في يوليو 2025، كشفت علي بابا Qwen3-المبرمج، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الأكثر تقدمًا، والمصمم خصيصًا لسير عمل الترميز المعقد ومهام البرمجة الوكيلة. سيرشدك هذا الدليل الاحترافي خطوة بخطوة عبر كل ما تحتاج لمعرفته - بدءًا من فهم قدراته الأساسية وابتكاراته الرئيسية، وصولًا إلى تثبيت واستخدام الأدوات المصاحبة. كود كوين أداة CLI للترميز الآلي بأسلوب الوكيل. ستتعلم خلال هذه الدورة أفضل الممارسات، ونصائح استكشاف الأخطاء وإصلاحها، وكيفية تحسين المطالبات وتخصيص الموارد لتحقيق أقصى استفادة من Qwen3‑Coder.
ما هو Qwen3‑Coder ولماذا هو مهم؟
Qwen3-Coder من علي بابا هو نموذجٌ لمزيج الخبراء (MoE) يحتوي على 480 مليار مُعامل، منها 35 مليار مُعامل نشط، مُصمم لدعم مهام الترميز واسعة النطاق، حيث يتعامل تلقائيًا مع 256 ألف رمز (وحتى مليون رمز باستخدام أساليب الاستقراء). أُطلق هذا النموذج في 1 يوليو 23، ويُمثل نقلة نوعية في "ترميز الذكاء الاصطناعي الوكيل"، حيث لا يقتصر دور النموذج على توليد الشيفرة البرمجية فحسب، بل يُمكنه أيضًا التخطيط والتصحيح والتكرار بشكل مستقل لتحديات البرمجة المُعقدة دون تدخل يدوي.
كيف يختلف Qwen3‑Coder عن الإصدارات السابقة؟
يعتمد Qwen3‑Coder على ابتكارات عائلة Qwen3، حيث يدمج كلاً من "وضع التفكير" للاستدلال متعدد الخطوات و"وضع عدم التفكير" للاستجابات السريعة، في إطار عمل واحد موحد يُبدّل الأوضاع ديناميكيًا بناءً على تعقيد المهمة. بخلاف Qwen2.5‑Coder، الذي كان كثيفًا ومحدودًا في سياقات أصغر، يستخدم Qwen3‑Coder بنية "مزيج الخبراء" المتفرقة لتقديم أداء متطور وفقًا لمعايير مثل SWE‑Bench Verified وتصنيفات CodeForces ELO، متطابقًا أو متفوقًا على نماذج مثل Claude من Anthropic وGPT‑4 من OpenAI في مقاييس الترميز الرئيسية.
الميزات الرئيسية لـ Qwen3‑Coder:
- نافذة السياق الضخمة: 256 ألف رمز بشكل أصلي، وما يصل إلى 1 مليون عبر الاستقراء، مما يتيح له معالجة قواعد البيانات الكاملة أو الوثائق الطويلة في تمريرة واحدة.
- القدرات الوكيلة: "وضع وكيل" مخصص يمكنه التخطيط وإنشاء واختبار وتصحيح أخطاء التعليمات البرمجية بشكل مستقل، مما يقلل من التكلفة الهندسية اليدوية.
- إنتاجية وكفاءة عالية: يقوم تصميم مزيج الخبراء بتنشيط 35 مليار معلمة فقط لكل استنتاج، مما يوازن بين الأداء والتكلفة الحسابية.
- مفتوح المصدر وقابل للتوسعة: تم إصداره تحت Apache 2.0، مع واجهات برمجة التطبيقات الموثقة بالكامل والتحسينات التي يقودها المجتمع والمتاحة على GitHub.
- متعدد اللغات وعبر المجالات: تم تدريبه على 7.5 تريليون رمز (70% كود) عبر عشرات لغات البرمجة، من Python وJavaScript إلى Go وRust.
كيف يمكن للمطورين البدء باستخدام Qwen3‑Coder؟
أين يمكنني تنزيل Qwen3‑Coder وتثبيته؟
يمكنك الحصول على أوزان النموذج وصور Docker من:
- جيثب: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- احتضان الوجه: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
- نطاق النموذج: مستودع علي بابا الرسمي
قم ببساطة باستنساخ المستودع وسحب حاوية Docker المعدة مسبقًا:
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
cd Qwen3-Coder
docker pull qwenlm/qwen3-coder:latest
تحميل النموذج بالمحولات
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
يقوم هذا الكود بتهيئة النموذج والمرمز، وتوزيع الطبقات تلقائيًا عبر وحدات معالجة الرسومات المتاحة.
كيف أقوم بإعداد بيئتي؟
- متطلبات الأجهزة:
- وحدات معالجة الرسومات NVIDIA مع ذاكرة VRAM بسعة ≥ 48 جيجابايت (يوصى بـ A100 بسعة 80 جيجابايت)
- ذاكرة وصول عشوائي للنظام بسعة 128–256 جيجابايت
-
تبعيات:
pip install -r requirements.txt # PyTorch, CUDA, tokenizers, etc. -
مفاتيح API (اختياري):
للاستدلال المستضاف على السحابة، قم بتعيينALIYUN_ACCESS_KEYوALIYUN_SECRET_KEYكمتغيرات بيئية.
كيف تستخدم Qwen Code للترميز الوكيل؟
فيما يلي دليل خطوة بخطوة للبدء في التشغيل Qwen3‑Coder عبر كود كوين CLI (يتم استدعاؤها ببساطة كـ qwen):
1. الشروط المسبقة
- Node.js 20+ (يمكنك التثبيت عبر المثبت الرسمي أو عبر البرنامج النصي أدناه)
- الآلية الوقائية الوطنية، والذي يأتي مجمعًا مع Node.js
# (Linux/macOS)
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
2. قم بتثبيت Qwen Code CLI
npm install -g @qwen-code/qwen-code
بدلا من ذلك، للتثبيت من المصدر:
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code
npm install
npm install -g
3. قم بتكوين بيئتك
يستخدم Qwen Code متوافق مع OpenAI واجهة برمجة التطبيقات (API) الأساسية. اضبط متغيرات البيئة التالية:
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"
OPENAI_MODEL يمكن ضبطها على أحد الخيارات التالية:
qwen3-coder-plus(مُشار إليه باسم Qwen3‑Coder-480B-A35B-Instruct)- أو أي إصدار آخر من Qwen3‑Coder قمت بنشره.
4. الاستخدام الأساسي
- ابدأ بترميز تفاعلي REPL:
qwen
ينقلك هذا إلى جلسة برمجة وكيلة مدعومة بواسطة Qwen3‑Coder.
- مطالبة لمرة واحدة من Shell، لطلب مقتطف من التعليمات البرمجية أو إكمال وظيفة:
qwen code complete \
--model qwen3-coder-plus \
--prompt "Write a Python function that reverses a linked list."
- إكمال التعليمات البرمجية المستندة إلى الملف، قم بملء ملف موجود أو إعادة صياغته تلقائيًا:
qwen code file-complete \
--model qwen3-coder-plus \
--file ./src/utils.js
- التفاعل بأسلوب الدردشة، استخدم Qwen في وضع "الدردشة"، وهو مثالي لحوارات الترميز متعددة الأدوار:
qwen chat \
--model qwen3-coder-plus \
--system "You are a helpful coding assistant." \
--user "Generate a REST API endpoint in Express.js for user authentication."
كيف يمكنك استدعاء Qwen3-Coder عبر CometAPI API؟
CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت مستخدمًا لـ cometAPI، فيمكنك تسجيل الدخول إلى cometapi للحصول على المفتاح وعنوان URL الأساسي وتسجيل الدخول إلى cometapi للحصول على المفتاح وعنوان URL الأساسي، راجع واجهة برمجة تطبيقات Qwen3-Coder.للبدء، استكشف قدرات النماذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة.
لاستدعاء Qwen3‑Coder عبر CometAPI، يمكنك استخدام نفس نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI كما هو الحال مع أي نموذج آخر - ما عليك سوى توجيه عميلك إلى عنوان URL الأساسي لـ CometAPI، وتقديم مفتاح CometAPI الخاص بك كرمز حامل، وتحديد إما qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct نموذج.
1. الشروط المسبقة
- حساب جديد at https://cometapi.com وإضافة/إنشاء رمز API في لوحة المعلومات الخاصة بك.
- لاحظ الخاص بك مفتاح API (يبدأ بـ
sk-…). - التعرف على بروتوكول OpenAI Chat API (الأدوار + الرسائل).
2. عنوان URL الأساسي والمصادقة
عنوان URL الأساسي:
arduinohttps://api.cometapi.com/v1
نقطة النهاية:
bashPOST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
3. مثال cURL / REST
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxx" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-coder-plus",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a helpful coder." },
{ "role": "user", "content": "Generate a SQL query to find duplicate emails." }
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 512
}'
- استجابة:JSON مع
choices.message.contentيحتوي على الكود المُولّد.
كيف يمكنك الاستفادة من القدرات الوكيلة لـ Qwen3-Coder؟
تتيح ميزات وكيل Qwen3-Coder استدعاء الأدوات الديناميكية وسير العمل المستقلة متعددة الخطوات، مما يسمح للنموذج باستدعاء وظائف خارجية أو واجهات برمجة التطبيقات أثناء إنشاء التعليمات البرمجية.
استدعاء الأدوات والأدوات المخصصة
حدّد أدوات مخصصة، مثل أدوات التدقيق اللغوي، أو مُشغّلات الاختبار، أو المُنسّقات، في قاعدة بياناتك البرمجية، ثمّ اربطها بالنموذج عبر مُخططات الوظائف. على سبيل المثال:
tools = [
{"name":"run_tests","description":"Execute the test suite and return results","parameters":{}},
{"name":"format_code","description":"Apply black formatter to the code","parameters":{}}
]
response = client.chat.completions.create(
messages=,
functions=tools,
function_call="auto"
)
يمكن لـ Qwen3-Coder بعد ذلك إنشاء الكود وتنسيقه والتحقق منه بشكل مستقل في جلسة واحدة، مما يقلل من تكلفة التكامل اليدوي ().
استخدام Qwen Code CLI
(أراضي البوديساتفا) qwen-code توفر أداة سطر الأوامر REPL تفاعلية للترميز الوكيل:
qwen-code --model qwen3-coder-480b-a35b-instruct
> generate: "Create a REST API in Node.js with JWT authentication."
> tool: install_package(express)
> tool: create_file(app.js)
> tool: run_tests
يقوم CLI هذا بتنسيق سير العمل المعقدة باستخدام سجلات شفافة، مما يجعله مثاليًا للنماذج الأولية الاستكشافية أو التكامل مع خطوط أنابيب CI/CD.
هل Qwen3-Coder مناسب لقواعد البيانات الكبيرة؟
بفضل نافذة السياق الموسعة، يستطيع Qwen3-Coder استيعاب مستودعات كاملة - حتى مئات الآلاف من أسطر التعليمات البرمجية - قبل إنشاء التصحيحات أو عمليات إعادة الهيكلة. تتيح هذه الإمكانية عمليات إعادة هيكلة شاملة، وتحليلات بين الوحدات، واقتراحات معمارية لا تستطيع نماذج السياقات الأصغر توفيرها.
ما هي أفضل الممارسات لتحقيق أقصى استفادة من فائدة Qwen3-Coder؟
يتطلب اعتماد Qwen3-Coder بشكل فعال تكوينًا مدروسًا وتكاملًا في خط أنابيب CI/CD الخاص بك.
كيف يمكنك ضبط إعدادات أخذ العينات والشعاع؟
- درجة الحرارة: 0.6–0.8 للإبداع المتوازن؛ أقل (0.2–0.4) لمهام إعادة الهيكلة الحتمية.
- أعلى-ص: 0.7–0.9 للتركيز على الاستمراريات الأكثر احتمالية مع السماح باقتراحات جديدة عرضية.
- أعلى ك: 20–50 للاستخدام القياسي؛ قللها إلى 5–10 عند البحث عن مخرجات عالية التركيز.
- عقوبة التكرار: 1.05–1.1 لمنع النموذج من تكرار الأنماط النمطية.
إن تجربة هذه المعلمات بما يتماشى مع قدرة مشروعك على تحمل التنوع يمكن أن تؤدي إلى مكاسب كبيرة في الإنتاجية.
ما هي أفضل الممارسات لاستخدام Qwen3-Coder بشكل فعال؟
الهندسة السريعة لجودة الكود
- أن تكون محددة:حدد اللغة، وإرشادات الأسلوب، والتعقيد المطلوب في موجهك.
- صقل متكرر:استخدم قدرات الوكالة الخاصة بالنموذج لتصحيح أخطاء الكود الناتج وتحسينه بشكل متكرر.
- ضبط درجة الحرارة: خفض درجة حرارة التوليد (على سبيل المثال،
temperature=0.2) للحصول على مخرجات أكثر تحديدًا في سياقات الإنتاج.
إدارة استخدام الموارد
- المتغيرات النموذجية:ابدأ باستخدام إصدارات Qwen3-Coder الأصغر حجمًا للنماذج الأولية، ثم قم بالتوسع حسب الحاجة.
- التكميم الديناميكي:قم بالتجربة باستخدام نقاط التفتيش الكمية FP8 وGGUF لتقليل حجم ذاكرة وحدة معالجة الرسومات دون انخفاض كبير في الأداء.
- التوليد غير المتزامن:نقل أجيال التعليمات البرمجية طويلة الأمد إلى العاملين في الخلفية للحفاظ على الاستجابة.
إن الالتزام بهذه الإرشادات يضمن لك تحقيق أقصى قدر من عائد الاستثمار من خلال دمج Qwen3-Coder في دورة حياة تطوير البرامج الخاصة بك.
من خلال اتباع الإرشادات المذكورة أعلاه - فهم بنيتها، وتثبيت وتكوين كل من النموذج وQwen Code CLI، والاستفادة من أفضل الممارسات - ستكون مجهزًا جيدًا لتسخير الإمكانات الكاملة لـ Qwen3‑Coder لأي شيء بدءًا من مقتطفات التعليمات البرمجية البسيطة إلى وكلاء البرمجة المستقلين بالكامل.
