ปลดล็อกศักยภาพ Qwen Next เต็มขั้นด้วย API

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต่างมองหาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการผสานรวมโมเดล AI ขั้นสูงเข้ากับแอปพลิเคชันของตน และ Qwen Next ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ โมเดลนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์ Qwen ของ Alibaba นำเสนอสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) แบบกระจายที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงบางส่วนระหว่างการอนุมาน ด้วยเหตุนี้ คุณจึงได้เวลาประมวลผลที่เร็วขึ้นและต้นทุนที่ต่ำลงโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ

💡

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้งาน ให้ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของคุณด้วย Apidog ซึ่งเป็นเครื่องมือฟรีที่ช่วยให้การทดสอบและจัดทำเอกสาร API สำหรับโมเดลอย่าง Qwen Next ง่ายขึ้น ดาวน์โหลด Apidog ฟรีเพื่อจัดการการเรียกใช้ Qwen API ได้อย่างง่ายดาย ทำให้มั่นใจว่าการผสานรวมของคุณทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือตั้งแต่เริ่มต้น

ดาวน์โหลดแอป

ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมหลักของ Qwen Next และความสำคัญสำหรับผู้ใช้ API

สถาปัตยกรรมไฮบริดของ Qwen Next ผสมผสานกลไกแบบ gated เข้ากับการทำให้เป็นมาตรฐานขั้นสูง เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงานที่ขับเคลื่อนด้วย API เลเยอร์ MoE จะส่งอินพุตไปยังผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง 10 ใน 512 คนต่อโทเค็น บวกกับผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันอีกหนึ่งคน ซึ่งเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้านตัวเท่านั้น ความเบาบางนี้ช่วยลดความต้องการทรัพยากร ทำให้การอนุมานเร็วขึ้นสำหรับผู้ใช้ Qwen API

นอกจากนี้ โมเดลยังใช้กลไก attention แบบ scaled dot-product พร้อมกับ Rotary Position Embeddings (RoPE) บางส่วน เพื่อรักษาบริบทในลำดับที่มีความยาวสูงสุดถึง 128K โทเค็น เลเยอร์ RMSNorm แบบศูนย์กลางช่วยให้ gradient มีเสถียรภาพ ทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ระหว่างการเรียกใช้ API ที่มีปริมาณมาก เส้นทาง DeltaNet ที่มีปัจจัยการขยาย 3 เท่า ใช้การทำให้เป็นมาตรฐานแบบ L2, เลเยอร์ convolutional และ SiLU activation เพื่อรองรับการถอดรหัสแบบ speculative ซึ่งสร้างโทเค็นหลายตัวพร้อมกัน

สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ นี่หมายถึง Next Integration เข้าสู่แอปพลิเคชันอย่างเครื่องมือวิเคราะห์เอกสารนั้นมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ ความเป็นโมดูลของสถาปัตยกรรมช่วยให้สามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดสำหรับโดเมนต่างๆ เช่น การเงิน ทำให้สามารถปรับเปลี่ยนได้ผ่าน Qwen API ต่อไป ให้พิจารณาว่าคุณสมบัติเหล่านี้แปลไปสู่ประสิทธิภาพที่วัดผลได้อย่างไร

การประเมินเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพสำหรับ Qwen Next ในแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย API

นักพัฒนาที่ผสานรวม Qwen Next เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย API จะให้ความสำคัญกับโมเดลที่รักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพสูงกับประสิทธิภาพการคำนวณ Qwen3-Next-80B-A3B ด้วยสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) แบบกระจายที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้านตัวระหว่างการอนุมานนั้นมีความโดดเด่นในด้านนี้ ส่วนนี้จะประเมินเกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญ โดยเน้นว่า Qwen Next มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่หนาแน่นกว่า เช่น Qwen3-32B ในขณะที่ให้ความเร็วในการอนุมานที่เหนือกว่า ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการตอบสนอง API แบบเรียลไทม์ การตรวจสอบเมตริกในด้านความรู้ทั่วไป การเขียนโค้ด การให้เหตุผล และงานบริบทที่ยาวนาน จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงความเหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้

ประสิทธิภาพการฝึกอบรมล่วงหน้าและประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน

การฝึกอบรมล่วงหน้าของ Qwen Next แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่น โมเดล Qwen3-Next-80B-A3B-Base ซึ่งได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลย่อย 15 ล้านล้านโทเค็นจากคลังข้อมูล 36 ล้านล้านโทเค็นของ Qwen3 ใช้เวลา GPU น้อยกว่า 80% ของที่ Qwen3-30B-A3B ต้องการ และมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพียง 9.3% ของ Qwen3-32B แม้กระนั้น โมเดลนี้เปิดใช้งานพารามิเตอร์ที่ไม่ใช่การฝังเพียงหนึ่งในสิบของที่ Qwen3-32B-Base ใช้ แต่กลับมีประสิทธิภาพเหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐานส่วนใหญ่ และมีประสิทธิภาพดีกว่า Qwen3-30B-A3B อย่างมีนัยสำคัญ

ประสิทธิภาพนี้เกิดจากสถาปัตยกรรมไฮบริด ซึ่งรวม Gated DeltaNet (75% ของเลเยอร์) เข้ากับ Gated Attention (25%) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งความเสถียรในการฝึกอบรมและปริมาณงานในการอนุมาน สำหรับผู้ใช้ API สิ่งนี้หมายถึงต้นทุนการปรับใช้ที่ต่ำลงและการสร้างต้นแบบที่เร็วขึ้น เนื่องจากโมเดลสามารถลดความซับซ้อนและลดการสูญเสียได้ดีขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง

เมตริก	Qwen3-Next-80B-A3B-Base	Qwen3-32B-Base	Qwen3-30B-A3B-Base
ชั่วโมง GPU ในการฝึกอบรม (% ของ Qwen3-32B)	9.3%	100%	~125%
อัตราส่วนพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่	10%	100%	10%
ประสิทธิภาพเหนือกว่าเกณฑ์มาตรฐาน	เหนือกว่าในส่วนใหญ่	เกณฑ์มาตรฐาน	ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวเลขเหล่านี้เน้นย้ำถึงคุณค่าของ Qwen Next ในสภาพแวดล้อม API ที่มีทรัพยากรจำกัด ซึ่งการฝึกอบรมโมเดลที่กำหนดเองผ่านการปรับแต่งอย่างละเอียด (fine-tuning) ยังคงทำได้

ความเร็วในการอนุมาน: ขั้นตอน Prefill และ Decode สำหรับความหน่วงของ API

ความเร็วในการอนุมานส่งผลโดยตรงต่อเวลาตอบสนองของ API โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มีปริมาณงานสูง เช่น บริการแชทหรือการสร้างเนื้อหา Qwen Next โดดเด่นในด้านนี้ โดยใช้ประโยชน์จาก MoE ที่เบาบางเป็นพิเศษ (ผู้เชี่ยวชาญ 512 คน, การส่งข้อมูล 10 + 1 คนที่ใช้ร่วมกัน) และ Multi-Token Prediction (MTP) สำหรับการถอดรหัสแบบ speculative

ในขั้นตอน prefill (การประมวลผลพร้อมท์) Qwen Next มีปริมาณงานสูงกว่า Qwen3-32B เกือบ 7 เท่า ที่ความยาวบริบท 4K โทเค็น เมื่อเกิน 32K โทเค็น ข้อได้เปรียบนี้จะสูงกว่า 10 เท่า ทำให้เหมาะสำหรับ API การวิเคราะห์เอกสารขนาดยาว

สำหรับขั้นตอน decode (การสร้างโทเค็น) ปริมาณงานสูงถึงเกือบ 4 เท่าที่บริบท 4K และสูงกว่า 10 เท่าที่ความยาวที่ยาวขึ้น กลไก MTP ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับความสอดคล้องหลายขั้นตอน ช่วยเพิ่มอัตราการยอมรับในการถอดรหัสแบบ speculative ซึ่งช่วยเร่งการอนุมานในโลกแห่งความเป็นจริงให้เร็วขึ้นอีก

ความยาวบริบท	ปริมาณงาน Prefill (เทียบกับ Qwen3-32B)	ปริมาณงาน Decode (เทียบกับ Qwen3-32B)
4K โทเค็น	เร็วขึ้น 7 เท่า	เร็วขึ้น 4 เท่า
>32K โทเค็น	เร็วขึ้น >10 เท่า	เร็วขึ้น >10 เท่า

นักพัฒนา API ได้รับประโยชน์อย่างมหาศาล: ความหน่วงที่ลดลงทำให้สามารถตอบสนองได้ภายในเสี้ยววินาทีในการผลิต ในขณะที่ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน (จากการเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 3.7%) ช่วยลดค่าใช้จ่ายคลาวด์ เฟรมเวิร์กอย่าง vLLM และ SGLang ขยายผลประโยชน์เหล่านี้ โดยรองรับบริบทสูงสุด 256K ด้วย tensor parallelism

การเรียกใช้ API ครั้งแรกของคุณด้วย Qwen Next: การใช้งานทีละขั้นตอน

เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Qwen Next ให้ทำตามขั้นตอนที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้เหล่านี้เพื่อตั้งค่าและดำเนินการเรียกใช้ Qwen API ผ่านแพลตฟอร์ม DashScope ของ Alibaba คู่มือนี้ช่วยให้คุณสามารถผสานรวมโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการสอบถามแบบง่ายๆ หรือสถานการณ์ Next Integration ที่ซับซ้อน

ขั้นตอนที่ 1: สร้างบัญชี Alibaba Cloud และเข้าถึง Model Studio

เริ่มต้นด้วยการลงทะเบียนบัญชี Alibaba Cloud ที่ alibabacloud.com หลังจากยืนยันบัญชีของคุณแล้ว ให้ไปที่คอนโซล Model Studio ภายในแพลตฟอร์ม DashScope เลือก Qwen3-Next-80B-A3B จากรายการโมเดล โดยเลือกเวอร์ชัน base, instruct หรือ thinking ตามกรณีการใช้งานของคุณ—เช่น instruct สำหรับงานสนทนา หรือ thinking สำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อน

ขั้นตอนที่ 2: สร้างและรักษาความปลอดภัยคีย์ API ของคุณ

ในแดชบอร์ด DashScope ให้ค้นหาส่วน “API Keys” และสร้างคีย์ใหม่ คีย์นี้จะยืนยันการร้องขอ Qwen API ของคุณ โปรดทราบถึงขีดจำกัดอัตรา: ระดับฟรีมี 1 ล้านโทเค็นต่อเดือน ซึ่งเพียงพอสำหรับการทดสอบเบื้องต้น จัดเก็บคีย์อย่างปลอดภัยในตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อป้องกันการเปิดเผย:

bash

export DASHSCOPE_API_KEY='your_key_here'

วิธีปฏิบัตินี้ทำให้โค้ดของคุณสามารถพกพาและปลอดภัย

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง DashScope Python SDK

ติดตั้ง DashScope SDK เพื่อทำให้การโต้ตอบ Qwen API ง่ายขึ้น รันคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลของคุณ:

bash

pip install dashscope

SDK จัดการการจัดเรียงข้อมูล การลองใหม่ และการแยกวิเคราะห์ข้อผิดพลาด ทำให้กระบวนการผสานรวมของคุณง่ายขึ้น อีกทางเลือกหนึ่งคือใช้ไคลเอนต์ HTTP เช่น requests สำหรับการตั้งค่าที่กำหนดเอง แต่แนะนำให้ใช้ SDK เพื่อความสะดวก

ขั้นตอนที่ 4: กำหนดค่าปลายทาง API

สำหรับไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ให้ตั้งค่า URL พื้นฐานเป็น:

text

https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

สำหรับการเรียกใช้ DashScope แบบ native ให้ใช้:

text

https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation

รวมคีย์ API ของคุณในส่วนหัวคำขอเป็น X-DashScope-API-Key การกำหนดค่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการส่งเส้นทางที่เหมาะสมไปยัง Qwen Next

ขั้นตอนที่ 5: ทำการเรียกใช้ API ครั้งแรกของคุณ

สร้างคำขอการสร้างพื้นฐานโดยใช้เวอร์ชัน instruct ด้านล่างนี้คือสคริปต์ Python สำหรับสอบถาม Qwen Next:

python

import os
from dashscope import Generation

os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = 'your_api_key'

response = Generation.call(
    model='qwen3-next-80b-a3b-instruct',
    prompt='อธิบายประโยชน์ของสถาปัตยกรรม MoE ใน LLM.',
    max_tokens=200,
    temperature=0.7
)

if response.status_code == 200:
    print(response.output['text'])
else:
    print(f"Error: {response.message}")

สคริปต์นี้ส่งพร้อมท์ จำกัดผลลัพธ์ที่ 200 โทเค็น และควบคุมความคิดสร้างสรรค์ด้วย temperature=0.7 รหัสสถานะ 200 แสดงถึงความสำเร็จ มิฉะนั้น ให้จัดการข้อผิดพลาดเช่นขีดจำกัดโควต้า (รหัส 10402)

ขั้นตอนที่ 6: ใช้การสตรีมสำหรับการตอบสนองแบบเรียลไทม์

สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองทันที ให้ใช้การสตรีม:

python

from dashscope import Streaming

for response in Streaming.call(
    model='qwen3-next-80b-a3b-instruct',
    prompt='สร้างฟังก์ชัน Python สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก.',
    max_tokens=500,
    incremental_output=True
):
    if response.status_code == 200:
        print(response.output['text_delta'], end='', flush=True)
    else:
        print(f"Error: {response.message}")
        break

สิ่งนี้ให้ผลลัพธ์แบบโทเค็นต่อโทเค็น ซึ่งเหมาะสำหรับอินเทอร์เฟซแชทสดใน Next Integration

ขั้นตอนที่ 7: เพิ่มการเรียกใช้ฟังก์ชันสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบ Agentic

ขยายฟังก์ชันการทำงานด้วยการรวมเครื่องมือ กำหนด JSON schema สำหรับเครื่องมือ เช่น การดึงสภาพอากาศ:

python

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "รับสภาพอากาศปัจจุบัน",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}}
        }
    }
}]

response = Generation.call(
    model='qwen3-next-80b-a3b-instruct',
    prompt='สภาพอากาศในปักกิ่งเป็นอย่างไร?',
    tools=tools,
    tool_choice='auto'
)

Qwen API แยกวิเคราะห์พร้อมท์ ทำให้เกิดการเรียกใช้เครื่องมือ เรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกและป้อนผลลัพธ์กลับ

ขั้นตอนที่ 8: ทดสอบและตรวจสอบด้วย Apidog

ใช้ Apidog เพื่อทดสอบการเรียกใช้ API ของคุณ นำเข้าสคีมา DashScope ไปยังโปรเจกต์ Apidog ใหม่ เพิ่มปลายทาง และรวมคีย์ API ของคุณในส่วนหัว สร้างเนื้อหา JSON ด้วยพร้อมท์ของคุณ จากนั้นรันกรณีทดสอบเพื่อตรวจสอบการตอบสนอง Apidog สร้างเมตริกเช่นความหน่วง และแนะนำกรณีขอบเขต ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ

ขั้นตอนที่ 9: ตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดการตอบสนอง

ตรวจสอบรหัสการตอบสนองสำหรับข้อผิดพลาด (เช่น 429 สำหรับขีดจำกัดอัตรา) บันทึกผลลัพธ์ที่ไม่ระบุชื่อสำหรับการตรวจสอบ ใช้แดชบอร์ดของ Apidog เพื่อติดตามการใช้โทเค็นและเวลาตอบสนอง เพื่อให้แน่ใจว่าการเรียกใช้ Qwen API ของคุณยังคงอยู่ภายในโควต้า

ขั้นตอนเหล่านี้เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการผสานรวม Qwen Next ต่อไป ให้ปรับปรุงการทดสอบของคุณด้วย Apidog

การใช้ประโยชน์จากการเรียกใช้ฟังก์ชันใน Qwen Next API สำหรับเวิร์กโฟลว์แบบ Agentic

การเรียกใช้ฟังก์ชันขยายประโยชน์ของ Qwen Next นอกเหนือจากการสร้างข้อความ กำหนดเครื่องมือใน JSON schema โดยระบุชื่อ คำอธิบาย และพารามิเตอร์ สำหรับการสอบถามสภาพอากาศ ให้ระบุฟังก์ชัน get_weather ที่มีพารามิเตอร์ city

ในการเรียกใช้ API ของคุณ ให้รวมอาร์เรย์ tools และตั้งค่า tool_choice เป็น 'auto' โมเดลจะวิเคราะห์พร้อมท์ ระบุความตั้งใจ และส่งคืนการเรียกใช้เครื่องมือ เรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกและป้อนผลลัพธ์กลับสำหรับการตอบสนองขั้นสุดท้าย

รูปแบบนี้สร้างระบบแบบ Agentic ซึ่ง Qwen Next จะประสานงานเครื่องมือหลายอย่าง ตัวอย่างเช่น รวมข้อมูลสภาพอากาศเข้ากับการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อคำแนะนำส่วนบุคคล Qwen API จัดการการแยกวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดที่กำหนดเอง

เพิ่มประสิทธิภาพโดยการตรวจสอบสคีมาอย่างเคร่งครัด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพารามิเตอร์ตรงกับประเภทที่คาดไว้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดขณะรันไทม์ ในขณะที่คุณผสานรวม ให้ทดสอบการเรียกใช้เหล่านี้อย่างละเอียด—เครื่องมืออย่าง Apidog มีคุณค่าอย่างยิ่งในที่นี้ โดยจำลองการตอบสนองโดยไม่ต้องเรียกใช้ API จริง

การผสานรวม Apidog สำหรับการทดสอบและจัดทำเอกสาร Qwen API อย่างมีประสิทธิภาพ

คู่มือนี้ให้เวิร์กโฟลว์ที่ครอบคลุมสำหรับการผสานรวม Apidog เข้ากับ Qwen API (Qwen Next/3.0 ของ Alibaba Cloud) เพื่อการทดสอบ การจัดทำเอกสาร และการจัดการวงจรชีวิต API อย่างมีประสิทธิภาพ