كيفية استخدام Qwen 2.5: دليل شامل

كوين برزت تقنية Qwen 2.5 كلاعبٍ أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، حيث تُقدم قدراتٍ متقدمة في فهم اللغات، والاستدلال، وتوليد الشفرات. صُمم هذا النموذج، الذي طورته شركة Alibaba Cloud، لمنافسة رواد الصناعة، مُوفرًا تطبيقاتٍ متعددة الاستخدامات في مختلف المجالات. تتعمق هذه المقالة في تفاصيل Qwen 2.5، مُستكشفةً ميزاته واستخداماته، ومُقارنته بنماذج أخرى مثل DeepSeek R1.

ما هو Qwen 2.5؟

Qwen 2.5 هو نموذج لغة ذكاء اصطناعي متعدد الأغراض، طورته شركة علي بابا كلاود. يتميز هذا النموذج بفهم اللغة، والاستدلال، وتوليد الشفرات البرمجية، مما يجعله قوةً متعددة الاستخدامات في مجال الذكاء الاصطناعي. بخلاف النماذج التي تركز فقط على مهام محددة، يوفر Qwen 2.5 أداءً متطورًا في مختلف التطبيقات، بدءًا من حلول المؤسسات ووصولًا إلى البحث والتطوير.

الميزات الرئيسية لـ Qwen 2.5

1. دعم اللغة المعزز: يدعم Qwen 2.5 أكثر من 29 لغة، بما في ذلك الصينية والإنجليزية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والألمانية والإيطالية والروسية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية.

2. معالجة السياق الموسع: يمكن للنموذج معالجة ما يصل إلى 128 ألف رمز وإنشاء محتوى يصل إلى 8 آلاف رمز، مما يجعله ماهرًا في التعامل مع المحتوى الطويل والمحادثات المعقدة.

3. المتغيرات المتخصصة: يتضمن Qwen 2.5 نماذج متخصصة مثل Qwen 2.5-Coder لمهام الترميز وQwen 2.5-Math للحسابات الرياضية، مما يعزز تنوعه.

4. تحسين جودة البيانات: تم تحسين جودة بيانات ما قبل التدريب للنموذج بشكل كبير من خلال تصفية البيانات، ودمج البيانات الرياضية والترميزية، واستخدام البيانات الاصطناعية عالية الجودة.

5. مطالبات النظام التكيفي: يُظهر Qwen 2.5 قدرة مُحسّنة على التكيف مع مطالبات النظام المختلفة، مما يعزز قدراته في لعب الأدوار ووظائف الدردشة الآلية.

كيفية استخدام Qwen 2.5؟

Qwen 2.5 هو نموذج ذكاء اصطناعي قوي يُستخدم لمعالجة اللغات الطبيعية، والاستدلال، وتوليد الأكواد البرمجية. سواء كنت مطورًا أو باحثًا أو صاحب عمل، فإن فهم كيفية الوصول إلى Qwen 2.5 ودمجه بفعالية يُمكّنك من تعظيم إمكاناته.

كيفية الوصول إلى Qwen 2.5؟

لبدء استخدام Qwen 2.5، عليك الوصول إليه عبر إحدى القنوات المتاحة. إليك أهم الطرق للوصول:

واجهة برمجة تطبيقات Alibaba Cloud:

• يتوفر Qwen 2.5 عبر خدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Alibaba Cloud.
• يمكنك الاشتراك في Alibaba Cloud والحصول على بيانات اعتماد API لاستخدام النموذج.
• قم بزيارة موقع Alibaba Cloud وانتقل إلى قسم خدمات الذكاء الاصطناعي.

مركز نموذج الوجه المعانق:

• يتم استضافة Qwen 2.5 على Hugging Face، حيث يمكنك تنزيله أو استخدامه من خلال مكتبة Transformers.
• مثالي للمطورين الذين يتطلعون إلى ضبط النموذج أو تشغيله محليًا.

4. للمطورين: الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات

• يقدم CometAPI سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على دمج واجهة برمجة تطبيقات qwen (اسم الطراز: qwen-max؛)، وستحصل على دولار واحد في حسابك بعد التسجيل وتسجيل الدخول! مرحبًا بك في التسجيل وتجربة CometAPI.
• يعمل CometAPI كمركز مركزي لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، مما يزيل الحاجة إلى التعامل مع العديد من موفري واجهات برمجة التطبيقات بشكل منفصل.

دليل خطوة بخطوة: كيفية استخدام Qwen 2.5؟

بمجرد حصولك على حق الوصول، اتبع الخطوات التالية لاستخدام Qwen 2.5 بشكل فعال:

الخطوة 1: الحصول على بيانات اعتماد API (للوصول إلى السحابة)

• تسجيل الدخول إلى الخاص بك بابا الغيمة حساب.
• انتقل إلى خدمات نموذج الذكاء الاصطناعي واشترك في Qwen 2.5.
• استرد بياناتك مفتاح API من لوحة القيادة.

الخطوة 2: تثبيت المكتبات المطلوبة

بالنسبة لمستخدمي Python، قم بتثبيت التبعيات الضرورية:

pip install requests transformers torch

إذا كنت تستخدم Hugging Face:

pip install transformers

الخطوة 3: تقديم طلب API (استخدام السحابة)

استخدم Python لإرسال طلب إلى واجهة برمجة التطبيقات Qwen 2.5:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

يرسل هذا البرنامج النصي طلبًا إلى Qwen 2.5 ويسترد الاستجابة.

تشغيل Qwen 2.5 محليًا

إذا كنت تستخدم Hugging Face، فقم بتحميل النموذج على النحو التالي:

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

تتيح لك هذه الطريقة تشغيل النموذج على نظامك المحلي.

CometAPI يدمج واجهة برمجة تطبيقات qwen

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

يرجى الرجوع إلى واجهة برمجة تطبيقات التعليمات Qwen 2.5 Coder 32B و واجهة برمجة تطبيقات Qwen 2.5 Max للحصول على تفاصيل التكامل، قامت CometAPI بتحديث أحدث إصدار واجهة برمجة التطبيقات QwQ-32B.

الاستفادة من النماذج المتخصصة

1. Qwen 2.5-Coder: بالنسبة لمهام الترميز، يوفر Qwen 2.5-Coder إمكانيات متقدمة لإنشاء التعليمات البرمجية وفهمها، ويدعم لغات برمجة متعددة ويساعد في مهام مثل إكمال التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء.

2. كوين 2.5-الرياضيات: تم تصميم هذا الإصدار خصيصًا للحسابات الرياضية، حيث يوفر حلولاً دقيقة للمشاكل الرياضية المعقدة، مما يجعله قيماً للأغراض التعليمية والبحثية.

كيف تتم مقارنة Qwen 2.5 مع DeepSeek R1؟

في ظل المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن مقارنة Qwen 2.5 بنماذج مثل DeepSeek R1 توفر رؤى حول نقاط القوة والتطبيقات الخاصة بكل منهما.

معايير الأداء

تشير اختبارات القياس إلى أن Qwen 2.5 يتفوق على DeepSeek R1 في العديد من المجالات الرئيسية:

• الساحة الصعبة (التفضيل): حصل Qwen 2.5 على 89.4 نقطة، متجاوزًا DeepSeek R1 الذي حصل على 85.5 نقطة، مما يشير إلى تفضيل أعلى في تقييمات المستخدمين.
• MMLU-Pro (المعرفة والمنطق): وقد أظهر كلا النموذجين أداءً مشابهًا، حيث حصل Qwen 2.5 على 76.1 نقطة وDeepSeek R1 على 75.9 نقطة، مما يدل على معرفة وقدرات استدلال مماثلة.
• GPQA-Diamond (ضمان الجودة الحس السليم): حصل Qwen 2.5 على درجة 60.1، متقدمًا قليلاً على DeepSeek R1 الذي حصل على 59.1، مما يعكس فهمًا أفضل للحس السليم.

التخصص والتنوع

بينما يُركز DeepSeek R1 بشكل أساسي على مهام التفكير المنطقي، يُقدم Qwen 2.5 نطاقًا أوسع من التطبيقات، بما في ذلك فهم اللغة، والتفكير المنطقي، وتوليد الأكواد البرمجية. هذا التنوع يجعل Qwen 2.5 مناسبًا لحالات استخدام متنوعة، بدءًا من حلول المؤسسات ووصولًا إلى البحث والتطوير.

2. Qwen 2.5 مقابل نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى

الخاتمة

يُعد Qwen 2.5 نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الاستخدامات وقوي، يوفر قدرات متقدمة في فهم اللغات، والاستدلال، وتوليد الأكواد البرمجية. كما أن دعمه اللغوي الشامل، وقدرته على التعامل مع السياقات الطويلة، وإصداراته المتخصصة مثل Qwen 2.5-Coder وQwen 2.5-Math، تعزز قابليته للتطبيق في مختلف المجالات. وبالمقارنة مع نماذج مثل DeepSeek R1، يُظهر Qwen 2.5 أداءً متفوقًا في العديد من الاختبارات، مما يُبرز إمكاناته كحل رائد في مجال الذكاء الاصطناعي. ومن خلال فهم ميزاته ودمجه بفعالية في التطبيقات، يمكن للمستخدمين الاستفادة من كامل إمكانات Qwen 2.5 لتلبية احتياجاتهم من الذكاء الاصطناعي.