تتوفر الآن خمسة نماذج Qwen جديدة لوكلاء الترميز والاستدلال الفعال في Amazon SageMaker JumpStart
أعلنت AWS اليوم عن توفر Qwen3-Coder-Next وQwen3-30B-A3B وQwen3-30B-A3B-Thinking-2507 وQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct وQwen3.5-4B في Amazon SageMaker JumpStart، مما أدى إلى توسيع مجموعة النماذج الأساسية المتاحة لعملاء AWS. وتوفر هذه النماذج الخمسة من Qwen إمكانيات متخصصة تشمل الترميز المستقل والاستدلال الفعال والتفكير الموسع والفهم متعدد الوسائط، مما يتيح للعملاء إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة عبر حالات الاستخدام المتنوعة على البنية التحتية من AWS.
وتتناول هذه النماذج تحديات الذكاء الاصطناعي المختلفة للمؤسسات بقدرات متخصصة:
Qwen3-Coder-Next تتفوق في الاستدلال طويل المدى، واستخدام الأدوات المعقدة، والتعافي من حالات فشل التنفيذ، مما يجعلها مثالية لتشغيل وكلاء الترميز في منصات CLI/IDE.
Qwen3-30B-A3B تدعم بشكل فريد التبديل السلس بين وضعي التفكير وعدم التفكير، مما يجعلها مناسبة تمامًا لمهام المساعد المخصص للأغراض العامة مثل الحوار متعدد اللغات، واستدلال الرياضيات، واستدعاء الأدوات.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 توفر أداءً محسنًا بشكل ملحوظ في مهام الاستدلال المعقدة في الرياضيات والعلوم والترميز، مع فهم محسن للسياق الطويل.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct مصممة لحالات سير عمل الترميز المستقل مع تنسيق استدعاء وظيفة مخصص وفهم السياق على مستوى المستودع.
Qwen3.5-4B تدعم التدريب الموحد بلغة الرؤية و201 لغة، مما يجعلها مثالية لعمليات النشر خفيفة الوزن متعددة الوسائط.
من خلال SageMaker JumpStart، يمكن للعملاء نشر أي من هذه النماذج ببضع نقرات فقط لمعالجة حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المحددة لديهم.
لبدء استخدام هذه النماذج، انتقل إلى قسم "النماذج" في SageMaker Studio أو استخدم SageMaker Python SDK لنشر النماذج في حساب AWS الخاص بك. لمعرفة مزيد من المعلومات عن نشر نماذج التأسيس واستخدامها في SageMaker JumpStart، اطّلع على وثائق Amazon SageMaker JumpStart.