Qwen 3.5 Küçük Model Serisi Nasıl Kullanılır

Özet (TL;DR)

Alibaba Cloud'dan Qwen 3.5 Küçük Model Serisi, verimli yerel dağıtım, uç bilişim ve uygun maliyetli yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış dört adet kompakt büyük dil modeli (0.8B, 2B, 4B ve 9B parametreleri) sunar. Bu modeller, Qwen 3.5'in yetenekli özelliklerini daha küçük ayak izlerinde sağlayarak, daha büyük modellerin hesaplama yükü olmadan yapay zeka yeteneklerine ihtiyaç duyan geliştiriciler için idealdir. Bunlara ModelScope, HuggingFace veya Alibaba Cloud'un API hizmetleri aracılığıyla erişebilirsiniz.

Giriş

Küçük dil modelleri (SLM'ler), verimli, uygun maliyetli yapay zeka çözümleri arayan geliştiriciler ve işletmeler için giderek daha önemli hale geliyor. Alibaba'nın Qwen 3.5 Küçük Model Serisi, performansı hesaplama verimliliğiyle dengeleyen dört farklı model boyutu sunarak kompakt yapay zeka teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.

💡

Qwen 3.5 modellerini uygulamalarınıza entegre ederken, Apidog'un API test platformu, model API uç noktalarınız için otomatik testler oluşturmanıza yardımcı olarak yanıtların doğru olmasını ve entegrasyonunuzun güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar. Yanıt yapısı, gecikme süresi ve hata yönetimi için test onayları ayarlayın.

düğme

İster uç cihazlar için uygulamalar geliştiriyor olun, ister gizliliğe duyarlı işlemler için yerel yapay zeka yeteneklerine ihtiyacınız olsun, ister bulut API maliyetlerini düşürmek isteyin, Qwen 3.5 küçük modelleri cazip seçenekler sunar. Bu modeller ModelScope ve HuggingFace dahil olmak üzere birden fazla platformda mevcuttur ve çeşitli geliştirme senaryoları için erişilebilir hale getirir.

Küçük Dil Modellerini Anlamak

Küçük dil modelleri (SLM'ler), daha büyük LLM mimarilerinin kompakt versiyonlarıdır; temel yeteneklerini korurken sınırlı hesaplama kaynaklarında verimli bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

Temel avantajları şunlardır:

Daha Az Kaynak Gereksinimi

Tüketici sınıfı donanımlarda çalışır
Pahalı GPU kümelerine gerek yok
Uç cihazlarda ve IoT'de çalışır

Maliyet Verimliliği

Çok daha düşük çıkarım maliyetleri
Yerel olarak çalıştırılırken jeton başına API ücreti yok
Daha az elektrik ve soğutma kullanır

Gizlilik ve Güvenlik

Veriler yerel kalır
Hassas işlemler için harici API çağrıları yok
Verilerinizin kontrolü sizde

Gecikme Faydaları

Ağ gecikmesi olmadan daha hızlı yanıt süreleri
Gerçek zamanlı işleme
Etkileşimli uygulamalar için daha iyi kullanıcı deneyimi

Qwen 3.5 küçük modelleri, tam Qwen 3.5 mimarisinin temel yeteneklerini korur ancak bu kısıtlı ortamlarda çalışır.

Qwen 3.5 Küçük Model Serisine Genel Bakış

Qwen 3.5 Küçük Model Serisi, her biri farklı kullanım durumları ve dağıtım senaryoları için tasarlanmış dört modelden oluşur:

Qwen3.5-0.8B

800 milyon parametre ile serinin en kompakt modelidir. Bu model özellikle şunlar için tasarlanmıştır:

Son derece kaynak kısıtlı ortamlar
Gömülü sistemler
Mobil uygulamalar
Hızlı prototipleme

Küçük boyutuna rağmen, Qwen3.5-0.8B, metin sınıflandırma, basit sohbetler ve hafif otomasyon gibi temel görevler için uygun makul dil anlama yeteneklerini sürdürür.

Qwen3.5-2B

2 milyar parametreye sahip dengeli bir seçenek olup, 0.8B modeline göre önemli bir yetenek sıçraması sunar. Şunlar için idealdir:

Standart masaüstü uygulamaları
Küçük işletme kullanım durumları
Geliştirme ve test ortamları
Orta düzeyde karmaşıklık gerektiren uygulamalar

Bu model, yetenek ve kaynak kullanımı arasında iyi bir denge sağlayarak serinin en çok yönlü seçimi olmasını sağlar.

Qwen3.5-4B

4 milyar parametre ile bu model, tüketici donanımında dağıtılabilir kalırken önemli yetenekler sunar. Şunlar için uygundur:

Daha karmaşık doğal dil görevleri
Gelişmiş sohbet yapay zekası
İçerik oluşturma gereksinimleri
Akıl yürütme ve analiz görevleri

4B modeli, çalıştırılması pratik kalırken çok daha büyük modellerin yapabildiklerine yaklaşır.

Qwen3.5-9B

9 milyar parametreye sahip amiral gemisi küçük model. Bu model şunları sunar:

Neredeyse tam Qwen 3.5 yetenekleri
Karmaşık akıl yürütme ve analiz
Yüksek kaliteli içerik üretimi
Gelişmiş görev tamamlama

En yüksek kalitede çıktılara ihtiyacınız olduğunda ancak yine de her şeyi yerel olarak çalıştırmak istediğinizde en iyisidir.

Model Özellikleri ve Yetenekleri

Teknik özellikleri anlamak, ihtiyaçlarınız için doğru modeli seçmenize yardımcı olur:

Model	Parametreler	Bağlam Uzunluğu	Önerilen Kullanım	Donanım Gereksinimleri
Qwen3.5-0.8B	800M	8K-32K	Temel görevler, prototipleme	2GB+ RAM, CPU
Qwen3.5-2B	2B	8K-32K	Standart uygulamalar	4GB+ RAM, CPU/iGPU
Qwen3.5-4B	4B	8K-32K	Karmaşık görevler	8GB+ RAM, özel GPU
Qwen3.5-9B	9B	8K-32K	Gelişmiş uygulamalar	16GB+ RAM, GPU önerilir

Tüm modeller şunları içerir:

Çok dilli destek (İngilizce, Çince ve 20'den fazla diğer dil)
Kod üretimi ve anlama
Matematiksel akıl yürütme
Talimat takibi
Araç kullanımı (yeni sürümler)
Fonksiyon çağırma

Qwen 3.5 Küçük Modellerine Nasıl Erişilir?

ModelScope

ModelScope, Çinli geliştiriciler için en kolay erişimi sağlar ve Çince olarak kapsamlı belgeler sunar.

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Give me a short introduction to large language models."},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-2B",
    messages=messages,
    max_tokens=32768,
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
    presence_penalty=2.0,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

HuggingFace

HuggingFace, kapsamlı topluluk kaynaklarıyla küresel erişim sağlar.

from openai import OpenAI
# Configured by environment variables
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Type \"I love Qwen3.5\" backwards"},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.5-9B",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    presence_penalty=1.5,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    }, 
)
print("Chat response:", chat_response)

Alibaba Cloud API

Yerel dağıtım olmadan bulut tabanlı erişim için:

# Using DashScope API (Alibaba Cloud)
from dashscope import Generation

# Set API key
import os
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "your-api-key"

response = Generation.call(
    model="qwen-turbo",
    prompt="Write a Python function to calculate factorial",
    max_tokens=500
)

print(response.output.text)

Dağıtım Seçenekleri

Yerel Dağıtım

Yalnızca CPU (0.8B ve 2B modelleri için):

# Using Ollama for easy local deployment
ollama pull qwen3.5:9b
ollama run qwen3.5:9b

GPU Hızlandırmalı:

# With CUDA support
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers accelerate

# Run with GPU acceleration
python qwen_inference.py --model qwen3.5:9b --device cuda

Docker Dağıtımı

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app
RUN pip install transformers torch accelerate

COPY inference.py .
CMD ["python", "inference.py"]

Uç Dağıtımı

Uç cihazlar için şunları kullanmayı düşünebilirsiniz:

Kuantize edilmiş çıkarım için GGUF formatı ile llama.cpp
Mobil dağıtım için MLC-LLM
Gömülü sistemler için TensorFlow Lite

API Entegrasyon Kılavuzu

REST API Sunucusu

Dağıtılan modeliniz için basit bir API sunucusu oluşturun:

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = Flask(__name__)

# Load model (adjust based on your hardware)
MODEL_NAME = "Qwen/qwen3.5:9b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt', '')
    max_tokens = data.get('max_tokens', 512)
    temperature = data.get('temperature', 0.7)

    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )
    inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature,
        do_sample=True
    )

    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Entegrasyonunuzu Apidog ile Test Etme

Yapay zeka destekli uygulamalar oluştururken, kapsamlı testler esastır. API entegrasyonlarınızı doğrulamak için Apidog'u kullanın:

Yerel sunucunuza bir POST isteği oluşturun (örn. http://localhost:5000/generate)
İçerik Türünü (Content-Type) application/json olarak ayarlayın

3. İstek gövdesi ekleyin:

{
  "prompt": "Hello, world!",
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.7
}

4. Apidog'da test onayları ekleyin:

Yanıtın "response" alanını içerdiğini doğrulayın
Yanıt süresinin kabul edilebilir eşiğin altında olduğunu onaylayın
JSON yapısını doğrulayın
Yanıtın boş olmadığını kontrol edin

Apidog, otomatik test senaryoları oluşturmanıza, planlanmış izleme ayarlamanıza ve sorunları kullanıcılarınızı etkilemeden önce yakalamanıza olanak tanır. Bu, özellikle yerel LLM'lerle entegrasyon yaparken, yanıt kalitesinin donanım ve model yapılandırmasına göre değişebileceği durumlarda önemlidir.

Kullanım Durumları ve Seçim Kılavuzu

Qwen3.5-0.8B Ne Zaman Kullanılır?

Minimal kaynaklara sahip IoT ve gömülü sistemler
Eğitim projeleri ve öğrenme
Ölçeklendirmeden önce hızlı prototipleme
Basit otomasyon betikleri
Çevrimdışı yeteneklere sahip mobil uygulamalar

Qwen3.5-2B Ne Zaman Kullanılır?

Genel amaçlı sohbet botları
İçerik yardım araçları
Küçük işletme uygulamaları
Geliştirme ve hazırlık ortamları
Müşteri desteği otomasyonu

Qwen3.5-4B Ne Zaman Kullanılır?

Karmaşık soru yanıtlama
Kod üretimi ve incelemesi
Teknik dokümantasyon yardımı
Gelişmiş analiz desteği
Çok adımlı akıl yürütme görevleri

Qwen3.5-9B Ne Zaman Kullanılır?

Yüksek kaliteli içerik oluşturma
Karmaşık problem çözme
Araştırma yardımı
Gelişmiş yapay zeka asistanları
Üretim sınıfı uygulamalar

En İyi Uygulamalar ve Optimizasyon

Kuantizasyon

Model boyutunu küçültün ve çıkarım hızını iyileştirin:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-4B",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

Toplu İşleme

Daha yüksek verim için:

# Process multiple prompts efficiently
prompts = [
    "What is machine learning?",
    "Explain neural networks",
    "Define deep learning"
]

inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
responses = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)

Bellek Yönetimi

# Clear GPU cache when needed
import torch

# Only keep necessary tensors in memory
model.eval()

# Use gradient checkpointing for long sequences
from transformers import GradientCheckpointingAuto

# Monitor memory usage
print(f"GPU Memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1e9:.2f} GB")

Sonuç

Qwen 3.5 Küçük Model Serisi, verimli yapay zeka yetenekleri arayan geliştiriciler ve işletmeler için cazip seçenekler sunar. İster uç cihazlar için ultra kompakt 0.8B modele, ister karmaşık görevler için daha büyük 9B modele ihtiyacınız olsun, bu modeller temel işlevsellikten ödün vermeden esneklik sağlar.

Temel çıkarımlar:

Donanımınıza ve yapmanız gerekenlere göre doğru model boyutunu seçin
Kolay erişim ve topluluk desteği için ModelScope veya HuggingFace'i kullanın
Sınırlı donanımda daha iyi performans için kuantizasyonu deneyin
Dağıtmadan önce API'nizi kapsamlı bir şekilde test edin
Küçük başlayın ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe ölçeklendirin

Bu modellerin birden fazla platformda mevcut olması, maliyetleri ve verileri kontrolünüz altında tutarken uygulamalarınıza yetenekli yapay zeka ekleyebileceğiniz anlamına gelir.

Sonraki adımlar: Qwen 3.5 modellerini iş akışlarınıza entegre ederken, yanıtları doğrulayan, gecikmeyi ölçen ve sorunları erken yakalayan kapsamlı API testleri ayarlamak için Apidog'u kullanın. Yapay zeka API testinizi kolaylaştırmak için Apidog'u ücretsiz deneyin.

düğme

Sıkça Sorulan Sorular

Qwen 3.5 ve Qwen 2.5 küçük modelleri arasındaki fark nedir?

Qwen 3.5, geliştirilmiş akıl yürütme, daha iyi çok dilli destek ve gelişmiş araç kullanım yetenekleri ile en son sürümdür. 3.5 serisi ayrıca talimat takibi ve güvenlik önlemlerinde de iyileştirmeler içerir.

Qwen 3.5 küçük modelleri yalnızca CPU'da çalışabilir mi?

Evet, daha küçük modeller (0.8B ve 2B) yalnızca CPU sistemlerinde verimli bir şekilde çalışabilir. 4B ve 9B modelleri daha yavaş olacaktır ancak yeterli RAM ile yine de CPU'da çalışabilir.

Farklı model boyutları arasında nasıl seçim yapmalıyım?

Donanım kısıtlamalarınızı, görev karmaşıklığınızı ve gecikme gereksinimlerinizi göz önünde bulundurun. Performans ihtiyaçlarınızı karşılayan en küçük modelle başlayın ve gerekirse ölçeklendirin.

Bu modeller ticari kullanım için uygun mu?

Evet, Alibaba'nın Qwen modelleri, ticari kullanıma izin veren açık kaynak lisansları altında mevcuttur. ModelScope veya HuggingFace'deki belirli lisans koşullarını kontrol edin.

Qwen 3.5 küçük modellerini ince ayar yapabilir miyim?

Evet, tüm modeller ince ayarı destekler. Tüketici donanımında verimli ince ayar için LoRA veya QLoRA gibi teknikleri kullanın.

Qwen 3.5 küçük modelleri Phi veya Gemma gibi diğer SLM'lerle nasıl karşılaştırılır?

Qwen 3.5 modelleri, güçlü çok dilli destekle rekabetçi performans sunar. En uygun olanı belirlemek için belirli kullanım durumunuza göre karşılaştırma yapın.

Bu modellerin bağlam penceresi nedir?

Temel bağlam uzunluğu, belirli model varyantına ve yapılandırmasına bağlı olarak genellikle 8K-32K jetondur.

Daha fazla kaynak ve topluluk desteğini nerede bulabilirim?

Belgeler, örnekler ve topluluk tartışmaları için resmi ModelScope ve HuggingFace sayfalarını kontrol edin. Qwen GitHub deposu da kapsamlı kaynaklar içerir.