Qwen3 Max معاينة — معاينة دردشة مملوكة، سياق 256 ألف، وضع التفكير + استدعاء الدوال.
نموذج Qwen3-Max-Preview هو نموذج لغوي كبير يعمل بالنص فقط من عائلة Qwen، طوره فريق Qwen التابع لشركة Alibaba Cloud. وهو متاح حاليًا بحالة معاينة (preview)، مما يعني أنه يوفر وصولًا مبكرًا إلى…
Qwen3-Max-Preview مُحسَّنة للمهام التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من النصوص وتوليد استجابات متماسكة ومفصلة. تتفوق في مهام مثل تلخيص كتب كاملة أو أوراق بحثية، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، وإجراء استدلال معقد عبر صفحات عديدة من السياق. يمكنها توليد الأكواد، وكتابة المستندات المنظمة، واتباع التعليمات متعددة الخطوات التي تمتد عبر مئات الفقرات. يسمح حدّ الإخراج العالي لها بإنتاج محتوى موسّع مثل تقارير كاملة، أو شروحات مفصلة، أو كتابة إبداعية طويلة في استدعاء واحد.
نافذة سياقية بحجم 262,144 رمزًا تسمح للنموذج بالنظر في المستند الطويل أو المحادثة بأكملها دون اقتطاع. وهذا مفيد لمهام مثل مراجعة المستندات القانونية حيث تكون كل فقرة مهمة، أو لتحليل مستودع الشيفرة الكامل في تمريرة واحدة. كما يدعم بناء تطبيقات تحتفظ بذاكرة طويلة المدى عبر العديد من الرسائل، مثل روبوتات الدعم الفني التي تحتاج إلى تذكر سجلات التفاعل الكاملة. كما تلغي النافذة السياقية الكبيرة الحاجة إلى استراتيجيات التقسيم المعقدة، مما يبسط منطق التطبيق.
بالنسبة للمهام البسيطة مثل الإجابة على الأسئلة القصيرة، والتلخيص الأساسي للنصوص القصيرة، أو التصنيف المباشر، قد يكون النموذج الأصغر والأقل تكلفة أكثر فعالية من حيث التكلفة. Qwen3-Max-Preview هو نموذج عالي القدرة مع متطلبات حوسبة مقابلة. إذا كانت حالة استخدامك لا تتطلب نافذة السياق الكبيرة الخاصة به أو عمق الاستدلال العالي، فكر في استخدام نموذج أصغر مثل Qwen2.5-7B أو بديل من كتالوج OrcaRouter. يمكن أن يقلل هذا من التكلفة وزمن الوصول مع الاستمرار في تحقيق أداء مناسب للأعباء الأبسط.
يقبل Qwen3-Max-Preview الإدخال النصي فقط وينتج المخرجات النصية فقط. لا يدعم إدخال الصور أو الصوت أو الفيديو. وهذا يجعله نموذجًا لغويًا خالصًا، يركز بالكامل على فهم وتوليد اللغة الطبيعية. تنسيق مخرجاته هو النص العادي، والذي يمكن هيكلته بتنسيق JSON أو Markdown أو أي تنسيق نصي آخر يتم طلبه عبر موجه API. بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب مدخلات متعددة الوسائط، سيحتاج المستخدمون إلى دمج هذا النموذج مع نماذج رؤية أو صوت منفصلة متاحة عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter.
معيار MMLU-Pro هو نسخة محسّنة من اختبار فهم اللغة متعدّد المهام الضخم، ويغطي 57 موضوعًا تشمل العلوم والقانون والطب والعلوم الإنسانية. تشير درجة 83.8 إلى أن النموذج أجاب بشكل صحيح على 83.8% من الأسئلة، مما يدل على معرفة عامة قوية وقدرة على الاستدلال عبر مجالات متنوعة. وهذا يضع Qwen3-Max-Preview بين النماذج عالية الأداء التي تعمل بالنص فقط. صُمم MMLU-Pro ليكون أكثر تحديًا من MMLU الأصلي من خلال تضمين أسئلة أكثر دقة وتتطلب استدلالًا متعدد الخطوات، لذا تعكس هذه الدرجة مهارات قوية في حل المشكلات.
بينما يتم توفير درجة MMLU-Pro فقط، فإن هذا المعيار يختبر بطبيعته التفكير متعدد الخطوات عبر العديد من الموضوعات. تشير الدرجة العالية إلى أن النموذج يمكنه التعامل مع الاستنتاج المنطقي والتفكير الرياضي والفهم السياقي. بدون معايير إضافية مثل GSM8K أو HumanEval، لا يمكننا مقارنة أدائه في الرياضيات أو البرمجة بشكل مباشر. ومع ذلك، يتضمن MMLU-Pro أسئلة تتطلب تركيب المعرفة، لذا فإن النتيجة القوية غالبًا ما ترتبط بأداء جيد في مهام التفكير الأخرى. يجب على المستخدمين تقييم النموذج على مجموعات البيانات الخاصة بهم للتحقق النهائي.
بناءً على الحقيقة المقدمة، فإن إحدى نقاط القوة الرئيسية هي الجمع بين نافذة سياق كبيرة جدًا ودرجة عالية في MMLU-Pro، مما يشير إلى أن النموذج يمكنه الحفاظ على التماسك والدقة عبر المدخلات الطويلة. كما أن حد الإخراج المرتفع يُعد نقطة قوة لتوليد ردود طويلة. من القيود أن هذا نموذج أولي (preview)، لذا قد يكون أقل استقرارًا من إصدار الإنتاج؛ وقد يختلف الأداء أو يتغير بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، كونه نصيًا فقط يحدّد استخدامه في مهام اللغة. لا توجد معلومات عن زمن الاستجابة (latency) أو الإنتاجية (throughput)، لذا يجب اختبار تلك العوامل في بيئتك.
أرقام الأداء الخاصة بزمن الاستجابة والإنتاجية لنموذج Qwen3-Max-Preview غير متوفرة في المعلومات المقدمة. باعتباره نموذجًا عالي القدرة وذا سياق كبير، قد يستغرق الاستدلال وقتًا أطول مقارنة بالنماذج الأصغر، خاصة عند معالجة مدخلات طويلة أو توليد عدد كبير من الرموز المخرجة. تعتمد السرعة الفعلية على عوامل مثل تكوين الأجهزة، وضغط طلبات الاستعلام، وتفاصيل المطالبة المحددة. تتعامل واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter مع البنية التحتية الأساسية، لذا يمكنك اختبار أداء النموذج باستخدام أعباء العمل الخاصة بك لتحديد ما إذا كان يلبي متطلبات زمن الاستجابة لديك. يُنصح باستخدام البث المباشر للتطبيقات في الوقت الفعلي.
معلومات التسعير لـ qwen/qwen3-max-preview غير متوفرة في الحقائق المتاحة. عادةً، تفرض OrcaRouter رسومًا لكل رمز لكل من الإدخال والإخراج، بمعدلات قد تختلف حسب مستوى النموذج والمزود. نظرًا لأن هذا نموذج معاينة، فقد يختلف التسعير عن الإصدارات المستقرة. للحصول على التسعير الحالي، يرجى الرجوع إلى صفحة التسعير الرسمية لـ OrcaRouter أو الاتصال بفريق المبيعات الخاص بهم. قد يعتمد التسعير أيضًا على حجم الاستخدام الإجمالي أو اتفاقيات الإنفاق الملتزم بها. تحقق دائمًا من أحدث الأسعار قبل بناء التطبيقات الإنتاجية.
نظرًا لعدم توفير أسعار محددة، تنطبق مقايضات عامة. تستهلك النماذج الأكبر ذات النوافذ السياقية الأعلى موارد حسابية أكثر، لذا تميل إلى أن تكون أكثر تكلفة لكل رمز (token) من النماذج الأصغر. يعني نافذة السياق الكبيرة لنموذج Qwen3-Max-Preview أن أي استعلام يستخدم النافذة الكاملة سيتكبد تكاليف كبيرة لرموز الإدخال. ومع ذلك، قد يقلل هذا من الحاجة إلى استدعاءات API متعددة أو تقطيع مخصص، مما قد يخفض التكاليف الإجمالية للمهام التي تستفيد من سياق طويل واحد. ينبغي عليك تقدير استخدامك النموذجي من الرموز والمقارنة مع نماذج أبسط لإيجاد الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة لعبء عملك.
سياسات التخزين المؤقت غير مفصلة في المعلومات المقدمة. قد يقدم العديد من مزودي واجهات برمجة التطبيقات، بما في ذلك OrcaRouter، تخزينًا مؤقتًا للمطالبات للتوكينات البادئة المتكررة، مما يمكن أن يقلل التكاليف وزمن الوصول. إذا كان OrcaRouter يطبق التخزين المؤقت لهذا النموذج، فقد يتم تخزين المطالبات النظامية المستخدمة بشكل متكرر أو كتل السياق الثابتة الكبيرة مؤقتًا وفرض رسوم عليها بمعدل أقل. ومع ذلك، دون تأكيد، يجب أن تفترض أن كل طلب يتم تحصيل رسومه مقابل العدد الكامل من توكينات الإدخال المرسلة. راجع وثائق OrcaRouter للحصول على أحدث ميزات التخزين المؤقت وكيفية تطبيقها على qwen/qwen3-max-preview.
لتقدير التكلفة، تحتاج إلى معرفة تسعير كل رمز (token) (المدخلات والمخرجات). وبما أن ذلك غير متوفر، يمكنك استخدام معدل مؤقت من صفحة تسعير OrcaRouter فور توفرها. احسب العدد المتوقع من رموز الإدخال الشهرية (المطالبة + السياق) ورموز الإخراج (التوليدات). على سبيل المثال، إذا كنت تعالج مستندات يبلغ متوسطها 100,000 رمز لكل منها وتولد 10,000 رمز لكل طلب، فاضرب في معدل كل رمز والعدد المتوقع للطلبات الشهرية. ضع في الاعتبار الحمل الإضافي المحتمل من إعادة المحاولات أو السياق الإضافي. بدون المعدلات الفعلية، لا يزال بإمكانك التخطيط من خلال تحديد ميزانية ومراقبة الاستخدام عبر لوحة تحكم OrcaRouter.
يمكنك الوصول إلى النموذج عبر نقطة نهاية API المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ OrcaRouter على https://api.orcarouter.ai/v1. استخدم معرف النموذج 'qwen/qwen3-max-preview' في طلبك. تدعم API معلمات إكمال الدردشة القياسية من OpenAI مثل 'messages' و 'max_tokens' و 'temperature' و 'top_p' و 'stream'. يتم المصادقة عبر مفتاح API تحصل عليه من OrcaRouter. مثال باستخدام curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "qwen/qwen3-max-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "max_tokens": 100 }'
تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) المعلمات القياسية لنقطة نهاية إكمال المحادثات من OpenAI. 'messages' هي مصفوفة من كائنات الرسائل بأدوار مثل 'system' و'user' و'assistant'. يتحكم 'max_tokens' في الحد الأقصى لطول المخرجات (حتى 65,536 لهذا النموذج). يضبط 'temperature' العشوائية (الافتراضي عادة 1.0). 'top_p' لأخذ العينات بالنواة. 'stream' للاستجابات المتدفقة باستخدام أحداث من الخادم. متتاليات 'stop' لإنهاء التوليد. قد يتم دعم معلمات إضافية مثل 'frequency_penalty' و'presence_penalty'. لاحظ أن النموذج يقبل فقط محتوى نصي؛ أنواع المحتوى الصوتي أو الصوري غير مدعومة.
إذا كنت تنتقل من واجهة برمجة تطبيقات أخرى تستخدم تنسيقًا متوافقًا مع OpenAI، فإن الانتقال إلى OrcaRouter يكون مباشرًا. غيّر عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واستبدل اسم النموذج بـ 'qwen/qwen3-max-preview'. حدّث مفتاح API الخاص بك إلى مفتاح صادر من OrcaRouter. جميع المعاملات الأخرى (الرسائل، درجة الحرارة، إلخ) تبقى كما هي. قد تحتاج إلى تعديل حساب الرموز (tokens) إذا كان مزودك السابق يستخدم مُرمِّزًا أو أسعارًا مختلفة. اختبر ببعض الطلبات النموذجية للتأكد من أن الاستجابات تلبي توقعاتك من حيث الجودة. توفر وثائق OrcaRouter أدلة انتقال للمزودين الشائعين.
نعم، لأن OrcaRouter يوفر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، يمكنك استخدام حزمة تطوير برمجيات OpenAI الرسمية بلغة بايثون أو أي مكتبة عميل مصممة لـ OpenAI مع تغييرات طفيفة. فقط قم بتعيين عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واستخدم مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter. على سبيل المثال، في بايثون: from openai import OpenAI; client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='YOUR_KEY'); response = client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-max-preview', messages=[...]). هذا التوافق يمتد ليشمل البث المباشر، والاستدعاءات غير المتزامنة، وميزات حزمة التطوير الأخرى.
Qwen3-Max-Preview هي نسخة تجريبية من نموذج الجيل التالي من سلسلة Qwen، ويُرجح أنها تقدم تحسينات مقارنة بالإصدارات السابقة مثل Qwen2.5-72B. نافذة السياق الكبيرة (262K رمزاً) هي ترقية ملحوظة مقارنة بنماذج Qwen السابقة التي كانت تحتوي عادةً على 128K أو أقل. درجة MMLU-Pro البالغة 83.8 تنافسية، لكن المقارنات الدقيقة غير ممكنة دون درجات النماذج السابقة تحت نفس الاختبار. باعتبارها نسخة تجريبية، قد يكون لها هيكل تكلفة مختلف، وقد تفتقر إلى الاستقرار الموجود في نماذج Qwen2.5 الجاهزة للإنتاج. يجب على المستخدمين تقييم كلا الإصدارين بناءً على مهامهم المُحددة.
مقارنات المعايير المباشرة غير متاحة، لكن GPT-4o نموذج متعدد الوسائط بقدرات النص والرؤية والصوت، بينما Qwen3-Max-Preview مخصص للنص فقط. يحقق GPT-4o عادةً درجات عالية في اختبار MMLU (حوالي 88-90 في MMLU القياسي)، لكن درجات MMLU-Pro (النسخة الأكثر صعوبة) قد تختلف. نافذة السياق لـ GPT-4o هي 128K رمزًا، نصف نافذة Qwen3-Max-Preview البالغة 262K. للمهام النصية البحتة التي تتطلب سياقًا طويلًا جدًا، قد يكون Qwen3-Max-Preview مفيدًا. ومع ذلك، فإن تعدد الوسائط في GPT-4o ودعم النظام البيئي الأوسع قد يكون أفضل للتطبيقات التي تتضمن صورًا أو صوتًا. يجب مقارنة التسعير وزمن الاستجابة في حالات استخدام محددة.
يحتوي Claude 3.5 Sonnet على نافذة سياق تبلغ 200 ألف رمز، وهي أصغر من نافذة Qwen3-Max-Preview البالغة 262 ألف رمز. كلا النموذجين قويان في معالجة النصوص، لكن Claude معروف بالسلامة والاستدلال الدقيق. درجة MMLU-Pro البالغة 83.8 لنموذج Qwen3-Max-Preview تمثل نقطة بيانات واحدة؛ وعادةً ما يحصل Claude على درجات عالية في اختبار MMLU أيضًا. تدعم نماذج Claude إدخال الصور، بينما Qwen3-Max-Preview مخصص للنصوص فقط. كما يتميز Claude بمعالجة محددة للتعليمات النظامية وميزات الذكاء الاصطناعي الدستوري. لمعالجة النصوص البحتة ذات السياقات الطويلة للغاية، قد يكون لـ Qwen3-Max-Preview أفضلية في طول السياق، لكن يجب اختبار كلا النموذجين على مهامك المحددة لتحديد أيهما يحقق دقة وكفاءة تكلفة أفضل.
Llama 3.1 405B هو نموذج مفتوح كبير بسعة سياق تبلغ 128 ألف رمز، وهو أصغر بشكل ملحوظ من سعة Qwen3-Max-Preview البالغة 262 ألف رمز. تبلغ درجة MMLU لـ Llama 3.1 405B حوالي 88.4 على اختبار MMLU القياسي، لكن درجة MMLU-Pro غير معروفة. تشير درجة 83.8 التي حققها Qwen3-Max-Preview على MMLU-Pro إلى قدرة تنافسية في الاستدلال. يتوفر Llama 3.1 بأوزان مفتوحة، مما يسمح بالاستضافة الذاتية، بينما يتم الوصول إلى Qwen3-Max-Preview عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter. بالنسبة للنشر المحلي (on-premise)، قد يكون Llama أفضل؛ أما لسهولة الاستخدام والسياق الكبير، فإن الوصول إلى Qwen3-Max-Preview عبر API أسهل. تعتمد مقارنات التكلفة على تكاليف الاستضافة الذاتية مقابل أسعار واجهة API، وهي غير متوفرة.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-max-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_searchenable_thinkinginclude_reasoninglogprobsmax_tokensnparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstream_optionstemperaturethinking_budgettool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| الفئة | الإدخال / 1M توكن | الإخراج / 1M توكن |
|---|---|---|
| ≤ 32K | $0.861 | $3.441 |
| ≤ 128K | $1.434 | $5.735 |
| ≤ 256K | $2.151 | $8.602 |
| يتم تحديد الفئة حسب عدد رموز الإدخال لكل طلب | ||
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تسعير متدرّج — يستخدم هذا التقدير أسعار المستوى الأساسي.
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/qwen/qwen3-max-previewفتح @misc{orcarouter_qwen3_max_preview,
title = {qwen/qwen3-max-preview API},
author = {qwen},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-max-preview}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3-max-preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3-max-preview