Quen 3: Нова зірка на небосхилі AI? Відкриття, яке змушує замислитися
Привіт, друзі! 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 кодом та вагою, позиціонується як прямий конкурент Gemini 2.5 Pro. А якби ж то! Давайте поринемо в деталі та розберемось, чи 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. 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 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 часу на обмірковування складних задач, і менше часу на прості. Як зазначає автор відео, це особливо корисно для розробки коду. 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. За допомогою 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.
Навіщо це потрібно?
Уявіть собі, що ви працюєте над проєктом. У вас є завдання, які потребують ретельного обмірковування, 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. Це дозволяє обрати найбільш відповідну модель для ваших потреб та ресурсів.
- Quen 3 235B: Флагманська модель, що має 235 мільярдів параметрів з 22 мільярдами активних параметрів. 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 моделі: Від 32B до 600 мільйонів параметрів. Вони пропонують різний діапазон розмірів та можливостей, щоб задовольнити різні потреби.
Особливо вражає те, що Quen 3 демонструє чудові результати в сфері використання інструментів під час “chain of thought” (ланцюжок міркувань). 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 міркує над завданням, потім викликає необхідні інструменти, а потім видає кінцевий результат – графік. 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 2.5 – 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 частина даних була синтезована за допомогою Quen 2.5 Model, включаючи підручники, набори питань-відповідей та фрагменти коду.
- 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. конкуренти: Битва титанів
Quen 3 не боїться високої конкуренції. 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. 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. Її гнучкість, ефективність та можливості інтеграції з MCP роблять її привабливим інструментом для широкого кола користувачів – від розробників до просто цікавих.
Враховуючи відкритий код та вагу, Quen 3 доступна 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.
Що ви думаєте про Quen 3? Які ваші враження? Залишайте свої коментарі нижче!
Дякую за увагу, і до нових зустрічей!
