ਅਲੀਬਾਬਾ ਨੇ Qwen3 ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਹੈ, ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। LLM ਦੀ ਇਹ ਲੜੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਬੇਮਿਸਾਲ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ AI ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਗਲਾਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਤੱਕ, Qwen3 ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Qwen3 ਸੀਰੀਜ਼: ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ
Qwen3 ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਛੇ ਸੰਘਣੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਦੋ ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੰਘਣੇ ਮਾਡਲ, 0.6B ਤੋਂ 32B ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੱਕ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। MoE ਮਾਡਲ, 30B (3B ਐਕਟਿਵ) ਅਤੇ 235B (22B ਐਕਟਿਵ) ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਭਿੰਨ ਚੋਣ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ।
ਸੰਘਣੇ ਮਾਡਲ: Qwen3 ਦੇ ਵਰਕਹੋਰਸ
Qwen3 ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਘਣੇ ਮਾਡਲ ਆਮ-ਮਕਸਦ ਵਾਲੇ AI ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। 0.6B ਅਤੇ 1.7B ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲ ਸਰੋਤ-ਰਹਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ। 4B, 8B, 14B, ਅਤੇ 32B ਮਾਡਲ ਵੱਧਦੀਆਂ ਸੂਝਵਾਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਮੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
MoE ਮਾਡਲ: ਉੱਨਤ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ
Qwen3 ਵਿੱਚ MoE ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇ ਇੱਕ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 30B (3B ਐਕਟਿਵ) ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ 235B (22B ਐਕਟਿਵ) ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ AI ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਰਕ: AI ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਵਲ ਪਹੁੰਚ
Qwen3 ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੀ ਐਂਟਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ LLM ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰਕ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸੋਚ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਰਵਾਇਤੀ LLM ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ
Qwen3 ਰਵਾਇਤੀ LLMs ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਮ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ Qwen3 ਦੀ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਰਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰਕ: ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ
Qwen3 ਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰਕ ਹਿੱਸਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਆਪਣੇ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਿਆਨ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵਿਘਟਨ, ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ Qwen3 ਨੂੰ AI ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
Qwen3 ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ
Qwen3 ਸੀਰੀਜ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLMs ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ, ਨੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਸਹਾਇਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ: ਭਾਸ਼ਾਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ
Qwen3 119 ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLMs ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਹਾਇਤਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨੇਟਿਵ MCP ਸਹਾਇਤਾ: ਏਜੰਟ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
Qwen3 ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਲਈ ਨੇਟਿਵ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। MCP AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ: ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ
Qwen3 ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਮੌਸਮ API ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ, ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਂਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਪਿਛਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ
Qwen3 ਗਣਿਤ, ਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਤਰਕ ਲਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ Qwen ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲਿਖਤ, ਰੋਲ-ਪਲੇਅੰਗ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ Qwen3 ਨੂੰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ Qwen3: ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
Qwen3 ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ-ਦਾਣੇਦਾਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, 38,000 ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਕੰਟਰੋਲ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ Qwen3 ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਾਲੇ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਰਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨ ਸੀਮਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ
38,000 ਟੋਕਨ ਸੀਮਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵੇਲੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਾਜਬ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ Qwen3 ਨੂੰ ਲੰਬੇ-ਫਾਰਮ ਟੈਕਸਟ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Qwen3-235B-A22B ਨਾਲ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਾਇਨਾਤੀ
MoE ਮਾਡਲ Qwen3-235B-A22B ਹੋਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। 36 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਇਸਦੇ ਪੂਰਵਜ Qwen2.5 ਦੇ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਦੁੱਗਣਾ, ਇਹ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ‘ਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਘਟੀ ਹੋਈ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਾਗਤਾਂ: AI ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਨਾ
Qwen3-235B-A22B ਦੀਆਂ ਘੱਟ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ AI ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਉੱਨਤ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
36 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ Qwen3-235B-A22B ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ AI ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ
ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AIME25 (ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ), LiveCodeBench (ਕੋਡਿੰਗ ਯੋਗਤਾ), BFCL (ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ), ਅਤੇ Arena-Hard (ਨਿਰਦੇਸ਼-ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ LLMs ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ AI ਦੇ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ Qwen3 ਦੀਆਂ ਉੱਤਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
AIME25: ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ
AIME25 ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ Qwen3 ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
LiveCodeBench: ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮਤਾ
LiveCodeBench ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ Qwen3 ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
BFCL: ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ
BFCL ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ Qwen3 ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Arena-Hard: ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੋਹਰੀ
Arena-Hard ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ Qwen3 ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: ਇੱਕ ਚਾਰ-ਪੜਾਅ ਪਹੁੰਚ
ਇਸ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਨੇ ਇੱਕ ਚਾਰ-ਪੜਾਅ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੰਬੀ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥਾਟ (CoT) ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ, ਤਰਕ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (RL), ਸੋਚਣ ਮੋਡ ਫਿਊਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਲੰਬੀ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥਾਟ (CoT) ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ: ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਣਾ
ਲੰਬੀ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥਾਟ (CoT) ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਰਕ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (RL): ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ
ਤਰਕ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (RL) ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਾਮ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁਰਮਾਨੇ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ।
ਸੋਚਣ ਮੋਡ ਫਿਊਜ਼ਨ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ
ਸੋਚਣ ਮੋਡ ਫਿਊਜ਼ਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ: ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਆਮ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ
Qwen3 ਹੁਣ Hugging Face, GitHub, ਅਤੇ ModelScope ਰਾਹੀਂ ਮੁਫ਼ਤ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ chat.qwen.ai ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧਾ ਵੀ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। API ਐਕਸੈਸ ਜਲਦੀ ਹੀ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Model Studio ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Qwen3 ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ AI ਸੁਪਰ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, Quark ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Hugging Face, GitHub, ਅਤੇ ModelScope: ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਹੁੰਚ
Hugging Face, GitHub, ਅਤੇ ModelScope ‘ਤੇ Qwen3 ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਤੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
chat.qwen.ai: Qwen3 ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਗੱਲਬਾਤ
chat.qwen.ai ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ Qwen3 ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੱਥ-ਸਮੇਤ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Model Studio: ਸੁਚਾਰੂ AI ਵਿਕਾਸ
ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ Model Studio ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ API ਐਕਸੈਸ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ Qwen3 ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ। ਇਹ Qwen3 ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ।
Quark: ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ AI ਸੁਪਰ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
Qwen3 ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ Quark ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਜੋਂ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਦਾ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ AI ਸੁਪਰ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ Qwen3 ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।