف التدريب تتوسع خطياً مع حجم النموذج بدلاً من التوسع بشكل أسّي—عامل حاسم للتطوير المستدام للذكاء الاصطناعي.
أبرز نقاط الأداء
تظهر سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة مكاسب كفاءة مذهلة عبر整个 السلسلة. للاستدلال العام واتباع التعليمات وسير عمل الوكلاء، تتجاوز هذه النماذج بكثير فئتها الوزنية. أبلغ المستخدمون أن كيوان 3.5 4B يتعامل مع استخراج JSON متعدد الخطوات الذي كان يتطلب في السابق نماذج 9B، مما يجعله مثالياً لبيئات الإنتاج ذات الموارد المحدودة.
مقارنة النماذج
| النموذج | المعلمات | الأفضل لـ | حالات الاستخدام النموذجية |
| Qwen3.5-0.8B | 0.8B | الأجهزة الطرفية، تطبيقات الهاتف المحمول، إنترنت الأشياء | مساعدون على الجهاز، ترجمة فورية، روبوتات صوتية |
| Qwen3.5-2B | 2B | روبوتات محادثة خفيفة، أنظمة مدمجة | دعم العملاء، الإجابة على الأسئلة الشائعة، إشراف المحتوى |
| Qwen3.5-4B | 4B | أداء وتكلفة متوازنان | إنتاج صغير الحجم، استخراج البيانات، أسئلة وأجوبة حول المستندات |
| Qwen3.5-9B | 9B | تطبيقات الإنتاج، وكلاء ذكاء اصطناعي، استدلال معقد | أنظمة متعددة الوكلاء، RAG متقدم، توليد الأكواد |
لماذا تنشر على نوفيتا AI؟
يتطلب نشر نماذج الذكاء الاصطناعي تقليدياً إعداد بنية تحتية، إدارة التبعيات، وتكوين وحدات المعالجة الرسومية. تقضي نوفيتا AI على هذه الصعوبات:
- قوالب بنقرة واحدة: بيئات معبأة مسبقاً لجميع المتغيرات الأربعة لـ كيوان 3.5—فقط اختر وانشر.
- بيئات مهيأة مسبقاً: التبعيات، إصدارات CUDA، وأوزان النماذج محسنة بالفعل.
- خيارات وحدات معالجة رسومية فعالة من حيث التكلفة: مثيلات وحدات معالجة رسومية بالدفع حسب الاستخدام دون استثمار مسبق في الأجهزة.
- لا حاجة لإعداد بنية تحتية: تخطي عمل DevOps—تتعامل نوفيتا مع التنسيق والتوسع والمراقبة.
سواء كنت تقوم بإنشاء نموذج أولي باستخدام نموذج 0.8B أو تشغيل وكيل 9B في الإنتاج، تحصل على قوالب نوفيتا AI على نظامك الحي في دقائق.
ابحث عن المزيد من القوالب في مكتبة القوالب
مكتبة القوالب
دليل النشر خطوة بخطوة
عملية النشر متطابقة لجميع نماذج كيوان 3.5 الأربعة. اتبع هذه الخطوات الـ 8:
الخطوة 1: الدخول إلى وحدة التحكم
انتقل إلى واجهة وحدات المعالجة الرسومية في نوفيتا AI وانقر على “ابدأ” للوصول إلى إدارة النشر.
الخطوة 2: اختيار الحزمة
في مستودع القوالب، ابحث عن Qwen3.5-{0.8B/2B/4B/9B} (اختر حجم النموذج المطلوب) وانقر لبدء تسلسل التثبيت.
الخطوة 3: إعداد البنية التحتية
قم بتكوين معلمات الحوسبة:
- تخصيص الذاكرة (ذاكرة الوصول العشوائي RAM)
- متطلبات التخزين (مساحة القرص لأوزان النموذج)
- إعدادات الشبكة (قواعد الجدار الناري، المنافذ)
بمجرد التكوين، انقر على “نشر” للمتابعة.
الخطوة 4: المراجعة والإنشاء
تحقق مرة أخرى من تفاصيل التكوين وملخص التكاليف. عندما تكون راضياً، انقر على “نشر” لبدء عملية الإنشاء.
الخطوة 5: انتظر الإنشاء
بعد بدء النشر، يعيدك النظام تلقائياً إلى صفحة إدارة المثيلات. سيتم إنشاء مثيلك في الخلفية—لا حاجة لتدخل يدوي.
الخطوة 6: مراقبة تقدم التنزيل
تتبع تنزيل صورة النموذج في الوقت الفعلي. ستتغير حالة مثيلك من “سحب” إلى “قيد التشغيل” بمجرد اكتمال النشر. انقر على أيقونة السهم بجانب اسم مثيلك لمعرفة التقدم التفصيلي.
الخطوة 7: التحقق من حالة المثيل
انقر على زر “السجلات” لعرض سجلات المثيل والتأكد من أن خدمة الاستدلال قد بدأت بشكل صحيح. ابحث عن رسائل بدء التشغيل التي تشير إلى تحميل النموذج بنجاح.
الخطوة 8: الوصول إلى البيئة
أطلق مساحة التطوير من خلال واجهة “اتصال”، ثم قم بتهيئة “بدء محطة الويب” للوصول إلى بيئة النشر الخاصة بك.
اختبار النشر الخاص بك
بمجرد تشغيل مثيلك، اختبره عبر نقطة نهاية API متوافقة مع OpenAI. إليك مثال cURL لـ Qwen3.5-0.8B:
curl -sS http://127.0.0.1:28065/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.5-0.8b",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assitant."
},
{
"role": "user",
"content": "hello"
}
],
"max_tokens": 1300,
"stream": false
}'
{"id":"f4ff10a1836444f9b17593fcd6b40267","object":"chat.completion","created":1772593690,"model":"qwen3.5-0.8b","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":null,"reasoning_content":"Hello! How can I help you today?","tool_calls":null},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","matched_stop":248046}],"usage":{"prompt_tokens":25,"total_tokens":35,"completion_tokens":10,"prompt_tokens_details":null,"reasoning_tokens":0},"metadata":{"weight_version":"default"}}
الخاتمة
تسهم سلسلة كيوان 3.5 الصغيرة في إتاحة الوصول إلى ذكاء اصطناعي قوي للرؤية واللغة للجميع، وتجعل نوفيتا AI النشر سهلاً للغاية. بفضل القوالب الجاهزة والبيئات المحسنة لوحدات المعالجة الرسومية وAPI متوافق مع OpenAI، يمكنك الانتقال من الصفر إلى استدلال جاهز للإنتاج في أقل من 10 دقائق—بدون الحاجة إلى خبرة في البنية التحتية.
سواء كنت تقوم ببناء تطبيقات طرفية خفيفة باستخدام نموذج 0.8B أو تنشر وكلاء ذكاء اصطناعي متطورين باستخدام متغير 9B، فإن منصة نوفيتا AI تتوسع وفقاً لاحتياجاتك. هل أنت مستعد للبدء؟ توجه إلى مكتبة قوالب نوفيتا AI وانشر أول نموذج كيوان 3.5 لك اليوم.
نوفيتا AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، مع توفير سحابة وحدات معالجة رسومية بأسعار معقولة وموثوقة للبناء والتوسع.
