أحدث تقدم لشركة علي بابا في مجال الذكاء الاصطناعي، Qwen3-المبرمجيُمثل هذا إنجازًا هامًا في مجال تطوير البرمجيات المُعتمد على الذكاء الاصطناعي، والذي يشهد تطورًا سريعًا. كُشف النقاب عن Qwen23-Coder في 2025 يوليو 3، وهو نموذج برمجة وكيل مفتوح المصدر مُصمم للتعامل مع مهام البرمجة المُعقدة بشكل مستقل، بدءًا من إنشاء شيفرة نمطية وصولًا إلى تصحيح أخطاء قواعد الشيفرة بأكملها. يعتمد هذا النموذج على بنية متطورة تجمع بين الخبراء (MoE)، ويضم 480 مليار مُعامل، منها 35 مليار مُفعّلة لكل رمز، مما يُحقق توازنًا مثاليًا بين الأداء والكفاءة الحسابية. في هذه المقالة، نستكشف ما يُميز Qwen3-Coder، ونُحلل أداءه المعياري، ونُحلل ابتكاراته التقنية، ونُرشد المُطورين نحو الاستخدام الأمثل، ونُلقي نظرة على استقبال النموذج وآفاقه المُستقبلية.
ما هو Qwen3‑Coder؟
Qwen3‑Coder هو أحدث نموذج ترميز وكيل من عائلة Qwen، وقد أُعلن عنه رسميًا في 22 يوليو 2025. صُمم Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct، وهو النموذج الرائد، ليكون "أكثر نماذج الترميز وكيلًا حتى الآن"، ويضم 480 مليار معلمة إجمالية، مع تصميم مزيج الخبراء (MoE) الذي يُفعّل 35 مليار معلمة لكل رمز. يدعم هذا النموذج نوافذ سياقية أصلية تصل إلى 256 ألف رمز، ويتسع إلى مليون رمز من خلال تقنيات الاستقراء، مما يُلبي الحاجة إلى فهم وتوليد الرموز على نطاق المستودع.
مفتوح المصدر تحت Apache 2.0
تماشيًا مع التزام علي بابا بالتطوير المُوجّه من قِبل المجتمع، يُصدر Qwen3‑Coder بموجب ترخيص Apache 2.0. يضمن هذا التوفر مفتوح المصدر الشفافية، ويعزز مساهمات الجهات الخارجية، ويُسرّع من اعتماده في كلٍّ من الأوساط الأكاديمية والصناعية. يُمكن للباحثين والمهندسين الوصول إلى أوزان مُدرّبة مسبقًا وضبط النموذج بدقة ليتناسب مع مجالات مُتخصصة، من التكنولوجيا المالية إلى الحوسبة العلمية.
التطور من Qwen2.5
بناءً على نجاح Qwen2.5‑Coder، الذي قدّم نماذج تتراوح بين 0.5 مليار و32 مليار معلمة، وحقق نتائج SOTA عبر معايير توليد الشيفرة، يُوسّع Qwen3‑Coder قدرات سابقه من خلال نطاق أوسع، وخطوط أنابيب بيانات مُحسّنة، وأنظمة تدريب مبتكرة. تم تدريب Qwen2.5‑Coder على أكثر من 5.5 تريليون رمز مميز مع تنظيف دقيق للبيانات وتوليد بيانات اصطناعية؛ ويُطوّر Qwen3‑Coder هذا من خلال استيعاب 7.5 تريليون رمز مميز بنسبة شيفرة 70%، مستفيدًا من النماذج السابقة لتصفية وإعادة كتابة المدخلات غير المرغوب فيها لضمان جودة بيانات فائقة.
ما هي الابتكارات الأساسية التي تميز Qwen3-Coder؟
هناك العديد من الابتكارات الرئيسية التي تجعل Qwen3-Coder متميزًا:
- تنسيق المهام الوكيلة:بدلاً من مجرد إنشاء أجزاء صغيرة، يمكن لـ Qwen3-Coder أن يقوم بشكل مستقل بربط عمليات متعددة معًا - قراءة الوثائق، واستدعاء الأدوات المساعدة، والتحقق من صحة المخرجات - دون تدخل بشري.
- ميزانية التفكير المعزز:يمكن للمطورين تكوين مقدار الحوسبة المخصصة لكل خطوة من خطوات التفكير، مما يسمح بالموازنة القابلة للتخصيص بين السرعة والدقة، وهو أمر بالغ الأهمية لتوليف التعليمات البرمجية على نطاق واسع.
- التكامل السلس للأداة:تتكيف واجهة سطر الأوامر الخاصة بـ Qwen3-Coder، "Qwen Code"، مع بروتوكولات استدعاء الوظائف والمطالبات المخصصة للتكامل مع أدوات المطورين الشائعة، مما يجعل من السهل تضمينها داخل خطوط أنابيب CI/CD وIDEs الموجودة.
كيف يعمل Qwen3‑Coder مقارنة بالمنافسين؟
مواجهات معيارية
وفقًا لمقاييس الأداء المنشورة على موقع علي بابا، يتفوق Qwen3-Coder على البدائل المحلية الرائدة - مثل نماذج DeepSeek المصممة على غرار المخطوطات وK2 من Moonshot AI - ويعادل أو يتجاوز قدرات البرمجة لأفضل العروض الأمريكية، عبر عدة معايير. في تقييمات الجهات الخارجية:
- أيدر متعدد اللغات:حقق Qwen3-Coder-480B درجة 61.8%، مما يوضح توليد التعليمات البرمجية القوية متعددة اللغات والاستدلال.
- MBPP و HumanEval:تشير الاختبارات المستقلة إلى أن Qwen3-Coder-480B-A35B يتفوق على GPT-4.1 في كل من الصحة الوظيفية والتعامل مع الطلبات المعقدة، وخاصة في تحديات الترميز متعددة الخطوات.
- حقق متغير المعلمة 480B نجاحًا في التنفيذ بنسبة تزيد عن 85% مقعد SWE مجموعة تم التحقق منها - تتفوق على كل من النموذج الأعلى من DeepSeek (78%) وK2 من Moonshot (82%)، وتتطابق بشكل وثيق مع Claude Sonnet 4 بنسبة 86%.
مقارنة مع النماذج الملكية
تزعم علي بابا أن قدرات Qwen3-Coder الوكيلة تتوافق مع كلود من Anthropic وGPT-4 من OpenAI في سير عمل الترميز الشامل، وهو إنجاز رائع لنموذج مفتوح المصدر. أفاد المختبرون الأوائل أن التخطيط متعدد الأدوار، واستدعاء الأدوات الديناميكي، وتصحيح الأخطاء الآلي، يمكنها التعامل مع مهام معقدة - مثل بناء تطبيقات ويب متكاملة أو دمج خطوط أنابيب CI/CD - بأقل قدر من التدخل البشري. وتعزز هذه القدرات قدرة النموذج على التحقق الذاتي من خلال تنفيذ التعليمات البرمجية، وهي ميزة أقل وضوحًا في برامج ماجستير إدارة الأعمال التوليدية البحتة.
ما هي الابتكارات التقنية وراء Qwen3‑Coder؟
هندسة مزيج الخبراء (MoE)
يعتمد Qwen3‑Coder على تصميم MoE متطور. بخلاف النماذج الكثيفة التي تُفعّل جميع المعلمات لكل رمز، تُشغّل هياكل MoE بشكل انتقائي شبكات فرعية متخصصة (خبراء) مُصمّمة خصيصًا لأنواع أو مهام رموز مُحدّدة. في Qwen3‑Coder، يتوزّع 480 مليار معلمة إجمالية على خبراء مُختلفين، مع 35 مليار معلمة فقط نشطة لكل رمز. يُخفّض هذا النهج تكاليف الاستدلال بأكثر من 60% مُقارنةً بالنماذج الكثيفة المُماثلة، مع الحفاظ على دقة عالية في تركيب الكود وتصحيح الأخطاء.
نمط التفكير ونمط عدم التفكير
بالاستعانة بابتكارات عائلة Qwen3 الأوسع، يدمج Qwen3‑Coder الاستدلال ثنائي الوضع الإطار:
- وضع التفكير يخصص "ميزانية تفكير" أكبر لمهام التفكير المعقدة متعددة الخطوات مثل تصميم الخوارزمية أو إعادة هيكلة الملفات المتقاطعة.
- الوضع غير المفكر يوفر استجابات سريعة تعتمد على السياق ومناسبة لإكمال التعليمات البرمجية البسيطة ومقتطفات استخدام واجهة برمجة التطبيقات.
يؤدي تبديل الوضع الموحد هذا إلى التخلص من الحاجة إلى التلاعب بنماذج منفصلة للمهام المحسّنة للدردشة مقابل المهام المحسّنة للتفكير، مما يؤدي إلى تبسيط سير عمل المطورين.
التعلم التعزيزي باستخدام التوليف الآلي لحالات الاختبار
من أبرز ابتكارات Qwen3‑Coder نافذة سياق الرموز الأصلية بسعة 256 ألف رمز - ضعف السعة النموذجية للنماذج المفتوحة الرائدة - ودعم ما يصل إلى مليون رمز عبر أساليب الاستقراء (مثل YaRN). يتيح هذا للنموذج معالجة مستودعات كاملة، أو مجموعات وثائق، أو مشاريع متعددة الملفات في عملية واحدة، مع الحفاظ على التبعيات بين الملفات وتقليل تكرار المطالبات. تُظهر الاختبارات التجريبية أن توسيع نافذة السياق يُحقق مكاسب متناقصة، لكنها لا تزال ذات مغزى، في أداء المهام طويلة المدى، وخاصةً في سيناريوهات التعلم المعزز المُدار بالبيئة.
كيف يمكن للمطورين الوصول إلى Qwen3‑Coder واستخدامه؟
تؤكد استراتيجية الإصدار الخاصة بـ Qwen3-Coder على الانفتاح وسهولة التبني:
- أوزان النماذج مفتوحة المصدر:تتوفر جميع نقاط تفتيش النماذج على GitHub ضمن Apache 2.0، مما يتيح الشفافية الكاملة والتحسينات التي يقودها المجتمع.
- واجهة سطر الأوامر (كود Qwen):تم تطوير CLI من Google Gemini Code، وهو يدعم المطالبات المخصصة، واستدعاء الوظائف، وهندسة المكونات الإضافية للتكامل بسلاسة مع أنظمة البناء وبيئات التطوير المتكاملة الموجودة.
- النشر السحابي والمحلي:تسهل صور Docker المعدة مسبقًا ومخططات Kubernetes Helm عمليات النشر القابلة للتطوير في بيئات السحابة، بينما تعمل وصفات التكميم المحلية (التكميم الديناميكي 2–8 بت) على تمكين الاستدلال الفعال في الموقع، حتى على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التجارية.
- الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) عبر CometAPI:يمكن للمطورين أيضًا التفاعل مع Qwen3-Coder من خلال نقاط النهاية المستضافة على منصات مثل كوميت ايه بي اي، والتي تقدم المصدر المفتوح(
qwen3-coder-480b-a35b-instruct) والإصدارات التجارية(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) بنفس السعر. الإصدار التجاري يبلغ طوله 1 متر. - وجه يعانق:لقد قامت شركة Alibaba بإتاحة أوزان Qwen3‑Coder والمكتبات المصاحبة لها مجانًا على كل من Hugging Face وGitHub، وهي معبأة بموجب ترخيص Apache 2.0 الذي يسمح بالاستخدام الأكاديمي والتجاري دون حقوق ملكية.
تكامل API وSDK عبر CometAPI
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.
يمكن للمطورين التفاعل مع Qwen3-المبرمج من خلال واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع نمط OpenAI، المتوفرة عبر CometAPI. كوميت ايه بي اي، والتي تقدم المصدر المفتوح(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) والإصدارات التجارية(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22بنفس السعر. يبلغ طول الإصدار التجاري مليون رمز. نموذج شيفرة بلغة بايثون (باستخدام عميل متوافق مع OpenAI) مع أفضل الممارسات التي توصي بإعدادات أخذ العينات: درجة الحرارة = 1، وقيمة top_p = 0.7، وقيمة top_k = 0.8، وقيمة repetition_penalty = 20. يمكن أن يصل طول المخرجات إلى 1.05 رمزًا، مما يجعلها مناسبة لمهام توليد الشيفرة الكبيرة.
للبدء، استكشف قدرات النماذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API.
البدء السريع في Hugging Face وAlibaba Cloud
يمكن للمطورين الراغبين في تجربة Qwen3‑Coder العثور على النموذج على Hugging Face ضمن المستودع Qwen/Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct. يتم تبسيط التكامل من خلال transformers المكتبة (الإصدار ≥ 4.51.0 لتجنب KeyError: 'qwen3_moe') وعملاء بايثون المتوافقين مع OpenAI. مثال بسيط:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
input_ids = tokenizer("def fibonacci(n):", return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids, max_length=200, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, repetition_penalty=1.05)
print(tokenizer.decode(output))
تحديد الأدوات المخصصة وسير العمل الوكيل
إحدى الميزات البارزة في Qwen3‑Coder هي استدعاء أداة ديناميكيةيمكن للمطورين تسجيل أدوات مساعدة خارجية - مثل أدوات التدقيق اللغوي، والمنسقات، ومشغلات الاختبار - والسماح للنموذج باستدعائها تلقائيًا أثناء جلسة البرمجة. تُحوّل هذه الإمكانية Qwen3‑Coder من مساعد برمجة سلبي إلى وكيل برمجة نشط، قادر على إجراء الاختبارات، وتعديل نمط البرمجة، وحتى نشر الخدمات المصغرة بناءً على نوايا المحادثة.
ما هي التطبيقات المحتملة والاتجاهات المستقبلية التي يتيحها Qwen3‑Coder؟
بدمج حرية المصادر المفتوحة مع الأداء المؤسسي، يُمهد Qwen3-Coder الطريق لجيل جديد من أدوات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بدءًا من عمليات تدقيق الكود الآلي وفحوصات الامتثال الأمني، وصولًا إلى خدمات إعادة الهيكلة المستمرة ومساعدي التطوير والعمليات (Dev-Op) المدعومين بالذكاء الاصطناعي، يُلهم تنوع هذا النموذج الشركات الناشئة وفرق الابتكار الداخلية على حد سواء.
سير عمل تطوير البرمجيات
أفاد المستخدمون الأوائل بانخفاض بنسبة 30-50% في الوقت المُستغرق في كتابة الكود النمطي، وإدارة التبعيات، والتجهيزات الأولية، مما يُتيح للمهندسين التركيز على مهام التصميم والهندسة المعمارية عالية القيمة. يمكن لحزم التكامل المستمر الاستفادة من Qwen3-Coder لإنشاء الاختبارات تلقائيًا، واكتشاف الانحدارات، وحتى اقتراح تحسينات الأداء بناءً على تحليل الكود في الوقت الفعلي.
الشركات تلعب
مع قيام الشركات في قطاعات التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية بدمج Qwen3-Coder في أنظمتها بالغة الأهمية، ستُسرّع حلقات التغذية الراجعة بين فرق المستخدمين وقسم البحث والتطوير في علي بابا من وتيرة التحسينات، مثل ضبط النطاقات، وبروتوكولات الأمان المُحسّنة، وملحقات بيئات التطوير المتكاملة (IDE) الأكثر إحكامًا. علاوة على ذلك، تُشجع استراتيجية علي بابا مفتوحة المصدر مساهمات المجتمع العالمي، مما يُعزز منظومةً حيويةً من الإضافات، ومعايير التقييم، ومكتبات أفضل الممارسات.
الخاتمة
باختصار، يُمثل Qwen3‑Coder علامةً فارقةً في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لهندسة البرمجيات: فهو نموذجٌ فعّالٌ وفعّالٌ لا يقتصر على كتابة الشيفرة البرمجية فحسب، بل يُنظّم مسارات التطوير بأكملها مع أدنى حدٍّ من الإشراف البشري. ومن خلال إتاحة هذه التقنية مجانًا وسهولة دمجها، تُتيح علي بابا الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة للجميع، وتُمهّد الطريق لعصرٍ يصبح فيه إنشاء البرمجيات أكثر تعاونًا وكفاءةً وذكاءً.
الأسئلة الشائعة
ما الذي يجعل Qwen3‑Coder "وكيلًا"؟
يشير الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى النماذج القادرة على تخطيط وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل مستقل. وتُجسّد قدرة Qwen3‑Coder على استدعاء أدوات خارجية، وإجراء الاختبارات، وإدارة قواعد البيانات البرمجية دون تدخل بشري هذا النموذج.
هل Qwen3‑Coder مناسب للاستخدام الإنتاجي؟
على الرغم من أن Qwen3‑Coder يظهر أداءً قويًا في المعايير والاختبارات الواقعية، يتعين على المؤسسات إجراء تقييمات خاصة بالمجال وتنفيذ حواجز الحماية (على سبيل المثال، خطوط أنابيب التحقق من الإخراج) قبل دمجه في سير عمل الإنتاج الحرجة.
كيف يستفيد المطورون من هندسة مزيج الخبراء؟
تُخفّض MoE تكاليف الاستدلال من خلال تفعيل الشبكات الفرعية ذات الصلة فقط لكل رمز، مما يُمكّن من توليد أسرع وتكاليف حوسبة أقل. تُعد هذه الكفاءة بالغة الأهمية لتوسيع نطاق مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي في بيئات السحابة.
