Qwen3-Next-80B-A3B Modelinin Arxitekturasını Anlamaq

Qwen3-Next modeli, hesablama səmərəliliyi, yadda saxlanma və təlim sabitliyini balanslaşdıran qabaqcıl arxitektura üzərində qurulmuşdur. Bu model hibrid diqqət mexanizmləri, ultra-səpələnmiş ekspert miqyası və çıxış optimallaşdırmaları ilə təchiz edilmişdir.

Hibrid Diqqət: Gated DeltaNet + Gated Attention

Ənənəvi diqqət mexanizmləri hesablama baxımından çox xərc tələb edir. Qwen3-Next isə hibrid yanaşma tətbiq edir:

• Layların 75%-i Gated DeltaNet mexanizmini istifadə edir.
• Layların 25%-i standart Gated Attention mexanizmini istifadə edir.

Bu balanslaşdırılmış yanaşma həm sürəti artırır, həm də dəqiqliyi qoruyur.

Ultra-Səpələnmiş Ekspert Mexanizmi (MoE)

Model 80 milyard parametri ilə işləsə də, hər bir mərhələdə yalnız 3 milyard parametr aktivləşir. Bu yanaşma:

• Hesablama xərclərini azaltmağa kömək edir.
• Təlim itkisini minimuma endirir.

Təlim Sabitliyi İnnovasiyaları

Modelin sabitliyini təmin etmək üçün bir neçə mexanizm tətbiq edilmişdir:

• "Zero-Centered RMSNorm" normanın idarə olunmasını optimallaşdırır.
• Norm parametrlərinə ağırlıq azalması tətbiq edilir.

Multi-Token Proqnozlaşdırma (MTP)

Qwen3-Next modeli, çoxlu tokenlərin proqnozlaşdırılmasında daha sürətli nəticələr əldə edir. Bu xüsusiyyət spekulyativ kodlama qəbul dərəcəsini artırır və istehsal mühitlərində istifadə üçün idealdır.

Təlim Effektivliyi və Performans

Qwen3-Next modeli, uzun kontekst tapşırıqlarında yüksək sürət və effektivlik nümayiş etdirir. Model aşağıdakı xüsusiyyətləri ilə seçilir:

• Təlimdə 15 trilyon token istifadə edilmişdir.
• Digər modellərlə müqayisədə GPU saatlarının 80%-dən azını istifadə edir.

Post-Təlim Performans

Model iki əsas variantda təqdim edilir: "Instruct" və "Thinking". Hər iki variant uzun kontekst tapşırıqlarında və təlimat izləmə sahələrində üstün performans göstərir.

Qwen3-Next API-yə Giriş

Modeli pulsuz istifadə etmək üçün Hugging Face platformasından yararlana bilərsiniz:

1. Hugging Face saytına daxil olun və qeydiyyatdan keçin.
2. Profilinizdən "Access Tokens" bölməsinə keçərək autentifikasiya tokeni yaradın.
3. Tokeni Python kodunda istifadə edərək modeli aktivləşdirə bilərsiniz.

Python Misalı

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.huggingface.co/v1",
    api_key="HF_TOKEN",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct:novita",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bir fabrikdə istehsal məlumatlarını hesablamaq üçün sorğu."
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Nəticə

Qwen3-Next-80B-A3B modeli süni intellekt sahəsində effektivlik, miqyaslanma və yüksək düşüncə qabiliyyətləri təqdim edir. Hugging Face platformasında pulsuz istifadəsi ilə həm tədqiqatçılar, həm də inkişafçılar üçün ideal seçimdir.