1. مقدمة البرنامج التعليمي

Qwen3-4B-Thinking-2507 وQwen3-4B-Instruct-2507 نموذجان لغويان كبيران أطلقهما فريق Alibaba Tongyi Qianwen في أغسطس 2025. من حيث الأداء، يتفوق Qwen3-4B-Thinking-2507 بشكل ملحوظ على نماذج Qwen3 الصغيرة من نفس الحجم في القدرة على حل المشكلات المعقدة، والقدرة الرياضية، والقدرة على الترميز، والقدرة على استدعاء الدوال متعددة الجولات. أما في المجال غير المنطقي، فيتفوق Qwen3-4B-Instruct-2507 بشكل شامل على نموذج GPT-4.1-nano صغير الحجم مغلق المصدر في قدرات المعرفة، والاستدلال، والبرمجة، والمحاذاة، والقدرة على التصرف، ويقترب من أداء Qwen3-30B-A3B متوسط الحجم (غير المنطقي). يغطي هذا النموذج معرفةً أوسع باللغات طويلة الذيل، ويعزز توافقه مع التفضيلات البشرية في المهام الذاتية والمفتوحة، ويمكنه تقديم إجابات تلبي الاحتياجات بشكل أفضل. نتائج البحث ذات الصلة هي:تقرير فني عن Qwen3".

يستخدم هذا البرنامج التعليمي موارد RTX 4090 ثنائية البطاقة.

2. أمثلة المشاريع

Qwen3-4B-التفكير-2507 

Qwen3-4B-Instruct-2507 

3. خطوات التشغيل

1. بعد بدء تشغيل الحاوية، انقر فوق عنوان API للدخول إلى واجهة الويب

2. بعد الدخول إلى صفحة الويب، يمكنك بدء محادثة مع النموذج

إذا لم يظهر "النموذج"، فهذا يعني أنه قيد التهيئة. نظرًا لكبر حجم النموذج، يُرجى الانتظار دقيقتين أو ثلاث دقائق ثم تحديث الصفحة.

كيفية الاستخدام

Qwen3-4B-التفكير-2507

Qwen3-4B-Instruct-2507

4. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓

معلومات الاستشهاد

معلومات الاستشهاد لهذا المشروع هي كما يلي:

@misc{qwen3technicalreport,
      title={Qwen3 Technical Report}, 
      author={Qwen Team},
      year={2025},
      eprint={2505.09388},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.09388}, 
}