قم بدعوة أصدقائك إلى Novita AI وستحصلان معًا على 10 دولارات من رصيد API LLM — حتى 500 دولار إجمالي المكافآت.
لدعم مجتمع المطورين، يتوفر Qwen2.5-7B و Qwen 3 0.6B و Qwen 3 1.7B و Qwen 3 4B حاليًا مجانًا على Novita AI.
Qwen3، عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعي، صُممت للمطورين الباحثين عن قدرات متطورة في الاستدلال، الدعم متعدد اللغات، والكفاءة الخفيفة. مع الوصول المجاني على منصة Novita AI وتكامل سلس مع API، يتيح Qwen3 تطبيقات ديناميكية، بدءًا من المساعدة في البرمجة وصولاً إلى حل المشكلات المعقدة.
الميزات الرئيسية لـ Qwen 3
أنماط التفكير الهجينة
نماذج Qwen3 تقدم نهجًا هجينًا لحل المشكلات بنمطين:
- نمط التفكير: للمشكلات المعقدة، يقوم النموذج بالاستدلال خطوة بخطوة، ويقدم إجابات مدروسة.
- نمط عدم التفكير: للمهام البسيطة، يقدم النموذج استجابات سريعة وفورية تقريبًا.
تمنح هذه المرونة المستخدمين القدرة على التحكم في جهد التفكير للنموذج بناءً على متطلبات المهمة. تستفيد المشكلات الأكثر صعوبة من الاستدلال الممتد، بينما تُحل المشكلات الأبسط بسرعة.
من خلال الجمع بين هذه الأنماط، يحقق Qwen3 تحكمًا مستقرًا وفعالًا في ميزانية التفكير، مما يوفر تحسينات في الأداء قابلة للتوسع مرتبطة بميزانيات التفكير الحسابية المخصصة. هذا التصميم يجعل وضع الميزانيات الخاصة بالمهام أسهل، ويوازن بين كفاءة التكلفة وجودة الاستدلال.
الدعم متعدد اللغات
نماذج Qwen3 تدعم 119 لغة ولهجة، مما يفتح إمكانيات جديدة للتطبيقات العالمية. تم تحسين Qwen3 للبرمجة والقدرات الوكيلة و MCP، مما يتيح للمستخدمين في جميع أنحاء العالم الاستفادة من قوته بفعالية.
قدرات وكيلة محسنة
Qwen3 محسّن للبرمجة والقدرات الوكيلة، مع دعم محسّن لـ MCP. فيما يلي أمثلة توضح كيف يفكر Qwen3 ويتفاعل مع بيئته.
نماذج Qwen 3 الصغيرة
تضمين الروابط (Tie Embedding) هو تقنية تُستخدم بشكل شائع في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمشاركة الأوزان بين طبقات التضمين المختلفة. تحديدًا، يشير إلى ربط (أو مشاركة) أوزان طبقة التضمين المدخلة وطبقة التضمين المخرجة في شبكة عصبية، خاصة في نماذج اللغة مثل المحولات (transformers).
طرق تدريب نماذج Qwen 3 الصغيرة
من الرسم البياني، يمكننا استنتاج أن Qwen 3 0.6B، 1.7B، 4B تم تدريبها من خلال عملية التقطير من القوي إلى الضعيف (Strong-to-Weak Distillation)، وهي جزء من خط سير العمل لإنشاء النماذج الخفيفة (Lightweight Models). إليك تفصيل خطوة بخطوة لعملية التدريب:
- النماذج الأساسية (Base Models):
تبدأ العملية بنماذج أساسية مُدرّبة مسبقًا، والتي تعمل كأساس للتدريب والتقطير اللاحقين. - النماذج الحدودية (Frontier Models):
- يتم تدريب النماذج الأساسية أولاً من خلال عملية متعددة المراحل لإنشاء نموذج حدي مثل Qwen3-235B-A22B و Qwen3-32B.
- يتضمن هذا التدريب:
- المرحلة 1 (بداية باردة لسلسلة التفكير الطويلة Long-CoT Cold Start): تدريب أولي باستخدام استدلال سلسلة التفكير الطويلة (CoT).
- المرحلة 2 (تعلم التعزيز للاستدلال Reasoning RL): تعلم التعزيز (RL) لتعزيز قدرات الاستدلال.
- المرحلة 3 (دمج نمط التفكير Thinking Mode Fusion): دمج أنماط التفكير (مثل أنماط الاستدلال والاستجابة السريعة).
- المرحلة 4 (تعلم التعزيز العام General RL): تعلم التعزيز العام لقدرات أوسع.
- التقطير من القوي إلى الضعيف (Strong-to-Weak Distillation):
- يتم بعد ذلك استخدام النماذج الحدودية الكبيرة (مثل Qwen3-235B و Qwen3-32B) كـ نماذج معلمة (teacher models) لتوجيه تدريب النماذج الخفيفة مثل Qwen3-4B.
- تضمن عملية التقطير هذه احتفاظ النماذج الأصغر بالمعرفة والأداء للنماذج الأكبر مع تقليل الحجم والمتطلبات الحسابية بشكل كبير.
- Qwen3-4B:
- نتيجة لعملية التقطير هذه، تعتبر Qwen 3 0.6B، 1.7B، 4B نسخة خفيفة، تستفيد من معرفة النماذج الأكبر مع تحسينها للكفاءة.
كيفية الوصول إلى نماذج Qwen 3 الصغيرة عبر API Novita؟
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
قم بتسجيل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج (Model Library).
الخطوة 2: اختر النموذج الخاص بك
تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المختار.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع API، سنزودك بمفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة الإعدادات (Settings)، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام API chat completions لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "qwen3-0.6b-fp8"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
يقدم Qwen3 تنوعًا لا مثيل له بفضل أنماط التفكير الهجينة، والقدرات متعددة اللغات، والكفاءة الخفيفة. سواء كنت تحل مشكلات معقدة أو تبني تطبيقات عالمية، فإن Qwen3 يمكّنك من تحقيق المزيد. ابدأ رحلتك اليوم مع الوصول المجاني من Novita AI واستكشف مستقبل التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
الأسئلة المتكررة
ما هي الميزات الفريدة لـ Qwen3؟
أنماط التفكير الهجينة، الدعم متعدد اللغات، الكفاءة الخفيفة (نماذج 0.6B، 1.7B، 4B)، وقدرات برمجة محسنة.
كيف يمكنني الوصول إلى نماذج Qwen3؟
قم بتسجيل الدخول إلى Novita AI، واختر نموذجًا، واحصل على مفتاح API الخاص بك، وقم بدمجه في مشروعك باستخدام الوثائق المتوفرة.
هل نماذج Qwen3 مجانية الاستخدام؟
نعم! يوفر Novita AI وصولًا مجانيًا لنماذج Qwen3 مع تكامل سهل عبر API.
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، كما توفر سحابة GPU موثوقة وبأسعار معقولة للبناء والتوسع.**
