هوش مصنوعی Qwen3 (کوئن 3)، قدرتمندتر، ارزان‌تر و بازهم چینی!

آخرین بروزرسانی در ۹ اردیبهشت ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman

انتشار اخیر مدل هوش مصنوعی کوئن 3 (Qwen3) با مدل‌های Qwen3-235B-A22B و Qwen3-32B توسط علی‌بابا، یک تحول بنیادین در مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز (LLM) به شمار می‌رود که نوآوری‌های فنی بی‌سابقه را با دسترسی جامعه‌محور ترکیب کرده است. این نسخه جدید که بر اساس موفقیت نسخه قبلی یعنی Qwen2.5 ساخته شده، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه استدلال، قابلیت‌های عامل‌محور و تسلط چندزبانه ارائه می‌دهد و در عین حال با استفاده از معماری‌های نوآورانه‌ای مانند سوئیچینگ دینامیک حالت و طراحی‌های «ترکیب متخصصان» (Mixture-of-Experts یا MoE) بهینه‌سازی کارایی را ممکن می‌سازد.

ارزیابی‌های اولیه نشان می‌دهد Qwen3 نه تنها با مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4 رقابت می‌کند بلکه این کار را با هزینه محاسباتی بسیار کمتر انجام می‌دهد و بدین ترتیب هوش مصنوعی قدرتمند را برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران در سراسر جهان دموکراتیزه می‌کند (در دسترس همگان قرار می‌دهد).

دسترسی و استفاده

به راحتی وارد این لینک https://chat.qwen.ai شوید و خودتون قدرتش رو ببینید. در زمان استفاده حتما مدل‌های نسخه 3 رو انتخاب کنید:

در تست‌های اولیه ما در زبان فارسی و کدنویسی خیلی خوب عمل کرد. این هوش مصنوعی تا این لحظه رایگان و سریع عمل می‌کند.

نوآوری‌های معماری

سوئیچینگ دینامیک: حالت تفکر در مقابل حالت غیرتفکر

Qwen3 معماری دوگانه‌ای معرفی می‌کند که امکان انتقال بی‌وقفه بین حالت تفکر (بهینه‌شده برای وظایف استدلال پیچیده) و حالت غیرتفکر (مناسب برای گفتگوهای عمومی) را فراهم می‌آورد. این دوگانگی چالشی مهم در طراحی مدل‌های زبان بزرگ را حل می‌کند: تعادل بین کارایی محاسباتی و قابلیت تحلیل عمیق.

در حالت تفکر، مدل مسیرهای عصبی تخصصی برای استنتاج ریاضی، تولید کد و فرآیندهای زنجیره‌ای تفکر منطقی را فعال می‌کند. فعال‌سازی این حالت تنها با یک پارامتر ساده API امکان‌پذیر است (enable_thinking=True).
این حالت از پنجره متنی ۳۲ هزار توکنی Qwen3 بهره می‌برد که امکان استدلال مستمر در طول توالی‌های طولانی را فراهم می‌کند. در مقابل، حالت غیرتفکر با بهینه‌سازی مکانیزم‌های توجه، تأخیر را کاهش می‌دهد و برای کاربردهای گفتگوی بلادرنگ ایده‌آل است.

پیاده‌سازی معماری ترکیب متخصصان (MoE)

نسخه Qwen3-30B-A3B نمونه‌ای از بهبودهای کارایی مدل از طریق معماری پراکنده MoE است. برخلاف مدل‌های متراکم سنتی که تمام پارامترها را در هر توکن فعال می‌کنند، این مدل:

• ۳۲ میلیارد پارامتر کل
• ۳.۲ میلیارد پارامتر فعال در هر عبور رو به جلو
• ۸ گروه متخصص با مسیریابی دینامیک

این طراحی حدود ۷۰٪ عملکرد Qwen2.5-72B را ارائه می‌دهد در حالی که تنها به ۲۱.۵ گیگابایت VRAM در حالت کوانتیزاسیون Q5 نیاز دارد. معماری MoE به ویژه در سناریوهای چندزبانه که گروه‌های متخصص ساختارهای نحوی زبان‌های مختلف را مدیریت می‌کنند، بسیار کارآمد است.

روش‌شناسی آموزش

استراتژی سه‌مرحله‌ای پیش‌آموزش
روند آموزش Qwen3 در گردآوری داده‌ها و یادگیری برنامه‌ریزی شده پیشرفت‌های چشمگیری داشته است:

1. بنیاد عمومی (۳۰ تریلیون توکن): آموزش اولیه روی داده‌های وب‌مقیاس با طول زمینه ۴ هزار توکن برای ایجاد توانایی‌های زبانی گسترده.
2. تقویت تخصصی (۵ تریلیون توکن): تمرکز بر حوزه‌های STEM مانند ریاضیات، کدنویسی و ادبیات علمی با استفاده از مثال‌های زنجیره‌ای تفکر برای تقویت مهارت‌های استدلال.
3. گسترش زمینه (۱ تریلیون توکن): افزایش تدریجی طول توالی به ۳۲ هزار توکن، اگرچه قابلیت‌های کامل هنوز به طور جامع ارزیابی نشده‌اند.

مدل از تکنیک‌هایی مانند نرمال‌سازی QK و تعادل بار دسته‌ای جهانی برای تثبیت آموزش روی منابع داده متنوع بهره می‌برد. پس از آموزش، مدل با استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و تکنیک‌های نوآورانه «ادغام حالت تفکر» بهینه‌سازی می‌شود که خروجی‌های مدل پایه را با ماژول‌های تخصصی استدلال ترکیب می‌کند.

عملکرد در بنچمارک‌ها

ارزیابی‌های کمی

در ارزیابی‌های استاندارد، Qwen3 بهره‌وری پارامتری چشمگیری نشان می‌دهد:

نسخه ۳۰B-A3B در وظایف کدنویسی عملکردی مشابه کوئن2.5-72B دارد در حالی که هزینه استنتاج را تا ۶۰٪ کاهش می‌دهد. این کارایی ناشی از فعال‌سازی انتخابی پارامترها در MoE و بهینه‌سازی تعداد سرهای توجه است-۸ سر پرسش همراه با ۴ سر کلید/مقدار در هر لایه.

مقایسه با قوی‌ترین مدل‌های روز دنیا

جدول ارائه شده، مقایسه عملکرد چندین مدل زبانی هوش مصنوعی پیشرفته را در آزمون‌های مختلف نشان می‌دهد مدل‌های مورد بررسی:

1. Qwen3-235B-A22B (از نوع MoE یا مخلوط متخصصان)
2. Qwen3-32B (از نوع Dense)
3. OpenAI-o1 (نسخه 2024.12.17)
4. Deepseek-R1
5. Grok 3 Beta (با قابلیت Think)
6. Gemini2.5-Pro
7. OpenAI-o3-mini (با اندازه Medium)

نکات برجسته در مقایسه عملکرد:

• آزمون ArenaHard: مدل Gemini2.5-Pro با نمره 96.4 بهترین عملکرد را دارد، و پس از آن Qwen3-235B-A22B با 95.6 قرار می‌گیرد.
• AIME’24 و AIME’25: در هر دو آزمون ریاضی، Gemini2.5-Pro با نمرات 92.0 و 86.7 پیشتاز است.
• CodeForces: مدل Qwen3-235B-A22B با نمره اِلو 2056 بالاترین رتبه را دارد، در حالی که OpenAI-o1 با 1891 ضعیف‌ترین عملکرد را نشان می‌دهد.
• Aider: Gemini2.5-Pro با 72.9 به طور قابل توجهی از سایر مدل‌ها پیشی گرفته است.
• MultiIF: جالب است که OpenAI-o1 و OpenAI-o3-mini در این آزمون عملکرد بسیار ضعیفی (حدود 48) نشان می‌دهند، در حالی که Gemini2.5-Pro با 77.8 پیشتاز است.

الگوهای کلی:

1. Gemini2.5-Pro در اکثر آزمون‌ها عملکرد برتر یا نزدیک به برترین دارد.
2. مدل‌های Qwen3 علی‌رغم این که از نظر فنی مدل‌های چینی هستند، عملکرد بسیار رقابتی نشان می‌دهند.
3. OpenAI-o3-mini علی‌رغم اندازه کوچکتر، در برخی آزمون‌ها عملکرد خوبی دارد.
4. در آزمون Grok 3 Beta داده‌های ناقصی وجود دارد (خانه‌های خالی با علامت “-“).

توضیحات تکمیلی:

– برای AIME’24/25، هر پرسش 64 بار نمونه‌گیری شده و میانگین دقت گزارش شده است. AIME’25 شامل بخش‌های I و II با مجموع 30 سؤال است.
– برای Aider، حالت “تفکر” Qwen3 فعال نشده تا توازن بین کارایی و اثربخشی حفظ شود.
– در BFCL، مدل‌های Qwen3 با فرمت FC ارزیابی شده‌اند، در حالی که مدل‌های پایه با بالاترین نمره بدست آمده از فرمت‌های FC یا prompt سنجیده شده‌اند.

این مقایسه نشان می‌دهد که رقابت در عرصه مدل‌های زبانی بسیار نزدیک است، با برتری نسبی Gemini2.5-Pro و Qwen3-235B-A22B در اکثر آزمون‌ها.

مزایای کیفی

کاربران اولیه به نقاط قوت Qwen3 اشاره می‌کنند:

• ادغام ابزارها: پشتیبانی بومی از چارچوب Qwen-Agent که فراخوانی API و زنجیره‌سازی ابزارها را ساده می‌کند.
• نوشتار خلاقانه: تکنیک‌های هم‌راستایی پیشرفته منجر به تولید دیالوگ‌های شخصیت و توسعه داستان‌های ظریف‌تر می‌شود.
• جابجایی کد چندزبانه: انتقال بی‌وقفه بین بیش از ۱۰۰ زبان در یک مکالمه واحد.

یک کاربر ردیت به نام ForsookComparison می‌گوید: «کوانتیزاسیون Q5 روی GPUهای مصرفی به خوبی اجرا می‌شود و امکان اجرای جریان‌های کاری پیچیده عامل‌محور را که قبلاً نیازمند زیرساخت ابری بودند، فراهم می‌کند».

قابلیت‌های عامل‌محور و کاربردهای واقعی

پارادایم‌های استفاده از ابزار

Qwen3 از طریق ادغام بومی با چارچوب Qwen-Agent تعریف جدیدی از هوش مصنوعی عامل‌محور ارائه می‌دهد. این معماری به طور خودکار انتخاب ابزار، اعتبارسنجی ورودی و تجزیه خروجی را مدیریت می‌کند که برای کاربردهایی مانند:

• فرآیند تحلیل داده خودکار
• ترکیب تحقیق چندمرحله‌ای
• تشخیص تهدیدات امنیت سایبری در زمان واقعی

مناسب است.

ملاحظات استقرار سازمانی

ساختار دوگانه مجوزدهی مدل (آپاچی برای مدل‌های پایه، تجاری برای نسخه‌های دستورپذیر) امکان استقرار انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کند. ویژگی‌های کلیدی سازمانی شامل:

• ثبت حسابرسی: قابلیت ردیابی کامل تصمیمات مدل در حالت تفکر
• پیش‌بینی هزینه: معماری MoE امکان مقیاس‌پذیری خطی هزینه استنتاج را می‌دهد
• انطباق قانونی: حفاظت‌های داخلی برای استفاده در حوزه‌های بهداشت و مالی

بازخورد جامعه نشان می‌دهد که پس از مهاجرت از کوئن2.5 به Qwen3-30B-A3B، هزینه‌های ابری تا ۴۰٪ کاهش یافته است.

تسلط چندزبانه و توانایی‌های فرهنگی

مجموعه داده‌های آموزشی Qwen3 شامل تنوع زبانی بی‌سابقه‌ای است:

• بیش از ۱۰۰ زبان پوشش داده شده که ۹۵٪ کاربران اینترنت جهانی را شامل می‌شود
• مدیریت تخصصی زبان‌های کم‌منبع مانند باسکی و زولو
• ماژول‌های تطبیق فرهنگی برای هنجارهای گفتگوی منطقه‌ای

در آزمون‌های مقایسه‌ای، مدل دقت ۸۹.۷٪ را در بنچمارک FLORES-200 کسب کرده که از مدل‌های ترجمه تخصصی پیشی گرفته و در عین حال قابلیت‌های عمومی را حفظ کرده است. این ویژگی‌ها Qwen3 را برای مواردی مانند:

• بومی‌سازی نرم‌افزارهای سازمانی
• پشتیبانی ارتباطات دیپلماتیک در زمان واقعی
• پروژه‌های حفظ زبان‌های در معرض خطر

بسیار ارزشمند می‌سازد.

تأثیر جامعه و توسعه اکوسیستم

شتاب متن‌باز

انتشار Qwen3 باعث فعالیت گسترده‌ای در پلتفرم‌های توسعه‌دهنده شده است:

• Hugging Face: بیش از ۱۲۰ فاین‌تیون جامعه‌ای در ۷۲ ساعت اول انتشار
• GitHub: افزایش ۳۰۰٪ در مخازن مرتبط با کیون ماه به ماه
• Reddit: افزایش ۵۸٪ ترافیک در r/LocalLLaMA با موضوعات مربوط به Qwen3

مشارکت‌های برجسته جامعه شامل:

• Qwen3-OpenHermes: نسخه دستورپذیر برای نگارش فنی
• Qwen-VL: افزونه غیررسمی چندرسانه‌ای با استفاده از تعبیه‌های CLIP
• Qwen3-RP: نسخه سازگار با نقش‌آفرینی NSFW

روندهای پذیرش تجاری

موارد استفاده اولیه سازمانی نشان‌دهنده تطبیق‌پذیری Qwen3 است:

• بهداشت و درمان: خلاصه‌سازی گزارش‌های پزشکی با انطباق ۹۹.۳٪ با HIPAA
• مالی: تحلیل تماس‌های درآمدی با دقت ۹۲٪ در تشخیص احساسات
• آموزش: سیستم‌های آموزش خودکار در بیش از ۴۰ موضوع STEM

ناتان لمبرت از Interconnects.ai می‌گوید: «بهره‌وری پارامتری Qwen3 می‌تواند بازار ۱۲ میلیارد دلاری استنتاج ابری را متحول کند و هوش مصنوعی پیچیده را روی دستگاه‌های لبه‌ای (edge) ممکن سازد».

جمع‌بندی

انتشار Qwen3 نقطه عطفی در دموکراتیزه کردن قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی است. با ترکیب کارایی معماری MoE و توانمندی‌های استدلال بی‌سابقه، این مدل امکان کاربردهایی را فراهم می‌کند که پیش‌تر محدود به APIهای مدل‌های اختصاصی بود. نوآوری‌های معماری به ویژه سوئیچینگ دینامیک حالت و فعال‌سازی انتخابی متخصصان، الگویی برای مقیاس‌پذیری پایدار هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

با ادامه کاوش جامعه در قابلیت‌های Qwen3، فرصت‌های کلیدی پیش رو عبارتند از:

1. توسعه بنچمارک‌های استاندارد برای جریان‌های کاری عامل‌محور
2. ایجاد ابزارهای بهینه‌سازی چندسکویی برای استنتاج MoE
3. تدوین دستورالعمل‌های اخلاقی برای تجاری‌سازی مدل‌های متن‌باز

هوش مصنوعی کوئن 3 (Qwen3) با ترکیب برتری فنی و طراحی جامعه‌محور، نه تنها وضعیت هوش مصنوعی را ارتقا می‌دهد بلکه تعریف جدیدی از قابلیت‌های هوش مصنوعی متن‌باز ارائه می‌کند. ماه‌های آینده بدون شک شاهد کاربردهای نوآورانه‌ای خواهیم بود که توسعه‌دهندگان سراسر جهان با استفاده از این مدل برای حل چالش‌های واقعی خلق خواهند کرد.