مدل‌های Qwen3 علی‌بابا یک میلیون پنجره متنی دریافت می‌کنند

معرفی Qwen3-Coder

• Qwen3-Coder چیست؟
  این مدل پیشرفته‌ترین مدل کدگذاری منبع‌باز Alibaba است که برای تولید کد به‌صورت خودکار (agentic code generation)، استفاده از ابزارها و استدلال در زمینه‌های طولانی طراحی شده است.
  • مشخصات فنی: مدل ۴۸۰ میلیارد پارامتری با ۳۵ میلیارد پارامتر فعال، پشتیبانی از پنجره‌های متنی ۲۵۶K تا ۱M توکن.
  • عملکرد: در بنچمارک‌ها، عملکردی مشابه یا بهتر از مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4.1 و Claude Sonnet در وظایفی مثل تعمیر کد، استدلال در سطح مخزن کد (repository) و استفاده از ابزارها دارد.
  • قابلیت‌ها: تولید کد تمیز از دستورات زبان طبیعی، دیباگ کردن، ارائه پیشنهاد برای رفع خطاها، توضیح منطق پیچیده، تعامل با ابزارهای خارجی (مثل APIهای GitHub یا افزونه‌های IDE) و دریافت مستندات یا نمونه کد از وب.
  • لایسنس: تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شده و برای استفاده تجاری رایگان است. در Hugging Face و GitHub در دسترس است.

چرا میزبانی Qwen3-Coder روی Northflank؟

این بخش مزایای استفاده از Northflank برای میزبانی مدل را برجسته می‌کند:

• حریم خصوصی داده‌ها: کنترل کامل بر کد، لاگ‌ها و داده‌ها در ابر امن Northflank.
• عملکرد بالا: زیرساخت مجهز به GPU برای استنتاج سریع و با تأخیر کم.
• نصب آسان و سریع: راه‌اندازی مدل در کمتر از یک ساعت.
• مقیاس‌پذیری: امکان تنظیم منابع متناسب با نیازهای پروژه.
• بدون محدودیت نرخ: عملکردی در سطح Claude Sonnet 4 بدون محدودیت‌های نرخ API یا هزینه‌های اضافی.

پیش‌نیازها

• حساب کاربری Northflank (قابل ایجاد از طریق وب‌سایت).
• نصب پایتون به‌صورت محلی (اختیاری، برای تعامل با مدل از طریق API).

روش‌های استقرار

گزینه ۱: استقرار یک‌کلیکی

• Northflank قالب‌های آماده‌ای (stack template) ارائه می‌دهد که امکان استقرار Qwen3-Coder با Open WebUI را با چند کلیک فراهم می‌کند.
• مراحل:
  ۱. ایجاد حساب Northflank و آشنایی با مستندات پلتفرم.
  ۲. استفاده از قالب آماده برای استقرار یک خوشه (cluster) در ابر Northflank که شامل سرویس vLLM برای استنتاج با عملکرد بالا و Open WebUI برای تعامل آسان است.
• مزیت: ساده‌ترین روش برای کاربران غیرفنی یا کسانی که می‌خواهند سریع شروع کنند.

گزینه ۲: استقرار دستی

این روش برای کاربرانی که کنترل بیشتری می‌خواهند مناسب است. مراحل شامل:

1. ایجاد پروژه با GPU:
   • ایجاد پروژه جدید در Northflank و انتخاب منطقه‌ای با پشتیبانی GPU.
2. ایجاد سرویس vLLM:
   • ایجاد سرویس جدید با نام qwen3-coder-vllm و استفاده از تصویر خارجی vllm/vllm-openai:latest.
   • تنظیم متغیر محیطی OPENAI_API_KEY با طول ۱۲۸ کاراکتر یا بیشتر.
   • تنظیم پورت ۸۰۰۰ با پروتکل HTTP و فعال‌سازی دسترسی عمومی.
   • انتخاب پلن GPU (مثل Nvidia H200 با تعداد ۸ برای عملکرد بالا).
   • تنظیم دستور سفارشی sleep 1d برای راه‌اندازی vLLM بدون بارگذاری مدل پیش‌فرض.
3. نگهداری مدل‌ها:
   • به دلیل موقتی بودن کانتینرها در Northflank، برای جلوگیری از دانلود مجدد مدل، یک حجم ذخیره‌سازی ۱۰۰۰ گیگابایتی با نام vllm-models و مسیر /root/.cache/huggingface ایجاد می‌شود.
4. دانلود و سرویس‌دهی مدل:
   • از طریق شل (shell) در یک نمونه در حال اجرا، مدل با دستور vllm serve Qwen/Qwen3-Coder دانلود و سرویس‌دهی می‌شود.
   • برای خودکارسازی، می‌توان از entrypoint و دستور زیر استفاده کرد: bashbash -c "export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 && pip install hf-transfer && vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8 --tensor-parallel-size 8 --quantization fp8 --enable-expert-parallel"
5. پیکربندی و تست مدل:
   • اجرای پرس‌وجوهای نمونه برای تست Qwen3-Coder با دستورات کدگذاری.
   • تنظیم پارامترهایی مثل سبک خروجی یا تأخیر بر اساس نیاز.
6. تعامل از طریق API:
   • استفاده از URL عمومی سرویس (مثل https://api–qwen-coder-vllm–abc123.code.run/v1/models) برای بررسی مدل‌های موجود.
   • ارائه نمونه کد پایتون برای تعامل با APIهای سازگار با OpenAI:
     • ساختار پروژه: شامل فایل‌های .env، Dockerfile، requirements.txt و main.py.
     • فایل .env: شامل کلید API، URL سرویس vLLM و نام مدل.
     • نمونه کد پایتون: برای تولید کد یا توضیح بهینه‌سازی حلقه‌های پایتون.
7. بهینه‌سازی vLLM:
   • تنظیم پارامترهای vLLM مثل –tensor-parallel-size 8، –max-model-len 256000 و –gpu-memory-utilization 0.85.
   • افزودن متغیرهای محیطی برای دیباگینگ: bashVLLM_LOGGING_LEVEL="DEBUG" NCCL_DEBUG="TRACE" PYTHONUNBUFFERED=1

گزینه ۳: Bring Your Own Cloud (BYOC)

• این روش برای کاربرانی است که می‌خواهند مدل را در زیرساخت ابری خود (AWS، GCP یا Azure) اجرا کنند، اما از رابط کاربری و ابزارهای Northflank بهره ببرند.
• مزایا:
  • رعایت قوانین محلی داده‌ها: نگه‌داری داده‌ها در ابر خصوصی یا VPC.
  • بهینه‌سازی هزینه: استفاده از تخفیف‌های GPU یا نمونه‌های رزرو شده.
  • کنترل سازمانی: ادغام با سیاست‌های IAM، شبکه و امنیت موجود.
• مراحل:
  ۱. آماده‌سازی حساب ابری (AWS، GCP یا Azure) و بررسی سهمیه GPU.
  ۲. ثبت‌نام در Northflank.
  ۳. انتخاب گزینه BYOC هنگام ایجاد پروژه (به جای ابر Northflank).
  ۴. ادامه مراحل مشابه گزینه ۲ (استقرار دستی).

۵. نتیجه‌گیری

• میزبانی Qwen3-Coder روی Northflank با vLLM، یک دستیار کدگذاری قدرتمند با راه‌اندازی ساده فراهم می‌کند.
• زیرساخت GPU و قالب‌های Northflank، استقرار را سریع و مقیاس‌پذیر می‌کنند.
• مقاله کاربران را تشویق می‌کند تا با ثبت‌نام رایگان در Northflank شروع کنند و مقاله را با دیگران به اشتراک بگذارند.

تحلیل فنی و کاربردی

نکات برجسته فنی

• Qwen3-Coder: این مدل به دلیل پشتیبانی از پنجره‌های متنی بزرگ (تا ۱ میلیون توکن) و قابلیت‌های agentic (تعامل با ابزارهای خارجی) برای پروژه‌های پیچیده کدگذاری و اتوماسیون مناسب است.
• vLLM: یک موتور سرویس‌دهی با APIهای سازگار با OpenAI که عملکرد بالایی در استنتاج مدل‌های بزرگ ارائه می‌دهد. استفاده از پارامترهای مثل –tensor-parallel-size و –quantization fp8 بهینه‌سازی برای GPUهای Nvidia H200 را ممکن می‌کند.
• Northflank: پلتفرم ابری که مدیریت منابع GPU، مقیاس‌پذیری و نظارت را ساده می‌کند. قابلیت BYOC برای سازمان‌های بزرگ با نیازهای خاص (مثل رعایت قوانین داده) بسیار کاربردی است.

کاربردهای عملی

• توسعه‌دهندگان انفرادی: می‌توانند از گزینه یک‌کلیکی برای راه‌اندازی سریع استفاده کنند و از مدل برای تولید کد، دیباگینگ یا یادگیری بهره ببرند.
• تیم‌های توسعه: از استقرار دستی یا BYOC برای پروژه‌های مقیاس بزرگ با نیاز به حریم خصوصی و کنترل بیشتر استفاده می‌کنند.
• اتوماسیون: قابلیت‌های agentic مدل برای خودکارسازی کارهایی مثل ایجاد درخواست‌های pull یا اجرای تست‌ها مناسب است.
• تحقیق و توسعه: محققان می‌توانند از مدل برای آزمایش‌های کدگذاری یا تحلیل مستندات وب استفاده کنند.

مزایا و محدودیت‌ها

• مزایا:
  • راه‌اندازی سریع و ساده (به‌ویژه با گزینه یک‌کلیکی).
  • مقیاس‌پذیری و عملکرد بالا با GPUهای Northflank.
  • انعطاف‌پذیری با گزینه BYOC برای سازمان‌ها.
  • APIهای سازگار با OpenAI برای ادغام آسان در پروژه‌های موجود.
• محدودیت‌ها:
  • نیاز به دانش فنی برای استقرار دستی یا بهینه‌سازی vLLM.
  • وابستگی به GPUهای قدرتمند (مثل H200) که ممکن است هزینه‌بر باشد.
  • مقاله اطلاعات دقیقی درباره هزینه‌ها ارائه نمی‌دهد، که ممکن است برای تصمیم‌گیری کاربران مهم باشد.

جمع‌بندی

این مقاله راهنمای جامعی برای میزبانی Qwen3-Coder روی Northflank با vLLM ارائه می‌دهد و سه روش (یک‌کلیکی، دستی و BYOC) را با جزئیات توضیح می‌دهد. برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی که به دنبال یک مدل کدگذاری قدرتمند با کنترل کامل بر داده‌ها و عملکرد بالا هستند، این راهنما ارزشمند است. با این حال، کاربران باید برای مدیریت هزینه‌ها و پیچیدگی‌های فنی (به‌ویژه در استقرار دستی یا BYOC) آماده باشند. برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید به وب‌سایت Northflank مراجعه کنید یا مستندات مرتبط را مطالعه کنید.

Qwen3 یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته و منبع‌باز است که توسط شرکت Alibaba توسعه یافته و برای کاربردهای کدگذاری و برنامه‌نویسی طراحی شده است. نسخه خاص آن، Qwen3-Coder، که در مقاله مورد بحث قرار گرفته، به‌طور ویژه برای تولید کد به‌صورت خودکار (agentic code generation)، دیباگینگ، استدلال در زمینه‌های طولانی و تعامل با ابزارهای خارجی (مثل APIهای GitHub یا افزونه‌های IDE) بهینه‌سازی شده است. در ادامه جزئیات کلیدی درباره Qwen3-Coder ارائه شده است:

ویژگی‌های اصلی Qwen3-Coder

1. مشخصات فنی:

• مدل Mixture-of-Experts با ۴۸۰ میلیارد پارامتر (۳۵ میلیارد پارامتر فعال).
• پشتیبانی از پنجره‌های متنی بزرگ: ۲۵۶K تا ۱ میلیون توکن، مناسب برای پردازش مخازن کد بزرگ یا مستندات طولانی.
• منتشر شده تحت مجوز Apache 2.0، که امکان استفاده رایگان برای اهداف تجاری را فراهم می‌کند.
• در دسترس در پلتفرم‌های Hugging Face و GitHub.

1. قابلیت‌ها:

• تولید کد: تولید کد تمیز و کاربردی از دستورات زبان طبیعی.
• دیباگینگ: ارائه پیشنهاد برای رفع خطاهای کد و توضیح منطق پیچیده.
• تعامل با ابزارها: پشتیبانی از قابلیت‌های agentic برای اتوماسیون وظایف، مانند ایجاد درخواست‌های pull یا اجرای تست‌ها با استفاده از APIهای خارجی.
• جستجوی وب: توانایی دریافت و استفاده از مستندات یا نمونه کدهای به‌روز از اینترنت.

1. عملکرد:

• در بنچمارک‌ها، عملکردی مشابه یا بهتر از مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4.1 و Claude Sonnet در وظایفی مثل تعمیر کد، استدلال در سطح مخزن کد و استفاده از ابزارها دارد.

کاربردها

• توسعه نرم‌افزار: کمک به توسعه‌دهندگان برای نوشتن، دیباگ کردن و بهینه‌سازی کد.
• اتوماسیون: خودکارسازی فرآیندهای توسعه، مانند مدیریت مخازن کد یا تست نرم‌افزار.
• آموزش و تحقیق: مناسب برای یادگیری برنامه‌نویسی یا آزمایش‌های تحقیقاتی در حوزه هوش مصنوعی و کدگذاری.

چرا Qwen3-Coder مهم است؟

Qwen3-Coder به دلیل منبع‌باز بودن، عملکرد بالا و انعطاف‌پذیری در میزبانی (مثل استفاده روی Northflank با vLLM)، گزینه‌ای جذاب برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی است که به دنبال کنترل کامل بر داده‌ها و زیرساخت خود هستند. این مدل به‌ویژه برای پروژه‌هایی که نیاز به پردازش زمینه‌های طولانی یا تعامل با ابزارهای خارجی دارند، مناسب است.

مقایسه Qwen3 با رقبا (GPT-4.1 و Claude Sonnet) بر اساس بنچمارک‌های اخیر

Qwen3، توسعه‌یافته توسط Alibaba، یک مدل زبان بزرگ (LLM) منبع‌باز است که به‌ویژه در نسخه Qwen3-Coder برای کدگذاری و وظایف agentic طراحی شده است. در این تحلیل، Qwen3 (به‌ویژه Qwen3-Coder-480B و Qwen3-32B) با دو رقیب اصلی، یعنی GPT-4.1 (توسعه‌یافته توسط OpenAI) و Claude Sonnet 4 (توسعه‌یافته توسط Anthropic)، از جنبه‌های مختلف مانند عملکرد در بنچمارک‌ها، قابلیت‌ها، هزینه، معماری و کاربردها مقایسه می‌شود. این مقایسه بر اساس اطلاعات موجود از منابع وب و تحلیل‌های اخیر (تا آگوست ۲۰۲۵) انجام شده است.

۱. مشخصات کلی

تحلیل:

• Qwen3-Coder: به دلیل منبع‌باز بودن و لایسنس Apache 2.0، انعطاف‌پذیری بالایی برای میزبانی محلی یا ابری و استفاده تجاری دارد. پنجره متنی بزرگ (تا ۱ میلیون توکن) آن را برای وظایف پیچیده مثل تحلیل مخازن کد مناسب می‌کند.
• GPT-4.1: با پشتیبانی چندرسانه‌ای (متن، تصویر، صدا) و پنجره متنی بزرگ، برای کاربردهای گسترده‌تر مناسب است، اما به دلیل اختصاصی بودن، کنترل کمتری به کاربر می‌دهد.
• Claude Sonnet 4: پنجره متنی کوچکتر (۲۰۰K توکن) دارد، اما در کدگذاری و استدلال پیشرفته عملکرد قوی‌ای نشان می‌دهد. مانند GPT-4.1، اختصاصی است و وابسته به APIهای Anthropic است.

۲. عملکرد در بنچمارک‌ها

بر اساس منابع، Qwen3-Coder در بنچمارک‌های مختلف با GPT-4.1 و Claude Sonnet 4 مقایسه شده است. در زیر نتایج کلیدی آورده شده است:

الف) بنچمارک‌های کدگذاری

• AgentBench (استفاده از ابزار و استدلال API):
• Qwen3-Coder-480B: ۸۵.۲%
• GPT-4: ۸۳.۶%
• Claude Sonnet: ۸۱.۷%
• تحلیل: Qwen3-Coder در استفاده از ابزارها و استدلال API عملکرد بهتری دارد، به‌ویژه در تولید خروجی‌های JSON ساختاریافته و دقیق.
• WebArena (ناوبری وب چندمرحله‌ای):
• Qwen3-Coder-480B: ۷۹.۱%
• GPT-4: ۷۵.۸%
• Claude Sonnet: ۷۲.۴%
• تحلیل: Qwen3-Coder در وظایف پیچیده ناوبری وب، مانند حفظ حافظه مرورگر و اجرای دستورات طولانی، برتر است.
• SWE-Bench (مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار):
• Claude Sonnet 4: ۷۲.۷%
• Qwen3-Coder: ۵۴.۶% (برای Qwen3-32B)
• GPT-4.1: داده دقیق در دسترس نیست، اما معمولاً در محدوده ۵۰-۶۰% است.
• تحلیل: Claude Sonnet 4 در بنچمارک SWE-Bench پیشتاز است، به‌ویژه برای وظایف پیچیده مهندسی نرم‌افزار. Qwen3-Coder در این زمینه کمی عقب‌تر است، اما همچنان رقابتی عمل می‌کند.
• LiveCodeBench (کدگذاری مبتنی بر اجرا):
• Qwen3 8B (Reasoning): ۴۶%
• GPT-4.1: ۴۱%
• تحلیل: نسخه‌های کوچکتر Qwen3 (مانند 8B) در کدگذاری عملکرد بهتری نسبت به GPT-4.1 دارند، که نشان‌دهنده بهینه‌سازی قوی برای وظایف کدگذاری است.

ب) بنچمارک‌های استدلال و ریاضی

• AIME 2024 (رقابت ریاضی):
• Qwen3-32B: ۸۱.۴%
• GPT-4.1: ۴۸.۱%
• Claude Sonnet 4: داده دقیق در دسترس نیست.
• تحلیل: Qwen3-32B در حل مسائل ریاضی بسیار قوی عمل می‌کند و GPT-4.1 را به‌طور قابل‌توجهی پشت سر می‌گذارد.
• MMLU-Pro (استدلال و دانش عمومی):
• Qwen3 8B (Reasoning): ۸۱%
• GPT-4.1: ۷۴%
• Claude Sonnet 4: داده دقیق در دسترس نیست، اما معمولاً در محدوده ۷۰-۸۰% است.
• تحلیل: Qwen3 در استدلال عمومی و دانش تخصصی عملکرد بهتری دارد.
• GSM8K (ریاضی پایه):
• Qwen3-235B: ۹۲.۱%
• Qwen2.5 (برای مقایسه): ۶۲.۱%
• GPT-4o و Claude Sonnet: داده دقیق در دسترس نیست، اما معمولاً در محدوده ۸۵-۹۰% هستند.
• تحلیل: Qwen3 در وظایف ریاضی پایه و پیشرفته بهبود قابل‌توجهی نسبت به نسخه قبلی خود (Qwen2.5) و رقبا نشان می‌دهد.

ج) سایر بنچمارک‌ها

• GPQA Diamond (استدلال علمی):
• Qwen3 8B: ۶۷%
• GPT-4.1: ۵۹%
• تحلیل: Qwen3 در استدلال علمی نیز عملکرد بهتری دارد.
• LiveBench (کیفیت پاسخ عمومی):
• Qwen3-32B: ۷۴.۹%
• GPT-4.1 و Claude Sonnet 4: داده دقیق در دسترس نیست، اما Qwen3 پاسخ‌های باکیفیت‌تری با تأخیر کمتر ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی عملکرد:

• Qwen3-Coder: در بنچمارک‌های کدگذاری (AgentBench، WebArena) و ریاضی (AIME، GSM8K) عملکرد برتری نسبت به GPT-4.1 و Claude Sonnet 4 دارد. با این حال، در SWE-Bench، Claude Sonnet 4 پیشتاز است.
• GPT-4.1: در وظایف چندرسانه‌ای و استدلال عمومی قوی است، اما در بنچمارک‌های خاص کدگذاری و ریاضی از Qwen3 عقب می‌ماند.
• Claude Sonnet 4: در مهندسی نرم‌افزار (SWE-Bench) و تولید کد واقعی (real-world coding) عملکرد برجسته‌ای دارد، اما در استدلال وب و ریاضی کمی ضعیف‌تر از Qwen3 است.

۳. قابلیت‌ها و ویژگی‌ها

تحلیل:

• Qwen3-Coder: به دلیل منبع‌باز بودن و قابلیت میزبانی محلی، برای پروژه‌هایی که نیاز به حریم خصوصی دارند ایده‌آل است. حالت‌های فکری انعطاف‌پذیر (Fast Mode و Deep Mode) آن را برای سناریوهای مختلف مناسب می‌کند.
• GPT-4.1: چندرسانه‌ای بودن آن را برای کاربردهای گسترده‌تر (مثل پردازش تصویر یا صدا) مناسب می‌کند، اما وابستگی به APIهای OpenAI می‌تواند محدودیت ایجاد کند.
• Claude Sonnet 4: برای توسعه‌دهندگانی که به کد واقعی و ادغام با ابزارهای توسعه نیاز دارند، بسیار قوی است. ویژگی‌های حریم خصوصی آن (حذف داده‌ها) مزیت رقابتی نسبت به GPT-4.1 دارد.

۴. هزینه و دسترسی

تحلیل:

• Qwen3-Coder: هزینه بسیار پایین‌تر (تا ۲۰ برابر ارزان‌تر از GPT-4.1) و امکان میزبانی محلی آن را برای استارتاپ‌ها و محققان جذاب می‌کند.
• GPT-4.1: هزینه‌های بالا و وابستگی به APIهای OpenAI می‌تواند برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌پذیر محدودیت ایجاد کند.
• Claude Sonnet 4: هزینه‌های بالاتر از GPT-4.1 و عدم امکان میزبانی محلی، استفاده از آن را به پروژه‌های خاص محدود می‌کند.

۵. کاربردهای واقعی

تحلیل:

• Qwen3-Coder: برای پروژه‌های کدگذاری پیچیده، اتوماسیون و کاربردهای چندزبانه به دلیل منبع‌باز بودن و هزینه پایین مناسب است.
• GPT-4.1: برای وظایف چندرسانه‌ای و پروژه‌هایی که نیاز به پردازش تصویر یا صدا دارند، بهتر است.
• Claude Sonnet 4: برای توسعه‌دهندگانی که به کد واقعی و ادغام با ابزارهای حرفه‌ای نیاز دارند، انتخاب بهتری است.

۶. نقاط قوت و ضعف

۷. جمع‌بندی

• Qwen3-Coder: بهترین انتخاب برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی است که به دنبال یک مدل منبع‌باز با هزینه پایین، عملکرد قوی در کدگذاری، ریاضی و وظایف چندزبانه هستند. امکان میزبانی محلی و انعطاف‌پذیری آن برای پروژه‌های حساس به داده‌ها ایده‌آل است.
• GPT-4.1: برای کاربردهای چندرسانه‌ای و پروژه‌هایی که نیاز به پردازش تصویر یا صدا دارند مناسب است، اما هزینه بالا و وابستگی به APIهای OpenAI محدودیت‌هایی ایجاد می‌کند.
• Claude Sonnet 4: برای پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار پیچیده و کدگذاری واقعی با ادغام ابزارهای حرفه‌ای بهترین گزینه است، اما هزینه بالا و عدم امکان میزبانی محلی آن را محدود می‌کند.

پیشنهاد: اگر به دنبال هزینه کم و کنترل کامل هستید، Qwen3-Coder با میزبانی روی پلتفرم‌هایی مثل Northflank گزینه‌ای عالی است. برای وظایف چندرسانه‌ای، GPT-4.1 و برای کدگذاری حرفه‌ای، Claude Sonnet 4 مناسب‌تر هستند. انتخاب نهایی به نیازهای پروژه، بودجه و اولویت‌های حریم خصوصی بستگی دارد.