Các nhà phát triển liên tục tìm kiếm những cách hiệu quả để tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào ứng dụng của họ, và Qwen Next nổi lên như một lựa chọn hấp dẫn. Mô hình này, một phần của dòng Qwen của Alibaba, cung cấp kiến trúc Mixture of Experts (MoE) thưa thớt chỉ kích hoạt một phần nhỏ các tham số của nó trong quá trình suy luận. Nhờ đó, bạn đạt được thời gian xử lý nhanh hơn và chi phí thấp hơn mà không làm giảm hiệu suất.
Tìm hiểu Kiến trúc cốt lõi của Qwen Next và Tại sao nó quan trọng đối với người dùng API
Qwen Next’s kiến trúc lai của Qwen Next kết hợp các cơ chế cổng với chuẩn hóa tiên tiến, tối ưu hóa nó cho các tác vụ điều khiển bằng API. Lớp MoE của nó định tuyến đầu vào đến 10 trong số 512 chuyên gia chuyên biệt trên mỗi token, cộng thêm một chuyên gia dùng chung, chỉ kích hoạt 3 tỷ tham số. Sự thưa thớt này làm giảm yêu cầu tài nguyên, cho phép suy luận nhanh hơn cho người dùng API Qwen.
Ngoài ra, mô hình sử dụng cơ chế chú ý tích vô hướng có trọng số với Nhúng vị trí quay một phần (RoPE), bảo toàn ngữ cảnh trong các chuỗi lên đến 128K token. Các lớp RMSNorm tập trung về 0 giúp ổn định gradient, đảm bảo đầu ra đáng tin cậy trong các lệnh gọi API khối lượng lớn. Đường dẫn DeltaNet, với hệ số mở rộng 3x, sử dụng chuẩn hóa L2, các lớp tích chập và kích hoạt SiLU để hỗ trợ giải mã suy đoán, tạo ra nhiều token cùng lúc.
Đối với các nhà phát triển, điều này có nghĩa là Tích hợp Tiếp theo (Next Integration) vào các ứng dụng như công cụ phân tích tài liệu vừa hiệu quả vừa có khả năng mở rộng. Tính mô-đun của kiến trúc cho phép tinh chỉnh cho các lĩnh vực như tài chính, giúp nó có thể thích ứng thông qua API Qwen. Tiếp theo, hãy xem xét cách các tính năng này chuyển đổi thành hiệu suất có thể đo lường được.
Đánh giá các tiêu chuẩn hiệu suất cho Qwen Next trong các ứng dụng điều khiển bằng API
Các nhà phát triển tích hợp Qwen Next vào các quy trình làm việc điều khiển bằng API ưu tiên các mô hình cân bằng hiệu suất cao với hiệu quả tính toán. Qwen3-Next-80B-A3B, với kiến trúc Mixture of Experts (MoE) thưa thớt chỉ kích hoạt 3 tỷ tham số trong quá trình suy luận, vượt trội trong lĩnh vực này. Phần này đánh giá các tiêu chuẩn chính, làm nổi bật cách Qwen Next vượt trội so với các đối tác dày đặc hơn như Qwen3-32B trong khi mang lại tốc độ suy luận vượt trội—điều quan trọng đối với các phản hồi API thời gian thực. Bằng cách kiểm tra các chỉ số trên các tác vụ kiến thức chung, mã hóa, suy luận và ngữ cảnh dài, bạn sẽ có được cái nhìn sâu sắc về sự phù hợp của nó cho các ứng dụng có khả năng mở rộng.
Hiệu quả tiền huấn luyện và Hiệu suất mô hình cơ sở
Quá trình tiền huấn luyện của Qwen Next thể hiện hiệu quả đáng kể. Được huấn luyện trên một tập con 15 nghìn tỷ token từ kho ngữ liệu 36 nghìn tỷ token của Qwen3, mô hình Qwen3-Next-80B-A3B-Base tiêu thụ chưa đến 80% số giờ GPU mà Qwen3-30B-A3B yêu cầu và chỉ 9,3% chi phí tính toán của Qwen3-32B. Mặc dù vậy, nó chỉ kích hoạt một phần mười các tham số không nhúng được sử dụng bởi Qwen3-32B-Base, nhưng lại vượt trội hơn trên hầu hết các tiêu chuẩn thông thường và vượt xa Qwen3-30B-A3B.
Hiệu quả này bắt nguồn từ kiến trúc lai—kết hợp Gated DeltaNet (75% các lớp) với Gated Attention (25%)—tối ưu hóa cả độ ổn định huấn luyện và thông lượng suy luận. Đối với người dùng API, điều này chuyển thành chi phí triển khai thấp hơn và tạo mẫu nhanh hơn, vì mô hình đạt được độ phức tạp tốt hơn và giảm mất mát với ít tài nguyên hơn.
Chỉ số | Qwen3-Next-80B-A3B-Base | Qwen3-32B-Base | Qwen3-30B-A3B-Base |
|---|---|---|---|
Số giờ GPU huấn luyện (% của Qwen3-32B) | 9.3% | 100% | ~125% |
Tỷ lệ tham số hoạt động | 10% | 100% | 10% |
Hiệu suất vượt trội trên tiêu chuẩn | Vượt trội trên hầu hết | Cơ sở | Tốt hơn đáng kể |
Những số liệu này nhấn mạnh giá trị của Qwen Next trong các môi trường API bị hạn chế tài nguyên, nơi việc huấn luyện các biến thể tùy chỉnh thông qua tinh chỉnh vẫn khả thi.
Tốc độ suy luận: Các giai đoạn điền trước và giải mã cho độ trễ API
Tốc độ suy luận ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian phản hồi API, đặc biệt trong các kịch bản thông lượng cao như dịch vụ trò chuyện hoặc tạo nội dung. Qwen Next nổi bật ở đây, tận dụng MoE cực thưa thớt của nó (512 chuyên gia, định tuyến 10 + 1 dùng chung) và Dự đoán đa token (MTP) cho giải mã suy đoán.
Trong giai đoạn điền trước (xử lý lời nhắc), Qwen Next đạt thông lượng cao hơn gần 7 lần so với Qwen3-32B ở độ dài ngữ cảnh 4K. Vượt quá 32K token, lợi thế này vượt quá 10 lần, làm cho nó lý tưởng cho các API phân tích tài liệu dài.
Đối với giai đoạn giải mã (tạo token), thông lượng đạt gần 4 lần ở ngữ cảnh 4K và hơn 10 lần ở độ dài lớn hơn. Cơ chế MTP, được tối ưu hóa cho tính nhất quán đa bước, tăng tỷ lệ chấp nhận trong giải mã suy đoán, đẩy nhanh hơn nữa suy luận trong thế giới thực.
Độ dài ngữ cảnh | Thông lượng điền trước (so với Qwen3-32B) | Thông lượng giải mã (so với Qwen3-32B) |
|---|---|---|
4K Token | Nhanh hơn 7 lần | Nhanh hơn 4 lần |
>32K Token | Nhanh hơn 10 lần | Nhanh hơn 10 lần |
Các nhà phát triển API hưởng lợi rất nhiều: độ trễ giảm cho phép phản hồi dưới một giây trong môi trường sản xuất, trong khi hiệu quả năng lượng (từ việc chỉ kích hoạt 3,7% tham số) làm giảm chi phí đám mây. Các framework như vLLM và SGLang khuếch đại những lợi ích này, hỗ trợ lên đến 256K ngữ cảnh với song song hóa tensor.
Thực hiện lệnh gọi API đầu tiên của bạn với Qwen Next: Hướng dẫn triển khai từng bước
Để khai thác các khả năng của Qwen Next, hãy làm theo các bước rõ ràng, có thể thực hiện được sau đây để thiết lập và thực hiện các lệnh gọi API Qwen thông qua nền tảng DashScope của Alibaba. Hướng dẫn này đảm bảo bạn có thể tích hợp mô hình một cách hiệu quả, cho dù là cho các truy vấn đơn giản hay các kịch bản Tích hợp Tiếp theo (Next Integration) phức tạp.
Bước 1: Tạo tài khoản Alibaba Cloud và truy cập Model Studio
Bắt đầu bằng cách đăng ký tài khoản Alibaba Cloud tại alibabacloud.com. Sau khi xác minh tài khoản của bạn, hãy điều hướng đến bảng điều khiển Model Studio trong nền tảng DashScope. Chọn Qwen3-Next-80B-A3B từ danh sách mô hình, chọn biến thể cơ sở, hướng dẫn (instruct) hoặc suy nghĩ (thinking) dựa trên trường hợp sử dụng của bạn—ví dụ: hướng dẫn cho các tác vụ đàm thoại hoặc suy nghĩ cho lý luận phức tạp.
Bước 2: Tạo và bảo mật Khóa API của bạn
Trong bảng điều khiển DashScope, định vị phần “API Keys” và tạo một khóa mới. Khóa này xác thực các yêu cầu API Qwen của bạn. Lưu ý các giới hạn tỷ lệ: gói miễn phí cung cấp 1 triệu token mỗi tháng, đủ cho việc kiểm thử ban đầu. Lưu trữ khóa một cách an toàn trong một biến môi trường để ngăn chặn lộ thông tin:
bash
export DASHSCOPE_API_KEY='your_key_here'Thực hành này giúp mã của bạn dễ di chuyển và an toàn.
Bước 3: Cài đặt DashScope Python SDK
Cài đặt DashScope SDK để đơn giản hóa tương tác API Qwen. Chạy lệnh sau trong terminal của bạn:
bash
pip install dashscopeSDK xử lý việc tuần tự hóa, thử lại và phân tích lỗi, tinh gọn quy trình tích hợp của bạn. Thay vào đó, bạn có thể sử dụng các máy khách HTTP như requests cho các thiết lập tùy chỉnh, nhưng SDK được khuyến nghị để dễ sử dụng.
Bước 4: Cấu hình Điểm cuối API
Đối với các máy khách tương thích OpenAI, đặt URL cơ sở thành:
text
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1Đối với các lệnh gọi DashScope gốc, hãy sử dụng:
text
https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generationBao gồm khóa API của bạn trong tiêu đề yêu cầu dưới dạng X-DashScope-API-Key. Cấu hình này đảm bảo định tuyến chính xác đến Qwen Next.
Bước 5: Thực hiện lệnh gọi API đầu tiên của bạn
Tạo một yêu cầu tạo cơ bản bằng cách sử dụng biến thể hướng dẫn (instruct). Dưới đây là một tập lệnh Python để truy vấn 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='Explain the benefits of MoE architectures in LLMs.',
max_tokens=200,
temperature=0.7
)
if response.status_code == 200:
print(response.output['text'])
else:
print(f"Error: {response.message}")Tập lệnh này gửi một lời nhắc, giới hạn đầu ra ở 200 token và kiểm soát sự sáng tạo với temperature=0.7. Mã trạng thái 200 cho biết thành công; nếu không, hãy xử lý các lỗi như giới hạn hạn mức (mã 10402).
Bước 6: Triển khai Streaming cho phản hồi thời gian thực
Đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì, hãy sử dụng streaming:
python
from dashscope import Streaming
for response in Streaming.call(
model='qwen3-next-80b-a3b-instruct',
prompt='Generate a Python function for sentiment analysis.',
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}")
breakĐiều này cung cấp đầu ra từng token một, hoàn hảo cho các giao diện trò chuyện trực tiếp trong Tích hợp Tiếp theo (Next Integration).
Bước 7: Thêm gọi hàm cho các quy trình làm việc dạng tác nhân (Agentic Workflows)
Mở rộng chức năng với tích hợp công cụ. Định nghĩa một lược đồ JSON cho một công cụ, như truy xuất thời tiết:
python
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string"}}
}
}
}]
response = Generation.call(
model='qwen3-next-80b-a3b-instruct',
prompt='What\'s the weather in Beijing?',
tools=tools,
tool_choice='auto'
)API Qwen phân tích lời nhắc, kích hoạt lệnh gọi công cụ. Thực thi hàm bên ngoài và đưa kết quả trở lại.
Bước 8: Kiểm thử và xác thực với Apidog
Sử dụng Apidog để kiểm thử các lệnh gọi API của bạn. Nhập lược đồ DashScope vào một dự án Apidog mới, thêm điểm cuối và bao gồm khóa API của bạn trong tiêu đề. Tạo một phần thân JSON với lời nhắc của bạn, sau đó chạy các trường hợp kiểm thử để xác minh phản hồi. Apidog tạo ra các chỉ số như độ trễ và đề xuất các trường hợp biên, nâng cao độ tin cậy.
Bước 9: Giám sát và gỡ lỗi phản hồi
Kiểm tra mã phản hồi để tìm lỗi (ví dụ: 429 cho giới hạn tỷ lệ). Ghi lại các đầu ra đã ẩn danh để kiểm toán. Sử dụng bảng điều khiển của Apidog để theo dõi việc sử dụng token và thời gian phản hồi, đảm bảo các lệnh gọi API Qwen của bạn nằm trong hạn mức.
Các bước này cung cấp một nền tảng vững chắc để tích hợp Qwen Next. Tiếp theo, hãy tinh gọn việc kiểm thử của bạn với Apidog.
Tận dụng gọi hàm trong API Qwen Next cho các quy trình làm việc dạng tác nhân (Agentic Workflows)
Gọi hàm mở rộng tiện ích của Qwen Next ngoài việc tạo văn bản. Định nghĩa các công cụ trong lược đồ JSON, chỉ định tên, mô tả và tham số. Đối với các truy vấn thời tiết, hãy phác thảo một hàm get_weather với tham số city.
Trong lệnh gọi API của bạn, bao gồm mảng `tools` và đặt `tool_choice` thành 'auto'. Mô hình phân tích lời nhắc, xác định ý định và trả về các lệnh gọi công cụ. Thực thi hàm bên ngoài, đưa kết quả trở lại để có phản hồi cuối cùng.
Mô hình này tạo ra các hệ thống dạng tác nhân, nơi Qwen Next điều phối nhiều công cụ. Ví dụ, kết hợp dữ liệu thời tiết với phân tích cảm xúc để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. API Qwen xử lý việc phân tích cú pháp một cách hiệu quả, giảm nhu cầu về mã tùy chỉnh.
Tối ưu hóa bằng cách xác thực lược đồ một cách nghiêm ngặt. Đảm bảo các tham số khớp với các kiểu dự kiến để tránh lỗi thời gian chạy. Khi bạn tích hợp, hãy kiểm thử kỹ lưỡng các lệnh gọi này—các công cụ như Apidog chứng tỏ là vô giá ở đây, mô phỏng phản hồi mà không cần truy cập API trực tiếp.
Tích hợp Apidog để kiểm thử và tài liệu API Qwen hiệu quả
Hướng dẫn này cung cấp một quy trình làm việc toàn diện để tích hợp Apidog với API Qwen (Qwen Next/3.0 của Alibaba Cloud) nhằm kiểm thử, tài liệu hóa và quản lý vòng đời API hiệu quả.
Giai đoạn 1: Thiết lập ban đầu & Cấu hình tài khoản
Bước 1: Thiết lập tài khoản
1.1 Tạo tài khoản cần thiết
1. Tài khoản Alibaba Cloud
2. Truy cập: https://www.alibabacloud.com
3. Đăng ký & hoàn tất xác minh
4. Kích hoạt dịch vụ "Model Studio"
5. Tài khoản Apidog
6. Truy cập: https://apidog.com
7. Đăng ký bằng email/Google/GitHub
1.2 Lấy thông tin đăng nhập API Qwen
1. Điều hướng đến: Bảng điều khiển Alibaba Cloud → Model Studio → API Keys
2. Tạo khóa mới: qwen-testing-key
3. Lưu khóa của bạn: sk-[khóa-api-thực-tế-của-bạn-ở-đây]
1.3 Tạo dự án Apidog
- Đăng nhập vào Apidog → Nhấp vào "New Project"
2. Cấu hình dự án :
1. Tên dự án: Tích hợp API Qwen
2. Mô tả: Kiểm thử & tài liệu API Qwen Next
Giai đoạn 2: Nhập & Cấu hình API
Bước 2: Nhập thông số kỹ thuật API Qwen
Phương pháp A: Tạo API thủ công
- Thêm API mới → "Create API Manually"
- Cấu hình điểm cuối trò chuyện Qwen :
3. Đặt cấu hình yêu cầu :
Phương pháp B: Nhập OpenAPI
- Tải xuống đặc tả OpenAPI Qwen (nếu có)
- Chuyển đến Dự án → "Import" → "OpenAPI/Swagger"
- Tải lên tệp đặc tả → "Import"
Giai đoạn 3: Thiết lập môi trường & xác thực
Bước 3: Cấu hình môi trường
3.1 Tạo biến môi trường
- Chuyển đến Cài đặt dự án → "Environments"
- Tạo môi trường :
Giai đoạn 4: Bộ kiểm thử toàn diện
Bước 4: Tạo kịch bản kiểm thử
4.1 Kiểm thử tạo văn bản cơ bản
4.2 Kịch bản kiểm thử nâng cao
Bộ kiểm thử: Kiểm thử toàn diện API Qwen
4.3 Kiểm thử xử lý lỗi
Giai đoạn 5: Tạo tài liệu
Bước 5: Tự động tạo tài liệu API 5.1 Tạo cấu trúc tài liệu
- Chuyển đến Dự án → "Documentation"
- Tạo các phần :
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Xác thực: Bearer sk-[khóa-api-của-bạn]
5.2 Trình khám phá API tương tác
- Cấu hình các ví dụ tương tác:
Giai đoạn 6: Các tính năng nâng cao & Tự động hóa
Bước 6: Quy trình kiểm thử tự động 6.1 Tích hợp CI/CD
Quy trình làm việc GitHub Actions ( .github/workflows/qwen-tests.yml ):
6.2 Kiểm thử hiệu năng
- Tạo bộ kiểm thử hiệu năng:
2. Giám sát các chỉ số:
- Thời gian phản hồi (p50, p95, p99)
- Thông lượng (yêu cầu/giây)
- Tỷ lệ lỗi
- Hiệu quả sử dụng token
6.3 Thiết lập máy chủ giả lập (Mock Server)
- Kích hoạt máy chủ giả lập:
2. Cấu hình phản hồi giả lập:
Giai đoạn 7: Giám sát & Phân tích
Bước 7: Bảng điều khiển phân tích sử dụng
7.1 Các chỉ số chính cần theo dõi
- Thống kê sử dụng API :
- Số lượng yêu cầu trên mỗi điểm cuối
- Mức tiêu thụ token
- Xu hướng thời gian phản hồi
- Phân tích tỷ lệ lỗi
2. Giám sát chi phí :
- Sử dụng token hàng ngày
- Chi phí ước tính cho mỗi yêu cầu
- Cảnh báo ngân sách
7.2 Thiết lập bảng điều khiển tùy chỉnh
Giai đoạn 8: Cộng tác nhóm & Kiểm soát phiên bản
Bước 8: Thiết lập quy trình làm việc nhóm
8.1 Cấu hình vai trò nhóm
8.2 Tích hợp kiểm soát phiên bản
- Kết nối với kho lưu trữ Git:
2. Chiến lược phân nhánh :
Ví dụ về quy trình kiểm thử hoàn chỉnh
Kịch bản kiểm thử đầu cuối
📋 Lệnh kiểm thử:
Hướng dẫn tích hợp toàn diện này cung cấp mọi thứ cần thiết để kiểm thử và tài liệu hóa API Qwen một cách hiệu quả bằng Apidog. Thiết lập này cho phép kiểm thử tự động, giám sát hiệu năng, cộng tác nhóm và tích hợp liên tục để phát triển API mạnh mẽ.
Các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao cho API Qwen Next trong môi trường sản xuất
Xử lý hàng loạt tối đa hóa hiệu quả trong các kịch bản khối lượng lớn. DashScope cho phép tối đa 10 lời nhắc mỗi lệnh gọi, hợp nhất các yêu cầu để giảm thiểu chi phí độ trễ. Điều này phù hợp với các ứng dụng như tóm tắt hàng loạt.
Giám sát chặt chẽ việc sử dụng token, vì phí được tính dựa trên các tham số hoạt động. Tạo các lời nhắc ngắn gọn để tiết kiệm chi phí và sử dụng `result_format='message'` cho các đầu ra có thể phân tích cú pháp, bỏ qua quá trình xử lý bổ sung.
Triển khai thử lại với độ trễ lũy thừa để xử lý các lỗi tạm thời. Một hàm bao bọc lệnh gọi sẽ thử nhiều lần, ngủ lâu hơn dần giữa các lần thử. Điều này đảm bảo độ tin cậy dưới tải.
Để có khả năng mở rộng, hãy phân phối trên các khu vực như Singapore hoặc Hoa Kỳ. Làm sạch đầu vào để ngăn chặn các cuộc tấn công prompt injection, xác thực dựa trên danh sách trắng. Ghi lại các phản hồi đã ẩn danh để tuân thủ.
Trong các trường hợp ngữ cảnh dài, hãy chia nhỏ dữ liệu và chuỗi các lệnh gọi. Biến thể suy nghĩ (thinking) hỗ trợ các lời nhắc có cấu trúc để duy trì tính mạch lạc trên các token mở rộng. Các chiến lược này đảm bảo triển khai mạnh mẽ.
Khám phá Tích hợp Tiếp theo (Next Integration): Nhúng Qwen Next vào các ứng dụng web
Tích hợp Tiếp theo (Next Integration) đề cập đến việc kết hợp Qwen Next vào các framework Next.js, tận dụng kết xuất phía máy chủ cho các tính năng AI. Thiết lập các tuyến API trong Next.js để ủy quyền các lệnh gọi Qwen, ẩn khóa khỏi máy khách.
Trong trình xử lý API của bạn, sử dụng DashScope SDK để xử lý các yêu cầu, trả về các phản hồi được truyền trực tuyến nếu cần. Thiết lập này cho phép nội dung động, như các trang được cá nhân hóa được tạo ra ngay lập tức.
Xử lý xác thực phía máy chủ, sử dụng quản lý phiên. Đối với các cập nhật thời gian thực, tích hợp WebSockets với đầu ra truyền trực tuyến. Kiểm thử những điều này với Apidog, mô phỏng các yêu cầu của máy khách.
Điều chỉnh hiệu suất liên quan đến việc lưu vào bộ nhớ đệm các truy vấn thường xuyên. Sử dụng Redis để lưu trữ phản hồi, giảm số lần truy cập API. Sự kết hợp này cung cấp năng lượng cho các ứng dụng tương tác một cách hiệu quả.
Khả năng đa ngôn ngữ và ngữ cảnh dài trong API Qwen Next
Qwen Next hỗ trợ 119 ngôn ngữ, làm cho nó trở nên linh hoạt cho các ứng dụng toàn cầu. Chỉ định ngôn ngữ trong lời nhắc để dịch hoặc tạo chính xác. API xử lý các chuyển đổi một cách liền mạch, duy trì ngữ cảnh.
Đối với ngữ cảnh dài, mở rộng lên đến 128K token bằng cách đặt `max_context_length`. Điều này vượt trội trong việc phân tích các tài liệu lớn. Kỹ thuật nhắc chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought prompting) tăng cường khả năng suy luận trên các khối lượng lớn.
Kiểm thử cho thấy khả năng truy xuất vượt trội, lý tưởng cho các công cụ tìm kiếm. Tích hợp với cơ sở dữ liệu để cung cấp ngữ cảnh động.
Các phương pháp hay nhất về bảo mật cho triển khai API Qwen
Bảo vệ khóa bằng các kho lưu trữ như AWS Secrets Manager. Giám sát việc sử dụng để phát hiện các bất thường, đặt cảnh báo khi có đột biến. Tuân thủ các quy định bằng cách ẩn danh dữ liệu.
Giới hạn tỷ lệ phía máy khách ngăn chặn lạm dụng. Mã hóa truyền dẫn bằng HTTPS.
Giám sát và mở rộng việc sử dụng API Qwen Next
Bảng điều khiển DashScope theo dõi các chỉ số như mức tiêu thụ token. Đặt ngân sách để tránh vượt quá. Mở rộng bằng cách nâng cấp gói để có giới hạn cao hơn.
Cơ sở hạ tầng tự động mở rộng phản ứng với lưu lượng truy cập. Các công cụ như Kubernetes quản lý các container lưu trữ Tích hợp Tiếp theo (Next Integration).
Các trường hợp nghiên cứu: Ứng dụng thực tế của Qwen Next thông qua API
Trong thương mại điện tử, Qwen Next cung cấp năng lượng cho các công cụ đề xuất, phân tích lịch sử người dùng để đưa ra gợi ý. Các lệnh gọi API tạo mô tả động.
Các ứng dụng chăm sóc sức khỏe sử dụng biến thể suy nghĩ (thinking) cho các công cụ hỗ trợ chẩn đoán, xử lý báo cáo với độ chính xác cao.
Các nền tảng nội dung sử dụng các mô hình hướng dẫn (instruct) để viết tự động, mở rộng quy mô sản xuất.
Triển vọng và cập nhật trong tương lai cho Qwen Next
Alibaba tiếp tục phát triển dòng sản phẩm này, với tiềm năng có thêm nhiều chuyên gia hoặc định tuyến tốt hơn. Hãy cập nhật thông tin qua các kênh chính thức như tài khoản QwenAI_Plus X.
Các cải tiến API có thể bao gồm hỗ trợ công cụ tốt hơn.
Khai thác Qwen Next cho các giải pháp sáng tạo
Qwen Next thông qua API mang lại hiệu quả vượt trội. Từ thiết lập đến tối ưu hóa, giờ đây bạn đã có trong tay các công cụ để triển khai một cách hiệu quả. Hãy thử nghiệm với các tích hợp, tận dụng Apidog để có quy trình làm việc trôi chảy.