Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

Qwen-Image: إطلاق نموذج أساس صور بـ 20 مليار معلمة

2025-08-05

أطلقت أكاديمية علي بابا دامو Qwen-Image، وهو نموذج أساس صور يحتوي على 20 مليار معلمة، والذي يحقق تقدمًا كبيرًا في عرض النصوص المعقدة وتحرير الصور بدقة. يتميز بعرض نصوص عالي الدقة بلغات متعددة (بما في ذلك الإنجليزية والصينية)، مع الحفاظ على المعنى الدلالي والواقعية البصرية أثناء عمليات التحرير. يتفوق Qwen-Image على النماذج الحالية في العديد من معايير الأداء لتوليد الصور وتحريرها. أظهرت المظاهرات قدراته: توليد صور بتصميمات ونصوص صينية معقدة، وإنشاء شرائح PPT مفصلة، وحتى معالجة عرض نصوص ثنائية اللغة، مما يبرز قدراته القوية في معالجة النصوص وتوليد الصور.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي

علي بابا تطلق نموذج Qwen3-Coder للترميز بـ 480 مليار معلمة

2025-07-23

أصدرت علي بابا نموذج Qwen3-Coder للترميز، وهو نموذج قوي يحتوي على 480 مليار معلمة، حقق نتائج متقدمة في مهام الترميز الذكية. يدعم طول سياق أصلي يصل إلى 256 ألف رمز (قابل للتوسيع إلى مليون رمز)، ويتفوق Qwen3-Coder في مهام الترميز والمهام الذكية. بالإضافة إلى النموذج، تم إصدار Qwen Code، وهي أداة سطر أوامر مصممة للتكامل السلس. وقد أدى الاستخدام المكثف لتعلم التعزيز على نطاق واسع إلى تحسين معدلات نجاح تنفيذ التعليمات البرمجية وقدرات حل المشكلات المعقدة بشكل كبير.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي

Qwen VLo: نموذج متعدد الوسائط موحد يفهم ويُنشئ الصور

2025-06-28

تُقدم أكاديمية علي بابا دامو Qwen VLo، وهو نموذج متعدد الوسائط جديد لا يفهم محتوى الصور فحسب، بل يُنشئ أيضًا صورًا عالية الجودة بناءً على هذا الفهم. باستخدام طريقة توليد تدريجية، يُنشئ الصور تدريجيًا من اليسار إلى اليمين ومن الأعلى إلى الأسفل، مما يضمن نتيجة نهائية متماسكة ومتناغمة. يدعم Qwen VLo التعليمات متعددة اللغات، ويتعامل مع المهام المعقدة مثل تحرير الصور ونقل الأنماط، ويمكنه حتى فهم محتوى الصور التي يُنشئها بنفسه. على الرغم من أنه لا يزال في مرحلة المعاينة، إلا أن قدراته متعددة الوسائط القوية تُظهر الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في توليد الصور.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي نموذج متعدد الوسائط

Qwen3: نموذج لغة كبير متعدد اللغات مع أوضاع تفكير قابلة للتبديل

2025-04-28

أصدرت أكاديمية علي بابا دامو Qwen3، وهو أحدث نموذج لها للغة الكبيرة، والذي يوفر أحجامًا متعددة للنماذج بأوزان مفتوحة المصدر. يتميز Qwen3 بأوضاع "تفكير" و "عدم تفكير" قابلة للتبديل، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في عمق التفكير والسرعة بناءً على تعقيد المهمة. يدعم 119 لغة اللهجة. كما تم تضمين قدرات محسّنة للترميز والوكلاء، بالإضافة إلى أدوات نشر وتطوير متنوعة.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي

QVQ-Max: نموذج ذكاء اصطناعي يتمتع بالرؤية والفهم

2025-04-06

QVQ-Max هو نموذج استنتاج بصري جديد لا يقتصر دوره على "فهم" الصور ومقاطع الفيديو فحسب، بل يقوم أيضًا بتحليل هذه المعلومات واستنتاج النتائج لحل مشاكل متنوعة. من المسائل الرياضية إلى الاستفسارات اليومية، ومن كتابة الأكواد البرمجية إلى الإبداع الفني، يُظهر QVQ-Max قدرات مثيرة للإعجاب. يتميز بقدرته على الملاحظة الدقيقة، والتفكير العميق، والتطبيق المرن في سيناريوهات متعددة، مثل المساعدة في العمل، والتعلم، والحياة اليومية. ويركز التطوير المستقبلي على تحسين دقة التعرف، وتعزيز معالجة المهام المتعددة الخطوات، وتوسيع نطاق طرق التفاعل ليصبح وكيلًا بصريًا عمليًا للغاية.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي الاستنتاج البصري

Qwen2.5-VL-32B: نموذج لغوي بصريّ بـ 32 مليار معلمة، أكثر مواءمةً مع تفضيلات البشر

2025-03-24

بعد النجاح الكبير لسلسلة نماذج Qwen2.5-VL، أطلقنا نموذجًا لغويًا بصريًا جديدًا مفتوح المصدر، يضم 32 مليار معلمة، وهو Qwen2.5-VL-32B-Instruct. يتميز هذا النموذج بتحسينات كبيرة في الاستدلال الرياضي، وفهم الصور بدقة عالية، والمواءمة مع تفضيلات البشر. تُظهر اختبارات المقارنة تفوقه على النماذج المماثلة في المهام متعددة الوسائط (مثل MMMU وMMMU-Pro وMathVista)، متجاوزًا حتى نموذج Qwen2-VL-72B-Instruct الأكبر الذي يضم 72 مليار معلمة. كما يحقق أداءً متميزًا في قدرات النصوص البحتة على نفس النطاق.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي نموذج لغوي بصري

QwQ-32B: توسيع نطاق التعلم المعزز لتحسين الاستدلال في نماذج اللغة الكبيرة

2025-03-05

حقق الباحثون إنجازًا في توسيع نطاق التعلم المعزز (RL) لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). يظهر نموذجهم QwQ-32B، الذي يحتوي على 32 مليار معلمة، أداءً مُقارِناً بنموذج DeepSeek-R1 الذي يحتوي على 671 مليار معلمة (مع 37 مليارًا مُفعّلة)، مما يُبرز فعالية RL المُطبّقة على نماذج أساسية قوية. نموذج QwQ-32B، متاح مفتوح المصدر على Hugging Face وModelScope برخصة Apache 2.0، يُبرِز كفاءته في الاستدلال الرياضي، والترميز، وحل المشكلات العامة. سيركّز العمل المُستقبلي على دمج الوكلاء مع RL للاستدلال على المدى الطويل، مُوسّعًا الحدود نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي

علي بابا تكشف النقاب عن نموذج Qwen2.5-Max: نموذج لغوي ضخم من نوع MoE

2025-01-28

أعلنت شركة علي بابا عن إطلاقها لنموذج Qwen2.5-Max، وهو نموذج لغوي ضخم من نوع Mixture-of-Experts (MoE) تم تدريبه مسبقًا على أكثر من 20 تريليون رمز، ثم تم تنقيحه باستخدام ضبط دقيق تحت إشراف وتعلم تقوية من خلال ردود فعل بشرية. تُظهر المقاييس المعيارية مثل MMLU-Pro وLiveCodeBench وLiveBench وArena-Hard تفوق Qwen2.5-Max على نماذج أخرى مثل DeepSeek V3. ويتوفر النموذج عبر Qwen Chat وواجهة برمجة التطبيقات API من علي بابا كلاود. يمثل هذا الإصدار تقدمًا كبيرًا في توسيع نطاق النماذج اللغوية الكبيرة، ويمهد الطريق لتحسينات مستقبلية في ذكاء النموذج.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي النموذج اللغوي الكبير نموذج MoE علي بابا

Qwen2.5-1M: نماذج لغة كبيرة مفتوحة المصدر بطول سياق يصل إلى مليون رمز

2025-01-26

أصدر فريق Qwen نموذج Qwen2.5-1M، وهو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر يدعم ما يصل إلى مليون رمز من طول السياق، في إصدارات 7B و 14B من المعلمات. تتفوق هذه النماذج بشكل كبير على نظيراتها 128K في مهام السياق الطويل، بل تتجاوز GPT-4o-mini في بعض الحالات. كما تم توفير إطار استنتاج مفتوح المصدر قائم على vLLM، والذي يستخدم الانتباه المتناثر لتحقيق زيادة في السرعة من 3x إلى 7x، من أجل نشر فعال. استخدم تدريب Qwen2.5-1M نهجًا تدريجيًا، مدمجًا انتباه الكتلة المزدوجة (DCA) وتقنيات الانتباه المتناثر للتعامل بكفاءة مع السياقات الطويلة.

اقرأ المزيد

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي