Qwen

في 22 أبريل 2026، أطلق فريق Qwen التابع لشركة Alibaba نموذج Qwen3.6-27B، وهو نموذج كثيف (dense model) بـ 27 مليار معلمة يحقق نسبة 77.2% في تقييم SWE-bench Verified، متفوقًا على نموذج MoE السابق بـ 397 مليار معلمة في معايير البرمجة، بينما يتطلب 16.8 GB فقط من ذاكرة VRAM. وهذا يعني أنه يعمل بسلاسة على بطاقة RTX 4090 استهلاكية واحدة. وقد اختبره Simon Willison، الذي يتابع أداء النماذج اللغوية المحلية بشكل منهجي منذ سنوات، في نفس اليوم ووصفه بأنه "نتيجة استثنائية لنموذج محلي بحجم 16.8GB." هذه النقطة البيانية الوحيدة، المتمثلة في تفوق نموذج 27B على نموذج 397B في المعيار الأهم لوكلاء البرمجة، هي ما يجعل Qwen القصة الأكثر إثارة للاهتمام في مجال النماذج مفتوحة الأوزان لشهر أبريل 2026.

لا تُعد عائلة Qwen الأوسع مجرد مشروع متخصص. ففي أوائل عام 2026، أعلنت Alibaba عن 700 مليون عملية تنزيل تراكمية على Hugging Face، حيث تجاوز Qwen نموذج Llama من Meta في التنزيلات الشهرية بحلول أكتوبر 2025. وفي فبراير 2026 وحده، حقق Qwen حوالي 153.6 مليون عملية تنزيل، وهو ما يزيد عن ضعف الإجمالي المجمع لكل من Meta و DeepSeek و OpenAI و Mistral و Nvidia مجتمعين. ما تراه أمامك هو عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الأكثر تنزيلًا في العالم، وفي الوقت نفسه منتج API مستضاف جاهز للإنتاج.

نظرة سريعة على Qwen. أبريل 2026

تغطي عائلة Qwen عدة فئات متميزة من المنتجات. على مستوى المستهلك، تقدم qwen.ai (المعروفة سابقًا باسم chat.qwen.ai) واجهة ويب مجانية تتيح الوصول إلى نماذج عائلة Qwen3، بما في ذلك فهم الصور والفيديو، ومعالجة المستندات، والبحث عبر الويب، واستخدام الأدوات، وإنشاء الأكواد البرمجية. وعلى مستوى المطورين، توفر DashScope / Alibaba Cloud Model Studio API وصولًا برمجيًا يبدأ من $0.05 لكل مليون رمز إدخال (token) لنموذج Qwen-Turbo. ويعمل تحت كلا المستويين طبقة الأوزان المفتوحة: نماذج بترخيص Apache 2.0 قابلة للتنزيل من Hugging Face، والتي يمكنك تشغيلها بالكامل على أجهزتك الخاصة، دون دفع أي رسوم لأي جهة، مع إمكانية التعديل عليها بلا قيود.

النموذج الرائد الحالي مفتوح الأوزان لمعظم حالات الاستخدام هو Qwen3.6-27B (تم إصداره في 22 أبريل 2026، بترخيص Apache 2.0). وبالنسبة للفرق التي تحتاج إلى نطاق أوسع، يُعد Qwen3.5-397B-A17B (بنية MoE، ترخيص Apache 2.0) النموذج الرائد للجيل السابق، بإجمالي 397 مليار معلمة، منها 17 مليار معلمة نشطة لكل رمز. أما بالنسبة للنشر على الأجهزة الطرفية أو المحمولة، فإن سلسلة Qwen3.5 الصغيرة تصل إلى 0.8B معلمة بحجم 3 GB يستهدف أجهزة iPhone 15 Pro. وللحصول على أقصى قدرة عبر وصول API حصري ومغلق، يحتل Qwen3.6-Max-Preview (تم إصداره في 20 أبريل 2026) المركز الأول في ستة معايير للبرمجة مع نافذة سياق تبلغ 1M رمز، على الرغم من أن تسعير API لم يكن قد تم الانتهاء منه علنًا اعتبارًا من 23 أبريل 2026.

تدعم جميع نماذج Qwen3+ مفتوحة الأوزان مفتاح تبديل هجين بين وضع التفكير/عدم التفكير: حيث يمكن لوزن نموذج واحد التبديل بين وضع التعليمات السريع والتفكير الممتد المتسلسل (chain-of-thought) لكل طلب. لا حاجة لعمليات نشر منفصلة، وقد تم تقديم هذه الميزة مع QwQ-32B (مارس 2025) وأصبحت الآن قياسية في جميع أنحاء العائلة.

بم يتميز Qwen حقًا؟

تُعد البرمجة نقطة القوة الأبرز. إن تحقيق Qwen3.6-27B لنسبة 77.2% في تقييم SWE-bench ليس مجرد فوز معزول في المعايير، فقد حقق نموذج Qwen3.6-35B-A3B MoE الأقدم (الصادر في 16 أبريل 2026) نسبة 73.4% في نفس المعيار. وتذهب متغيرات Qwen-Coder المخصصة إلى أبعد من ذلك: يتوفر Qwen3-Coder-30B-A3B للفرق التي ترغب في نقطة فحص (checkpoint) متخصصة في البرمجة بدلاً من نموذج التعليمات العام. وقد أظهرت اختبارات Simon Willison في 22 أبريل سرعة قراءة تبلغ حوالي 54 رمزًا/ثانية وسرعة توليد تبلغ 25 رمزًا/ثانية على الأجهزة المحلية، وهي سرعات عملية للاستخدام التفاعلي.

القدرة متعددة اللغات هي الميزة الهيكلية الثانية، وهي مدمجة في مستوى البنية التحتية بدلاً من إضافتها لاحقًا. تم تدريب جميع نماذج Qwen3 على 36T رمز عبر 119 لغة ولهجة. ويمتد Qwen3.5 ليشمل 201 لغة. يستخدم مجزئ الرموز BBPE مفردات تتكون من 151,669 رمزًا، وهي أكبر بحوالي أربع مرات من مفردات BPE القديمة، مما يعني أن نصوص CJK يتم تشفيرها بمعدل 1.5–1.8 حرف لكل رمز تقريبًا بدلاً من حرف واحد لكل رمز. بالنسبة للفرق التي تدفع تكاليف API لكل رمز باللغة اليابانية أو الكورية أو الصينية، فإن هذا الاختلاف يكون ملموسًا في الفواتير.

نموذج Qwen-MT (Qwen3-MT) هو متخصص مكرس للترجمة يغطي 92 لغة باستخدام بنية MoE، وبسعر يقارب $0.50 لكل مليون رمز. في معايير Alibaba، فضل المقيّمون البشريون Qwen3-MT على GPT-4.1-mini و Gemini-2.5-Flash عبر 10 لغات رئيسية. وبالنسبة للمؤسسات التي تقوم بالضبط الدقيق (fine-tuning) على بيانات خاصة، فإن ترخيص Apache 2.0 ودعم QLoRA عبر Unsloth (تدريب أسرع بمقدار 2x، واستهلاك VRAM أقل بنسبة 70%) يجعلان من Qwen3-8B و Qwen3-14B نقاط انطلاق عملية.

أين يتعثر Qwen؟ أنماط الفشل التي يواجهها المستخدمون باستمرار

المشكلة الأكثر تأثيرًا في بيئة الإنتاج هي موثوقية استدعاء الأدوات (tool calling) في حزم الاستدلال المحلية. تستخدم عائلة Qwen3 تنسيق استدعاء الأدوات المستند إلى XML. بينما تتوقع معظم خوادم الاستدلال تنسيق JSON. يتطلب هذا التباين تكوينًا يدويًا لقالب الدردشة والذي لا يحدث تلقائيًا. علاوة على ذلك، يتجاهل Ollama بصمت معلمات presence_penalty و repetition_penalty على الرغم من أن بطاقات نماذج Qwen نفسها توصي صراحةً بتعيين presence_penalty=1.5 لمنع حلقات التكرار في وضع التفكير. تم تتبع ذلك في مشكلة Ollama على GitHub رقم #14493، والتي حصدت أصواتًا مؤيدة كبيرة من المجتمع، ولم يتم حلها حتى أواخر أبريل 2026.

"ثلاثة أخطاء في Ollama تجعل قدراته الوكيلة (agentic) غير فعالة تمامًا. يتم قبول معلمات العقوبة (penalty) بواسطة API دون خطأ ويتم تجاهلها بصمت، على الرغم من أن بطاقة النموذج توصي صراحةً بـ presence_penalty=1.5 لمنع حلقات التكرار أثناء التفكير.". مشكلة Ollama على GitHub رقم #14493، 2026

جودة التكميم (Quantization) هي نمط الفشل العملي الثاني. إجماع المجتمع: Q4_K_M هو الحد الأدنى للمستوى القابل للتطبيق؛ و Q8 لأي شيء يتطلب موثوقية بالغة. تسبب خطأ في CUDA 13.2 في أبريل 2026 في جعل تكميمات GGUF بحجم 4-bit وما دونها عبر نماذج Qwen3.x تُخرج نصوصًا غير مفهومة. كما يتسبب تكميم KV cache عند e5m2 في حلقات تكرار. هذه مشكلات نشطة في فترة أبريل 2026، لذا يُنصح بمتابعة r/LocalLLaMA بدلاً من الاعتماد على الإعدادات الافتراضية.

يخلق تجزئة مناطق API احتكاكًا للمستخدمين غير الصينيين. الفئة المجانية متاحة في سنغافورة فقط. مفاتيح API لسنغافورة وفيرجينيا الأمريكية وبكين غير قابلة للتبديل. الفارق في السعر بين البر الرئيسي للصين ($0.345/M لإدخال Qwen-Max) وسنغافورة ($1.60/M) يمثل فجوة بمقدار 4.6x، وهو أمر مشروع تجاريًا، ولكنه مصدر دائم للارتباك في المجتمع.

مقارنة بين Qwen و DeepSeek-V3/R1 و Llama 4

الترخيص هو الفارق الميكانيكي الذي يجب على معظم الفرق التفكير فيه أولاً. أوزان Qwen3+ المفتوحة مرخصة بموجب Apache 2.0، مما يسمح بالاستخدام التجاري الكامل دون قيود على الحجم، أو حدود للاستخدام، أو متطلبات للإسناد. يحتوي ترخيص Llama من Meta على قيود يتم تفعيلها فوق حدود تجارية معينة وقد ولّدت حالة متكررة من عدم اليقين القانوني. يستخدم DeepSeek ترخيصًا مخصصًا يتطلب قراءة أكثر دقة. بالنسبة لعمليات النشر واسعة النطاق (hyperscale) أو منتجات العلامة البيضاء (white-label)، يُعد ترخيص Apache 2.0 الخاص بـ Qwen هو الأكثر وضوحًا بين المجموعة.

يعمل DeepSeek-V3.2 بإجمالي 685B معلمة مع تنشيط 37B لكل رمز ويستخدم Multi-Head Latent Attention (MLA) لضغط KV cache بشكل أكثر قوة من Grouped Query Attention في Qwen، وهي ميزة كفاءة حقيقية في السياقات الطويلة جدًا. الاختلاف المعماري الأكبر يكمن في التفكير (reasoning): يحتفظ DeepSeek بفروع منفصلة لـ R1 (التفكير) و V3 (التعليمات). بينما يتيح مفتاح التبديل الهجين في Qwen3 لملف وزن واحد التعامل مع كلا الوضعين، بنشر واحد، ودون تفرع.

يقوم Llama 4 (Scout: إجمالي 109B، نشط 17B) بتنشيط 2 من الخبراء الأكبر حجمًا لكل رمز مقابل 8 خبراء أصغر في Qwen، وهو تصميم أكثر تقليدية. يُعد مجزئ الرموز في Llama تنافسيًا في اللغة الإنجليزية ولكنه أقل كفاءة في نصوص CJK مقارنةً بـ BBPE في Qwen الذي يحتوي على مفردات بحجم 151K. بالنسبة لأسواق اللغات الآسيوية، يظهر اختلاف مجزئ الرموز بشكل مباشر في تكاليف API لكل رمز. يغطي Qwen3.5 حوالي 201 لغة في التدريب؛ بينما تم تحسين Llama 4 بشكل أساسي للغة الإنجليزية.

الرقابة: ما تفعله الأوزان مقابل ما تفعله واجهة برمجة التطبيقات (API)

في يناير 2025، قام الباحث @xlr8harder بطرح عدة مئات من الأسئلة الحساسة سياسيًا على نماذج ذكاء اصطناعي صينية مفتوحة المصدر تعمل محليًا، دون طبقة API الخاصة بـ Alibaba. كانت النتيجة على Qwen2.5-72B واضحة لا لبس فيها:

"لقد تحققت من التحيز والرقابة في نموذجين صينيين للذكاء الاصطناعي مفتوحي المصدر، باستخدام عدة مئات من الأسئلة حول مجموعة متنوعة من المواضيع، ولدي بعض الملاحظات المبكرة لمشاركتها: الأمر الأكثر إثارة للاهتمام بالنسبة لي: لا توجد رقابة تقريبًا على qwen 2.5 72b، على الرغم من أن deepseek-v3 يمتلكها بالتأكيد." ، @xlr8harder، X/Twitter، 27 يناير 2025

التناقض مع سلوك API المستضاف حاد للغاية. قام الباحث leonardlin، بالكتابة على مدونة Hugging Face في يونيو 2024، بتحليل Qwen2-7B-Instruct بعد عملية الطمس (abliteration) (وهي تقنية تزيل متجهات الرفض من أوزان النموذج). توثق النتائج عدم تماثل يعتمد على اللغة: النموذج الذي يعمل باللغة الصينية يستجيب للأسئلة حول معسكرات الاعتقال في شينجيانغ بسرد صريح يتماشى مع الحزب الشيوعي الصيني، حيث توصف ما يسمى بالمعسكرات بأنها افتراءات من قبل قوى معادية. بينما يرفض نفس النموذج الذي يعمل باللغة الإنجليزية الإجابة ببساطة. هذه ليست رقابة متماثلة مطبقة على كلتا اللغتين. إنها دعاية باللغة الصينية وصمت باللغة الإنجليزية، وهما نوعان مختلفان من قمع المحتوى يعملان في وقت واحد، في اتجاهين متعاكسين.

الاستنتاج العملي: الأوزان أنظف بكثير من API المستضاف. تطبق طبقة API الخاصة بـ Alibaba ضوابط محاذاة (alignment) بعد التدريب غير موجودة في أوزان النموذج التي تم تنزيلها. إذا كنت تبني منتجات تحتاج إلى مناقشة التاريخ السياسي الصيني، أو تايوان، أو شينجيانغ، أو ساحة تيانانمن بأي دقة واقعية، فإن الحل هو الاختبار محليًا على جيل النموذج المحدد الذي تنوي استخدامه، وفهم أن API والنموذج المحلي ليسا نفس المنتج من منظور سياسة المحتوى. تزيل سلسلة Dolphin Qwen2 التي يديرها المجتمع طبقة المحاذاة بالكامل للتطبيقات التي تتطلب ذلك. لاحظ أن اختبار @xlr8harder كان على Qwen2.5، وليس Qwen3؛ ولم يتم إعادة اختبار الجيل الأحدث بشكل منهجي بمنهجية مكافئة اعتبارًا من أبريل 2026.

لمن صُمم Qwen؟

الملاءمة الأوضح هي لمطور يمتلك بطاقة RTX 4090 أو A100 ويرغب في أداء برمجي يضاهي النماذج الرائدة ويعمل بالكامل على أجهزة محلية، دون دفع تكاليف API، وبموجب ترخيص يسمح بالاستخدام التجاري دون قيود. يجعل إصدار Qwen3.6-27B من هذا الأمر نقاشًا مختلفًا عما كان عليه قبل ستة أشهر. قبل أبريل 2026، كان تشغيل نموذج ينافس أفضل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المستضافة يتطلب إما إعدادًا متعدد وحدات معالجة الرسومات (multi-GPU) أو قبول تنازلات كبيرة في القدرات. قصة تشغيل 27B على 4090 تسد هذه الفجوة بشكل كبير.

الملاءمة الواضحة الثانية هي للفرق التي تتوسع في أسواق اللغات الآسيوية. تم بناء مجموعة بيانات التدريب الخاصة بـ Qwen (بـ 36T رمز، 119 لغة)، وتصميم مجزئ الرموز، ونموذج الترجمة المخصص Qwen-MT لحالة الاستخدام هذه بطرق لا تتوفر في النماذج التي تركز على اللغة الإنجليزية أولاً. ميزة التكلفة لكل رمز الناتجة عن كفاءة مجزئ الرموز حقيقية وتتضاعف مع زيادة النطاق.

الملاءمة الثالثة هي للمؤسسات التي تحتاج إلى ترخيص Apache 2.0 من أجل الوضوح القانوني، أو منتجات العلامة البيضاء، أو المشتريات المؤسسية التي لا يمكنها قبول قيود الاستخدام، أو المشاريع التي تخلق فيها شروط ترخيص Llama من Meta أو ترخيص DeepSeek المخصص احتكاكًا. تُعد عائلة Qwen3+ المفتوحة والمقاربة للنماذج الرائدة هي الأفضل من حيث وضوح الترخيص المتاح حاليًا.

يُعد Qwen خيارًا غير مناسب إذا كان منتجك يتطلب سلوكًا موثوقًا ومُختبرًا في المواضيع السياسية الصينية من خلال API المستضاف. الفروق الدقيقة في الرقابة الموضحة أعلاه تعني أنك بحاجة إلى معرفة وضع النشر الذي تستخدمه واختباره. كما أنه خيار غير مناسب إذا كنت بحاجة إلى توافق سلس مع OpenAI API مباشرة، حيث أن اختلافات تنسيق استدعاء الأدوات، ومعلمات وضع التفكير، وأخطاء تكامل Ollama تعني وجود احتكاك حقيقي في الإعداد. قد تجد الفرق ذات ميزانيات البنية التحتية المحدودة والتي تحتاج إلى نموذج "يعمل ببساطة" في حزمة محلية أن أعمال التكامل تفوق مكاسب القدرات مقارنة بالنماذج ذات أدوات الاستدلال المحلية الأكثر نضجًا.

إن إصدار QwQ-32B في مارس 2025، والذي طابق DeepSeek-R1 (بـ 671B معلمة) عند 32B معلمة ودفع قفزة بنسبة 8% في يوم واحد في سعر سهم Alibaba، وضع القالب لما تلاه: إصدارات متكررة تضغط ما يتطلبه الأداء الرائد من حيث الحوسبة والتكلفة. يُعد Qwen3.6-27B أحدث مثال على ذلك. نموذج بحجم 27B، على وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك، مقابل $0، بموجب ترخيص Apache 2.0.