
Qwen هي عائلة نماذج اللغة الكبيرة من Alibaba Cloud، وتتيح Qwen API للمطورين الوصول إلى المجموعة الكاملة. استخدم النموذج الرائد Qwen3.7 Max للاستدلال المتقدم والبرمجة، ونماذج mixture-of-experts الفعّالة بمقاييس متعددة، وQwen3.5 Flash للحصول على استجابات فورية وعالية الحجم. على Atlas Cloud، يعمل كل نموذج عبر endpoint واحد مع تسعير شفاف بنظام pay-as-you-go وإتاحة من Day-0 للإصدارات الجديدة. ابدأ البناء اليوم.
يوفر لك Atlas Cloud أحدث النماذج الإبداعية الرائدة في الصناعة.
تعرّف على كيفية تحويل كل endpoint في Qwen API للمطالبات النصية إلى نص مُولَّد، بدءًا من المساعدين الخفيفين والسريعين وصولًا إلى نماذج الاستدلال الرائدة، لتتمكّن من اختيار النموذج الأنسب لعبء عملك.
| النمط | الوصف |
|---|---|
| Qwen3.6 35B A3B (نص إلى نص) | أحدث نموذج استدلال في المجموعة؛ فهذا endpoint بنمط mixture-of-experts بحجم 35B يفعّل نحو 3B من المعاملات لكل token، ما يجعل الاستدلال العميق أقل تكلفة. أرسل إليه مسائل الرياضيات متعددة الخطوات والمنطق ومهام التحليل عندما تكون جودة chain-of-thought أهم من السرعة الخام. |
| Qwen3.6 Plus (نص إلى نص) | متعدد الاستخدامات في تدفقات عمل المحادثة والإنتاجية؛ يجمع Qwen3.6 Plus بين جودة محادثة قوية وprompt caching وتسعير متدرّج يمتد إلى ما بعد 256K tokens. استخدمه عندما يحتاج المساعدون إلى الحفاظ على الاتساق عبر مستندات طويلة أو جلسات متعددة الأدوار مطوّلة. |
| Qwen3.5 122B A10B (نص إلى نص) | مع تشغيل نحو 10B من المعاملات النشطة لكل token، يوازن نموذج mixture-of-experts هذا بحجم 122B بين قدر أقل من الحجم واستدلال أسرع وأرخص. يناسب توليد النصوص العام والتلخيص والاستدلال عندما تريد جودة النماذج الكبيرة بتكلفة متوسطة. |
| Qwen3.5 35B A3B (نص إلى نص) | عندما تكون الإنتاجية والتكلفة مهمتين معًا، يحافظ endpoint هذا بحجم 35B MoE على نحو 3B فقط من المعاملات النشطة لكل token. استخدمه للمحادثات عالية الحجم والصياغة والتصنيف، حيث سيكون تشغيلها على نموذج رائد إهدارًا للموارد. |
| Qwen3.5 27B (نص إلى نص) | كنموذج كثيف بحجم 27B، يقدّم Qwen3.5 27B زمن استجابة متوقعًا وجودة متسقة من دون توجيه mixture-of-experts. يناسب مهام التوليد المباشرة واتباع التعليمات التي تستفيد من أساس مدمج وموثوق. |
| Qwen3.5 397B A17B (نص إلى نص) | أكبر نموذج في فئة 3.5؛ يفعّل endpoint هذا بنمط mixture-of-experts بحجم 397B نحو 17B من المعاملات لكل token، ويضيف prompt caching لخفض تكلفة السياق المتكرر. وجّهه إلى مهام الاستدلال والتوليد الصعبة التي تتطلب أعمق قدرات العائلة. |
| Qwen3.7 Max (نص إلى نص) | بوصفه النموذج الرائد، يستهدف Qwen3.7 Max الاستدلال المتقدم والبرمجة والمهام المعقدة متعددة الخطوات، مع prompt caching لتقليل التكلفة عند تكرار السياق. اختره لخطوط المعالجة الوكيلية، ومشكلات البرمجة الصعبة، وأعباء العمل التي تتفوق فيها الدقة على السعر. |
| Qwen3.5 Plus (نص إلى نص) | مصمم للكفاءة؛ يشغّل Qwen3.5 Plus المهام اليومية ومساعدي الذكاء الاصطناعي، مع دعم prompt caching ومدخلات تتجاوز 256K tokens. إنه خيار افتراضي موثوق للمساعدين في الإنتاج الذين يحتاجون إلى جودة ثابتة بتكلفة يمكن التحكم بها. |
| Qwen3.7 Plus (نص إلى نص) | هل تحتاج إلى القدرة والسرعة والكفاءة في نموذج واحد؟ يوازن Qwen3.7 Plus بين الثلاثة، ويضيف prompt caching، ويطبّق تسعيرًا متدرّجًا للمطالبات التي تتجاوز 256K tokens. انشره للمساعدين على نطاق واسع وتدفقات العمل كثيفة المستندات التي لا تزال تتطلب ردودًا سريعة. |
| Qwen3.5 Flash (نص إلى نص) | محسّن للاستجابات الفورية والاستخدام واسع النطاق، ويُعد Qwen3.5 Flash الخيار الأسرع والأكثر توفيرًا في العائلة. استخدمه في المحادثات عالية الحركة والإكمال التلقائي والميزات الفورية حيث تكون أولوية زمن الاستجابة المنخفض. |
| Qwen3 VL 235B A22B Thinking (نص إلى نص) | يشغّل هذا endpoint المضبوط للاستدلال بنية mixture-of-experts بحجم 235B مع نحو 22B من المعاملات النشطة ووضع تفكير مخصص. اعتمد عليه لحل المشكلات المنظم والتحليل الذي يستفيد من الاستدلال الصريح خطوة بخطوة. |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (نص إلى نص) | مع 235B من المعاملات إجمالًا ونحو 22B نشطة لكل token، يتعامل نموذج MoE المضبوط للتعليمات هذا ضمن سلسلة Qwen3 مع نطاق واسع من توليد النصوص والاستدلال. يجعل إصدار 2507 منه خيارًا قويًا للمساعدين متعددي الأغراض وخطوط إنتاج المحتوى على Qwen API. |
يجمع Qwen API بين التفكير ثنائي الوضع، واستدعاء الدوال المدمج، وسياق يتجاوز 256K tokens، ودعم 119 لغة، والتخزين المؤقت للمطالبات، وكل ذلك خلف مفتاح واحد متوافق مع OpenAI، ويمتد من Qwen3.5 Flash إلى Qwen3.7 Max.

يتيح استدعاء الدوال لنماذج Qwen إصدار استدعاءات أدوات منظّمة تتصل مباشرةً بواجهات APIs وقواعد البيانات وخوادم MCP الخاصة بك. يقرر النموذج متى يستدعي دالة، وينسّق الوسائط، ثم يدمج النتيجة مرة أخرى في إجابته. وبالاقتران مع endpoint المتوافق مع OpenAI، يحوّل ذلك كود SDK الحالي إلى وكلاء مستقلين، وخطوط معالجة للاسترجاع، وأتمتة لسير العمل.

بدّل نموذجًا واحدًا بين وضع تفكير متأنٍ للرياضيات والمنطق والبرمجة، ووضع سريع بلا تفكير للحوار اليومي. تكشف نماذج الاستدلال مثل Qwen3.6 35B A3B والرائد Qwen3.7 Max عن هذا العمق عبر endpoint واحد. عندما تتطلب المهمة استنتاجًا خطوة بخطوة تفعّل التفكير؛ وعندما تكون الاستجابة السريعة أهم، توقفه، من دون تبديل النموذج أو المفتاح.

بفضل تدريبه على 119 لغة ولهجة، يتعامل Qwen مع اتباع التعليمات متعددة اللغات والترجمة بطلاقة متساوية في الصينية والإنجليزية. يمكن لمطالبة واحدة أن تنتقل بين اللغات من دون خدمة ترجمة منفصلة. تعتمد عليه الفرق التي تطلق منتجات لجماهير عالمية في الدردشة المترجمة، والبحث العابر للغات، والنصوص التي تبدو طبيعية في كل سوق مستهدف.

من Qwen3.5 Flash منخفض زمن الاستجابة إلى الرائد Qwen3.7 Max، تستجيب العائلة بأكملها لمفتاح واحد متوافق مع OpenAI. تفعّل تصاميم mixture-of-experts الفعّالة، مثل 397B A17B و235B A22B، جزءًا صغيرًا فقط من معاملاتها لكل token، وتشترك جميع المستويات في تنسيق الطلب نفسه. وجّه الاستدعاءات البسيطة إلى Flash والاستدلال الصعب إلى Max من دون إعادة كتابة سطر واحد من كود التكامل.

تُحتسب تكلفة السياق المتكرر بسعر مخزّن مؤقتًا أقل بكثير من سعر الإدخال القياسي، لذا تصبح مطالبات النظام والمستندات المشتركة أقل تكلفة في كل استدعاء لاحق. يبقى التسعير بنظام الدفع حسب الاستخدام وشفافًا، مع أسعار منشورة لكل token ومن دون اشتراك. تستفيد المساعدات عالية الحجم، وبنى RAG، والمحادثات الطويلة أكثر من غيرها، لأن البادئة نفسها تُرسل مرارًا وتكرارًا.
قدّم الملخص نفسه تمامًا إلى Qwen API وإلى المحركات المنافسة، ثم شاهد كيف يحوّل كل نموذج التعليمات ذاتها إلى صفحة ويب عاملة في ملف واحد يمكنك فتحها والنقر عليها فورًا.
ابنِ صفحة HTML كاملة، في ملف واحد ومكتفية ذاتيًا (كل CSS وJavaScript مضمّنة داخل ملف .html واحد)، تعرض نافذة تفاعلية بعنوان "واجهة باتيسري فرنسية في آخر الليل" — صندوق عرض حلويات بوتيكي، ما زال يتوهج بضوء دافئ بعد ساعات الإغلاق. قيد مطلق: لا موارد خارجية من أي نوع — لا CDNs، ولا أوراق أنماط أو سكربتات مرتبطة، ولا خطوط ويب، ولا وسوم `<img>`، ولا ملفات SVG، ولا صور base64، ولا emoji كعنصر فني. يجب إنشاء كل عنصر بصري بالكامل من عناصر HTML منسّقة عبر CSS فقط: تدرجات linear/radial/conic متعددة الطبقات، box-shadows متراكبة وداخلية، border-radius، blur/backdrop-filter، transforms، وأشكال مرسومة عبر canvas أو DOM فقط. هذا اختبار لمحاكاة المواد والضوء بواقعية زائفة باستخدام vector CSS وحده. المشهد: منظور أمامي على مستوى العين داخل نافذة باتيسري زجاجية، مع رفوف مرتبة بتكوين هادئ وفق قاعدة الأثلاث. على الرف صف يضم ما لا يقل عن أربع حلويات مميزة ومصنوعة بعناية، كل واحدة مبنية بالكامل من التدرجات والظلال: (1) قبة موس شوكولاتة-كاكاو لامعة بطلاء mirror-glaze يُظهر لمعة انعكاسية ناعمة وضوءًا منعكسًا؛ (2) mille-feuille بطبقات كثيرة مقرمشة ومنفصلة بوضوح من عجين puff-pastry؛ (3) برج macaron متعدد الطبقات بقشور مغطاة بغبار السكر وذات ملمس مطفي قليلًا؛ (4) تارت ليمون على طبق دوّار يدور ببطء. نمذج عمقًا مقنعًا: كشاف ذهبي دافئ من الأعلى (مصباح عرض النافذة) في تباين مع إضاءة ليلية محيطة زرقاء باردة، مع ظلال ساقطة، وضوء حافة على الأطراف، وانعكاسات لامعة لطيفة. تطفو طبقة زجاجية خفيفة أمام كل شيء — انعكاسات باهتة، وخطوط، وتناثر من قطرات التكاثف — مع انعكاس ناعم لكل حلوى على سطح الرف أسفلها. التفاعلات (كلها بانتقالات CSS/JS سلسة وذات إحساس نابضي): - عند HOVER فوق حلوى: ترتفع بلطف، وتشتد إضاءتها وظلها، وتكشف حركة "مقطع داخلي" بنيتها الداخلية — طبقات الكريمة والغاناش والكرد وقاعدة البسكويت/العجين مرسومة كشرائط تدرج متراكبة مع تسمية. - عند CLICK على حلوى للدخول إلى وضع "Customize": تظهر لوحة أنيقة تحتوي على sliders وtoggles تتيح للمستخدم إضافة عناصر زخرفية وتعديلها في الوقت الحقيقي — حبيبات سكر منثورة (slider للكثافة)، كراميل مسحوب مرشوش (الكمية + سماكة الخيط)، وطبقة mirror-glaze/pectin لامعة (slider للّمعان)، إضافة إلى رشة بلون berry-red كلكنة. يجب أن تُعاد رسم الحلوى مباشرة أثناء تغيّر القيم، مع استجابة اللمعة/الانعكاس لقيمة اللمعان. وفّر تحكّمَي "Reset" و"Exit". احتفظ بتخصيص كل حلوى عند التبديل بينها. - لمسات محيطية اختيارية: وميض متحرك خافت في المصباح الدافئ، وتكاثف عائم، ودوران تارت الليمون على طبقه الدوّار في حلقة مستمرة. الأسلوب البصري: راقٍ، حميم، وآسر بمزاج آخر الليل؛ لوحة ألوان من البني الكراميلي، والأبيض الكريمي، وberry red، مع لمسات mint green، فوق خلفية ليلية زرقاء باردة وعميقة. يجب أن تبدو الطباعة مثل باتيسري أنيق — اضبط العناوين وأسماء الحلويات باستخدام حزمة خطوط serif أنيقة تعتمد على CSS فقط، مع تباعد أحرف واسع؛ واجعل التخطيط مرتبًا ومنظمًا ومتجاوبًا بحيث يبدو جيدًا من الهواتف إلى الشاشات العريضة. أعطِ الأولوية للأنيميشنات الدقيقة الراقية، والعمق متعدد الطبقات، وواقعية المواد بدلًا من الازدحام. ضمّن كل ما يلزم لفتح الملف مباشرة في المتصفح والتفاعل معه فورًا. أخرج مستند HTML كاملًا فقط، ولا شيء غيره.
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.5 397BA17B on Atlas Cloud
أنشئ ملف HTML واحدًا مكتفيًا ذاتيًا (كل CSS وJavaScript مضمّنة، وبدون أي مكتبات خارجية أو CDNs أو صور أو خطوط أو طلبات شبكة إطلاقًا) يعرض لعبة كاياك في مياه بيضاء قابلة للّعب وفي الوقت الحقيقي باسم "Rapid Run" بالكامل على عنصر HTML5 Canvas واحد يملأ نافذة المتصفح ويبقى متجاوبًا عند تغيير الحجم. المنظور عبارة عن كاميرا علوية من منظور الشخص الثالث مع إحساس خفيف بالتقدم إلى الأمام، تنظر إلى مجرى جبلي ألبيني مولّد إجرائيًا يمرر باستمرار من الأعلى إلى الأسفل ولا يتكرر أبدًا: استخدم مولد noise/pseudo-random ببذرة بحيث يشق كل سباق قناة مختلفة متفرعة، مع ممرات تضيق تدريجيًا، وصخور في منتصف التيار، ودوامات ملتفة، وشلالات صغيرة، وقطارات أمواج من الرغوة البيضاء المتلاطمة. يقود اللاعب كاياكًا واحدًا بلون قرمزي وكهرماني يبقى قرب الثلث السفلي من الشاشة بينما يندفع النهر من حوله؛ وجّه باستخدام مفاتيح الأسهم Left/Right (أو A/D) للميل والحفر، واجعل الفأرة تعمل كمجداف — يميل الكاياك ويسحب باتجاه موضع الفأرة الأفقي، مع نقرة أو ضغط مستمر لزر الفأرة لغرس ضربة مجداف قوية تجعل القارب يلتقط خطًا أضيق. حاكِ الماء كحقل تدفق حي مدفوع بطبقات من noise المتحرك: يدفع التيار الكاياك إلى أسفل وإلى الجانبين، أسرع في ألسنة التيار وأبطأ في الدوامات الهادئة، بحيث يضطر اللاعب إلى قراءة الماء والمناورة للعثور على خط السباق. أطلق نظام جسيمات غنيًا وصديقًا للـ GPU — مروحة رذاذ تنفجر من المقدمة عند ارتطامها بموجة، وأثر اضطراب متلاطم خلف المؤخرة، وصفائح رغوة تنفجر عند الاصطدامات، وحلقات تموّج تخرج من الدوامات. عند الاصطدام بصخرة يدور القارب خارج السيطرة مع اهتزاز صادم، وفقدان مؤقت للتحكم، ورعشة في الكاميرا. اعرض بأسلوب رسومي مسطح حاد ممزوج بواقعية مائية خفيفة: سطح الماء يُظهر تموجات متحركة ولمعات انعكاسية انكسارية من حقل التدفق، وإضاءة علوية نهارية من هضبة عالية، وبريقًا أبيض باردًا على الرذاذ، وبركًا عميقة متدرجة من الأخضر الفيروزي إلى teal داكن حبري. لوحة الألوان يغلب عليها الأزرق الجليدي cyan-blue، مع vermilion-orange-yellow في الكاياك كلكنة قوية، وضفاف مكسوة بالحجر الرمادي وأخضر الصنوبر. ضمّن HUD على الشاشة: المسافة المقطوعة، والسرعة الحالية، ومقياس stability/health ينقص عند الاصطدام بالصخور، وscore مباشر؛ اعرض شاشة بداية مع عناصر التحكم باختصار، وشاشة game-over عند نفاد الثبات مع خيار Restart، وزِد الصعوبة تدريجيًا (تيار أسرع ومخاطر أكثف) كلما نزلت أبعد. استهدف حلقة لعب سلسة بسرعة 60fps باستخدام requestAnimationFrame مع فيزياء delta-time، مع ضبط كل شيء ليمنح إحساسًا متوترًا ومُرضيًا فعلًا، حيث يبدو عبور خط نظيف داخل ممر رغوي إنجازًا مستحقًا.
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
تعرّف على كيفية مقارنة Qwen API بنماذج النصوص الرائدة الأخرى على Atlas Cloud من حيث طول السياق، وحدود الإخراج، وأنواع الإدخال المدعومة، والتسعير الشفاف لكل استدعاء.
| النموذج | نافذة السياق | الحد الأقصى لرموز الإخراج | أنواع الإدخال | سعر الإدخال ($/1M) | سعر الإخراج ($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Max | 1M | 67,072 | نص | $2.50 | $7.50 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | 67,072 | نص | $0.40 (≤256K) / $1.20 (>256K) | $1.60 / $4.80 |
| Qwen3.6 35B A3B | 256K | 65,536 | نص، صورة، فيديو | $0.248 | $1.485 |
| Qwen3.5 Flash | 1M | 67,072 | نص | $0.10 | $0.40 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 393,216 | نص | $1.74 | $3.45 |
| Grok 4.5 | 500K | 500,000 | نص | $2.00 | $6.00 |
| GLM 5.2 | 1M | 131,072 | نص | $1.40 | $4.40 |
Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.
سجّل في atlascloud.ai وأكمل التحقق. يحصل المستخدمون الجدد على رصيد مجاني لاستكشاف المنصة واختبار النماذج.
دمج نماذج Qwen المتقدمة مع منصة Atlas Cloud المسرّعة بـ GPU يوفر أداءً لا مثيل له وقابلية للتوسع وتجربة مطور استثنائية.
زمن انتقال منخفض:
استدلال محسّن لـ GPU للاستجابة في الوقت الفعلي.
API موحد:
قم بتشغيل Qwen و GPT و Gemini و DeepSeek من خلال تكامل واحد.
تسعير شفاف:
فواتير يمكن التنبؤ بها لكل رمز مع خيارات بدون خادم.
تجربة المطور:
SDKs والتحليلات وأدوات الضبط الدقيق والقوالب.
الموثوقية:
وقت تشغيل 99.99%، RBAC، وتسجيل جاهز للامتثال.
الأمان والامتثال:
SOC 2 Type II، توافق HIPAA، سيادة البيانات في الولايات المتحدة.
يمنح Qwen API المطوّرين وصولًا برمجيًا إلى عائلة نماذج اللغة الكبيرة Qwen من Alibaba Cloud لمهام توليد النصوص، والاستدلال، والبرمجة، وتعدد اللغات. على Atlas Cloud يمكنك الوصول إلى المجموعة الكاملة عبر endpoint واحد متوافق مع OpenAI، لذا يكفي مفتاح واحد لاستخدام كل نماذج Qwen.
تستضيف Atlas Cloud مجموعة واسعة، بدءًا من Qwen3.5 Flash السريع والاقتصادي، مرورًا بفئات Plus متعددة الاستخدامات، وصولًا إلى النموذج الرائد Qwen3.7 Max المصمم للاستدلال والبرمجة المتقدمين. كما تتوفر نماذج مخصصة للاستدلال مثل Qwen3.6 35B A3B، ومتغيرات mixture-of-experts كبيرة مثل Qwen3.5 397B A17B لأعباء العمل الأثقل.
البدء لا يتطلب سوى خطوات قليلة: أنشئ حسابًا على Atlas Cloud، وأنشئ API key، ووجّه عميلك الحالي المتوافق مع OpenAI إلى Atlas endpoint. يعتمد التسعير على الدفع حسب الاستخدام مع أسعار شفافة لكل طلب، كما أن إتاحة Day-0 تعني أن إصدارات Qwen الجديدة تكون جاهزة فور إطلاقها. ابدأ البناء اليوم.
نعم. يتبع Qwen API على Atlas Cloud تنسيق OpenAI chat completions، لذلك تعمل معظم SDKs بمجرد استبدال base URL والمفتاح. يمكنك الاحتفاظ بأدواتك الحالية واستدعاء أي نموذج Qwen دون إعادة كتابة التكامل.
تستخدم نماذج Qwen على Atlas Cloud تسعيرًا شفافًا بنظام الدفع حسب الاستخدام ويُحتسب لكل token، دون الحاجة إلى اشتراك. تبدأ الأسعار من $0.1 لكل مليون input tokens و$0.4 لكل مليون output tokens لنموذج Qwen3.5 Flash، وتصل إلى $2.5 و$7.5 لكل مليون tokens للنموذج الرائد Qwen3.7 Max، بحيث يمكنك مواءمة الإنفاق مع كل عبء عمل.
توفّر النماذج الرائدة مثل Qwen3.7 Max نوافذ سياق تصل إلى مليون tokens، ما يجعلها مناسبة للمستندات الطويلة، وقواعد الشيفرة الكبيرة، وسجل المحادثات الممتد. كما تضم العائلة متغيرات للنصوص والرؤية-اللغة مثل Qwen3-VL، ما يمنحك خيارات عندما تتضمن المهمة أكثر من prompts نصية بسيطة.
إلى جانب المحادثة النصية العادية، تدعم نماذج Qwen بث الاستجابات، وfunction calling، واستخدام الأدوات بشكل منظّم عبر معلمات API القياسية. وتضيف نماذج الاستدلال المخصصة مثل Qwen3.7 Max وQwen3.6 35B A3B حلّ المشكلات خطوة بخطوة للرياضيات، والبرمجة، والمهام الوكيلية المعقدة.
يعتمد الاختيار على التوازن الذي تحتاجه بين السرعة، والتكلفة، والقدرات. اختر Qwen3.5 Flash عندما تكون زمن الاستجابة وحجم الاستخدام الكبير أولوية، وفئات Plus للمساعدين اليوميين وسير عمل الإنتاجية، وQwen3.7 Max عندما تتطلب المهمة أقوى قدرات الاستدلال والبرمجة. وبما أن كل النماذج تشترك في endpoint واحد، فإن التبديل بينها لا يتطلب سوى تغيير parameter واحد.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.