Qwen 3 API

Qwen 3 API, Alibaba Cloud tarafından geliştirilen OpenAI uyumlu bir arayüzdür ve geliştiricilerin, metin oluşturma, muhakeme ve çok dilli destek gibi görevler için hem yoğun hem de uzmanlar karışımı (MoE) mimarilerde mevcut olan gelişmiş Qwen 3 büyük dil modellerini uygulamalarına entegre etmelerini sağlar.

---

Qwen 3 Genel Bakış

Ana Özellikler

• Hibrit Muhakeme Yetenekleri:Qwen 3, hem geleneksel yapay zeka işlevlerini hem de gelişmiş dinamik akıl yürütmeyi bir araya getirerek geliştiriciler için uyarlanabilirliği ve verimliliği artırır.
• ölçeklenebilirlik:Model ailesi hem yoğun (0.6B ila 32B parametre) hem de seyrek (30B etkinleştirilmiş parametreli 3B, 235B etkinleştirilmiş parametreli 22B) modelleri içererek geniş bir uygulama yelpazesine hitap etmektedir.
• Genişletilmiş Bağlam Penceresi:Qwen 3 modellerinin çoğu 128K token bağlam penceresini destekleyerek uzun belgelerin ve karmaşık görevlerin işlenmesini kolaylaştırır.
• Çok Modlu Destek:Qwen 3 modelleri, metin, görüntü, ses ve video girişlerini işleyebilme kapasitesine sahiptir ve bu sayede gerçek zamanlı ses etkileşimleri ve görsel veri analizi de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için uygundur.
• Açık Kaynak Erişilebilirliği: Tüm Qwen 3 modelleri Apache 2.0 lisansı altında lisanslanmıştır ve Hugging Face ve ModelScope gibi platformlar aracılığıyla kullanılabilir.

---

Teknik Mimari

Model Varyantları

Qwen 3, çeşitli hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak için bir dizi modeli kapsar:

• Yoğun Modeller: 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B ve 32B parametrelerindeki ebatlarda mevcuttur.
• Seyrek Modeller: 30B etkinleştirilmiş parametreli 3B modelini ve 235B etkinleştirilmiş parametreli 22B modelini ekleyin.

Mimari, mobil cihazlardan yüksek performanslı sunuculara kadar farklı donanım yapılandırmalarında verimli dağıtıma olanak tanır.

Bağlamsal Anlama

128K token bağlam penceresiyle Qwen 3 modelleri, uzun etkileşimler boyunca tutarlılığı koruyabilir ve bu sayede uzun biçimli içerik oluşturma ve karmaşık problem çözme gibi derin bağlamsal anlayış gerektiren görevlerde ustalaşabilir.

Qwen Serisinin Evrimi

Qwen'den Qwen'e 3

Qwen serisi önemli bir evrim geçirdi:

• Qwen: Çeşitli görevlerde üstün performans gösteren, temel önceden eğitilmiş dil modelleri olarak tanıtıldı.
• Qwen-Sohbet:İnsan hizalama teknikleriyle ince ayarlanmış sohbet modelleri, gelişmiş araç kullanımı ve planlama yeteneklerini sergiliyor.
• Qwen2: 0.5 ila 72 milyar arasında parametre aralıkları içeren talimat ayarlı dil modelleriyle model paketini genişletti. Amiral gemisi modeli Qwen2-72B, çeşitli ölçütlerde dikkate değer bir performans sergiledi.
• Qwen2.5:Metin, resim, video ve sesi işleyebilen, hem metin hem de ses çıktıları üretebilen Qwen2.5-Omni gibi modeller tanıtıldı.
• Qwen 3:Hibrit akıl yürütme yeteneklerini ve gelişmiş verimliliği bünyesinde barındıran en son yineleme, seride önemli bir ilerlemeyi işaret ediyor.

---

Karşılaştırma Performansı

QwQ ve Qwen2.5 gibi önceki modellerden önemli ölçüde daha iyi performans gösteren Qwen3, üstün matematik, kodlama, sağduyulu akıl yürütme, yaratıcı yazma ve etkileşimli diyalog yetenekleri sunar. Qwen3-30B-A3B varyantı 30.5 milyar parametre (3.3 milyar etkinleştirilmiş), 48 katman, 128 uzman (görev başına 8 etkinleştirilmiş) içerir ve YaRN ile 131K'ya kadar belirteç bağlamını destekleyerek açık kaynaklı modeller arasında yeni bir standart belirler.

• AIME25:Qwen3 81.5 puan alarak yeni bir açık kaynak rekoru kırdı.
• CanlıKodBench: Qwen3, Grok70'ten bile daha iyi bir skorla 3 puanın üzerinde puan aldı.
• ArenaZor: Qwen3, 1 puanla OpenAl-o1 ve DeepSeek-FR95.6'i geride bıraktı.

Kod Örneği

Geliştiriciler aşağıdaki Python kod parçacığını kullanarak Qwen 3 modelleriyle etkileşime girebilirler:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Load tokenizer and model

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-3-14B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-3-14B")

# Encode input prompt

input_text = "Explain the significance of hybrid reasoning in AI models."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# Generate response

output = model.generate(input_ids, max_length=200)
response = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)

print(response)

Bu örnek, bir Qwen 3 modelinin nasıl yükleneceğini ve Hugging Face Transformers kütüphanesini kullanarak verilen bir komuta nasıl yanıt üretileceğini göstermektedir.

Sonuç

Qwen 3, Alibaba'nın AI gelişiminde önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor ve gelişmiş akıl yürütme yetenekleri, ölçeklenebilirlik ve çok modlu destek sunuyor. Apache 2.0 lisansı altında açık kaynaklı kullanılabilirliği, AI topluluğu içinde yaygın bir şekilde benimsenmeyi ve daha fazla yeniliği teşvik ediyor. AI manzarası gelişmeye devam ederken, Qwen 3 Alibaba'yı hem yerel hem de küresel arenalarda zorlu bir oyuncu olarak konumlandırıyor.

---

Nasıl aranır Qwen 3 CometAPI'den API

Qwen 3 CometAPI'de API Fiyatlandırması:

Gerekli Adımlar

• Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun
• Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
• Bu sitenin URL'sini alın: https://api.cometapi.com/

Kullanım Yöntemleri

1. "Seçin**qwen3-235b-a22b**' "qwen3-30b-a3b""qwen3-8b” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API belgesinden elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar.
2. Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
3. Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
4. . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.

Comet API'de Model başlatma bilgileri için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/new-model.

Comet API'deki Model Fiyatı bilgisi için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/pricing.

Ayrıca bakınız Qwen 2.5 Maksimum API