خلاصه
Qwen3 Next یک مدل MoE با ۸۰ میلیارد پارامتر است که در زمان اجرا فقط ۳ میلیارد پارامتر را روشن می‌کند؛ همین امر باعث سرعت بالا، مصرف کم انرژی و عملکردی رقابتی با بزرگ‌ترین مدل‌ها شده است.
چرا Qwen3 Next متفاوت است؟
مکانیزم توجه ترکیبی
ترکیب توجه منتخب و سراسری، اطلاعات مهم را سریع‌تر پیدا می‌کند و کیفیت پاسخ را بالا می‌برد.
استنتاج Sparse یا «ریز»
فقط ۳٫۷٪ از کل شبکه در هر پاسخ فعال می‌شود؛ بنابراین محاسبات بسیار کمتر و هزینه سرویس‌دهی تا ۱۰ برابر پایین‌تر می‌رسد.
معماری ۵۱۲ متخصص
هر «کارشناس» کوچک روی یک نوع سواد تخصصی آموزش دیده؛ در نتیجه پاسخ‌ها دقیق‌تر و سریع‌تر تولید می‌شود.
سرعت بیشتر با پیش‌بینی چند توکن
مدل هم‌زمان چند کلمه بعدی را حدس می‌زند و روش «رمزگشایی گمانه‌زن» به کار می‌برد؛ این دو تکنیک together باعث شده زمان پاسخ در دموی رسمی به نصف مدل‌های قبلی برسد.
آموزش ارزان روی ۱۵ تریلیون توکن
از ۳۶ تریلیون توکن موجود، فقط ۱۵ تریلیون انتخاب شد تا هزینه محاسباتی حداقل شود؛ همین رویکرد اجازه می‌دهد در آینده با افزودن داده‌های بیشتر، نسخه‌های قوی‌تری بدون نیاز به بازآموزی کامل عرضه شود.
دو نسخه برای دو نیاز
- Thinking: برای استدلال پیچیده و حل مسئله‌های چندمرحله‌ای بهینه شده.
- Instruct: برای دستورهای روزمره و پاسخ‌دهی سریع در برنامه‌های کاربردی طراحی شده.
چندزبانه و عامل‌گرا
در حالی که تفکر داخلی عموماً انگلیسی است، ورودی و خروجی را به ده‌ها زبان درک و تولید می‌کند؛ علاوه بر این می‌تواند ابزار فراخوانی کند، API بزند و چندین گام تصمیم‌گیری را خودکار انجام دهد.
جایگاه در اکوسیستم جهانی هوش مصنوعی
با وجود تحریم‌ها، Qwen3 Next نشان می‌دهد نوآوری صرفاً به منابع سخت‌افزاری کلان وابسته نیست؛ تراشه‌های کمتر، برق کمتر و طراحی هوشمندانه می‌توانند گوی سبقت را از مدل‌های بزرگ بگیرند.
چه کسانی همین حالا باید Qwen3 Next را امتحان کنند؟
شرکت‌هایی که هزینه API برایشان اهمیت دارد، تیم‌های چندزبانه و استارتاپ‌هایی که به دنبال build کردن عامل‌های خودکار هستند، اولین گروه‌هایی‌اند که از این مدل سود خواهند برد.