يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورات متسارعة، مع ظهور نماذج وتقدمات جديدة بوتيرة سريعة. ومن بين التطورات الأخيرة، استحوذ إصدار علي بابا مفتوح المصدر لجيلها التالي من نموذج تونغي تشيانوين، Qwen3، على اهتمام كبير. بفضل حجم معلمات أصغر وتكاليف مخفضة وأداء محسّن مقارنة بالنماذج الرائدة الأخرى، وضع Qwen3 نفسه كمنافس قوي في ساحة الذكاء الاصطناعي العالمية.
يبرز Qwen3 كنموذج استدلال هجين رائد في الصين، حيث يقدم مزيجًا مقنعًا من الأداء المحسن والتكاليف المنخفضة. مع إجمالي 235 مليار معلمة، يتطلب موارد أقل بكثير لنشره مقارنة بالنماذج الأخرى ذات القدرات المماثلة. هذه الفعالية من حيث التكلفة تجعل Qwen3 خيارًا جذابًا للمؤسسات التي تتطلع إلى الاستفادة من قوة نماذج اللغة الكبيرة دون كسر ميزانيتها.
تمكين وكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
من أبرز مميزات Qwen3 قدرته على تسريع تطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة. في تقييمات لقدرات وكيل النموذج، حقق Qwen3 درجات رائعة، متجاوزًا النماذج الأخرى ذات المستوى الأعلى. يشير هذا إلى أن Qwen3 يمكن أن يقلل من حاجز الدخول لتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى طفرة في التطبيقات المبتكرة.
الطلب المتزايد على قدرات استدعاء الأدوات في وكلاء الذكاء الاصطناعي
يتم استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لأتمتة المهام المعقدة والتفاعل مع العالم الحقيقي. تعتمد القدرات المطلوبة من وكيل الذكاء الاصطناعي على تعقيد واستقلالية المهام التي تم تصميمه لأدائها.
يتطلب نظام وكيل الذكاء الاصطناعي القوي عادةً القدرات التالية من النموذج الأساسي:
فهم اللغة الأساسي وتوليدها: القدرة على تفسير التعليمات بدقة وفهم السياق وتوليد استجابات لغوية طبيعية.
استخدام الأدوات واستدعائها: القدرة على فهم واستخدام الأدوات الخارجية، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات، لإنجاز مهام محددة.
الاستدلال والتخطيط: القدرة على تقسيم الأهداف المعقدة إلى مهام فرعية أصغر وتنفيذها في تسلسل منطقي.
يعالج Qwen3 الحاجة الماسة إلى تحسين قدرات استدعاء الأدوات في وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكنه دمج الأدوات الخارجية بدقة، سواء في أوضاع التفكير أو عدم التفكير، مما يجعله نموذجًا رائدًا مفتوح المصدر للمهام المعقدة القائمة على الوكلاء.
في تقييمات لقدرات وكيل النموذج، حقق Qwen3 درجة عالية، متجاوزًا النماذج الأخرى ذات المستوى الأعلى. يشير هذا إلى انخفاض كبير في حواجز الدخول لتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يدعم Qwen3 أصلاً بروتوكول MCP ويمتلك قدرات قوية لاستدعاء الأدوات. جنبًا إلى جنب مع إطار Qwen-Agent، الذي يغلف قوالب ومحللات استدعاء الأدوات، فإنه يبسط عملية التطوير ويتيح عمليات الوكيل الفعالة على الأجهزة المحمولة وأجهزة الكمبيوتر. يمكن للمطورين تحديد الأدوات المتاحة بناءً على ملفات تكوين MCP ودمجها باستخدام إطار Qwen-Agent أو الأدوات المخصصة الأخرى. يتيح ذلك التطوير السريع للوكلاء الأذكياء مع قواعد المعرفة وقدرات استخدام الأدوات.
علاوة على ذلك، يُظهر Qwen3 أداءً قويًا في فهم اللغة الأساسي وتوليدها، فضلاً عن قدرات الاستدلال.
وهذا يعني أنه، مع قدرات النموذج المكافئة، تكون تكلفة استدعاء النماذج للوكلاء وصناعات تطبيقات الذكاء الاصطناعي أقل، والاستدعاء أكثر ملاءمة، مما سيعزز حتما ظهور المزيد من الوكلاء الجدد وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الالتزام بالمصدر المفتوح
أكدت علي بابا مجددًا التزامها بمجتمع المصادر المفتوحة من خلال تقديم مجموعة متنوعة من نماذج Qwen3. ويشمل ذلك نموذجين من خبراء الخليط (MoE) مع 30 مليار و 235 مليار معلمة، بالإضافة إلى ستة نماذج كثيفة بأحجام مختلفة.
يحقق نموذج MoE الذي يبلغ 30 مليار معلمة دفعة كبيرة في الأداء، مما يوفر أداءً مشابهًا لنموذج Qwen2.5-32B من الجيل السابق. تُظهر النماذج الكثيفة أيضًا أداءً محسّنًا، حيث تحقق حتى النماذج الأصغر نتائج رائعة.
نظرًا لأن جميع نماذج Qwen3 هي نماذج استدلال هجينة، يمكن إعداد واجهات برمجة التطبيقات حسب الحاجة لتعيين “ميزانيات تفكير” (أي الحد الأقصى المتوقع لعدد الرموز المميزة للتفكير المتعمق) لإجراء درجات مختلفة من التفكير وتلبية الاحتياجات المتنوعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وسيناريوهات مختلفة للأداء والتكلفة بمرونة. يمكن للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة ومطوري الذكاء الاصطناعي اختيار النماذج بمرونة وفقًا لاحتياجاتهم، مما سيقلل حتما من عتبة وتكلفة استخدام النماذج الكبيرة. يمكن لهذه الفرق ذات الأموال والموظفين المحدودين للغاية وضع المزيد من الموارد والطاقة في السوق والتنقيب عن احتياجات المستخدمين ونقاط الضعف حتى يتمكنوا من تطوير المزيد من التطبيقات المبتكرة.
الأساس التكنولوجي لعلي بابا
بعد 16 عامًا من التطوير، أعادت علي بابا بناء نظام معماري تكنولوجي كامل المكدس بشكل شامل من الأجهزة الأساسية إلى الحوسبة والتخزين والشبكة ومعالجة البيانات وتدريب النماذج ومنصات الاستدلال، مما يجعلها منصة الحوسبة السحابية الرائدة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. تعد علي بابا أيضًا واحدة من أوائل شركات التكنولوجيا في العالم التي تستثمر في أبحاث النماذج الكبيرة.
في السابق، صرح تشو جينجرين في مقابلة مع وسائل الإعلام أن تطوير النماذج الكبيرة لا ينفصل عن دعم النظام السحابي. سواء كان ذلك التدريب أو الاستدلال، فإن كل اختراق في النماذج الكبيرة، ظاهريًا، هو تطور لقدرات النموذج، ولكن وراءه هو التعاون الشامل وترقية الحوسبة السحابية بأكملها ومنصة البيانات والهندسة. التعددية هي أيضًا طريقة مهمة للذكاء الاصطناعي العام.
الاعتراف الدولي
حظي إصدار Qwen3 باهتمام على نطاق عالمي. بعد إصدار Qwen 3 من علي بابا، صرح إيلون ماسك على منصة التواصل الاجتماعي X أنه سيتم إصدار نسخة تجريبية مبكرة من Grok 3.5 لمشتركي SuperGrok الأسبوع المقبل، مدعيًا أنه أول ذكاء اصطناعي يمكنه الإجابة بدقة على أسئلة حول محركات الصواريخ أو تكنولوجيا الكيمياء الكهربائية.
دفع الابتكار وإمكانية الوصول
صرح سون ماوسونغ، نائب الرئيس التنفيذي لمعهد الذكاء الاصطناعي في جامعة تسينغهوا وعضو أجنبي في الأكاديمية الأوروبية للعلوم الإنسانية والطبيعية، أنه في السنوات الأخيرة، قدمت الصين مساهمات قوية في تطوير الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجال النماذج الكبيرة. لقد عزز ظهور DeepSeek وسلسلة المنتجات مفتوحة المصدر من Tongyi Qianwen بشكل كبير المسار مفتوح المصدر للنماذج المحلية الكبيرة، وهو بلا شك ذو أهمية كبيرة لتخفيف الاحتكارات التكنولوجية وتعزيز المساواة التكنولوجية وتعزيز شمولية الذكاء الاصطناعي.
حاليًا، تجاوز عدد النماذج المشتقة من Qwen في مجتمعات المصادر المفتوحة في الداخل والخارج 100000، متجاوزًا سلسلة Llama من النماذج المشتقة، ويصنف Tongyi Qianwen Qwen كأكبر مجموعة نماذج لغة توليدية في العالم. وفقًا لأحدث قائمة نماذج كبيرة مفتوحة المصدر عالمية من Huggingface في 10 فبراير 2025، فإن أفضل عشرة نماذج كبيرة مفتوحة المصدر هي جميع النماذج المشتقة المستندة إلى نماذج Tongyi Qianwen Qwen مفتوحة المصدر.
يعتقد سون ماوسونغ أن هذا يعني أن ثقافة النماذج الكبيرة في الصين قد تم الاعتراف بها دوليًا، وهو تحول ثقافي. هذا ذو قيمة كبيرة ويمثل اعترافًا بتطوير وتكنولوجيا النماذج الكبيرة في الصين.