Qwen 3.8 27B: نموذج محلي مفتوح يتفوق في الرؤية والبرمجة لكنه يبالغ في التفكير

إطلاق Qwen 3.8 27B: نموذج محلي قوي من Alibaba

أصدر مختبر Qwen من Alibaba نموذج Qwen 3.8 27B، وهو نموذج مفتوح المصدر (Apache 2.0) بحجم 27B معلمة، مع قدرات رؤية وبرمجة. هذا الإصدار هو خليفة Qwen 3.6 27B، ويُظهر تحسنًا ملحوظًا في المعايير الذاتية، متجاوزًا حتى النموذج المغلق Qwen 3.7-Plus الذي كان من أقوى نماذج Qwen في مايو الماضي.

الأداء والتفكير المفرط

أبرز ما لاحظه المختبرون هو أن النموذج يضبط افتراضيًا على مستوى تفكير "xhigh"، مما يؤدي إلى استهلاك هائل للسياق والوقت. على سبيل المثال، استغرق توليد SVG بسيط 21 دقيقة مع 22,276 رمزًا للتفكير، بينما استغرق نفس المهمة دقيقتين فقط عند تعطيل التفكير. هذا يجعل من الضروري ضبط إعدادات التفكير (reasoning_effort) إلى مستوى منخفض أو إيقافها تمامًا للاستخدام العملي.

قدرات بصرية وبرمجية متميزة

النموذج ممتاز في المهام البصرية مثل تحديد الصناديق المحيطة (bounding boxes) بدقة عالية، وتوليد رسومات SVG معقدة. كما أظهر قدرة على تشغيل وكلاء برمجة (coding agents) مثل Pi، مع دعم جيد للسياق الطويل وأدوات الاستدعاء.

مقارنة مع نماذج أخرى

الميزة	Qwen 3.8 27B	Qwen 3.7-Plus	GPT-5.6 Sol
الترخيص	مفتوح (Apache 2.0)	مغلق	مغلق
الحجم	27B	غير معلن	غير معلن
سرعة الاستدلال	15-30 رمز/ثانية (بدون MTP)	أعلى	74 رمز/ثانية
القدرات البصرية	ممتازة	جيدة	ممتازة
التكلفة	مجاني (تشغيل محلي)	مرتفع	مرتفع

تحسين الأداء

يمكن تحسين سرعة النموذج بشكل كبير باستخدام تقنية Multi-Token Prediction (MTP)، حيث أظهرت التجارب تحسنًا بنسبة 72% في الأداء عند تفعيلها عبر llama.cpp. هذا يجعل النموذج أكثر قابلية للاستخدام على الأجهزة المحلية.

ملاحظة للمراجعة البشرية

هذا المقال يستند إلى تقييمات مستقلة من Simon Willison، ويُنصح بالتحقق من المعايير الرسمية من Alibaba قبل الاعتماد الكلي.