Qwen3-235B: Açık Kaynaklı Yapay Zekada Yeni Dönem
Alibaba’nın Qwen ekibi, açık kaynaklı yapay zeka dünyasını sarsacak yeni bir adım attı. Geliştiriciler, akıl yürütme yetenekleriyle büyüleyen Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 modelini resmen duyurdu. Ekip, son üç ayını bu modelin “düşünme kapasitesini” en üst seviyeye çıkarmak için harcadı. Sonuç olarak ortaya çıkan yapı, sadece bir sohbet botu değil; tam anlamıyla bir problem çözücü olarak karşımıza çıkıyor. Özellikle karmaşık matematik, ileri seviye kodlama ve bilimsel analizlerde rakipsiz bir performans sergiliyor.
Akıl Yürütme Gücü: Rakamlarla Qwen3-235B Performansı
Yeni Qwen modeli, teknik ölçütlerde (benchmarks) rakiplerini geride bırakmayı başarıyor. Örneğin model, kodlama dünyasının zorlu testi AIME25’te 92.3 gibi muazzam bir skora ulaştı. Bununla birlikte, LiveCodeBench V6 testinde 74.1 puan alarak rüştünü ispatladı. İnsan tercihlerini yansıtan Arena-Hard V2 testinde ise 79.7 puan alarak genel yeteneklerini kanıtladı. Bu veriler, açık kaynaklı modellerin artık kapalı kaynaklı devlere ciddi bir rakip olduğunu gösteriyor.
Uzmanların Karışımı (MoE) Mimarisi ve Verimlilik
Qwen3-235B, toplamda 235 milyar parametreye sahip devasa bir yapı barındırıyor. Ancak sistem, “Experts of Mixture” (MoE) mimarisi sayesinde her işlemde bu parametrelerin sadece 22 milyarını aktif ediyor. Bu akıllı yönetim, modelin hem çok güçlü hem de verimli çalışmasını sağlıyor. Açıkçası bu durum, 128 kişilik dev bir ekipte sadece ilgili işin uzmanı olan 8 kişinin çalışmasına benziyor. Dahası, 262.144 jetonluk devasa bağlam penceresi sayesinde model, binlerce sayfalık bilgiyi tek seferde analiz edebiliyor.
Geliştiriciler İçin Qwen3 Kullanım Rehberi
Ekip, bu güçlü modeli Hugging Face üzerinden tüm dünyaya açtı. Geliştiriciler, Sglang veya VLLM gibi araçlarla kendi API uç noktalarını hızlıca oluşturabilirler. Ayrıca Qwen-Agent çerçevesi, modelin araç çağırma becerilerini kullanmak için en verimli yol olarak öne çıkıyor. Uzmanlar, karmaşık görevlerde modelin “düşünmesi” için 81.920 jetonluk bir çıkış uzunluğu ayarlanmasını öneriyor. Bu sayede yapay zeka, en zorlu mantık sorularında bile adım adım ilerleyerek kusursuz sonuçlar üretiyor.
