علي بابا تكشف عن Qwen3.8-Max: أقوى وأضخم نموذج رئيسي تطوره الشركة على الإطلاق

أعلنت علي بابا رسميًا عن إطلاق Qwen3.8-Max، أقوى نماذج سلسلة Qwen وأكثرها تطورًا على الإطلاق. ويضم النموذج 2.4 تريليون معامل، ويدعم نافذة سياق تصل إلى مليون رمز، ليحتل المرتبة الخامسة على منصة التقييم في Text Arena والمرتبة الثانية في Vision Arena، مع قدرات متقدمة في البرمجة، وإنجاز مهام العمل الواقعية، والبحث، والمهام طويلة الأمد. كما يتميز Qwen3.8-Max بكونه نموذجًا أساسيًا متعدد الوسائط، يدعم فهم وتحليل المحتوى البصري.

وأصبح النموذج متاحًا الآن للمطورين حول العالم عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من خلال منصة  Alibaba Cloud Model Studio، على أن تُطرح أوزان النموذج (Model Weights) خلال الأسبوع المقبل. كما يمكن تجربة النموذج عبر QwenWork، أحدث منصة متكاملة من علي بابا لوكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين لبيئات العمل.

Qwen3.8-Max يحتل المرتبة الخامسة في Text Arena والثانية في Vision Arena

بنية مبتكرة تجمع بين الحجم الضخم والكفاءة العالية

استنادًا إلى الأساس التقني الذي أرسته سلسلة Qwen 3.5، يعتمد Qwen3.8-Max على بنية متقدمة من مزيج الخبراء  Sparse Mixture-of-Experts (MoE)، مدعومة بآلية انتباه هجينة (Hybrid Attention)، بما يحقق توازنًا بين الحجم الهائل للنموذج وكفاءة التنفيذ. ورغم أن النموذج يضم 2.4 تريليون معامل، فإنه لا يفعّل أثناء التشغيل سوى 95 مليار معامل فقط، ما يمكّنه من تقديم أداء يضاهي أحدث النماذج العالمية في معالجة المهام المعقدة، مع تقليل متطلبات الحوسبة وزمن الاستجابة مقارنةً بالنماذج التقليدية الكثيفة ذات الحجم المماثل

قدرات متقدمة في البرمجة الذاتية، والتطبيقات الواقعية والمهام طويلة الأمد

حقّق Qwen3.8-Max المرتبة الرابعة في  Frontier Code Arena، ليؤكد قدراته المتقدمة في البرمجة وتنفيذ المهام طويلة الأمد، مع القدرة على العمل بشكل مستقل لفترات ممتدة من دون تدخل بشري. وفي الاختبارات الداخلية، نجح النموذج في تنفيذ مشروع هندسة برمجيات حقيقي بصورة مستقلة على مدار 16 يومًا. وتمثلت المهمة في تطوير إطار عمل لوكيل ذكي قابل للتطور الذاتي من الصفر، حيث أنشأ Qwen3.8-Max دورة تطوير هندسية متكاملة اعتمدت على دمج ملاحظات المستخدمين، وأفضل الممارسات في المجال، ونتائج الاختبارات الذاتية. ومن خلال التكرار المستمر لعمليات توليد الشيفرات البرمجية، واختبارها، ومعاينتها، وتحليل سجلات التشغيل، نجح النموذج في تطوير “oh-my-cli“، وهو إطار عمل لوكيل ذكي قابل للتطور الذاتي، تم إتاحته بالكامل كمشروع مفتوح المصدر على GitHub.

إلى جانب أتمتة البرمجة، يقود Qwen3.8-Max ابتكارات حقيقية في مجالات شديدة التخصص. فعلى سبيل المثال، لم يكتفِ النموذج بإعادة إنتاج التجارب البحثية المنشورة فحسب، بل صمم أيضًا منهجيات مبتكرة تفوقت في أدائها على الأوراق البحثية الأصلية. وإثباتًا لكفاءته التي تضاهي قدرات البشر، تفوق Qwen3.8-Max على المشاركين البشريين في تحدي WWW2025 للتعرف على نوايا الحوار متعدد الوسائط، حيث أظهر قدرة لا مثيل لها على تحليل نصوص محادثات خدمة العملاء وتفسير متطلبات المستخدمين المعقدة، بشكل دقيق.

بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم Qwen3.8-Max لإدارة أحمال العمل المعقدة في بيئات العمل الواقعية، والتي تشمل تصميم التطبيقات، ومراجعة الوثائق القانونية، والتحليلات الرياضية، والأبحاث المالية، وتطوير مفاهيم الطهي، وتصور تقدم عمليات إعادة التأهيل، والنمذجة المعمارية ثلاثية الأبعاد. ومن خلال التوسع المشترك في بيئات التعلم المعزز والقدرات الحاسوبية، يرفع النموذج بشكل كبير مستوى الكفاءة التشغيلية العامة عبر أطر عمل الوكلاء السائدة. وعند التعامل مع التحديات شديدة التعقيد، والتي تتمتّع بقيود متعددة، وتتطلب تخطيطًا طويل الأمد، يُظهر Qwen3.8-Max أيضًا قدرات رائدة في التخطيط الآلي – الذاتي على مستوى النظام، إلى جانب إمكانات متقدمة للتعلّم التكيفي الشامل ضمن حلقة مغلقة من البداية إلى النهاية.

الذكاء البصري وقدرات الوكلاء متعددي الوسائط

يعمل نموذج Qwen3.8-Max كمؤسسة متعددة الوسائط، حيث يدعم الذكاء البصري، ويحول المدخلات الثابتة إلى أطر هيكلية معرفية ديناميكية وتفاعلية. وبإمكان النموذج استيعاب مستندات من مئات الصفحات، أو مسلسلات تلفزيونية كاملة، أو بث مباشر مدته 100 ساعة، وتحويلها بسلاسة إلى قواعد معرفية تفاعلية قابلة للبحث.

يتميز برنامج Qwen3.8-Max بقدرته الفائقة على التنفيذ والإبداع المستمرين استنادًا إلى التعليقات والملاحظات المرئية في الوقت الفعلي. وتشمل قدراته المتنوعة تحرير اللقطات الشخصية الأولية وتحويلها إلى مدونات فيديو احترافية، وتوليد رسوم مُحرّكة بطابع تعليمي غامر بناءً على توجيهات نصية، وإعادة بناء مشاريع شبكات معلوماتية كاملة للواجهة الأمامية انطلاقًا من لقطة شاشة واحدة لواجهة المستخدم، وتحويل المخططات الأرضية ثنائية الأبعاد إلى تصورات داخلية ثلاثية الأبعاد ومفصلة، وإنشاء ألعاب تفاعلية مباشرةً بناءً على طلبات باللغة الطبيعية.

ولإثبات ذلك، قدم الفريق “RecreationBench“، وهو عبارة عن معيار أداء طويل الأمد لإعادة إنشاء التطبيقات. ويعمل Qwen3.8-Max  بالكامل ضمن بيئة صندوق أسود (Black Box) من دون توفّر اتصال بشبكة الإنترنت أو إمكانية الوصول إلى شيفرة المصدر، وقد تمكن من إعادة بناء التطبيقات ذاتيًا من الصفر عبر تقييم التطبيقات الحية بالاعتماد حصريًا على التفاعل المباشر والتعليقات والملاحظات. ويُظهر ذلك أن النموذج، من خلال الاعتماد الكامل على التقييم التفاعلي والتعليقات البصرية، قدّم قدرات رائدة لوكيل هجين  (Hybrid Agent)، ما ساهم بتطوير البرمجة المرئية إلى آفاق جديدة عبر التطوير التكراري.