علی بابا کی مصنوعی ذہانت میں تازہ ترین پیش رفت، Qwen3-کوڈرAI سے چلنے والے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے تیزی سے ارتقا پذیر منظر نامے میں ایک اہم سنگ میل کی نشاندہی کرتا ہے۔ 23 جولائی 2025 کو منظر عام پر آیا، Qwen3-Coder ایک اوپن سورس، ایجنٹی کوڈنگ ماڈل ہے جسے بوائلر پلیٹ کوڈ بنانے سے لے کر پورے کوڈ بیس میں ڈیبگ کرنے تک پیچیدہ پروگرامنگ کے کاموں کو خود مختار طریقے سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ جدید ترین مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) فن تعمیر پر بنایا گیا ہے اور 480 بلین فی ٹوکن ایکٹیویٹ کے ساتھ 35 بلین پیرامیٹرز پر فخر کرتا ہے، یہ ماڈل کارکردگی اور کمپیوٹیشنل کارکردگی کے درمیان ایک بہترین توازن حاصل کرتا ہے۔ اس مضمون میں، ہم دریافت کرتے ہیں کہ Qwen3‑Coder کو کیا الگ کرتا ہے، اس کی بینچ مارک کارکردگی کا جائزہ لیتے ہیں، اس کی تکنیکی اختراعات کو کھولتے ہیں، بہترین استعمال کے ذریعے ڈویلپرز کی رہنمائی کرتے ہیں، اور ماڈل کے استقبال اور مستقبل کے امکانات پر غور کرتے ہیں۔
Qwen3-Coder کیا ہے؟
Qwen3‑Coder، Qwen خاندان کا تازہ ترین ایجنٹ کوڈنگ ماڈل ہے، جس کا باضابطہ طور پر 22 جولائی 2025 کو اعلان کیا گیا۔ "آج تک کے سب سے زیادہ ایجنٹی کوڈ ماڈل" کے طور پر ڈیزائن کیا گیا، اس کا فلیگ شپ ویرینٹ، Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑انسٹرکچر، فی بلین ایکس ایم آئی ایکس کے ساتھ کل 480 پیرامیٹر کی خصوصیات رکھتا ہے۔ (MoE) ڈیزائن فی ٹوکن 35 بلین پیرامیٹرز کو چالو کرتا ہے۔ یہ مقامی طور پر 256K ٹوکن تک سیاق و سباق کی ونڈوز کو سپورٹ کرتا ہے اور ایکسٹرا پولیشن تکنیک کے ذریعے دس لاکھ ٹوکن تک اسکیل کرتا ہے، ریپو اسکیل کوڈ کو سمجھنے اور جنریشن کی مانگ کو پورا کرتا ہے۔
اپاچی 2.0 کے تحت اوپن سورس
علی بابا کی کمیونٹی سے چلنے والی ترقی کے عزم کو مدنظر رکھتے ہوئے، Qwen3-Coder کو Apache 2.0 لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے۔ یہ اوپن سورس کی دستیابی شفافیت کو یقینی بناتی ہے، فریق ثالث کے تعاون کو فروغ دیتی ہے، اور اکیڈمی اور صنعت دونوں میں اپنانے کو تیز کرتی ہے۔ محققین اور انجینئر پہلے سے تربیت یافتہ وزن تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں اور فنٹیک سے سائنسی کمپیوٹنگ تک خصوصی ڈومینز کے ماڈل کو ٹھیک کر سکتے ہیں۔
Qwen2.5 سے ارتقاء
Qwen2.5‑Coder کی کامیابی کی بنیاد پر، جس نے 0.5B سے 32B پیرامیٹرز تک کے ماڈلز پیش کیے اور کوڈ جنریشن بینچ مارکس میں SOTA کے نتائج حاصل کیے، Qwen3‑Coder اپنے پیشرو کی صلاحیتوں کو بڑے پیمانے، بہتر ڈیٹا پائپ لائنز، اور جدید تربیتی نظاموں کے ذریعے بڑھاتا ہے۔ Qwen2.5‑Coder کو 5.5 ٹریلین سے زیادہ ٹوکنز پر پیچیدہ ڈیٹا کی صفائی اور مصنوعی ڈیٹا جنریشن کے ساتھ تربیت دی گئی تھی۔ Qwen3‑Coder 7.5% کوڈ ریشو کے ساتھ 70 ٹریلین ٹوکنز کا استعمال کرتے ہوئے، اعلیٰ ڈیٹا کوالٹی کے لیے شور مچانے والے ان پٹس کو فلٹر کرنے اور دوبارہ لکھنے کے لیے پرانے ماڈلز کا فائدہ اٹھا کر اسے آگے بڑھاتا ہے۔
وہ بنیادی اختراعات کیا ہیں جو Qwen3-Coder کو فرق کرتی ہیں؟
کئی اہم اختراعات Qwen3-Coder کو الگ کرتی ہیں:
- ایجنٹی ٹاسک آرکیسٹریشن: صرف ٹکڑوں کو تخلیق کرنے کے بجائے، Qwen3-Coder انسانی مداخلت کے بغیر خود مختار طور پر متعدد کارروائیوں کو ایک ساتھ جوڑ سکتا ہے—دستاویزات کو پڑھنا، یوٹیلیٹیز کا مطالبہ کرنا، اور آؤٹ پٹس کی توثیق کرنا۔
- بہتر سوچ کا بجٹ: ڈویلپر اس بات کو ترتیب دے سکتے ہیں کہ استدلال کے ہر قدم کے لیے کتنی کمپیوٹ وقف ہے، جس سے رفتار اور مکملیت کے درمیان حسب ضرورت تجارت کی اجازت دی جائے، جو بڑے پیمانے پر کوڈ کی ترکیب کے لیے اہم ہے۔
- سیملیس ٹول انٹیگریشن: Qwen3-Coder کا کمانڈ لائن انٹرفیس، "Qwen Code،" فنکشن کالنگ پروٹوکول اور اپنی مرضی کے مطابق اشارے کو مقبول ڈویلپر ٹولز کے ساتھ ضم کرنے کے لیے اپناتا ہے، جس سے موجودہ CI/CD پائپ لائنز اور IDEs میں سرایت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
Qwen3‑Coder حریفوں کے مقابلے میں کیسا کارکردگی دکھاتا ہے؟
بینچ مارک شو ڈاؤنز
علی بابا کی شائع شدہ کارکردگی کے میٹرکس کے مطابق، Qwen3-Coder معروف گھریلو متبادلات کو پیچھے چھوڑتا ہے — جیسے DeepSeek کے کوڈیکس طرز کے ماڈلز اور Moonshot AI کے K2 — اور کئی بینچ مارکس میں، اعلیٰ امریکی پیشکشوں کی کوڈنگ کی صلاحیتوں سے میل کھاتا ہے یا اس سے تجاوز کرتا ہے۔ تیسری پارٹی کی تشخیص میں:
- ایڈر پولی گلوٹ: Qwen3-Coder-480B نے اسکور حاصل کیا۔ 61.8٪, مضبوط کثیر لسانی کوڈ جنریشن اور استدلال کی وضاحت کرنا۔
- ایم بی پی پی اور ہیومن ایول: آزاد ٹیسٹ رپورٹ کرتے ہیں کہ Qwen3-Coder-480B-A35B GPT-4.1 کو فنکشنل درستگی اور پیچیدہ پرامپٹ ہینڈلنگ دونوں پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، خاص طور پر ملٹی سٹیپ کوڈنگ چیلنجز میں۔
- 480B-پیرامیٹر ویرینٹ نے 85% سے زیادہ کامیابی حاصل کی ایس ڈبلیو ای بینچ تصدیق شدہ سویٹ—DeepSeek کے ٹاپ ماڈل (78%) اور Moonshot's K2 (82%) دونوں کو پیچھے چھوڑتا ہے، اور Claude Sonnet 4 کو 86% پر قریب سے مماثل رکھتا ہے۔
ملکیتی ماڈلز کے ساتھ موازنہ
علی بابا کا دعویٰ ہے کہ Qwen3‑Coder کی ایجنٹی صلاحیتیں Anthropic's Claude اور OpenAI's GPT‑4 کے ساتھ اینڈ ٹو اینڈ کوڈنگ ورک فلو کے مطابق ہیں، جو اوپن سورس ماڈل کے لیے ایک قابل ذکر کارنامہ ہے۔ ابتدائی ٹیسٹرز رپورٹ کرتے ہیں کہ اس کی ملٹی ٹرن پلاننگ، ڈائنامک ٹول انووکیشن، اور خودکار غلطی کی اصلاح پیچیدہ کاموں کو سنبھال سکتی ہے—جیسے فل اسٹیک ویب ایپلیکیشنز بنانا یا CI/CD پائپ لائنوں کو مربوط کرنا—کم سے کم انسانی اشارے کے ساتھ۔ ان صلاحیتوں کو ماڈل کی کوڈ پر عمل درآمد کے ذریعے خود کی توثیق کرنے کی صلاحیت سے تقویت ملتی ہے، یہ خصوصیت خالصتاً پیدا کرنے والے LLMs میں کم واضح ہے۔
Qwen3-Coder کے پیچھے کیا تکنیکی اختراعات ہیں؟
ماہرین کا مرکب (MoE) فن تعمیر
Qwen3‑Coder کے مرکز میں ایک جدید ترین MoE ڈیزائن ہے۔ گھنے ماڈلز کے برعکس جو ہر ٹوکن کے لیے تمام پیرامیٹرز کو چالو کرتے ہیں، MoE فن تعمیرات منتخب طور پر مخصوص ٹوکن کی اقسام یا کاموں کے لیے تیار کردہ خصوصی ذیلی نیٹ ورکس (ماہرین) کو شامل کرتے ہیں۔ Qwen3‑Coder میں، 480 بلین کل پیرامیٹرز متعدد ماہرین میں تقسیم کیے گئے ہیں، فی ٹوکن فعال صرف 35 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ۔ یہ نقطہ نظر کوڈ کی ترکیب اور ڈیبگنگ میں اعلی مخلص کو برقرار رکھتے ہوئے مساوی گھنے ماڈلز کے مقابلے میں تخمینہ لاگت میں 60٪ سے زیادہ کمی کرتا ہے۔
سوچنے کا موڈ اور غیر سوچنے کا موڈ
Qwen3 خاندان کی وسیع تر اختراعات سے قرض لے کر، Qwen3‑Coder ایک دوہری موڈ کا اندازہ فریم ورک:
- سوچنے کا موڈ الگورتھم ڈیزائن یا کراس فائل ری فیکٹرنگ جیسے پیچیدہ، کثیر قدمی استدلال کے کاموں کے لیے ایک بڑا "سوچ بجٹ" مختص کرتا ہے۔
- غیر سوچنے کا موڈ تیز رفتار، سیاق و سباق سے چلنے والے جوابات فراہم کرتا ہے جو سادہ کوڈ کی تکمیل اور API کے استعمال کے ٹکڑوں کے لیے موزوں ہے۔
یہ یونیفائیڈ موڈ سوئچنگ ڈیولپر کے ورک فلو کو ہموار کرتے ہوئے چیٹ-آپٹمائزڈ بمقابلہ استدلال-آپٹمائزڈ کاموں کے لیے الگ الگ ماڈلز کو جگانے کی ضرورت کو ختم کر دیتا ہے۔
خودکار ٹیسٹ کیس کی ترکیب کے ساتھ کمک سیکھنا
ایک اسٹینڈ آؤٹ اختراع Qwen3‑Coder کی مقامی 256K ٹوکن سیاق و سباق کی ونڈو ہے — جو معروف اوپن ماڈلز کی عام صلاحیت سے دوگنا ہے — اور ایکسٹراپولیشن طریقوں (جیسے، YaRN) کے ذریعے دس لاکھ ٹوکن تک کی حمایت۔ یہ ماڈل کو پورے ریپوزٹریز، دستاویزات کے سیٹ، یا ملٹی فائل پروجیکٹس کو ایک ہی پاس میں پروسیس کرنے کی اجازت دیتا ہے، کراس فائل پر انحصار کو محفوظ رکھتا ہے اور بار بار ہونے والے اشارے کو کم کرتا ہے۔ تجرباتی ٹیسٹ سیاق و سباق کی کھڑکی کی توسیع کو کم ہوتے ہوئے ظاہر کرتے ہیں لیکن طویل افق کے کام کی کارکردگی میں بامعنی فوائد خاص طور پر ماحول سے چلنے والے کمک سیکھنے کے منظرناموں میں۔
ڈویلپرز Qwen3‑Coder تک کیسے رسائی اور استعمال کر سکتے ہیں؟
Qwen3-Coder کے لیے ریلیز کی حکمت عملی کھلے پن اور اپنانے میں آسانی پر زور دیتی ہے:
- اوپن سورس ماڈل وزن: تمام ماڈل چیک پوائنٹس اپاچی 2.0 کے تحت GitHub پر دستیاب ہیں، مکمل شفافیت اور کمیونٹی سے چلنے والے اضافہ کو قابل بناتے ہیں۔
- کمانڈ لائن انٹرفیس (کیوین کوڈ): گوگل جیمنی کوڈ سے تیار کردہ، CLI موجودہ بلڈ سسٹمز اور IDEs کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط ہونے کے لیے حسب ضرورت پرامپٹس، فنکشن کالنگ، اور پلگ ان آرکیٹیکچرز کو سپورٹ کرتا ہے۔
- کلاؤڈ اور آن پریم تعیناتیاں: پہلے سے کنفیگرڈ ڈوکر امیجز اور کبرنیٹس ہیلم چارٹس کلاؤڈ ماحول میں توسیع پذیر تعیناتیوں کی سہولت فراہم کرتے ہیں، جبکہ مقامی کوانٹائزیشن کی ترکیبیں (2-8 بٹ ڈائنامک کوانٹائزیشن) کموڈٹی GPUs پر بھی موثر آن پریم انفرنس کو قابل بناتی ہیں۔
- CometAPI کے ذریعے API تک رسائی: ڈویلپرز Qwen3-Coder کے ساتھ پلیٹ فارمز پر میزبانی کے اختتامی پوائنٹس کے ذریعے بھی بات چیت کر سکتے ہیں۔ CometAPI، جو اوپن سورس پیش کرتے ہیں (
qwen3-coder-480b-a35b-instruct) اور تجارتی ورژن(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22)اسی قیمت پر۔ تجارتی ورژن 1M لمبا ہے۔ - گلے لگانے والا چہرہ: Alibaba نے Qwen3‑Coder کے وزن اور ساتھ والی لائبریریوں کو Hugging Face اور GitHub دونوں پر آزادانہ طور پر دستیاب کرایا ہے، جو Apache 2.0 لائسنس کے تحت پیک کیا گیا ہے جو رائلٹی کے بغیر تعلیمی اور تجارتی استعمال کی اجازت دیتا ہے۔
CometAPI کے ذریعے API اور SDK انٹیگریشن
CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔
ڈویلپرز کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں Qwen3-کوڈر ایک ہم آہنگ OpenAI طرز API کے ذریعے، CometAPI کے ذریعے دستیاب ہے۔ CometAPI، جو اوپن سورس پیش کرتے ہیں (qwen3-coder-480b-a35b-instruct) اور تجارتی ورژن(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22)اسی قیمت پر۔ تجارتی ورژن 1M لمبا ہے۔ درجہ حرارت = 0.7، top_p = 0.8، top_k = 20، اور repetition_penalty = 1.05 کے نمونے لینے کی ترتیبات کی سفارش کرنے والے بہترین طریقوں کے ساتھ Python کے لیے نمونہ کوڈ (اوپن اے آئی کے موافق کلائنٹ کا استعمال کرتے ہوئے)۔ آؤٹ پٹ کی لمبائی 65,536 ٹوکن تک بڑھ سکتی ہے، جو اسے بڑے کوڈ جنریشن کے کاموں کے لیے موزوں بناتی ہے۔
شروع کرنے کے لیے، میں ماڈلز کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔
ہگنگ فیس اور علی بابا کلاؤڈ پر کوئیک اسٹارٹ
Qwen3‑Coder کے ساتھ تجربہ کرنے کے خواہشمند ڈویلپرز ریپوزٹری کے نیچے Hugging Face پر ماڈل تلاش کر سکتے ہیں۔ Qwen/Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑ہدایت. انضمام کے ذریعے ہموار کیا جاتا ہے transformers لائبریری (ورژن ≥ 4.51.0 سے بچنے کے لیے KeyError: 'qwen3_moe') اور OpenAI سے مطابقت رکھنے والے Python کلائنٹس۔ ایک کم سے کم مثال:
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))
کسٹم ٹولز اور ایجنٹ ورک فلو کی وضاحت کرنا
Qwen3‑Coder کی نمایاں خصوصیات میں سے ایک ہے۔ متحرک ٹول کی درخواست. ڈویلپرز بیرونی یوٹیلیٹیز کو رجسٹر کر سکتے ہیں — لِنٹرز، فارمیٹرز، ٹیسٹ رنر — اور ماڈل کو اجازت دے سکتے ہیں کہ وہ کوڈنگ سیشن کے دوران انہیں خود مختار طور پر کال کرے۔ یہ صلاحیت Qwen3‑Coder کو ایک غیر فعال کوڈ اسسٹنٹ سے ایک فعال کوڈنگ ایجنٹ میں تبدیل کر دیتی ہے، جو ٹیسٹ چلانے، کوڈ کے انداز کو ایڈجسٹ کرنے، اور یہاں تک کہ بات چیت کے ارادوں کی بنیاد پر مائیکرو سروسز کو تعینات کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
Qwen3‑Coder کے ذریعے کون سے ممکنہ ایپلیکیشنز اور مستقبل کی سمتیں فعال ہیں؟
انٹرپرائز-گریڈ کی کارکردگی کے ساتھ اوپن سورس کی آزادی کو یکجا کر کے، Qwen3-Coder AI سے چلنے والے ترقیاتی ٹولز کی نئی نسل کے لیے راہ ہموار کرتا ہے۔ خودکار کوڈ آڈٹ اور سیکیورٹی کمپلائنس چیکس سے لے کر مسلسل ری فیکٹرنگ سروسز اور AI سے چلنے والے ڈیو اوپس اسسٹنٹس تک، ماڈل کی استعداد پہلے سے ہی اسٹارٹ اپس اور اندرونی اختراعی ٹیموں کو یکساں طور پر متاثر کر رہی ہے۔
سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ورک فلوز
ابتدائی اختیار کرنے والے بوائلر پلیٹ کوڈنگ، انحصار کے انتظام، اور ابتدائی سہاروں پر خرچ کیے گئے وقت میں 30-50 فیصد کمی کی اطلاع دیتے ہیں، جس سے انجینئرز کو اعلیٰ قدر کے ڈیزائن اور فن تعمیر کے کاموں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ مسلسل انٹیگریشن سویٹس Qwen3‑Coder سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں تاکہ وہ خود کار طریقے سے ٹیسٹ تیار کر سکیں، ریگریشنز کا پتہ لگائیں، اور یہاں تک کہ ریئل ٹائم کوڈ تجزیہ کی بنیاد پر کارکردگی کو بہتر بنانے کا مشورہ دیں۔
انٹرپرائزز پلے
چونکہ فنانس، ہیلتھ کیئر، اور ای کامرس کی کمپنیاں Qwen3‑Coder کو مشن کے اہم نظاموں میں ضم کرتی ہیں، صارف کی ٹیموں اور Alibaba کے R&D کے درمیان فیڈ بیک لوپس اصلاح کو تیز کریں گے—جیسے ڈومین کے لیے مخصوص ٹیوننگ، بہتر سیکیورٹی پروٹوکولز، اور ٹی ای پلگ انز۔ مزید برآں، علی بابا کی اوپن سورس حکمت عملی عالمی برادری کے تعاون کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، جس سے ایکسٹینشنز، بینچ مارکس، اور بہترین پریکٹس لائبریریوں کے ایک متحرک ماحولیاتی نظام کو فروغ ملتا ہے۔
نتیجہ
خلاصہ طور پر، Qwen3‑Coder سافٹ ویئر انجینئرنگ کے لیے اوپن سورس AI میں ایک تاریخی نشان کی نمائندگی کرتا ہے: ایک طاقتور، ایجنٹی ماڈل جو نہ صرف کوڈ لکھتا ہے، بلکہ کم سے کم انسانی نگرانی کے ساتھ پوری ترقیاتی پائپ لائنوں کو ترتیب دیتا ہے۔ ٹیکنالوجی کو آزادانہ طور پر دستیاب اور انٹیگریٹ کرنے کے لیے آسان بنا کر، علی بابا جدید AI ٹولنگ تک رسائی کو جمہوری بنا رہا ہے اور ایک ایسے دور کے لیے مرحلہ طے کر رہا ہے جہاں سافٹ ویئر کی تخلیق تیزی سے باہمی تعاون کے ساتھ، موثر اور ذہین ہوتی جا رہی ہے۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
کیا Qwen3-Coder کو "ایجنٹک" بناتا ہے؟
Agentic AI سے مراد ایسے ماڈلز ہیں جو خود مختاری سے ملٹی سٹیپ کاموں کی منصوبہ بندی اور ان کو انجام دے سکتے ہیں۔ Qwen3‑Coder کی انسانی مداخلت کے بغیر بیرونی ٹولز کو استعمال کرنے، ٹیسٹ چلانے اور کوڈ بیس کو منظم کرنے کی صلاحیت اس تمثیل کی مثال دیتی ہے۔
کیا Qwen3‑Coder پیداواری استعمال کے لیے موزوں ہے؟
جبکہ Qwen3‑Coder بینچ مارکس اور حقیقی دنیا کے ٹیسٹوں پر مضبوط کارکردگی دکھاتا ہے، انٹرپرائزز کو ضروری پیداواری ورک فلو میں ضم کرنے سے پہلے ڈومین کے لیے مخصوص تشخیص کرنا چاہیے اور گارڈریلز (مثلاً آؤٹ پٹ تصدیقی پائپ لائنز) کو لاگو کرنا چاہیے۔
ماہرین فن تعمیر کا مرکب ڈویلپرز کو کیسے فائدہ پہنچاتا ہے؟
ایم او ای صرف متعلقہ ذیلی نیٹ ورکس کو فی ٹوکن چالو کر کے تخمینہ لاگت کو کم کرتا ہے، تیز تر جنریشن کو قابل بنا کر اور کم کمپیوٹ اخراجات کو کم کرتا ہے۔ یہ کارکردگی کلاؤڈ ماحول میں AI کوڈنگ اسسٹنٹس کی پیمائش کرنے کے لیے اہم ہے۔
