معرفی مدل QwQ-32B علی‌بابا: پیشرفت هوش مصنوعی استدلال‌محور و اوپن‌سورس چین

دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال گسترشه و در این بین، شرکت علی‌بابا با جدیدترین محصول خودش یعنی QwQ-32B-Preview، یک حرکت جدی انجام داده. این مدل استدلال هوش مصنوعی که به صورت اپن سورس یا متن باز عرضه شده، فقط یک پیشرفت تکنولوژیک نیست، بلکه یک حرکت استراتژیک به حساب میاد که تسلط غول‌های فعلی هوش مصنوعی مثل OpenAI رو به چالش میکشه.

عرضه این مدل یک لحظه مهم در تحقیقات هوش مصنوعی، به خصوص در زمینه قابلیت‌های استدلال، به شمار میره. برخلاف مدل‌های زبان معمولی که بیشتر روی تحلیل و تولید متن تمرکز دارن، این مدل هوش مصنوعی علی‌بابا با تمرکز روی مسائل استدلال پیچیده، مرزهای هوش ماشینی رو جابجا میکنه. موضوع فقط درک زبان نیست؛ بلکه هدف، فهمیدن، تحلیل و حل مشکلات پیچیده‌ایه که به تفکر شناختی واقعی نیاز دارن.

مشخصات فنی QwQ-32B-Preview: یک شگفتی تکنولوژیک

برای اینکه بهتر با این مدل آشنا بشیم، باید به مشخصات فنی اون نگاهی بندازیم. این مدل‌ها به طور کلی با معماری و قابلیت‌هاشون شناخته میشن و QwQ-32B هم از این قاعده مستثنی نیست.

معماری و قابلیت‌های مدل

در قلب مدل QwQ-32B-Preview یک معماری با ۳۲.۵ میلیارد پارامتر قرار گرفته که نشون‌دهنده توانایی تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی علی‌بابا در این زمینه است. این پارامترها در واقع اتصالات عصبی مدل رو نمایندگی میکنن و به اون اجازه میدن تا ورودی‌هایی تا سقف ۳۲ هزار کلمه رو پردازش و درک کنه. این یک جهش قابل توجه در درک متنی به حساب میاد.

عملکرد این مدل به خصوص در بنچمارک‌های تخصصی جالبه. در تست‌های AIME (هوش مصنوعی برای استدلال ریاضی) و MATH، مدل QwQ-32B-Preview عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های o1-preview و o1-mini از شرکت OpenAI از خودش نشون داده. این موضوع نشون‌دهنده تعهد علی‌بابا به توسعه قابلیت‌های استدلال پیشرفته است.

یک منبع دیگه هم اشاره میکنه که این مدل با نام کامل Qwen with Questions یا به اختصار QwQ شناخته میشه و در یک نسخه پیش‌نمایش با ۳۲ میلیارد پارامتر و یک پنجره متنی ۳۲ هزار توکنی عرضه شده. همین منبع هم تایید میکنه که در بنچمارک‌های AIME و MATH که توانایی حل مسائل ریاضی رو ارزیابی میکنن، QwQ از GPT-o1-preview بهتر عمل کرده. علاوه بر این، در بنچمارک GPQA که روی استدلال علمی تمرکز داره، این مدل از GPT-o1-mini هم پیشی گرفته.

با این حال، لازمه اشاره بشه که در بنچمارک کدنویسی LiveCodeBench، مدل QwQ عملکرد ضعیف‌تری نسبت به GPT-o1 داشته، اما همچنان از مدل‌های پیشرفته دیگه‌ای مثل GPT-4o و Claude 3.5 Sonnet بهتر عمل کرده. این نتایج جایگاه اون رو به عنوان یک رقیب جدی در حوزه مدل‌های استدلال بزرگ (LRM) تثبیت میکنه.

تکامل مدل و افزایش پنجره متنی

با اینکه نسخه پیش‌نمایش یا preview با پنجره متنی ۳۲ هزار توکنی معرفی شد، نسخه جدیدتر این مدل یعنی QwQ-32B این قابلیت رو به شکل چشمگیری گسترش داده. طبق اطلاعات موجود در کارت مدل QwQ-32B، طول زمینه متنی اون به ۱۳۱,۰۷۲ توکن افزایش پیدا کرده. این عدد مشابه مدل‌های استدلال دیگه‌ای مثل Claude 3.7 Sonnet و Gemini 2.0 Flash Thinking است. این قابلیت به مدل اجازه میده اسناد طولانی، اثبات‌های پیچیده و پایگاه‌های کد بزرگ رو به راحتی مدیریت کنه.

البته در این مورد اطلاعات متناقضی هم وجود داره. برای مثال، صفحه مستندات فنی این مدل در پلتفرم Cloudflare Workers AI، پنجره متنی رو ۲۴ هزار توکن ذکر کرده. این تفاوت در اعداد ممکنه به نسخه‌های مختلف مدل یا تنظیمات خاص هر پلتفرم مربوط باشه، اما به هر حال نشون میده که باید به جزئیات فنی هر نسخه با دقت توجه کرد.

قابلیت‌های استدلال: فراتر از مرزهای سنتی

چیزی که QwQ-32B-Preview رو از بقیه متمایز میکنه، موتور استدلال پیشرفته اونه. برخلاف خیلی از مدل‌های هوش مصنوعی که با چالش‌های منطقی پیچیده دست و پنجه نرم میکنن، این مدل علی‌بابا میتونه کارهای زیر رو انجام بده:

حل پازل‌های منطقی پیچیده با دقت بالا
پیمایش مسائل ریاضی چالش‌برانگیز
ارائه پاسخ‌های دقیق و آگاه به زمینه

مزیت اپن سورس بودن: دموکراتیزه کردن تکنولوژی هوش مصنوعی

یکی از تصمیمات استراتژیک علی‌بابا در مورد این مدل، انتشار اون به صورت اپن سورس بوده که تاثیر زیادی در جامعه توسعه‌دهنده‌ها داشته.

لایسنس و دسترسی

علی‌بابا با انتشار QwQ-32B-Preview تحت لایسنس Apache 2.0، یک حرکت استراتژیک برای دموکراتیزه کردن تکنولوژی هوش مصنوعی انجام داده. این نوع لایسنس به کاربران اجازه میده:

از مدل برای مقاصد تجاری استفاده کنن.
محققان و توسعه‌دهندگان دسترسی گسترده‌تری به مدل داشته باشن.
پتانسیل نوآوری‌های مشترک افزایش پیدا کنه.

با این حال، ماهیت اپن سورس بودن با چالش‌هایی هم همراهه. در حالی که مدل برای دانلود و استفاده در دسترسه، بعضی از جزئیات پیاده‌سازی اون همچنان شفاف نیست. این موضوع نشون‌دهنده طبیعت رقابتی توسعه مدل‌های هوش مصنوعیه.

یک نکته مهم که در منابع دیگه به اون اشاره شده اینه که با وجود دسترسی عمومی، این مدل رو نمیشه یک مدل «کاملا اپن سورس» دونست. دلیلش اینه که علی‌بابا کد منبع و داده‌هایی که برای آموزش مدل استفاده کرده رو منتشر نکرده. به همین خاطر، از اصطلاحاتی مثل «مدل باز» یا «وزن باز» (Open Model / Open-Weight) برای توصیف اون استفاده میشه.

چالش‌ها و محدودیت‌ها: نگاهی به نقاط ضعف

با وجود تمام قابلیت‌های چشمگیر، QwQ-32B بدون محدودیت نیست. درک این محدودیت‌ها برای استفاده بهینه از مدل ضروریه.

محدودیت‌های فنی و نکات رفتاری

این مدل بعضی ویژگی‌های رفتاری جالب از خودش نشون میده که باید در نظر گرفته بشن:

تغییر زبان غیرمنتظره: گاهی اوقات مدل به صورت غیرقابل پیش‌بینی بین زبان‌ها جابجا میشه.
استدلال عقل سلیم: در زمینه استدلال مبتنی بر عقل سلیم، عملکرد مدل همیشه یکنواخت نیست.
زمان پردازش طولانی‌تر: به دلیل مکانیزم داخلی خودآزمایی و بررسی حقایق، زمان پردازش مدل ممکنه طولانی‌تر از مدل‌های دیگه باشه.
مصرف توکن بالا: بعضی تحلیل‌ها نشون میده که مدل تمایل داره زیاد «فکر» کنه و زنجیره‌های طولانی از افکار رو تولید میکنه که این موضوع باعث مصرف توکن بیشتری میشه. تکنیک‌هایی مثل هرس کردن زنجیره افکار میتونه به بهینه‌سازی این فرآیند کمک کنه.

چشم‌انداز سیاسی و نظارتی

به عنوان محصولی از نوآوری تکنولوژیک چین، QwQ-32B-Preview منعکس‌کننده محیط نظارتی کشور مبدا خودشه. این مدل تمایل داره که:

از موضوعات سیاسی بحث‌برانگیز دوری کنه.
با دستورالعمل‌های نظارتی هماهنگ باشه.
در مورد محتوای حساس، رویکرد محتاطانه‌ای داشته باشه.

تحلیل مقایسه‌ای: علی‌بابا در برابر OpenAI و DeepSeek

در فضای رقابتی مدل‌های هوش مصنوعی، QwQ-32B خودش رو به عنوان یک رقیب جدی برای محصولات شرکت‌های دیگه مثل OpenAI و DeepSeek معرفی کرده.

بنچمارک‌های عملکرد

نقاط کلیدی مقایسه این مدل با رقباش عبارتند از:

تعداد پارامترها و قابلیت‌های پردازش
دقت در استدلال
عملکرد در وظایف تخصصی
لایسنس و دسترسی

همونطور که قبلا گفته شد، در تست‌های ریاضی مثل AIME و MATH، این مدل از o1-preview و o1-mini بهتر عمل کرده. اما این مقایسه به همین جا ختم نمیشه.

مقایسه رو در رو: QwQ-32B در برابر DeepSeek-R1

یکی از جدی‌ترین رقبای QwQ-32B، مدل DeepSeek-R1 است. با اینکه QwQ-32B فقط ۵ درصد پارامترهای DeepSeek-R1 رو داره (۳۲ میلیارد در برابر ۶۷۱ میلیارد)، در خیلی از بنچمارک‌ها عملکردی برابر یا حتی بهتر از خودش نشون داده. این موضوع بحث «اندازه در برابر بهینگی» رو داغ‌تر میکنه.

در ادامه یک مقایسه دقیق‌تر بین این دو مدل بر اساس اطلاعات موجود ارائه میشه:

اندازه: QwQ-32B با ۳۲ میلیارد پارامتر به شکل قابل توجهی کوچکتر و بهینه‌تر از DeepSeek-R1 با ۶۷۱ میلیارد پارامتره. این ویژگی به QwQ-32B اجازه میده روی سخت‌افزارهای ضعیف‌تر هم اجرا بشه. البته باید اشاره کرد که DeepSeek-R1 یک مدل از نوع «ترکیبی از متخصصان» (MoE) است، به این معنی که در هر لحظه فقط بخشی از پارامترهای اون (حدود ۳۷ میلیارد) فعال هستن. با این حال، همچنان برای اجرا به حافظه گرافیکی قابل توجهی نیاز داره.
استدلال ریاضی (AIME24): هر دو مدل امتیازهای تقریبا یکسانی گرفتن (۷۹.۵ برای QwQ-32B در برابر ۷۹.۸ برای DeepSeek-R1). این نشون میده که QwQ-32B میتونه استدلال ریاضی سطح بالایی رو در حد یک مدل ۲۰ برابر بزرگتر از خودش انجام بده.
توانایی کدنویسی: در بنچمارک LiveBench، مدل QwQ-32B با امتیاز ۷۳.۱ از DeepSeek-R1 با امتیاز ۷۱.۶ بهتر عمل کرده. اما در LiveCodeBench، با امتیاز ۶۳.۴ کمی عقب‌تر از DeepSeek-R1 با امتیاز ۶۵.۹ قرار گرفته. این یعنی QwQ-32B در عملکرد و اجرای کد برتری داره اما ممکنه در بعضی بنچمارک‌های خاص کدنویسی نقاط ضعف جزئی داشته باشه.
استدلال منطقی (BFCL): در این بنچمارک، QwQ-32B با امتیاز ۶۶.۴ به طور مشخص از DeepSeek-R1 با امتیاز ۶۰.۳ بهتر عمل کرده. این موضوع نشون‌دهنده قابلیت‌های قوی‌تر اون در حل مسائل ساختاریافته و منطقی است که به استدلال چند مرحله‌ای نیاز دارن.
استدلال علمی (GPT-QA Diamond): در این زمینه، QwQ-32B با کسب امتیاز ۵۹.۵ درصد، از DeepSeek-R1 با امتیاز ۷۱ درصد عقب‌تره.
قابلیت جستجوی وب: QwQ-32B قابلیت‌های جستجوی وب قوی‌تری داره و میتونه به اطلاعات به‌روز دسترسی پیدا کنه، در حالی که DeepSeek-R1 در این زمینه محدودتره.
پشتیبانی از ورودی تصویر: DeepSeek-R1 از ورودی تصویر پشتیبانی میکنه و میتونه تصاویر رو تحلیل کنه، اما QwQ-32B فقط به وظایف متنی محدوده.
سرعت: QwQ-32B به دلیل معماری بهینه‌تر، اکثر وظایف رو سریع‌تر پردازش میکنه. در یک تست روی پلتفرم Groq، این مدل به سرعت ۴۵۰ توکن در ثانیه رسیده. در مقابل، DeepSeek-R1 به خاطر اندازه بزرگترش ممکنه زمان بیشتری برای تولید پاسخ نیاز داشته باشه.
پشتیبانی از زبان‌ها: این مدل از بیش از ۲۹ زبان پشتیبانی میکنه که اون رو برای کاربردهای جهانی مناسب میسازه.

چه زمانی از کدام مدل استفاده کنیم؟

بر اساس این مقایسه‌ها، میشه یک راهنمای کلی برای انتخاب بین این دو مدل ارائه داد:

از QwQ-32B استفاده کنید وقتی:

به استدلال و کدنویسی دقیق با منابع محدود نیاز دارید: اندازه کوچکتر اون باعث میشه بدون نیاز به زیرساخت‌های پیشرفته، عملکرد سطح بالایی داشته باشید.
اولویت شما استدلال منطقی و ریاضیاتیه: این مدل در بنچمارک‌های منطقی بهتر عمل کرده و در ریاضیات با رقیب بزرگترش برابری میکنه.
سرعت اجرا برای وظایف متنی مهمه: پردازش سریع‌تر پاسخ‌ها اون رو برای کاربردهای real-time یا بی‌درنگ مناسب میکنه.
به جستجوی وب و داده‌های به‌روز نیاز دارید: قابلیت جستجوی قوی‌تر اون یک مزیت به حساب میاد.

از DeepSeek-R1 استفاده کنید وقتی:

به یک مدل چندوجهی (multimodal) در مقیاس بزرگ نیاز دارید: پشتیبانی از ورودی متن و تصویر اون رو برای کاربردهایی مثل تحلیل اسناد و بینایی کامپیوتر بهتر میکنه.
دقت در اجرای کد مهم‌تر از سرعته: امتیاز کمی بالاتر در بنچمارک LiveCodeBench ممکنه اون رو برای تولید کدهایی که به صحت عملکردی دقیق نیاز دارن، گزینه بهتری کنه.
به سخت‌افزار پیشرفته دسترسی دارید: اگر منابع محاسباتی قدرتمندی در اختیار دارید، میتونید از مقیاس بزرگ اون برای کاربردهای پیچیده بهره ببرید.
به پاسخ‌های جامع‌تر نیاز دارید: به دلیل اندازه بزرگتر و داده‌های آموزشی وسیع‌تر، DeepSeek-R1 ممکنه پاسخ‌های غنی‌تر و آگاه‌تری به زمینه ارائه بده.

فرآیند آموزش QwQ-32B: دستورالعمل یک مدل هوشمند

موفقیت QwQ-32B به روش‌های نوآورانه آموزش اون، به خصوص استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، برمیگرده. تیم توسعه‌دهنده معتقده که ترکیب یک مدل پایه قوی با یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر، میتونه ما رو به هوش عمومی مصنوعی (AGI) نزدیک‌تر کنه.

این فرآیند آموزش در دو مرحله اصلی انجام شده:

مرحله اول: یادگیری تقویتی برای وظایف تخصصی

در این مرحله، مدل پایه که Qwen-2.5-32B بوده، با استفاده از یادگیری تقویتی و «پاداش‌های مبتنی بر نتیجه» (outcome-based rewards) آموزش دیده. این یعنی به جای اینکه به فرآیند استدلال پاداش داده بشه، مدل رها میشه تا خودش استدلال کنه و یک نتیجه نهایی تولید کنه. بعد، این نتیجه با یک تاییدکننده (verifier) مثل یک مفسر کد (code interpreter) یا یک حل‌کننده ریاضی (math solver) بررسی میشه. مدل پاسخ خودش رو بازبینی و اصلاح میکنه تا به جواب درست برسه.

این رویکرد که در ابتدا فقط برای وظایف ریاضی و کدنویسی استفاده میشد، کمی غیرمتعارف به نظر میرسه. چون در وظایف استدلالی، پاداش‌ها «کم‌یاب» هستن و مدل ممکنه راه‌های بی‌شماری رو امتحان کنه که فقط تعداد کمی از اونها به جواب درست میرسن. اما به لطف دانش قوی که مدل‌های امروزی از طریق پیش‌آموزش به دست میارن، این رویکرد جواب میده. مدل از دانش داخلی خودش برای اصلاح استدلال و پیدا کردن راه‌حل درست استفاده میکنه.

مرحله دوم: یادگیری تقویتی برای قابلیت‌های عمومی

بعد از مرحله اول، تیم توسعه‌دهنده یک مرحله دیگه از یادگیری تقویتی رو برای بهبود قابلیت‌های عمومی مدل اجرا کرد. در این مرحله، مدل با مدل‌های پاداش عمومی و تاییدکننده‌های مبتنی بر قوانین که مهندسی دستی بیشتری داشتن، آموزش دید.

محققان میگن که این مرحله از آموزش با تعداد کمی تکرار، میتونه عملکرد مدل رو در زمینه‌های دیگه مثل دنبال کردن دستورالعمل‌ها، هماهنگی با ترجیحات انسانی و عملکرد به عنوان یک عامل (agent) افزایش بده، بدون اینکه عملکردش در ریاضی و کدنویسی افت قابل توجهی داشته باشه. این یک فرآیند مقیاس‌پذیره که به مدل اجازه میده استدلال رو عمدتا به تنهایی یاد بگیره و فقط به راهنمایی انسانی کمی برای بهبود عملکردش نیاز داشته باشه.

نوآوری‌های معماری

موفقیت این مدل فقط به روش آموزش اون محدود نمیشه. معماری QwQ-32B بر اساس تکنیک‌های پیشرفته‌ای مثل موارد زیر ساخته شده:

RoPE (Rotary Positional Embedding): برای درک بهتر موقعیت کلمات در جملات طولانی.
SwiGLU: نوعی تابع فعال‌سازی برای بهبود عملکرد.
RMSNorm: برای پایداری در طول آموزش.
توکن‌های خاص: استفاده از توکن‌های خاصی مثل <im_start> و <im_end> که از رویکرد مدل Hermes الهام گرفته شده و به استانداردسازی خروجی کمک میکنه.
تگ <think>: به کاربران توصیه میشه که برای گرفتن بهترین نتیجه، تعامل با مدل رو با تگ <think> شروع کنن تا مدل محتوای فکری قوی‌تری تولید کنه.
استفاده از YaRN: برای ورودی‌های طولانی‌تر از ۸۱۹۲ توکن، فعال کردن YaRN تضمین میکنه که مدل زمینه طولانی رو به خوبی درک میکنه.

دسترسی و نحوه استفاده از QwQ-32B

یکی از بهترین ویژگی‌های QwQ-32B، دسترسی باز و گسترده اونه. برخلاف مدل‌های OpenAI مثل o1 و o3، این مدل یک مدل بازه، یعنی شما میتونید اون رو دانلود کرده و روی سرورهای خودتون اجرا کنید.

پلتفرم‌های دسترسی

Hugging Face: مدل QwQ-32B روی این پلتفرم محبوب در دسترسه.
ModelScope: این پلتفرم که معادل چینی Hugging Face به حساب میاد هم میزبان این مدله.
Hugging Face Spaces: یک نسخه میزبانی شده از مدل روی این فضا وجود داره که میتونید برای آزمایش و تست قابلیت‌های استدلال مدل از اون استفاده کنید.
Qwen Chat: این پلتفرم که معادل ChatGPT برای مدل‌های Qwen است، به شما اجازه میده با مدل تعامل داشته باشید.
Alibaba Cloud DashScope API: کاربران میتونن از طریق این API هم به مدل دسترسی داشته باشن.
Cloudflare Workers AI: این پلتفرم هم مدل رو با شناسه @cf/qwen/qwq-32b ارائه میده.

نکته مهم: همیشه مراقب باشید که اطلاعات حساس رو در نسخه‌های میزبانی شده مدل وارد نکنید.

استفاده عملی از طریق API کلادفلر

پلتفرم Cloudflare Workers AI اطلاعات دقیقی در مورد نحوه استفاده از این مدل ارائه میده. هزینه استفاده از این مدل ۰.۶۶ دلار برای هر میلیون توکن ورودی و ۱.۰۰ دلار برای هر میلیون توکن خروجی اعلام شده.

در ادامه، برخی از پارامترهای کلیدی که میشه هنگام فراخوانی این مدل از طریق API تنظیم کرد، به زبان ساده توضیح داده میشه:

messages: آرایه‌ای از پیام‌ها که تاریخچه مکالمه رو نشون میده. هر پیام یک نقش (role) مثل `user`، `assistant` یا `system` و یک محتوا (content) داره.
stream: اگر این مقدار `true` باشه، پاسخ به صورت جریانی و تکه تکه برمیگرده که برای کاربردهای چت زنده مفیده.
max_tokens: حداکثر تعداد توکن‌هایی که مدل باید در پاسخ تولید کنه. مقدار پیش‌فرض ۲۵۶ است.
temperature: این پارامتر تصادفی بودن خروجی رو کنترل میکنه. مقادیر بالاتر (مثلا نزدیک به ۱) پاسخ‌های خلاقانه‌تر و تصادفی‌تری تولید میکنن، در حالی که مقادیر پایین‌تر (مثلا نزدیک به ۰.۱) پاسخ‌ها رو قابل پیش‌بینی‌تر و متمرکزتر میکنن. مقدار پیش‌فرض ۰.۱۵ است.
top_p: این پارامتر هم خلاقیت پاسخ‌ها رو با کنترل تعداد کلمات احتمالی که مدل در نظر میگیره، تنظیم میکنه. مقادیر پایین‌تر خروجی رو قابل پیش‌بینی‌تر میکنه.
top_k: مدل رو محدود میکنه که فقط از بین ‘k’ کلمه محتمل‌تر انتخاب کنه. مقادیر پایین‌تر پاسخ‌ها رو متمرکزتر میکنه.
seed: یک عدد تصادفی برای اطمینان از تکرارپذیری خروجی. اگه یک seed ثابت بدید، با ورودی یکسان همیشه خروجی یکسانی میگیرید.
repetition_penalty: جریمه‌ای برای توکن‌های تکراری. مقادیر بالاتر از تکرار کلمات در خروجی جلوگیری میکنه.
tools: لیستی از ابزارهایی که دستیار میتونه از اونها استفاده کنه. این قابلیت به مدل اجازه میده تا با ابزارهای خارجی تعامل داشته باشه.

برای استفاده از این مدل در پایتون، میشه از یک درخواست `POST` به آدرس API کلادفلر استفاده کرد و پیام‌ها رو در قالب JSON ارسال کرد. نمونه کدهای این کار در مستندات کلادفلر موجوده.

علی‌بابا و اکوسیستم هوش مصنوعی: یک استراتژی جامع

عرضه QwQ-32B فقط یک رویداد منفرد نیست، بلکه بخشی از یک استراتژی بزرگتر و بلندمدت از طرف علی‌بابا برای پیشرو بودن در حوزه هوش مصنوعیه.

سرمایه‌گذاری‌های کلان و تاثیر بر بازار

همزمان با معرفی این مدل‌ها، علی‌بابا از یک سرمایه‌گذاری ۵۲.۴ میلیارد دلاری (یک منبع دیگه این رقم رو ۵۰ میلیارد یورو اعلام کرده) طی سه سال آینده در زمینه هوش مصنوعی، رایانش ابری و زیرساخت‌های داده پیشرفته خبر داده. این حرکت نشون‌دهنده قصد علی‌بابا برای تسلط بر بازار ابری مبتنی بر هوش مصنوعیه و اون رو در برابر بازیگران جهانی مثل Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure قرار میده.

این خبرها تاثیر مثبتی روی بازار سهام هم داشته. پس از این announcements، سهام علی‌بابا در بورس اوراق بهادار هنگ کنگ ۸.۴ درصد و در معاملات پیش از بازگشایی بازار آمریکا ۱.۴ درصد جهش داشته. این واکنش مثبت، خوش‌بینی رو به استراتژی هوش مصنوعی علی‌بابا و پتانسیل اون برای رقابت با شرکت‌های پیشرو نشون میده.

خانواده مدل‌های Qwen و پلتفرم ModelScope

QwQ-32B تنها یکی از اعضای خانواده بزرگ مدل‌های Qwen است. علی‌بابا از آگوست ۲۰۲۳ به طور مداوم مدل‌های مختلفی رو به صورت اپن سورس منتشر کرده. در اینجا یک خط زمانی از مهم‌ترین این عرضه‌ها آورده شده:

نوامبر ۲۰۲۲: راه‌اندازی ModelScope، پلتفرمی برای دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی اپن سورس.
آگوست ۲۰۲۳: انتشار اولین مدل اپن سورس Qwen-7B و نسخه چت اون.
اواخر آگوست ۲۰۲۳: عرضه مدل‌های چندوجهی Qwen-VL و Qwen-VL-Chat که قادر به درک تصویر و متن هستن.
دسامبر ۲۰۲۳: انتشار نسخه‌های Qwen-72B و Qwen-1.8B و همچنین مدل‌های صوتی Qwen-Audio.
ژوئن ۲۰۲۴: عرضه سری Qwen2 که در بنچمارک‌ها از مدل‌های اپن سورس پیشرو دیگه بهتر عمل کرد.
نوامبر ۲۰۲۴: انتشار مدل استدلال QwQ-32B-Preview که اولین مدل استدلال هوش مصنوعی اپن سورس در جهان بود.
ژانویه ۲۰۲۵: عرضه مدل چندوجهی Qwen2.5-VL که میتونه به عنوان یک عامل بصری برای اجرای وظایف ساده روی کامپیوتر عمل کنه.
اواخر فوریه ۲۰۲۵: انتشار مدل‌های ویدیویی Wan2.1.
اواخر آوریل ۲۰۲۵: عرضه نسل جدید مدل‌های زبان بزرگ یعنی Qwen3.
ژوئن ۲۰۲۵: راه‌اندازی سری Qwen3-Embedding برای بازیابی متن چندزبانه.

پلتفرم ModelScope که در نوامبر ۲۰۲۲ توسط علی‌بابا شروع به کار کرد، حالا بیش از ۲۰۰۰ سازمان مشارکت‌کننده داره و میزبان بیش از ۷۰ هزار مدل اپن سورس است. پایگاه کاربری اون از ۱ میلیون در آوریل ۲۰۲۳ به ۱۶ میلیون نفر رسیده. این پلتفرم با هدف دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی و کاهش موانع برای استارتاپ‌ها، کسب‌وکارهای کوچک و محققان ایجاد شده.

محبوبیت مدل‌های Qwen به حدی رسیده که در جامعه جهانی اپن سورس HuggingFace، بیش از ۱۳۰ هزار مدل مشتق شده بر اساس اونها توسعه داده شده که این عدد از مدل‌های مشتق شده از Llama شرکت متا هم بیشتره.

کاربردهای عملی و پتانسیل آینده

مدل QwQ-32B به خاطر قابلیت‌های استدلال و بهینگی، پتانسیل بالایی در زمینه‌های مختلف داره:

حل مسائل سازمانی: شرکت‌ها میتونن از اون برای حل چالش‌های پیچیده محاسباتی استفاده کنن.
تحقیقات آکادمیک: محققان میتونن از این مدل برای پیشبرد مرزهای دانش در هوش مصنوعی استفاده کنن.
وظایف مبتنی بر عامل (Agent-based tasks): قابلیت‌های استدلال و استفاده از ابزار، اون رو برای وظایفی که به یک عامل هوشمند نیاز دارن، ایده‌آل میکنه.
راه‌حل‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی: توسعه‌دهندگان میتونن با استفاده از این مدل، محصولات و خدمات جدیدی رو خلق کنن.

حرکت به سمت مدل‌های استدلال بزرگ (LRM) مثل QwQ-32B نشون میده که صنعت هوش مصنوعی در حال یک تغییر پارادایمه. به جای اینکه فقط روی بزرگ‌تر کردن مدل‌ها تمرکز بشه، حالا تاکید بیشتری روی «مقیاس‌بندی در زمان استنتاج» (inference-time scaling) وجود داره. این رویکرد با تمرکز بر افزایش قابلیت‌های شناختی از طریق زمان پردازش طولانی‌تر، میتونه قفل سطوح جدیدی از هوش ماشینی رو باز کنه.