كيفية استخدام Qwen 3.7 API؟

أصدر فريق Qwen التابع لشركة Alibaba نموذج Qwen3.7-Max-Preview في منتصف مايو 2026، وبدأ المطورون على الفور في طرح السؤال نفسه: كيف يمكنني استدعاؤه من الكود الخاص بي؟ النموذج هو نظام استنتاجي رائد يمتلك نافذة سياق بحجم مليون رمز (1M-token) وتتبع صريح لسلسلة التفكير، مما يجعله مناسبًا بقوة لخلفيات الوكلاء، وتحليل المستندات الطويلة، وتوليد الكود. ولكن كلمة "معاينة" تقوم بالكثير في هذا الاسم. الوصول مقيد، واجهة برمجة التطبيقات (API) لا تزال قيد التحديد، والتفاصيل التي تحتاجها لكتابة كود فعال مبعثرة عبر ملاحظات الإصدار ووثائق المنصة.

زر

الخلاصة

Qwen3.7-Max-Preview هو النموذج الاستنتاجي الرائد لشركة Alibaba، تم إصداره كمعاينة في 14 مايو 2026، مع نافذة سياق بحجم مليون رمز. خلال فترة المعاينة، الطريقة الأكثر موثوقية لاستخدامه هي Qwen Chat (chat.qwen.ai)؛ يتم الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالإنتاج عبر Alibaba Cloud Model Studio (DashScope) باستخدام نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، حيث تقوم بتعيين عنوان URL أساسي، وتمرير مفتاحك كرمز Bearer، واستدعاء /chat/completions. نظرًا لأن مستوى 3.7 هو معاينة فقط، تأكد من معرف النموذج ونقطة النهاية الدقيقة في الوثائق الرسمية قبل الإطلاق، واستخدم Apidog لاختبار ومحاكاة نقطة النهاية بينما يستقر التوفر.

كيفية الوصول إلى Qwen 3.7 الآن

يقدم Qwen نماذجه عبر عدة واجهات، ولا تتوفر كلها في وقت واحد. اعتبارًا من أواخر مايو 2026، إليك الوضع الفعلي للوصول.

Qwen Chat (chat.qwen.ai). أسرع طريقة لتجربة Qwen3.7-Max-Preview. قم بتسجيل الدخول باستخدام حساب Qwen مجاني، واختر qwen3.7-max-preview في محدد النموذج، وقم بتشغيل وضع التفكير (Thinking Mode) لرؤية تتبع الاستنتاج. توجد حدود لمعدل الاستخدام أثناء المعاينة، لكنه لا يكلف شيئًا ولا يحتاج إلى إعداد. إنه منتج للمتصفح، وليس واجهة برمجة تطبيقات، لذا فهو للتقييم وليس للتكامل.

Alibaba Cloud Model Studio (DashScope). هنا تتحول نماذج Qwen إلى واجهة برمجة تطبيقات حقيقية. يعرض Model Studio نماذج Qwen عبر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، بحيث يمكن لأي كود يتفاعل بالفعل مع OpenAI SDK استدعاء Qwen بتبديل عنوان URL الأساسي والمفتاح. المستويات الأقدم مثل qwen3.6-max-preview وعائلة qwen-max متوفرة بالفعل هنا. قد لا يكون مستوى معاينة 3.7 متاحًا بعد كواجهة برمجة تطبيقات عامة عندما تقرأ هذا؛ تاريخيًا، يفتح Qwen الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات بعد بضعة أسابيع من معاينة الدردشة.

النمط المتوافق مع OpenAI. يتبع كل نموذج Qwen حديث على Model Studio نفس الشكل. توجه عميل OpenAI القياسي إلى عنوان URL أساسي لـ DashScope، وتصادق باستخدام رمز Bearer، وتستدعي مسار إكمال الدردشة. هذا النمط مستقر عبر الإصدارات، لذا سيظل الكود أدناه يعمل عندما يتم إطلاق معرف النموذج 3.7؛ ستقوم بتغيير سلسلة واحدة فقط في الغالب.

نظرًا لأن معرف النموذج ونقطة النهاية يمكن أن يتغيرا خلال فترة المعاينة، تعامل مع وثائق Qwen الرسمية وقائمة نماذج Model Studio كمصدر للمعلومات الموثوقة. للحصول على طريقة مجانية بينما تنتظر الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات، يغطي دليلنا حول كيفية استخدام Qwen 3.7 مجانًا قنوات المعاينة بالتفصيل.

طرق الوصول في لمحة

نقطة جديرة بالذكر: تصل نماذج Qwen مفتوحة الوزن إلى Hugging Face، لكن مستوى Max-Preview هو خاص ومحتكر، لذا لا تتوقع توفر أوزان قابلة للتنزيل لـ qwen3.7-max-preview.

الحصول على مفتاح API لـ Qwen 3.7

يتم الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) عبر حساب Alibaba Cloud. الخطوات بسيطة:

1. أنشئ حساب Alibaba Cloud وافتح لوحة تحكم Model Studio (modelstudio.console.alibabacloud.com).
2. قم بتفعيل Model Studio لحسابك ومنطقتك. المفاتيح مقيدة بالمنطقة، لذا فإن المفتاح الخاص بنقطة نهاية سنغافورة لن يعمل للمصادقة ضد بكين.
3. افتح قسم مفاتيح API في لوحة التحكم وقم بإنشاء مفتاح. يبدو مثل sk- متبوعًا بسلسلة من الأحرف.
4. انسخ المفتاح مرة واحدة وقم بتخزينه ككلمة مرور.

اختر منطقتك بعناية، لأنها تحدد عنوان URL الأساسي الخاص بك:

لا تقم أبدًا بتضمين المفتاح بشكل ثابت في الكود الذي تلتزم به. ضعه في متغير بيئة بدلاً من ذلك:

# macOS / Linux
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-your-key-here"

# Windows PowerShell
setx DASHSCOPE_API_KEY "sk-your-key-here"

يقرأ الكود الخاص بك DASHSCOPE_API_KEY أثناء التشغيل. يحافظ هذا على السرية خارج مستودعك ويتيح لك تدوير المفاتيح دون لمس الكود. تنطبق نفس العادة على أي نموذج تستدعيه؛ سترى نفس النمط في دليلنا حول واجهة برمجة تطبيقات Gemini 3.5.

طلبك الأول: Python، curl، و JavaScript

نقطة نهاية Model Studio الخاصة بـ Qwen متوافقة مع OpenAI، لذا لديك خياران: استخدام OpenAI SDK الرسمي الموجه إلى عنوان URL الأساسي لـ DashScope، أو استدعاء HTTP خام. كلاهما موضح أدناه.

ملاحظة قبل الكود: معرف النموذج qwen3.7-max-preview هو المعرف الذي يستخدمه Qwen Chat لنموذج المعاينة. قد تختلف السلسلة الدقيقة التي تتوقعها واجهة برمجة التطبيقات خلال فترة المعاينة، وقد يكون مستوى أقدم مثل qwen3.6-max-preview متاحًا عندما تجرب هذا. تأكد من معرف النموذج الحالي في قائمة نماذج Model Studio، ثم ضعه في حقل model. شكل الطلب لا يتغير.

Python مع OpenAI SDK

قم بتثبيت SDK باستخدام pip install openai، ثم أرسل طلبًا:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
    # استخدم عنوان URL الأساسي لمنطقة حسابك
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    # تأكد من معرف النموذج المباشر في قائمة نماذج Model Studio
    model="qwen3.7-max-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "أنت مساعد برمجة دقيق."},
        {"role": "user", "content": "اكتب دالة بايثون تعكس قائمة مرتبطة."},
    ],
)

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

هذا طلب كامل. تتبع مصفوفة messages نمط الأدوار القياسي: رسالة system تحدد السلوك، ثم أدوار user. تحمل الاستجابة النص المولد في choices[0].message.content.

curl

لإجراء فحص سريع من الطرفية، أو للتأكد من أن المفتاح يعمل قبل كتابة كود التطبيق:

curl 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
  --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "qwen3.7-max-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "اشرح مفهوم الـ Idempotency في واجهات برمجة تطبيقات REST في جملتين."}
    ]
  }'

إذا كان المفتاح ومعرف النموذج صالحين، ستحصل على استجابة JSON تحتوي على الإكمال. إذا لم يكن الأمر كذلك، فسيخبرك نص الخطأ بما يجب إصلاحه؛ المزيد عن الأخطاء أدناه.

JavaScript / Node.js

يعمل نفس OpenAI SDK في Node. قم بتثبيته باستخدام npm install openai:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.7-max-preview",
  messages: [
    { role: "user", content: "اذكر ثلاثة مفاضلات لـ GraphQL مقارنة بـ REST." },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

ثلاث لغات، وشكل طلب واحد؛ هذه هي ميزة واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI.

الاستجابات المتدفقة

بالنسبة لأي شيء يواجه المستخدم، لا ترغب في الانتظار حتى اكتمال الاستجابة بالكامل قبل عرض الإخراج. يرسل التدفق (Streaming) الرموز فور توليدها. قم بتعيين stream إلى true وكرر على الأجزاء.

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "لخص نظرية CAP."},
    ],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

في Node، تكون الاستجابة المتدفقة قابلة للتكرار غير متزامنة (async iterable):

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.7-max-preview",
  messages: [{ role: "user", content: "لخص نظرية CAP." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

يُعد التدفق أكثر أهمية مع نموذج الاستنتاج مقارنة بنموذج الدردشة العادي. يمكن لـ Qwen 3.7 قضاء وقت حقيقي في سلسلة تفكيره قبل الوصول إلى الإجابة النهائية، لذا بدون التدفق سيحدق المستخدم في شاشة فارغة. مع التدفق، يمكنك عرض تتبع التفكير، أو مؤشر الكتابة، أو الإجابة أثناء تشكلها.

معامل الاستنتاج والتفكير

Qwen3.7-Max-Preview هو نموذج استنتاجي. يمكنه إنتاج سلسلة تفكير صريحة داخل كتل <think> قبل أن يلتزم بإجابة نهائية. هذا التتبع يرفع درجاته في مسائل الرياضيات والمشكلات الصعبة متعددة الخطوات، ويساعد في تصحيح الأخطاء: يمكنك رؤية أين انحرف منطق النموذج.

في نماذج Qwen الحديثة التي تُقدم عبر DashScope، يتم التحكم في سلوك التفكير باستخدام علامة enable_thinking. تأكد من الآلية الدقيقة واسم المعامل لمستوى معاينة 3.7 بمقارنته بمرجع واجهة برمجة التطبيقات الحالي، نظرًا لأن عناصر التحكم في الاستنتاج قد تغيرت بين إصدارات Qwen. من الناحية المفاهيمية، يبدو الطلب كالتالي:

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "يغادر قطار في الساعة 2 ظهرًا بمتوسط سرعة 60 ميلاً في الساعة. "
                                    "يغادر قطار ثانٍ في الساعة 3 ظهرًا بسرعة 75 ميلاً في الساعة على نفس المسار. "
                                    "متى يلحق القطار الثاني بالأول؟"},
    ],
    # تختلف ضوابط الاستنتاج حسب إصدار Qwen؛ تأكد من المعامل الحالي
    # في مرجع API لـ Model Studio قبل الاعتماد عليه.
    extra_body={"enable_thinking": True},
)

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

عدد قليل من الملاحظات العملية:

• التفكير يكلف رموزًا ووقتًا. تتبع الاستنتاج هو نص مُولّد. يُحتسب ضمن الإخراج ويضيف زمن استجابة. لعمليات البحث البسيطة أو التنسيق، اترك التفكير معطلاً.
• شغّله للمشكلات الصعبة. مسائل الرياضيات متعددة الخطوات، والكود الذي يحتوي على حالات حدودية معقدة، والتخطيط، والتحليل هي المجالات التي تستحق فيها سلسلة التفكير تكلفتها.
• قرر ما إذا كنت ستعرض التتبع. بعض التطبيقات تعرض محتوى <think> ليرى المستخدمون عمل النموذج؛ بينما تقوم تطبيقات أخرى بتجريده وعرض الإجابة النهائية فقط. كلاهما صالح.

إذا كنت تقارن جودة الاستنتاج والتكلفة مع النماذج الرائدة الأخرى، فإن مقارنتنا بين Qwen 3.7 مقابل GPT-5.5 مقابل Opus 4.7 تضع المفاضلات جنبًا إلى جنب. يمكن لنماذج الاستنتاج أن تستهلك الرموز بسرعة في حلقات الوكلاء؛ إذا كان هذا هو وضعك، فإن التقنيات الموجودة في مقالتنا حول كيفية تقليل تكاليف رموز الوكيل تنطبق مباشرة.

معالجة الأخطاء وحدود المعدل

يمكن أن يفشل الطلب لأسباب متوقعة. تعامل معها ليعمل تطبيقك بسلاسة.

تُصدر نماذج المعاينة أخطاء 403 و 404 بشكل متكرر أكثر من النماذج المستقرة، لأن الوصول إليها مقيد والمعرفات تتغير. إذا تلقيت أحد هذه الأخطاء، فالمشكلة عادة ما تكون في الوصول أو سلسلة النموذج، وليس في الكود الخاص بك.

يتم تعيين حدود المعدل (Rate limits) على Model Studio لكل حساب كاستعلامات في الثانية أو في الدقيقة، وتعتمد الأرقام الدقيقة على مستوى حسابك والنموذج؛ تحقق من لوحة التحكم بدلاً من افتراض قيمة ثابتة. النمط هو نفسه بغض النظر: التقاط 429، والانتظار، وإعادة المحاولة مع تأخيرات متزايدة.

import time
from openai import OpenAI, RateLimitError, APIStatusError

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

def ask_qwen(prompt, max_retries=4):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="qwen3.7-max-preview",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            )
            return response.choices[0].message.content
        except RateLimitError:
            wait = 2 ** attempt          # 1ث، 2ث، 4ث، 8ث
            print(f"تم تجاوز حد المعدل. إعادة المحاولة في {wait} ثوانٍ...")
            time.sleep(wait)
        except APIStatusError as e:
            # الأخطاء 400/401/403/404 لا تستحق إعادة المحاولة؛ قم بإظهارها
            print(f"خطأ API {e.status_code}: {e.message}")
            raise
    raise RuntimeError("فشل بعد عدة محاولات")

تراجع أسي عند أخطاء 429 و 5xx، وفشل سريع عند أخطاء 4xx. هذا التقسيم يمنعك من إرهاق واجهة برمجة التطبيقات بأخطاء لن يحلها إعادة المحاولة.

اختبار ومحاكاة واجهة برمجة تطبيقات Qwen باستخدام Apidog

هنا تصبح واجهة برمجة تطبيقات المعاينة مؤلمة، وهنا تؤتي الأدوات الجيدة ثمارها. عندما يكون الوصول مقيدًا، ومعرف النموذج يتغير، وحدود المعدل ضيقة، لا تريد الاختبار بتشغيل تطبيقك بالكامل وقراءة السجلات. أنت تريد إرسال طلب، ورؤية ما يعود بالضبط، والاحتفاظ به لتشغيله مرة أخرى. Apidog مبني لهذه الدورة.

محاكاة نقطة النهاية أثناء البناء. هذا هو الجزء الأهم لمعاينة مقيدة. يعيد خادم المحاكاة في Apidog استجابات واقعية من مخطط API، بدون مفتاح وبدون حد معدل. لذلك، يمكن لواجهة المستخدم الأمامية أو الوكيل الخاص بك التطوير مقابل نقطة نهاية Qwen بديلة تستجيب دائمًا فورًا، حتى عندما يكون الوصول الحقيقي للمعاينة مقيدًا، أو معطلاً، أو لم يتم فتحه لحسابك بعد. عندما تكون واجهة برمجة التطبيقات الحية جاهزة، قم بتبديل عنوان URL الأساسي من المحاكاة إلى DashScope وسيظل الكود الخاص بك دون تغيير. لمزيد من المعلومات حول سير العمل المعتمد على المخطط (schema-first)، راجع دليلنا لسير عمل الوضع المعتمد على المواصفات.

يعمم هذا النمط على أي واجهة برمجة تطبيقات للنماذج. تعمل نفس دورة الاختبار والمحاكاة في Apidog سواء كنت تستدعي Qwen، أو Gemini، أو واجهة برمجة تطبيقات ERNIE 5.1؛ النموذج التجريبي يجعل خطوة المحاكاة أكثر قيمة، لأن نقطة النهاية الحقيقية هي الجزء الأقل موثوقية في نظامك.

الخلاصة

استدعاء Qwen 3.7 مباشر بمجرد معرفة المسار. الصعوبة تكمن في تقييد المعاينة، وليس في واجهة برمجة التطبيقات (API).

توقف عن تخمين ما يعيده Qwen وابدأ في رؤيته. قم بتنزيل Apidog لتصميم نقطة نهاية Qwen، وإرسال طلبات اختبار حقيقية، وحفظ السيناريوهات القابلة لإعادة الاستخدام، ومحاكاة واجهة برمجة التطبيقات أثناء البناء. إنه مجاني للبدء، ويحول المعاينة غير المستقرة إلى شيء يمكنك التطوير عليه بثقة.