إصدار Qwen3.8 من علي بابا رسميًا: قفزة جديدة في البرمجة والعمل المكتبي، مع استدلال أسرع واستقرار أعلى

أخبار ar.wedoany.com، في 3 أغسطس، أصدرت مجموعة علي بابا رسميًا نموذج الأساس الجديد من الجيل التالي Qwen3.8، بإجمالي معاملات يبلغ 2.4 تريليون، مع تحسين كبير في قدرات البرمجة (Coding) والعمل المكتبي الاحترافي (Cowork). وفي قائمة Arena الصادرة اليوم من جهة تقييم خارجية موثوقة، حل نموذج Qwen من علي بابا في المرتبة الثانية بعد سلسلة Claude من Anthropic، ليكون الأداء العام ضمن الصف الأول عالميًا في مجال النماذج الكبيرة. حاليًا، أصبحت واجهة برمجة التطبيقات (API) لنموذج Qwen3.8 متاحة على منصة Qianwen AI، وتم ربطها بمنتج الوكلاء الذكي "Qianwen Office" الذي أطلقته علي بابا اليوم بالتزامن. ومن المتوقع أن يتم فتح المصدر لنموذج Qwen3.8-Max الأسبوع المقبل، بالإضافة إلى فتح مصدر Qwen3.8-27B.

اعتبارًا من اليوم، يمكن للمطورين حول العالم الحصول على خدمات API الخاصة بـ Qwen3.8 عبر منصة Qianwen AI، حيث يبلغ سعر الإدخال 12 يوانًا لكل مليون توكن والإخراج 36 يوانًا محليًا، بينما يبلغ سعر الإدخال عند命中 ذاكرة التخزين المؤقت الضمنية 1.5 يوان فقط. أما الأسعار الدولية للإدخال والإخراج فتبلغ 40% و24% فقط من أسعار Opus 5، مما يحقق ذكاءً مشابهًا بتكلفة أعلى فعالية.

الإصدار هذه المرة هو النموذج الرائد Qwen3.8-Max، الأكبر حجمًا والأقوى أداءً في سلسلة نماذج Qianwen الكبيرة، وهو يدعم فهم الصور ويبلغ طول سياقه مليون توكن. من حيث بنية النموذج، ومن خلال التحسين المشترك لبنية MoE المتناثرة وآلية الانتباه المختلطة، وسّع Qwen3.8 إجمالي معاملات نموذج Qianwen الكبير لأول مرة إلى 2.4 تريليون مع تفعيل 95 مليار معامل، محققًا كفاءة استدلال أعلى وسرعة استدلال أسرع، مع تحقيق اختراق جديد في الأداء العام: في تقييمات الوكلاء البرمجيين مثل PaperBench لإعادة إنتاج الأبحاث العلمية، حقق Qwen3.8-Max تحسنًا كبيرًا بمقدار 28.2 نقطة مقارنة بالجيل السابق، مسجلًا 93.0 نقطة كأعلى نتيجة في التقييم؛ وفي تقييمات الوكلاء العامين مثل WideSearch وAgent's Last Exam، حقق النموذج الجديد 81.9 نقطة و52.4 نقطة على التوالي، ليحتل مواقع متقدمة. وفي الوقت نفسه، حصل Qwen3.8 على 82.8 نقطة في تقييم IF Bench لاتباع التعليمات، و92.6 نقطة في GPQA Diamond للاستدلال العلمي، محققًا مراكز متقدمة في سلسلة القدرات العامة؛ وفي تقييم BabyVision للاستدلال البصري، حقق Qwen3.8-Max 82.0 نقطة بدون استخدام أدوات، متجاوزًا بعض النماذج الرئيسية بفارق يقارب الضعفين، وفي تقييم OSWorld-Verified لقدرة الوكلاء على تشغيل أجهزة الكمبيوتر، تصدر Qwen3.8-Max النماذج الرئيسية بـ 86.1 نقطة.

تعد القدرة على البرمجة (Coding) إحدى القدرات الأساسية للنماذج الكبيرة المتطورة، وقد حقق Qwen3.8 اختراقًا جديدًا في البرمجة الذاتية. في قائمة CodeArena الموثوقة، احتل Qwen3.8 المرتبة الرابعة عالميًا. قبل عامين، كانت النماذج المتطورة قادرة على كتابة الدوال وإكمال الكود البرمجي، لتصبح مساعدًا قويًا للمبرمجين. أما اليوم، فيمكن لـ Qwen3.8 الانطلاق من مجلد فارغ، وإكمال مشروع حقيقي يستغرق عادة أكثر من عشرة أيام بشكل ذاتي، دون أي تدخل بشري طوال العملية. وبجملة واحدة فقط "إنشاء وكيل ذاتي التطور Harness"، يتصرف Qwen3.8 كمهندس خبير، يبني من الصفر إطار عمل الهندسة الحلقية (Loop Engineering)، وينظم الوكلاء لاستلام المهام وتنفيذها تلقائيًا، ويمكن للمهندسين البشريين أيضًا تقديم متطلبات جديدة لـ Qwen3.8 عبر تطبيق DingTalk. بعد تشغيل Qwen3.8 بشكل مستقل للبرمجة لمدة 16 يومًا تقريبًا، أنتج إطار عمل وكيل ذاتي التطور حقيقيًا وقابلًا للاستخدام بمستوى Hermes Agent باسم "oh-my-cli"، وقد تم حاليًا فتح المصدر الكامل لهذا المشروع، مع حفظ العملية الكاملة علنًا في مستودع GitHub، ويمكن للجميع الاطلاع عليها.

يمكن لـ Qwen3.8 تولي مجموعة واسعة من المهام المهنية الحقيقية (Cowork). في مواجهة مهام مهنية مختلفة تمامًا ومعايير تقييم واحتياجات حسابية متنوعة، ومن خلال توسيع التعلم المعزز (RL) المشترك في البيئات الحقيقية والموارد الحاسوبية، حقق Qwen3.8 تحسنًا حقيقيًا في الأداء عبر مئات المهام المهنية عالية القيمة وعالية التكرار، ويمكنه تقديم نتائج بمستوى إنتاجي بشكل موثوق ومستقر في أطر الوكلاء الرئيسية: فريق مساعدين قانونيين يحتاج إلى أسبوع لتمييز أكثر من ألف بند ذي صلة في مئات المستندات القانونية، بينما ينجز Qwen3.8 المهمة في أقل من ساعة؛ فريق تحليل بيانات كرة السلة يحتاج إلى ترميز إطار بإطار لأكثر من 160 ساعة من تسجيلات المباريات، بينما يمكن لـ Qwen3.8 تحليل أكثر من 8400 هجمة ودفاع بدقة في غضون عشرات الدقائق، مع إخراج ملفات تعريف تكتيكية للاعبين وتقارير للمدربين في وقت واحد؛ فريق بحث مالي يعتمد على سنوات من الخبرة المهنية المتراكمة وجمع التغيرات الشاملة واللحظية في أسواق رأس المال لإكمال أبحاث الاستراتيجيات الكمية خطوة بخطوة، بينما يقوم Qwen3.8 بتنسيق وكلاء متوازيين بشكل ذاتي، ويعمل بشكل متواصل لعدة ساعات لتسليم استراتيجية كاملة لتناوب صناديق المؤشرات المتداولة (ETF)، مع مواصلة تحليل الاختبارات الخلفية وتعديلها ديناميكيًا، وتحقيق أرباح على نطاق واسع في النهاية.

في المهام طويلة المدى، أظهر Qwen3.8 قدرات تخطيط ذاتي على مستوى الأنظمة وتعلمًا تكيفيًا شاملاً مغلق الحلقة. سواء في تصميم الرقائق الرقمية عالية الدقة ذات القيود الفيزيائية القوية، أو في عمليات المحاكاة التجارية شديدة الديناميكية والتنافسية، يمكن لـ Qwen3.8 من خلال حلقة التكيف المغلقة "تنفيذ-تغذية راجعة-تكرار" إعادة هيكلة الخوارزميات والاستراتيجيات بعمق عبر آلاف الجولات من التفاعلات فائقة الطول.

بالإضافة إلى قدرات النص والاستدلال القوية، رفع Qwen3.8 أيضًا حدود قدرات الفهم البصري للذكاء الاصطناعي. في قائمة Vision Arena الموثوقة، احتل Qwen3.8-Max المرتبة الثانية عالميًا. لا يقتصر دور Qwen3.8 على قراءة ملفات PDF للتقارير المالية المكونة من 200 صفحة وفهم مقاطع الفيديو الطويلة التي تتجاوز 100 ساعة فحسب، بل يمكنه أيضًا إعادة تغذية هذه المعرفة والمعلومات "المرئية" إلى سير العمل بأكمله، لمساعدة النموذج على التفكير بشكل أكثر شمولًا. في معيار المهام طويلة المدى "RecreationBench" الذي بناه فريق Qianwen لإعادة إنشاء التطبيقات، لم يكن لدى النموذج كود المصدر ولا اتصال بالإنترنت، وفهم التطبيق فقط من خلال التفاعل والتغذية الراجعة، ومع ذلك تمكن من إعادة إنشاء التطبيق بالكامل من الصفر. يشير هذا إلى أن Qwen3.8 أظهر بالفعل قدرات وكيل متعدد الوسائط بمستوى متقدم، من خلال الحلقة المتكررة "برمجة تكرارية-تفاعل وتغذية راجعة"، مما يدفع البرمجة البصرية (Visual Coding) إلى آفاق جديدة.

من المعلوم أن العقدة الفائقة Zhenwu M890 من علي بابا نجحت أيضًا في التكيف مع Qwen3.8، ومن خلال التحسين الشامل لسلسلة الرقائق ومنصة السحابة ونموذج Qianwen الكبير، تم تحسين كفاءة الاستدلال بشكل ملحوظ وخفض تكاليف الاستدلال، مع إمكانية تحقيق تحسين في الأداء يصل إلى 1.5 ضعف في سيناريوهات استدلال الوكلاء.