ما هو Qwen3-VL-235B-A22B
Qwen3-VL-235B-A22B هو نموذج لغوي متعدد الوسائط عالي السعة من عائلة Qwen (Alibaba). يجمع بين مكدس Transformer بنمط MoE كبير مع مشفّرات رؤية عبر الأنماط وتقنيات جديدة لترميز الموضع/الزمن للتعامل مع مدخلات متعددة الصور وفيديوهات طويلة المدة، ولإنجاز مهام مثل الإجابة البصرية عن الأسئلة (VQA)، وOCR للوثائق الطويلة، والتموضع المكاني/ثلاثي الأبعاد، وتوليد الشيفرة متعدد الوسائط، والتحكم القائم على الوكلاء في واجهات GUI. يتضمن الإصدار كلا المتغيرين Instruct (مضبوط على المهام/القليل الأمثلة لاتباع التعليمات) وThinking (دعم استدلال إضافي ووضع “think” داخلي).
الميزات الرئيسية (ما الذي يميز Qwen3-VL-235B-A22B)
- تصميم MoE كبير بسعة نشطة عالية: مكدس MoE ينشّط مجموعة فرعية من الخبراء لكل طلب (≈22B نشط) لتوفير قدر أكبر من الحوسبة عند الحاجة مع ضبط تكلفة الاستدلال.
- سياق أصلي طويل جداً (256K) وقابل للتوسع إلى ~1M: مخصص لوثائق بطول الكتب، وساعات من الفيديو، وتدفقات عمل متعددة الوثائق من دون تجزئة عدوانية.
- استدلال بصري متقدم (مكاني وزمني): وحدات Interleaved-MRoPE وDeepStack لمواءمة الطوابع الزمنية ودمج دقيق بين الصورة–النص يتيح استعلامات خط الزمن للفيديو والإسناد ثلاثي الأبعاد.
- تحسين OCR وتحليل المستندات: توسيع دعم لغات OCR (معلن ~32 لغة)، ومتانة أقوى ضد الضبابية/الميل/الإضاءة المنخفضة وتحليل بنية المستندات الطويلة متعددة الصفحات.
- وكيل بصري + أتمتة GUI: قدرات وكيل صريحة للتعرّف على عناصر واجهة المستخدم الرسومية، واستدعاء الوظائف أو الأدوات، وتنفيذ مهام الأتمتة على واجهات الحاسوب/الجوال.
- الترميز البصري وتوليف البرامج متعددة الوسائط: يمكنه تحويل الصور/الفيديو/رسومات واجهة المستخدم إلى Draw.io/HTML/CSS/JS والمساعدة في تصحيح واجهات المستخدم.
كيف يقارن Qwen3-VL-235B-A22B مع نماذج أخرى
أدناه مقارنات عالية المستوى مع النماذج المعاصرة؛ الأرقام والسعات القصوى مأخوذة من صفحات المزود/النموذج العامة وكتابات المجمّعين.
- Google Gemini 3 Pro — تركّز Gemini على استدلال متعدد الوسائط كبير جداً واستخدام الأدوات القائم على الوكلاء؛ تعلن Google عن أوضاع سياق 1M token وتكاملات عميقة مع المنتجات. تُوضَع Gemini كقائد عام في تعددية الوسائط الوكيلية (مغلقة المصدر/ملكية)، وغالباً ما تتفوق على النماذج المفتوحة المتاحة علناً على بعض المعايير المُمنتجة. تنافس Qwen3-VL بشكل مباشر كبديل مفتوح الأوزان عالي السعة مُحسَّن لـ OCR ومواءمة خط زمن الفيديو ومقايضات تكلفة MoE.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 عائلة نماذج أخرى طويلة السياق عالية الاستدلال؛ تسرد بعض متغيرات Grok نوافذ سياق ~256K وأداء قوياً في الترميز/الرياضيات. كلاهما (Qwen3-VL وGrok-4) يستهدف الاستدلال الطويل؛ تتميّز Qwen3-VL بأدوات قوية للرؤية/الفيديو/OCR وتوسّع MoE.
- DeepSeek-R1 / DeepSeek family — يركّز DeepSeek R1 على تدريب فعّال وأداء استدلال تنافسي بتكلفة استدلال أقل؛ ويُستخدم غالباً كبديل مفتوح لمهام الاستدلال/البرمجة. تستهدف Qwen3-VL قدرات متعددة الوسائط ومكانية/فيديو أقوى من تركيز R1 الأساسي على الاستدلال النصي.
حالات استخدام ممثّلة
- تحليل المستندات وOCR واسع النطاق — فواتير طويلة متعددة الصفحات، كتب، وثائق تاريخية بنصوص متعددة اللغات.
- فهم الفيديو واستعلامات خط الزمن — تلخيص ساعات من الفيديو المسجّل، تحديد الأحداث بحسب الوقت، مواءمة النص مع الطوابع الزمنية للفيديو.
- الإجابة عن الأسئلة بصرياً ومساعدون متعدد الوسائط — حوارات صور + نص متعددة الجولات (دعم العملاء مع لقطات شاشة، ملاحظات تصوير طبي).
- أتمتة GUI / وكلاء بصريون — اكتشاف عناصر واجهة المستخدم وقيادة تدفقات الحاسوب/الجوال (أتمتة، اختبار، وكلاء مساعدة).
- توليد الشيفرة متعدد الوسائط ونمذجة أولية لواجهة المستخدم — تحويل النماذج الأولية/الصور إلى HTML/CSS/JS أو مخططات Draw.io.
- البحث وتحليل المستندات الكبيرة — تلخيص بمستوى الكتب، توليف متعدد المستندات في سياق واحد.
كيفية الوصول إلى Qwen3 VL-235B-A22B API
الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API
سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدماً لدينا بعد، يرجى التسجيل أولاً. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على مفتاح API الخاص ببيانات اعتماد الوصول للواجهة. انقر “Add Token” ضمن رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسِل.
الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى Qwen3 VL-235B-A22B API
اختر نقطة النهاية “Qwen3-VL-235B-A22B” لإرسال طلب API واضبط جسم الطلب. تُؤخَذ طريقة الطلب وجسم الطلب من وثائق API على موقعنا. يوفّر موقعنا أيضاً اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. base url هو Chat
أدرج سؤالك أو طلبك في حقل content—فهذا ما سيرد عليه النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة.
الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها
عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة. بعد المعالجة، تُرجع API حالة المهمة وبيانات المخرجات.