آخرین بروزرسانی در ۳۰ بهمن ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
تصور کنید یک خودروی خانوادگی معمولی داشته باشید که در مسابقه درگ، یک بوگاتی تریلیون تومانی را شکست دهد، در حالی که مصرف سوختش کمتر از یک موتورسیکلت است! در دنیای اخبار داغ و پرشتاب هوش مصنوعی، علیبابا دقیقاً همین کار را با معرفی Qwen 3.5 انجام داده است. این شرکت همزمان با سال نو چینی، مدلی را روانه بازار کرده که نه تنها از نظر فنی یک شاهکار است، بلکه قواعد بازی را برای تمام شرکتهایی که به دنبال استفاده از AI هستند، تغییر داده است. مدلی که با وجود جثه کوچکتر، مدلهای تریلیون پارامتری قبلی را به چالش کشیده است.
چرا این اتفاق همین حالا برای شما مهم است؟
اگر شما هم از آن دسته افرادی هستید که فکر میکردید برای داشتن قویترین هوش مصنوعی دنیا همیشه باید به سراغ غولهایی مثل گوگل یا OpenAI بروید و هزینههای گزافی بپردازید، Qwen 3.5 اینجاست تا نظر شما را عوض کند. این مدل نشان میدهد که دوران «هرچه بزرگتر، بهتر» در حال پایان است و جایش را به دوران «هرچه هوشمندتر، بهینهتر» میدهد. برای مدیران فناوری که در حال برنامهریزی برای سال ۲۰۲۶ هستند، این مدل یک پیام روشن دارد: شما میتوانید مدلی را داشته باشید که مالکش هستید، آن را کنترل میکنید و روی سرورهای خودتان اجرا میکنید، اما قدرتش با مدلهای اجارهای و گرانقیمت برابری میکند.
معماری جدید؛ وقتی هوشمندی به جای بزرگی مینشیند
داستان مهندسی پشت Qwen 3.5 از یک ایده جسورانه شروع شد. علیبابا از ساختار «ترکیبی از متخصصان» یا همان MoE استفاده کرده است. اما نه یک MoE معمولی؛ آنها تعداد متخصصان را از ۱۲۸ به ۵۱۲ رساندهاند. این یعنی شما ۳۹۷ میلیارد پارامتر در کل دارید، اما برای هر کلمهای که مدل تولید میکند، فقط ۱۷ میلیارد پارامتر فعال میشوند. مثل این است که یک کتابخانه عظیم داشته باشید، اما برای پاسخ به هر سوال، فقط چند کتابدار متخصص و زبده را به کار بگیرید تا در زمان و انرژی صرفهجویی شود.
این رویکرد باعث شده که سرعت پاسخدهی یا همان «تأخیر استنتاج» به شدت کاهش یابد. وقتی از پنجره متنی بزرگ ۲۵۶ هزار توکنی استفاده میکنید، Qwen 3.5 حدود ۱۹ برابر سریعتر از مدل قبلی علیبابا عمل میکند. این یعنی دیگر لازم نیست برای دریافت پاسخهای طولانی، دقایق طولانی به مانیتور خیره شوید. شما با مدلی طرف هستید که مثل برق و باد فکر میکند و در عین حال، عمق تحلیل یک مدل عظیم تریلیون پارامتری را حفظ کرده است.
سرعتی که محاسبات مالی شما را دگرگون میکند
بیایید کمی درباره اعداد حرف بزنیم، چون اینجاست که داستان جذابتر میشود. علیبابا ادعا میکند که هزینه اجرای این مدل ۶۰ درصد کمتر از نسل قبلی است. اما بخش شگفتانگیز ماجرا اینجاست: این مدل ۱۸ برابر ارزانتر از Gemini 3 Pro گوگل است! برای تیمهایی که ماهانه هزاران دلار خرج هزینههای API میکنند، این تفاوت قیمت به معنای زنده ماندن یا شکست یک پروژه است. آنها با استفاده از تکنولوژی «پیشبینی چند توکنی»، سرعت آموزش و بازدهی مدل را به سطحی رساندهاند که قبلاً فقط در رویاها ممکن بود.
چندوجهی بودنِ بومی؛ فراتر از یک وصله ساده
سالهاست که شرکتهای بزرگ برای ساخت هوش مصنوعی تصویری، یک مدل متنی میسازند و بعد یک قطعه جانبی برای درک تصویر به آن میچسبانند. اما Qwen 3.5 این سنت را شکسته است. این مدل از همان ابتدا و از صفر، همزمان روی متن، تصویر و ویدیو آموزش دیده است. این یعنی درک بصری در تار و پود این مدل تنیده شده است، نه اینکه مثل یک وصله ناجور به آن اضافه شده باشد.
این تفاوت در عمل خود را نشان میدهد. وقتی میخواهید یک نمودار فنی پیچیده را همراه با دفترچه راهنمایش تحلیل کنید یا از هوش مصنوعی بخواهید از یک اسکرینشات پیچیده، دادههای ساختاریافته استخراج کند، Qwen 3.5 بسیار دقیقتر از مدلهای «وصلهای» عمل میکند. جالب است بدانید که این مدل در برخی تستهای بینایی، حتی Claude Opus 4.5 را هم پشت سر گذاشته و پا به پای GPT-5.2 حرکت میکند، در حالی که پارامترهای بسیار کمتری دارد.
انقلاب در زبانها؛ از فارسی تا هندی با هزینهای کمتر
یکی از جزئیاتی که شاید در نگاه اول به چشم نیاید اما برای ما فارسیزبانها و دیگر زبانهای غیرلاتین حیاتی است، ارتقای «توکنایزر» یا همان سیستم تبدیل متن به کد است. واژگان این مدل از ۱۵۰ هزار به ۲۵۰ هزار کلمه افزایش یافته است. این یعنی زبانهایی مثل فارسی، عربی، هندی و ژاپنی با بازدهی ۱۵ تا ۴۰ درصد بالاتر پردازش میشوند. برای شما به عنوان کاربر، این یعنی مصرف توکن کمتر، هزینه کمتر و البته سرعت بالاتر در تولید متنهای فارسی.
پشتیبانی از زبانها نیز از ۱۱۹ زبان به ۲۰۱ زبان و گویش گسترش یافته است. علیبابا نشان داده که دنیای هوش مصنوعی فقط متعلق به انگلیسیزبانها نیست و آنها تمرکز ویژهای روی بازارهای جهانی و زبانهای متنوع دارند. این موضوع برای سازمانهای بینالمللی که کاربرانشان در سراسر دنیا پخش شدهاند، یک مزیت رقابتی غیرقابل انکار محسوب میشود.
هوش مصنوعی عاملمحور؛ وقتی مدل برای شما کار انجام میدهد
علیبابا Qwen 3.5 را به عنوان یک «مدل عاملمحور» معرفی کرده است. یعنی مدلی که فقط به سوالات شما جواب نمیدهد، بلکه میتواند گامهای اجرایی بردارد. آنها ابزاری به نام Qwen Code را معرفی کردهاند که به برنامهنویسان اجازه میدهد کارهای پیچیده کدنویسی را با زبان طبیعی به هوش مصنوعی بسپارند. این مدل با استفاده از ۱۵ هزار محیط یادگیری تقویتی (RL) آموزش دیده تا بتواند در انجام وظایف، منطق و استدلال بهتری داشته باشد.
همچنین سازگاری کامل با فریمورک OpenClaw، دست توسعهدهندگان را برای ساخت «عاملهای هوشمند» باز میگذارد. فرقی نمیکند بخواهید یک دستیار برای پاسخگویی به مشتریان بسازید یا یک سیستم تحلیل دادههای مالی؛ Qwen 3.5 با حالتهای مختلف استنتاج (سریع، متفکرانه و تطبیقی) به شما اجازه میدهد بین سرعت و دقت، بهترین تعادل را برقرار کنید. حالت «متفکرانه» به مدل اجازه میدهد قبل از پاسخ دادن، زنجیرهای از افکار را طی کند تا در مسائل دشوار، خطای کمتری داشته باشد.
واقعیتهای استقرار؛ آیا سختافزار شما آماده است؟
باید واقعبین باشیم؛ اجرای چنین غولی روی سیستمهای معمولی خانگی ممکن نیست. اگر بخواهید نسخه «وزنباز» یا Open-weights را در خانه یا شرکت خودتان اجرا کنید، به سختافزاری جدی نیاز دارید. نسخه فشردهشده (Quantized) به حدود ۲۵۶ گیگابایت رم نیاز دارد، اما برای اینکه خیالتان راحت باشد، ۵۱۲ گیگابایت رم پیشنهاد میشود. این مدلی نیست که روی یک لپتاپ اجرا شود، اما برای خوشههای GPU که سازمانها برای بارهای کاری سنگین استفاده میکنند، یک گزینه عالی و جایگزینی قدرتمند برای APIهای ابری است.
خبر خوب این است که تمام مدلهای Qwen 3.5 تحت لیسانس Apache 2.0 منتشر شدهاند. این یعنی شما میتوانید بدون پرداخت حق امتیاز، از آن برای اهداف تجاری استفاده کنید، تغییرش دهید و دوباره توزیع کنید. برای تیمهای حقوقی و تدارکات شرکتها، این یک «چراغ سبز» بزرگ است چون هیچ شرط و شروط محدودکنندهای در کار نیست.
گام بعدی چیست؟
علیبابا تایید کرده که این تازه شروع راه است و خانواده Qwen 3.5 بزرگتر خواهد شد. ما باید منتظر مدلهای کوچکتر، مدلهای تقطیر شده (Distilled) و پیکربندیهای جدید MoE در هفتهها و ماههای آینده باشیم. تجربه نشان داده که علیبابا به سرعت مدلهای خود را بهبود میدهد و احتمالاً به زودی شاهد نسخهای خواهیم بود که روی سیستمهای ضعیفتر هم اجرا شود.
در نهایت، سوال این نیست که آیا این مدل به اندازه کافی قوی است یا خیر؛ چون بنچمارکها ثابت کردهاند که Qwen 3.5 در لبه تکنولوژی قرار دارد. سوال واقعی این است: آیا زیرساختهای شما و تیم شما آماده هستند تا از این قدرت عظیم و آزادانه استفاده کنند؟ شما هماکنون میتوانید این مدل را در Hugging Face امتحان کنید یا از طریق پلتفرم Chat.qwen.ai به صورت رایگان با آن گپ بزنید و قدرت واقعیاش را لمس کنید. دنیای هوش مصنوعی متنباز هیچگاه به این اندازه هیجانانگیز نبوده است!
منبع:
https://venturebeat.com/technology/alibabas-qwen-3-5-397b-a17-beats-its-larger-trillion-parameter-model-at-a
مطالب مرتبط