Quen 3: Нова зірка на небосхилі AI? Відкриття, яке десь так, змушує замислитися
Привіт, друзі, в такому дусі. Сьогодні я, Ліла Гарт, з вами, і ми. Вирушаємо у захопливу подорож у світ штучного інтелекту. Ми розберемо, що нового віщує Quen 3, модель, яка змушує говорити про себе весь світ.
Спочатку – трохи контексту. Ми живемо у часи, коли штучний інтелект розвивається шаленими темпами. Кожен місяць, а то й тиждень, з’являються нові технології та моделі, які обіцяють змінити наше життя. Але щось особливе є в Quen 3. Ця модель, повністю з відкритим уявіть собі, кодом та вагою, позиціонується як прямий конкурент Gemini 2. 5 Pro бо а якби ж то! Давайте поринемо в деталі та розберемось, чи начебто, справді Quen 3 заслуговує на таку пильну увагу.
З першого погляду, модель вражає своїми показниками. За результатами бенчмарків, Quen 3 демонструє вражаючу ефективність у різних завданнях, навіть перевершуючи попередників та деяких конкурентів. Але що робить Quen 3 дійсно особливим?
Гнучкість мислення: Революція в підході
Однією з ключових. Особливостей Quen 3 є його гібридний підхід до вирішення проблем. Це щось, що дійсно захоплює. Очевидно, модель пропонує два режими роботи: “thinking mode” (режим міркування) та “non-thinking mode” (режим негайного реагування).
- Thinking mode: Цей режим дозволяє моделі ретельно обмірковувати задачу, аналізувати інформацію крок за кроком та видавати максимально точні відповіді. Він ідеальний припустимо, для складних завдань, які потребують глибокого аналізу та роздумів.
- Non-thinking mode: З іншого боку, цей режим забезпечує швидкі, майже миттєві відповіді, що чудово підходить для простих запитань, де важлива швидкість, а не глибина аналізу.
Ця гнучкість дозволяє користувачам контролювати “мисленнєвий бюджет” моделі в залежності від поставленої задачі. Це означає, що ви можете налаштувати модель так, щоб вона витрачала. Більше того, більше уявіть собі, часу на обмірковування складних задач, і менше часу на прості. Як зазначає автор відео, це особливо корисно для розробки коду. Звичайно, коли вам потрібно створити складну функціональність, ви хочете, щоб модель максимально зосередилася та видала найкращий результат. В інших випадках, наприклад, для простих частин коду, достатньо швидкої відповіді.
MCP-інтеграція та можливості
Quen 3 оптимізований для використання MCP-інструментів (Multi-Channel. Publishing), що відкриває неймовірні можливості інтеграції з різними сервісами та додатками. Насправді, за допомогою значить, платформи, як-от Zapier, ви можете підключити свій AI до тисяч різних додатків. Це дозволяє автоматизувати робочі процеси, розширити функціональність моделі та зробити її ще більш корисною. До речі,
Навіщо це потрібно?
Уявіть собі, що ви працюєте над проєктом. У вас є завдання, які потребують ретельного обмірковування. Дивно, а є й такі, які можна виконати швидко. З Quen 3 ви можете перемикати режими, вибираючи оптимальний підхід для кожної задачі. Це дозволяє оптимізувати час та ресурси, досягаючи кращих результатів.
Детальніше про моделі в лінійці Quen 3
Сімейство Quen 3 пропонує кілька різних моделей, включаючи декілька “mixture of experts” та більш традиційні dense моделі. Зрозуміло, це дозволяє обрати найбільш відповідну модель для ваших потреб та ресурсів. Фактично,
- Quen 3 235B: Флагманська модель, що має 235 мільярдів параметрів з 22 мільярдами активних параметрів. Звичайно, має 128 експертів, з яких 8 активуються під час роботи.
- Quen 3 30B: Модель з 30 мільярдами параметрів та 3 мільярдами активних параметрів. Це робить її надзвичайно ефективною та швидкою, особливо якщо у вас є достатньо ресурсів для запуску великих моделей на GPU.
- Dense начебто, моделі: Від 32B до 600 мільйонів параметрів. Вони пропонують різний діапазон от, розмірів та можливостей, щоб задовольнити різні потреби. Відверто кажучи,
Особливо вражає розумієте, те, тобто, що Quen 3 демонструє чудові результати в сфері використання інструментів під час “chain of thought” (ланцюжок міркувань), в такому дусі. До речі, іншими словами, модель здатна не лише міркувати над завданням, але також інтегрувати і використовувати сторонні інструменти для його вирішення.
Приклад: Автоматизація з MCP
У відеоролику демонструється, як модель може автоматично створювати графіки, використовуючи інструменти. Вона спочатку дивіться, міркує над завданням, потім викликає необхідні. Інструменти, а потім видає кінцевий результат – графік. Відверто кажучи, це демонструє чудову інтеграцію та широкі можливості для автоматизації.
Як створювалася Quen 3: За лаштунками навчання
.
Розробники Quen 3 інвестували значні зусилля в навчання моделі. Вона була навчена на майже вдвічі більшій кількості токенів, ніж попередня версія Quen 2. Безумовно, 5 – на 36 трильйонах токенів на 119 мовах та діалектах.
- Збір даних: Для тренування моделі використовували дані з вебу, а також документи у форматах, схожих на PDF. Для покращення якості даних з PDF-файлів використовували попередню модель Quen 2. 5VL.
- Синтетичні дані: Значна тобто, частина даних була синтезована за допомогою Quen 2, в такому дусі. 5 бачите, Model, включаючи підручники, набори питань-відповідей та фрагменти коду. Зрозуміло, зрозуміло,
- Три етапи претренування: Модель проходила три етапи претренування. Для досягнення базових мовних навичок, загальних знань та розширення контексту.
- Чотири етапи пост-тренування: Для створення гібридної моделі було реалізовано чотири етапи пост-тренування, включаючи навчання з довгими ланцюжками міркувань, підсилювальне навчання, інтеграцію режимів “thinking” та “non-thinking”, а також загальне підсилювальне навчання.
Quen 3 vs. Відверто кажучи, конкуренти: Битва титанів
Quen 3 не боїться високої конкуренції, щось на зразок. Вона демонструє вражаючі результати в порівнянні з іншими моделями, такими як Llama 4. У багатьох бенчмарках Quen 3 перевершує Llama 4, демонструючи. Високі показники в таких областях, як MMLU і Super GPQA. Знову ж таки, Також Quen 3 гідно виглядає на тлі Gemini 2. 5 Pro.
Висновок: Чи варто чекати?
Quen 3 – це вражаюча модель, яка відкриває нові горизонти у світі штучного інтелекту. Більше того, її гнучкість, ефективність та можливості інтеграції з MCP роблять її привабливим. Інструментом для широкого кола користувачів – від розробників до просто цікавих.
Враховуючи наприклад, відкритий код та вагу, Quen 3. Справа в тому, що доступна загалом, для будь-кого, хто хоче випробувати її можливості. Я з нетерпінням чекаю на подальший розвиток цієї моделі та на те, які нові можливості вона принесе. Очевидно,
Що ви думаєте про Quen 3? Які ваші враження? Залишайте свої коментарі нижче!
Дякую за увагу, і до нових зустрічей!
