โมเดล Qwen ใหม่ 5 แบบสำหรับเอเจนต์การเข้ารหัสและการใช้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมใช้งานแล้วใน Amazon SageMaker JumpStart
วันนี้ AWS ประกาศความพร้อมใช้งานของ Qwen3-Coder-Next, Qwen3-30B-A3B, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct และ Qwen3.5-4B ใน Amazon SageMaker JumpStart ซึ่งเป็นการขยายพอร์ตโฟลิโอโมเดลพื้นฐานที่มีให้แก่ลูกค้า AWS โมเดลทั้งห้าจาก Qwen นี้ นำเสนอความสามารถเฉพาะด้านที่ครอบคลุมถึงการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ การใช้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพ การคิดแบบขยาย และความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนในหลากหลายกรณีการใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐาน AWS ได้
โมเดลเหล่านี้ช่วยตอบโจทย์ความท้าทายด้าน AI สำหรับองค์กรในด้านต่างๆ ด้วยความสามารถเฉพาะทาง:
Qwen3-Coder-Next โดดเด่นในด้านการใช้เหตุผลในระยะยาว การใช้งานเครื่องมือที่ซับซ้อน และการกู้คืนจากความล้มเหลวในการดำเนินการ ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการขับเคลื่อนเอเจนต์การเขียนโค้ดในแพลตฟอร์ม CLI/IDE
Qwen3-30B-A3B รองรับการสลับระหว่างโหมดการคิดและไม่คิดได้อย่างราบรื่นในลักษณะเฉพาะตัว ซึ่งทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานผู้ช่วยสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป เช่น บทสนทนาหลายภาษา การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการเรียกใช้เครื่องมือ
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 มอบประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในงานด้านการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนในด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการเขียนโค้ด พร้อมความเข้าใจในบริบทยาวที่ดียิ่งขึ้น
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ได้รับการออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ พร้อมรูปแบบการเรียกใช้ฟังก์ชันแบบกำหนดเองและความเข้าใจบริบทในระดับคลัง
Qwen3.5-4B รองรับการฝึกด้านภาพ-ภาษาแบบครบวงจร และรองรับได้ถึง 201 ภาษา ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการนำไปใช้จริงหลายรูปแบบที่ใช้ทรัพยากรน้อย
ด้วย SageMaker JumpStart ลูกค้าสามารถติดตั้งใช้งานโมเดลใดก็ได้เหล่านี้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง เพื่อรองรับกรณีการใช้งาน AI เฉพาะของตน
เริ่มต้นใช้งานโมเดลเหล่านี้โดยไปที่ส่วนโมเดลของ SageMaker Studio หรือใช้ SageMaker Python SDK เพื่อนำโมเดลไปใช้จริงในบัญชี AWS ของคุณ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการนำไปใช้จริงและการใช้โมเดลพื้นฐานใน SageMaker JumpStart ได้ที่เอกสารประกอบของ Amazon SageMaker JumpStart