في حين أن ديب سيك يستحوذ على العناوين الرئيسية, كوين من شركة علي بابا بهدوء عائلة النماذج الأكثر اكتمالاً في مجال الذكاء الاصطناعي - بدءاً من النماذج الصغيرة على الأجهزة وصولاً إلى النموذج الرئيسي الذي أصبح في مايو 2026 النموذج الصيني الأعلى تصنيفاً على الإطلاق في معايير الذكاء المستقلة. إذا كانت شركة DeepSeek هي المُزعزع، فإن Qwen هي المنصة. إليك ماهيته وسبب أهميته.
أبرز الاستنتاجات
- كوين3.7 كحد أقصى (مايو 2026) 56.6 درجة على مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي - أعلى 10 درجات على مستوى العالم، وهي أعلى درجة على الإطلاق لنموذج صيني.
- عائلة النماذج الأوسع نطاقاً في الذكاء الاصطناعي: من نماذج 0.5 مليار على الجهاز إلى نماذج رائدة بمقياس 1 تيرابايت، مفتوحة ومملوكة.
- 1M-سياق الرمز المميز على الرائد، مع تشغيل التفكير الممتد افتراضيًا.
- متصدر الوزن المفتوح تنافس Alibaba شركة Meta كأكبر مساهم في النماذج المرخصة بشكل متساهل.
- تنبيه: نماذج توب ماكس هي نماذج مملوكة وواجهة برمجة التطبيقات فقط؛ تنطبق محاذير إقامة البيانات والاعتدال على الخدمة المستضافة.
من هو قوين
تشوين (短 لـ “تونغيي تشيانوين،” 义千 سؤال) هي عائلة كبيرة الحجم من علي بابا كلاود, أكبر مزود للحوسبة السحابية في الصين. على عكس DeepSeek (مختبر مُركّز) أو Moonshot (شركة ناشئة)، فإن Qwen لديها الثقل الكامل لتكتل بقيمة تريليون دولار وراءها: البنية التحتية لشركة Alibaba Cloud، ومقياس بيانات التجارة الإلكترونية، وتفويض لجعل Qwen طبقة الذكاء الاصطناعي الافتراضية عبر إمبراطورية علي بابا وعالم المصادر المفتوحة.
يظهر هذا الدعم على أنه الشمولية. Qwen ليست نموذجًا واحدًا - إنها عائلة مترامية الأطراف تغطي النص والرؤية والصوت والرمز والرياضيات والتضمينات، بأحجام تتراوح بين نماذج أقل من مليار معيار تعمل على الهاتف إلى نماذج رئيسية بتريليون معيار. وقد قامت شركة علي بابا بإتاحة حصة هائلة من المصادر المفتوحة، مما يجعل Qwen، إلى جانب Llama من Meta، أحد ركيزتي النظام البيئي العالمي المفتوح.
الرائد كوين 3.7 ماكس
صدر في 19 مايو 2026, كوين3.7 كحد أقصى هو نموذج علي بابا الأكثر قدرة وعلامة فارقة حقيقية للذكاء الاصطناعي الصيني:
- 56.6 على مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي 56.6 على مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي - أعلى 10 مراتب عالمية وأعلى مرتبة حققها أي موديل صيني في هذا المعيار المستقل.
- 92.4 على برنامج GPQA Diamond (علوم على مستوى الدراسات العليا) و 97.1 على HMMT فبراير 2026 (رياضيات المنافسة) - الأعلى في مجموعة المقارنة.
- 1M-سياق الرمز المميز مع تمكين التفكير الموسع افتراضيًا.
- تسعير مدخلات $2.50 / مخرج $7.50 لكل مليون توكن، مع مدخلات مخزنة مؤقتًا عند $0.25.
لا يزال الإصدار السابق، Qwen3.6 ماكس (أبريل 2026)، متاحًا بتكلفة أقل (حوالي $1.04/$6.24). وكلاهما مملوكان ويتم تقديمهما من خلال Alibaba Cloud Model Studio وOpenRouter وAlgusta AI.
القصة الحقيقية: العائلة ذات الوزن المفتوح
تستحوذ سيارة ماكس الرائدة على العناوين الرئيسية القياسية، ولكن سلاح كوين الاستراتيجي هو كتالوج الوزن المفتوح. أصدرت شركة علي بابا العشرات من نماذج Qwen بموجب تراخيص متساهلة (معظمها Apache 2.0)، تمتد على نطاق :
- النماذج النصية الكثيفة ونماذج نص وزارة التربية والتعليم من 0.5 مليار إلى مئات المليارات من المعلمات.
- كوين-فيل نماذج لغة الرؤية - اللغة.
- كوين-كودر نماذج مضبوطة لهندسة البرمجيات.
- كوين-أوديو ونماذج التضمين.
هذا الأمر مهم لأنه يجعل Qwen أساسًا لآلاف المنتجات النهائية والمشتقات في جميع أنحاء العالم. إذا كنت قد استخدمت نموذجًا صينيًا مفتوحًا صينيًا غير DeepSeek، فمن المحتمل جدًا أن يكون مشتقًا من Qwen. بالنسبة للمنشئين الذين يرغبون في امتلاك مكدسهم - الضبط الدقيق، والاستضافة الذاتية، وعدم التبعية لواجهة برمجة التطبيقات - تقدم Qwen خيارات حجم/قدرة أكثر من أي منافس.
حيث يفوز كوين
1. اتساع العائلة - من الحافة إلى الحدود
لا أحد آخر يغطي الطيف الكامل بهذا الشكل الجيد. يمكنك وضع نموذج أولي على واجهة برمجة تطبيقات 1T Max، ثم نشر نموذج مفتوح 7B مضبوط بدقة على أجهزتك الخاصة، والبقاء داخل عائلة نماذج واحدة مع سلوك متسق وترميز متناسق. هذا الاتساق ذو قيمة حقيقية لفرق الإنتاج.
2. عمق الوزن المفتوح
التزام علي بابا بالأوزان المفتوحة ينافس التزام ميتا. بالنسبة لأي شخص يبني على نماذج ذاتية الاستضافة، فإن كتالوج Qwen هو أعمق قائمة متاحة - والتراخيص ملائمة للأعمال التجارية.
3. قوة متعددة اللغات ومتعددة الوسائط
تم تدريب Qwen على بيانات علي بابا الضخمة متعددة اللغات وبيانات التجارة الإلكترونية، وهو قوي بشكل استثنائي عبر اللغتين الصينية والإنجليزية وعشرات اللغات الأخرى، بالإضافة إلى الرؤية والصوت. بالنسبة لأحمال العمل غير الإنجليزية ومتعددة الوسائط، غالبًا ما يكون أفضل خيار مفتوح.
حيث يخسر كوين - المحاذير الصادقة
1. أفضل النماذج مغلقة
يعد Qwen3.7 Max الذي يتصدر العناوين الرئيسية مملوكًا لواجهة برمجة التطبيقات فقط. إذا كان السبب وراء اختيارك للذكاء الاصطناعي الصيني هو الانفتاح، فإن الجزء العلوي من مجموعة Qwen لا يوفر ذلك - يمكنك الانتقال إلى النماذج المفتوحة (التي لا تزال ممتازة) في المستوى الأدنى.
2. بيانات واجهة برمجة التطبيقات المستضافة ومحاذير الاعتدال
تعمل واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Model Studio على البنية التحتية لـ Alibaba Cloud في الصين، مع نفس اعتبارات إقامة البيانات والاعتبارات المتعلقة بمراقبة المحتوى مثل الخدمات الأخرى المستضافة في الصين. تتجنب الاستضافة الذاتية للأوزان المفتوحة هذا الأمر.
3. التجزئة
اتساع العائلة هو أيضًا نقطة ضعف: مع وجود العديد من النماذج والإصدارات، فإن اختيار Qwen المناسب لمهمة ما يتطلب البحث. لا توجد إجابة واحدة “فقط استخدم هذا الطراز” كما هو الحال مع المختبر ذي الطراز الواحد.
كوين ضد الميدان
| البعد | Qwen | ديب سيك V4 (DeepSeek V4) | لاما (ميتا) | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|---|
| اتساع عائلة النموذج | الأوسع (الحافة → الحدود) | ضيقة | عريض | ضيقة |
| عمق الوزن المفتوح | أعمق | قوي (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا) | العمق | لا يوجد |
| الذكاء المتطور | أفضل 10 شركات عالمية | قوي | خلف الحدود | النماذج الرائدة |
| متعدد اللغات/متعدد الوسائط | ممتاز | جيد | جيد | ممتاز |
| أفضل نموذج مفتوح؟ | لا (الحد الأقصى للإغلاق) | نعم | نعم | لا |
المزايا والعيوب
محترفو كوين
- عائلة النماذج الأوسع نطاقاً في الذكاء الاصطناعي - من الحافة إلى الحدود
- أعمق كتالوج مفتوح الوزن (Apache 2.0)
- تصدرت شركة Flagship المراكز الـ 10 الأولى عالميًا في مجال الذكاء
- تغطية متميزة متعددة اللغات ومتعددة الوسائط
- مدعومًا بمقياس Alibaba Cloud وموثوقيتها
سلبيات كوين
- أفضل النماذج (ماكس) هي النماذج المملوكة لواجهة برمجة التطبيقات فقط
- تنطوي واجهة برمجة التطبيقات المستضافة على محاذير إقامة البيانات الصينية
- التجزئة العائلية - من الصعب اختيار النموذج المناسب
- الإشراف على المحتوى على الخدمة المستضافة
كيفية الوصول إلى كوين
- الرائد (ماكس): Alibaba Cloud Model Studio، وOpenRouter، وAlbi - واجهة برمجة التطبيقات فقط.
- النماذج المفتوحة: قم بتنزيل Qwen3 و Qwen-Coder و Qwen-VL وغيرها من Hugging Face / ModelScope وقم باستضافتها ذاتيًا أو ضبطها بدقة.
- الدردشة: تطبيق Qwen Chat على الويب للاستخدام العادي.
أي إصدار من Qwen ينبغي عليك فعليًّا تشغيله على جهازك؟
أكبر ميزة عملية لـ«Qwen» هي في الوقت نفسه أكبر مصدر للارتباك: فهناك عدد كبير جدًّا من الطرز المتاحة للاختيار من بينها. والطريقة الأسهل والأكثر واقعية هي البدء بالأجهزة التي تمتلكها بالفعل، ثم العمل انطلاقًا منها. فجميع أحجام «Qwen» تقريبًا تُشحن بتنسيق GGUF الذي تستخدمه «Ollama»،, LM Studio وlama.cpp كما هو متوقع، و Q4_K_M يُعد التكمية الإعداد الافتراضي المناسب للجميع تقريبًا — فهي تقلص حجم النموذج بنحو ثلاثة إلى أربعة أضعاف مقارنة بالدقة الكاملة، مقابل خسارة طفيفة في الجودة فقط. اختر فئة أدنى من قدرات جهازك، واختر أكبر نموذج يتناسب مع هذه الفئة مع ترك مساحة كافية للسياق.
| أجهزتك | أفضل إعدادات Qwen للتشغيل (Q4_K_M) | ما يمكن توقعه |
|---|---|---|
| الهاتف / راسبيري باي (ذاكرة وصول عشوائي من 4 إلى 8 جيجابايت) | 0.6B–4B كثيفة (مثل نموذج سلسلة صغيرة يبلغ حجمه ~1.7B) | الدردشة دون اتصال بالإنترنت وتلخيص النصوص؛ يبلغ حجم النموذج الذي يبلغ حجمه حوالي 0.6 مليار حوالي 500 ميغابايت، ويعمل بمعدل يتراوح بين 15 و25 رمزًا في الثانية تقريبًا |
| وحدة معالجة الرسومات (GPU) بسعة 8 جيجابايت (RTX 3060 / 4060) | 8B كثيف | مساعد عام سريع، يبلغ معدل أدائه حوالي 40+ توكن في الثانية — نقطة الانطلاق للاستخدام الجاد |
| بطاقة رسومات بسعة 12 جيجابايت (RTX 3060 12GB / 5070) | 14B كثيف | تحسن ملحوظ في الأداء؛ يحتاج إلى حوالي 11 جيجابايت إجمالاً عند سياق 8K |
| وحدة معالجة الرسومات (GPU) بسعة 24 جيجابايت (RTX 3090 / 4090 / 5090) | مقاس 32B كثيف، أو مقاس MoE من فئة 30B (30B-A3B) | المكان المثالي محليًّا؛ جودة تقترب من مستوى بطاقات الحدود في بطاقة استهلاكية واحدة |
| 48 جيجابايت أو أكثر، أو 64 جيجابايت أو أكثر مع معالج Apple Silicon | نموذج MoE كبير مثل النموذج الرائد 235B-A22B | أفضل النماذج التي يمكنك استضافتها بنفسك دون الحاجة إلى خادم |
هناك قاعدتان تقيانك من الوقوع في المشاكل. أولاً، اترك مساحة احتياطية: فالنموذج الذي يملأ ذاكرة الفيديو (VRAM) بالكامل سيتسبب في حدوث تجاوز للسعة بمجرد تحميل موجه طويل، لذا قم بتقليل الحجم بمقدار درجة واحدة إذا كنت تعمل مع سياقات كبيرة. ثانيًا، عندما توفر عائلة «open-weight» مزيج الخبراء (MoE) إذا كان هذا الخيار متاحًا في فئتك، فاختره — فالنموذج 30B-A3B يقدم جودة تقارب جودة النموذج 30B الكثيف، بينما تبلغ تكلفة تشغيله تقريبًا نفس تكلفة تشغيل نموذج 3B، لأن ما يقارب 3 مليارات معلمة فقط يتم تنشيطها لكل رمز. تعد النماذج الكثيفة أبسط وأكثر قابلية للتنبؤ بها قليلاً؛ أما نماذج MoE فهي الخيار الأذكى عندما تريد الحصول على أقصى قدر من القدرات لكل غيغابايت.
الأسئلة الشائعة
هل تمتلك شركة علي بابا نموذج Qwen؟
Yes. Qwen is developed and owned by Alibaba Cloud, Alibaba’s cloud-computing division and China’s largest cloud provider. It carries the full backing of the trillion-dollar conglomerate, drawing on Alibaba Cloud’s infrastructure, e-commerce data, and organizational resources to train and ship the model family.
Is Qwen free and open source?
Mostly yes. Most of the Qwen family, including very capable models, is released under permissive Apache 2.0 open weights, spanning text, vision, audio, and code from 0.5B to hundreds of billions of parameters. The top-tier Qwen-Max flagship models, however, are proprietary and API-only.
What is the latest Qwen model?
Qwen3.7 Max, released May 19, 2026, is the latest flagship. It’s a sparse mixture-of-experts model with roughly 1 trillion total parameters and a 1-million-token context window, scoring 56.6 on the Artificial Analysis Intelligence Index, 92.4 on GPQA Diamond, and 97.1 on HMMT February 2026.
Qwen vs DeepSeek: which is better?
They win on different fronts. DeepSeek leads on price-performance and ships its very best model as open weights under an MIT license. Qwen wins on family breadth, multimodal and multilingual coverage, and top-end benchmark intelligence, ranking among the top-10 globally while releasing the deepest range of open-weight models.
هل Qwen مفتوحة المصدر؟
جزئيًا. يتم إصدار معظم عائلة Qwen - بما في ذلك النماذج القادرة للغاية - تحت أوزان Apache 2.0 المفتوحة. نماذج Qwen-Max الرائدة من الدرجة الأولى هي نماذج مملوكة وواجهة برمجة التطبيقات فقط. لذا فإن عبارة “Qwen مفتوح المصدر” صحيحة بالنسبة للعائلة ولكن ليس لأفضل النماذج على الإطلاق.
هل Qwen أفضل من DeepSeek؟
نقاط قوة مختلفة. يفوز DeepSeek من حيث الأداء السعري ويشحن أفضل نماذجها كأوزان مفتوحة. يفوز Qwen على اتساع العائلة، والتغطية متعددة الوسائط/متعددة اللغات، والذكاء القياسي المتطور (Qwen3.7 ماكس يحتل مرتبة أعلى عالميًا). بالنسبة لمرونة الاستضافة الذاتية، فإن كتالوج Qwen أعمق؛ أما بالنسبة للنموذج المفتوح الممتاز الرخيص، فإن DeepSeek أبسط.
ماذا تعني “كوين”؟
إنها اختصار لكلمة Tongyi Qianwen (义千)، وهي اختصار لكلمة “الحقيقة من ألف سؤال” تقريبًا - وهي العلامة التجارية لعائلة LLM التابعة لشركة علي بابا.
هل يمكنني استخدام Qwen تجاريًا؟
نعم - النماذج المفتوحة هي في الغالب Apache 2.0، والتي تسمح بالاستخدام التجاري. واجهة برمجة تطبيقات ماكس لديها شروط تجارية قياسية. تحقق دائمًا من بطاقة الترخيص الخاصة بالنموذج المحدد على Hugging Face.
هل يعمل Qwen على الهاتف؟
تم تصميم أصغر طرازات Qwen (دون المليار معلمة) للاستخدام على الجهاز، بما في ذلك الهواتف والأجهزة المتطورة. وهذا جزء مما يجعل العائلة كاملة بشكل غير عادي.
هل Qwen آمن للاستخدام؟
بالنسبة للأعمال غير الحساسة، نعم. يمكن أن تكون نماذج Qwen ذات الوزن المفتوح مستضافة ذاتيًا، مما يجعل بياناتك تحت سيطرتك بالكامل - وهو الخيار الأكثر أمانًا. يتم تشغيل واجهة برمجة تطبيقات Qwen المستضافة على Alibaba Cloud في الصين، مع اعتبارات إقامة البيانات المعتادة واعتبارات الإشراف على المحتوى، لذلك بالنسبة للبيانات الحساسة أو الخاضعة للتنظيم، يمكنك استضافة الأوزان المفتوحة ذاتيًا أو استخدام مزود غربي بدلاً من ذلك.
هل استخدام Qwen مجاني؟
في الغالب، نعم - نماذج Qwen الكبيرة مفتوحة الوزن مجانية للتنزيل والتشغيل بموجب تراخيص متساهلة (معظمها Apache 2.0)؛ أنت تدفع فقط مقابل حسابك الخاص. نموذج Qwen-Max الرئيسي من الدرجة الأولى هو واجهة برمجة تطبيقات مدفوعة. هناك أيضًا تطبيق Qwen Chat على الويب مجانًا للاستخدام العادي.
ما مقدار ذاكرة VRAM التي أحتاجها لتشغيل Qwen محليًّا؟
عند استخدام التكمية القياسية Q4_K_M، يجب أن تخصص حوالي 6 جيجابايت من ذاكرة VRAM لنموذج بحجم 8B، وحوالي 11 جيجابايت لنموذج بحجم 14B، وحوالي 20–22 جيجابايت لنموذج بحجم 30–32B — مع ترك دائمًا بضعة جيجابايتات إضافية متوفرة لنافذة السياق الخاصة بك. تُعد بطاقة ذاكرة سعة 8 جيجابايت نقطة انطلاق واقعية للحصول على مساعد سريع ومفيد؛ أما بطاقة سعة 24 جيجابايت (مثل RTX 3090 أو 4090 أو 5090) فهي تمثل النقطة المثالية المحلية. وأقل من ذلك، لا تزال أصغر نماذج Qwen تعمل على وحدة المعالجة المركزية (CPU) للهاتف أو الكمبيوتر المحمول، ولكن بسرعة أقل.
ما هو طراز Qwen الأفضل للبرمجة؟
من حيث القدرات الأولية، يُعد النموذج الرائد المخصص «Qwen3-Coder» (نموذج «Mixture-of-Experts» ذو 480 مليار معلمة) الخيار الأقوى، وهو يضاهي أداءً نماذج الترميز المغلقة الرائدة — ولكن عند هذا الحجم، من الواقعي استخدامه عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، وليس على جهازك الخاص. بالنسبة للترميز المحلي، يعمل نموذج Qwen3-Coder 30B-A3B بشكل جيد عند مستوى Q4_K_M على وحدة معالجة رسومات (GPU) واحدة بسعة 24 جيجابايت (حوالي 19 جيجابايت على القرص)، وهو الخيار الافتراضي العملي. إذا لم يكن لديك سوى بطاقة سعة 8–10 جيجابايت أو كمبيوتر محمول بسعة 16 جيجابايت، فانتقل إلى نموذج Qwen3 عام صغير (4B أو 8B) أو نموذج Qwen2.5-Coder-7B الأقدم، الذي لا يزال قويًا في إكمال الكود. اختر أكبر مُبرمج يتناسب مع أجهزتك بدلاً من النموذج الأكثر شهرة.
هل يجب أن أستخدم نموذج «Qwen» الكثيف أم نموذج «Mixture-of-Experts»؟
اختر نموذج «dense» للأحجام الصغيرة وللتبسيط الأقصى — فهي سهلة التكمية، ويمكن التنبؤ بها، وتتمتع بدعم جيد في كل مكان. اختر نموذج MoE عندما تريد الحصول على أقصى قدر من القدرات لكل غيغابايت من الذاكرة: حيث لا يقوم نموذج Mixture-of-Experts بتنشيط سوى جزء بسيط من معلماته لكل رمز، وبذلك تحصل على جودة نموذج أكبر بكثير بتكلفة استدلال نموذج صغير. على بطاقة سعة 24 جيجابايت، غالبًا ما يكون نموذج 30B-A3B MoE هو الخيار الفردي الأذكى الذي يقدمه Qwen.
الخلاصة
Qwen هي القوة الأكثر استخفافاً في مجال الذكاء الاصطناعي الصيني. فهي تفتقر إلى سردية التسعير التخريبية التي تقدمها شركة DeepSeek، ولكنها تقدم شيئاً يمكن القول إنه أكثر قيمة: عائلة النماذج الأوسع والأعمق والأكثر جاهزية للإنتاج، والتي ترتكز على نموذج رئيسي ينافس الآن في الحدود العالمية وذيل طويل من النماذج المفتوحة التي تشغل آلاف المنتجات في جميع أنحاء العالم.
إذا كنت تريد بائعًا واحدًا للذكاء الاصطناعي يمكنه أن يأخذك من نموذج بحجم الهاتف إلى أفضل 10 شركات رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي - مفتوحًا حيثما كان ذلك مهمًا، ومتعدد الوسائط، ومتعدد اللغات، ومدعومًا بموثوقية Alibaba Cloud - فإن Qwen هو الحل الأكثر اكتمالاً المتاح في عام 2026. فقط اعلم أن أفضل ما في Qwen مغلق، وأن واجهة برمجة التطبيقات المستضافة تحمل المحاذير القياسية الخاصة بالاختصاص القضائي الصيني. بالنسبة لمعظم ما تبنيه معظم الفرق، فإن نماذج Qwen المفتوحة أكثر من كافية.
