Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 متوفر الآن على Novita AI

نموذج Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 الثوري من Alibaba متوفر الآن على Novita AI.

مع نتائج اختبارات تنافس أو تفوق GPT-4o وClaude Opus وغيرهم من قادة الصناعة، يقدم Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 أداءً على مستوى المؤسسات بجزء بسيط من التكلفة. سواء كنت تبني روبوتات محادثة من الجيل التالي، أو أنظمة استدلال معقدة، أو تطبيقات متعددة اللغات، فإن هذا النموذج يعيد تعريف ما يمكن تحقيقه في بيئات الإنتاج.

التسعير الحالي على Novita AI: 0.15 دولار / مليون رمز إدخال، 0.8 دولار / مليون رمز إخراج

جرّب عرض Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

ما هو Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507؟

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 هو إصدار محسّن من النموذج الرئيسي لشركة Alibaba الذي يضم 235 مليار معامل، ويتميز بتحسينات كبيرة في اتباع التعليمات، والاستدلال الرياضي، وقدرات البرمجة، والمواءمة مع المستخدم. يبني النموذج على بنية Qwen3-235B-A22B الأساسية مع تحسينات مستهدفة تحقق مكاسب أداء قابلة للقياس عبر المعايير الرئيسية.

التحسينات الثورية

تحسينات قدرة ثورية: اختبر قفزات هائلة في اتباع التعليمات، والاستدلال المنطقي، وفهم النصوص، والرياضيات، والعلوم، والبرمجة، واستخدام الأدوات التي تتفوق حتى على أكثر النماذج التجارية تقدمًا.

إتقان معرفي غير مسبوق: مكاسب هائلة في تغطية المعرفة طويلة الذيل عبر لغات متعددة، مما يتيح تطبيقات كانت مستحيلة سابقًا مع النماذج مفتوحة المصدر.

مواءمة مثالية مع المستخدم: مواءمة استثنائية مع تفضيلات المستخدم في المهام الذاتية والمفتوحة، مما يقدم استجابات تبدو طبيعية بشرية ومناسبة سياقيًا.

إتقان السياق الطويل: فهم سياق ثوري بطول 256 ألف رمز يحافظ على تماسك مثالي عبر المستندات بأكملها، والأوراق البحثية، والمحادثات الممتدة.

التميز التقني

• النوع: نماذج لغة سببية
• مرحلة التدريب: ما قبل التدريب وما بعد التدريب
• إجمالي المعاملات: 235 مليار مع 22 مليار معامل نشط
• معاملات غير التضمين: 234 مليار
• الهندسة المعمارية: 94 طبقة
• رؤوس الانتباه (GQA): 64 لـ Q و 4 لـ KV
• الخبراء: 128 خبيرًا إجمالاً مع 8 خبراء نشطين
• طول السياق: 262,144 رمزًا بشكل أصلي
• الوضع: وضع عدم التفكير فقط (لا ينتج كتل thinking response)

معايير الأداء

لا يقتصر Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 على منافسة القادة في الصناعة فحسب، بل يتفوق عليهم. عبر معايير التقييم الشاملة، يتفوق هذا النموذج باستمرار على GPT-4o وClaude Opus 4 وDeepseek-V3 وغيرهم من النماذج المتميزة، وغالبًا بفروق كبيرة.

نتائج الأداء الشاملة

أبرز نتائج الأداء

التفوق الرياضي: بنسبة مذهلة 70.3% في AIME25 و 55.4% في HMMT25، يُظهر Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 قدرات استدلال رياضي لا مثيل لها، متجاوزًا جميع المنافسين بشكل كبير.

إتقان الاستدلال المنطقي: نتيجة ممتازة 95.0% في ZebraLogic تُظهر قدرات استدلال منطقي شبه مثالية، بينما 41.8% في ARC-AGI تُظهر مهارات استدلال مجرد قوية.

فهم معرفي فائق: أداء رائد عبر معايير المعرفة، بما في ذلك 77.5% في GPQA و 54.3% في SimpleQA، مما يضع معايير جديدة للدقة الواقعية.

ريادة البرمجة: أداء أعلى في LiveCodeBench v6 (51.8%) ونتائج قوية في MultiPL-E (87.9%) تؤكد قدرات برمجية استثنائية عبر لغات متعددة.

مواءمة تفضيلات المستخدم: نتيجة استثنائية 79.2% في Arena-Hard v2 تُظهر مواءمة فائقة مع تفضيلات وتوقعات البشر.

التفوق متعدد اللغات: أداء قوي عبر جميع معايير اللغات المتعددة، مع 77.5% في MultiIF و 50.2% في PolyMATH، مما يعرض قدرات لغوية عالمية حقيقية.

كيفية الوصول إلى Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 على Novita AI

البدء مع Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 على Novita AI أمر مباشر ومصمم لكل من المطورين والباحثين الذين يحتاجون إلى وصول موثوق وعالي الأداء إلى النماذج اللغوية.

استخدام بيئة اللعب (لا حاجة لبرمجة)

وصول فوري: سجل وابدأ تجربة Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 إلى جانب نماذج أخرى رائدة في ثوانٍ.

واجهة تفاعلية: اختبر التعليمات المعقدة، وقيم قدرات الاستدلال، وتصور النتائج في الوقت الفعلي مع بيئة اللعب البديهية لدينا.

مقارنة النماذج: قارن بسلاسة بين Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 والنماذج الرائدة الأخرى للعثور على الحل الأمثل لحالتك الاستخدامية المحددة.

التكامل عبر API (للمطورين)

اربط Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 بتطبيقاتك باستخدام واجهة REST API الموحدة من Novita AI. لا حاجة لإدارة البنية التحتية—فقط ركز على بناء منتجات رائعة.

الخيار 1: تكامل API مباشر (مثال بلغة بايثون)

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507"
stream = True # or False
max_tokens = 131072
system_content = ""كن مساعدًا مفيدًا""
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": "مرحبًا!",
        }
    ],
    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)
  
  

الميزات الرئيسية:

• واجهة API متوافقة مع OpenAI: تكامل سلس مع سير العمل القائم على OpenAI
• تحكم مرن في المعاملات: ضبط دقيق لسلوك النموذج مع خيارات معاملات شاملة
• دعم البث المباشر: اختر بين البث في الوقت الفعلي أو الاستجابات الدفعية

الخيار 2: سير العمل متعدد الوكلاء مع OpenAI Agents SDK

قم ببناء أنظمة متطورة متعددة الوكلاء باستخدام Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507:

• تكامل التشغيل والتوصيل: استخدم نماذج Novita AI في أي سير عمل OpenAI Agents
• قدرات وكيل متقدمة: دعم للتسليم، والتوجيه، وتكامل الأدوات
• هندسة قابلة للتوسع: تصميم وكلاء يمكنهم تفويض المهام وتشغيل وظائف معقدة

الاتصال بمنصات الطرف الثالث

أدوات التطوير: تكامل سلس مع بيئات التطوير المتكاملة الشهيرة مثل Cursor وContinue وTrae وCline عبر واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI.

أطر التنسيق: الاتصال بـ LangChain وDify وLangflow وغيرها من منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي باستخدام الموصلات الرسمية.

تكامل Hugging Face: استخدم Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 في Spaces أو pipelines أو مكتبة Transformers عبر نقاط نهاية Novita AI.

أفضل الممارسات للأداء الأمثل

بناءً على التوصيات الرسمية من فريق Qwen، اتبع هذه الإرشادات لتحقيق الأداء الأمثل مع Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507.

معاملات أخذ العينات الموصى بها

درجة الحرارة: 0.7
TopP: 0.8
TopK: 20
MinP: 0

بالنسبة للأطر المدعومة، يمكنك ضبط معامل presence_penalty بين 0 و2 لتقليل التكرارات اللانهائية. ومع ذلك، قد يؤدي استخدام قيمة أعلى أحيانًا إلى اختلاط لغوي وانخفاض طفيف في أداء النموذج.

توصيات طول المخرجات

الاستخدام القياسي: استخدم طول مخرجات 16,384 رمزًا لمعظم الاستعلامات، وهو مناسب للنموذج التعليمي.

المهام المعقدة: للمهام التي تتطلب استدلالًا موسعًا أو استجابات شاملة، فكر في زيادة طول المخرجات مع البقاء ضمن حدود نافذة سياق النموذج.

إرشادات التوجيه الخاصة بالمهام

المشكلات الرياضية: قم بتضمين هذا التوجيه في تعليماتك:

"يرجى التفكير خطوة بخطوة، ووضع إجابتك النهائية داخل \oxed{}."

أسئلة الاختيار من متعدد: أضف هيكل JSON التالي لتوحيد الاستجابات:

"يرجى عرض اختيارك في حقل الإجابة باستخدام حرف الاختيار فقط، على سبيل المثال: \"answer\": \"C\"."

الخاتمة

يُظهر Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمكنه المنافسة بفعالية مع النماذج التجارية الرائدة. مع أداء يساوي أو يتجاوز GPT-4o وClaude Opus وغيرهم من قادة الصناعة في الاستدلال، والبرمجة، والرياضيات، والمهام متعددة اللغات، يوفر هذا النموذج الوصول إلى قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة بتكلفة منخفضة بشكل كبير.

هل أنت مستعد لدمج الذكاء الاصطناعي عالي الأداء في تطبيقاتك؟ جرّب Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 على منصة Novita AI اليوم.

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات البسيطة لدينا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة للبناء والتوسع.