بعد أن جذب الإصدار المفتوح المصدر من Deepseek R1 الانتباه العالمي ، قامت شركات التكنولوجيا الرئيسية بتسريع إطلاق نماذج التفكير المتعمقة وخططت لتكون مفتوحة المصدر. يمثل هذا الاتجاه مرحلة جديدة من التطوير في مجال الذكاء الاصطناعي ، حيث تتنافس الشركات الكبرى على إظهار قوتها التكنولوجية.
أطلق فريق Alibaba Tongyi مؤخرًا نموذجًا جديدًا للتفكير QWQ-Max-Preview. ليس لهذا النموذج قدرات التفكير القوية فحسب ، بل يدعم أيضًا وظائف البحث الشبكي. في الوقت الحاضر ، تم إطلاق هذا النموذج على موقع Tongyi Qianwen الرسمي الجديد ، ومن المخطط فتح المصدر في المستقبل القريب لتوفير الراحة لمزيد من المطورين والمستخدمين.
QWQ-Max-Preview هو نموذج استدلال مبني على QWEN2.5-MAX. QWEN2.5-MAX هو نموذج وزني مهم على نطاق الفائق من Alibaba. بعد أكثر من 20 تريليون رموز من البيانات التي تم تدريبها مسبقًا ، أداؤها بشكل ممتاز في اختبارات قياسية متعددة ، وحتى تجاوزت نماذج منظمة العفو الدولية مثل Deepseek V3 و GPT-4O ، مما يضع أساسًا متينًا لـ QWQ-Max-Preview.
في الوقت الحاضر ، لا يزال النموذج في مرحلة المعاينة. قال فريق Alibaba Qwen إنه سيستمر في تحسينه ويخطط لإصدار الإصدار الرسمي QWQ-MAX في المستقبل. في الوقت نفسه ، سيقوم الفريق أيضًا بتشغيل تطبيقات على Android و iOS ، وسوف يفتح أوزان QWQ-MAX و QWEN2.5-MAX استنادًا إلى ترخيص البرنامج المفتوح Apache 2.0. بالإضافة إلى ذلك ، يخطط الفريق لإصدار نماذج أصغر مثل QWQ-32B للنشر على الأجهزة المحلية.
وظيفتان أساسيتان لـ QWQ-Max-Preview هما التفكير المتعمق والبحث في الشبكة. فيما يتعلق بالتفكير العميق ، يمكن لهذا النموذج إجراء تحليل متعمق للمشاكل المعقدة ويوفر حلولًا مفصلة. تتيح وظيفة البحث في الشبكة النموذج من اختراق قيود معرفتها الخاصة ، والحصول على معلومات الإنترنت في الوقت الفعلي ، والمساعدة في عملية التفكير.
يوضح QWQ-Max-Preview قدراتها القوية في حقول متعددة. فيما يتعلق بالتفاهم الرياضي ، يمكن أن يتعامل مع مختلف المشكلات من العمليات الأساسية إلى أسئلة المنافسة الرياضية المعقدة ، مما يوفر أفكارًا مفصلة لحل المشكلات والإجابات الدقيقة. فيما يتعلق بالبرمجة ، سواء كانت نصوصًا بسيطة أو تطوير تطبيق معقد ، يمكن للنموذج التعامل معها بحرية ، وإخراج رمز مفصل وربط الأوصاف الوظيفية. فيما يتعلق بالتفكير المنطقي ، يمكنه تحليل المشكلات بدقة وحتى اقتراح إمكانيات متعددة من منظور المنطق الواقعية لجعل المشكلات أكثر مثالية. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح وظيفة البحث في الشبكة النموذج من الاستعلام بسرعة عن معلومات الإنترنت والعقل بناءً على المعلومات في الوقت الفعلي لتقديم إجابات شاملة.
لدى QWQ-Max-Preview مجموعة واسعة من السيناريوهات المعمول بها. في سيناريوهات التعلم التعليمي ، يمكن للطلاب الحصول على أفكار مفصلة لحل المشكلات من خلال هذا النموذج للمساعدة في مواد التعلم مثل الرياضيات والبرمجة. في سيناريوهات العمل الإبداعي ، يمكن للكتاب والمصممين استخدام إمكانيات البحث في الشبكة الخاصة بهم للحصول على الإلهام وإثراء محتواهم الإبداعية. في سيناريوهات تطوير اللعبة ، يمكن للمطورين استخدام إمكانيات النموذج لتصميم اللعب الجديد وإنشاء التعليمات البرمجية ذات الصلة. في الحياة اليومية ، يمكن للمستخدمين حل المشكلات المختلفة من خلال النماذج ، مثل التخطيط لرحلة أو إصلاح الأجهزة المنزلية. في سيناريوهات الأبحاث الصناعية ، يمكن للباحثين والمحللين استخدام النماذج لدمج ديناميات الصناعة وتقنيات المتطورة للمساعدة في كتابة تقارير البحث.
باستخدام QWQ-Max-Preview أمر بسيط للغاية. يمكن للمستخدمين الوصول إلى منصة دردشة Qianwen من خلال زيارة chat.qwen.ai ، وتمكين وظائف التفكير المتعمق وبحث الشبكة. بعد إدخال السؤال ، سوف يفكر النموذج والعقل ويعطي إجابات مفصلة. إذا لم تكن راضيًا عن النتائج ، فيمكن للمستخدم تحسين الأسئلة وطرح الأسئلة مرة أخرى.
افتتح نموذج QWQ-Max-Preview Deep Thinking الذي أطلقته Alibaba بابًا جديدًا لتجربة AI للمستخدمين مع قدراته المتميزة في الرياضيات والبرمجة والتفكير والبحث الفريد من نوعه وتخطيط متعدد الوسائط. على الرغم من أنها موجودة حاليًا في مرحلة المعاينة وقد يكون هناك بعض العيوب البسيطة في الاستخدام الفعلي ، مع إصدار الإصدارات الرسمية اللاحقة والتحسين المستمر ، أعتقد أنها ستلعب قيمة أكبر في العديد من المجالات مثل التعليم والإبداع والتطوير.
مرحبًا بكم في مشاركة خبرتك واقتراحاتك في قسم التعليقات لمشاهدة النمو المستمر وتحسين هذا النموذج. نتطلع أيضًا إلى ابتكار Alibaba المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي لجلبنا المزيد من المفاجآت والاختراق.