Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiếp tục đẩy xa giới hạn về những gì máy móc có thể đạt được. Nổi bật trong số những đổi mới này là dòng Qwen3, được phát triển bởi nhóm Qwen của Alibaba Cloud. Cụ thể, các mô hình Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B mang đến khả năng ấn tượng với kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE). Qwen3-30B-A3B có tổng cộng 30 tỷ tham số với 3 tỷ được kích hoạt, trong khi Qwen3-235B-A22B mở rộng quy mô lên tới 235 tỷ tham số với 22 tỷ được kích hoạt. Các mô hình này vượt trội trong khả năng suy luận, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tuân thủ hướng dẫn, biến chúng thành những công cụ có giá trị cho cả nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
May mắn thay, bạn có thể truy cập miễn phí các mô hình Qwen 3 mạnh mẽ này thông qua các API do OpenRouter cung cấp.
Giới thiệu về Qwen3 và các mô hình của nó
Dòng Qwen3 đại diện cho một bước tiến trong thiết kế LLM, kết hợp các phương pháp dense và MoE. Không giống như các mô hình dense truyền thống kích hoạt tất cả các tham số cho mỗi tác vụ, các mô hình MoE như Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B chỉ kích hoạt một tập hợp con, cải thiện hiệu quả tính toán mà không làm giảm hiệu suất. Hiệu quả này bắt nguồn từ kiến trúc dựa trên chuyên gia của chúng, nơi các "chuyên gia" cụ thể xử lý các khía cạnh khác nhau của một tác vụ.
Qwen3-30B-A3B, với 30 tỷ tham số và 3 tỷ hoạt động, phù hợp với các ứng dụng quy mô nhỏ hơn hoặc môi trường hạn chế tài nguyên.
Ngược lại, Qwen3-235B-A22B, với 235 tỷ tham số và 22 tỷ hoạt động, nhắm đến các tác vụ đòi hỏi khắt khe hơn, yêu cầu suy luận sâu hơn hoặc phạm vi ngôn ngữ rộng hơn. Cả hai mô hình đều hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ và cung cấp các tính năng như chế độ suy nghĩ (thinking mode) để giải quyết các vấn đề phức tạp, khiến chúng trở nên linh hoạt cho các trường hợp sử dụng toàn cầu.
Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu cách truy cập miễn phí các API của các mô hình này và kiểm thử chúng bằng Apidog.
Truy cập API Qwen3 qua OpenRouter
Để sử dụng các API Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B mà không tốn một xu, OpenRouter cung cấp một giải pháp tiện lợi. OpenRouter lưu trữ các mô hình này và cung cấp API tương thích với OpenAI, đơn giản hóa việc tích hợp với các công cụ và thư viện hiện có. Dưới đây là cách bạn bắt đầu.
Đầu tiên, đăng ký tài khoản OpenRouter tại trang web của họ. Sau khi đăng nhập, điều hướng đến phần API để tạo khóa API.
Khóa này xác thực các yêu cầu của bạn, vì vậy hãy giữ nó an toàn. Gói miễn phí của OpenRouter bao gồm quyền truy cập vào Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B. Tuy nhiên, hãy dự kiến các giới hạn như giới hạn tốc độ (rate caps) hoặc ưu tiên thấp hơn, điều này có thể làm chậm phản hồi trong giờ cao điểm.
Điểm cuối API (API endpoint) bạn sẽ sử dụng là https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions. Điểm cuối này chấp nhận các yêu cầu POST ở định dạng OpenAI, yêu cầu một phần thân (body) JSON với tên mô hình và chi tiết tin nhắn. Ví dụ, chỉ định "qwen/qwen3-30b-a3b:free" hoặc "qwen/qwen3-235b-a22b:free" làm mô hình. Sau khi thiết lập OpenRouter, bạn đã sẵn sàng kiểm thử API bằng Apidog.
Thiết lập Apidog để kiểm thử API
Apidog, một nền tảng kiểm thử API mạnh mẽ, đơn giản hóa việc tương tác với các API Qwen 3. Giao diện trực quan của nó cho phép bạn gửi yêu cầu, xem phản hồi và gỡ lỗi hiệu quả. Thực hiện theo các bước sau để cấu hình nó.
Bắt đầu bằng cách tải xuống Apidog và cài đặt nó trên hệ thống của bạn. Khởi chạy ứng dụng và tạo một dự án mới có tên “Kiểm thử API Qwen3.”
Trong dự án này, thêm một yêu cầu mới. Đặt phương thức là POST và nhập điểm cuối OpenRouter: https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions.
Tiếp theo, cấu hình các tiêu đề (headers). Thêm tiêu đề “Authorization” với giá trị Bearer YOUR_API_KEY, thay thế YOUR_API_KEY bằng khóa từ OpenRouter. Điều này xác thực yêu cầu của bạn. Sau đó, chuyển sang tab body, chọn định dạng JSON và tạo tải trọng yêu cầu (request payload) của bạn. Dưới đây là một ví dụ cho Qwen3-30B-A3B:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
Nhấp vào “Gửi” (Send) trong Apidog để thực thi yêu cầu. Ngăn phản hồi (response pane) sẽ hiển thị đầu ra của mô hình, thường bao gồm văn bản được tạo và siêu dữ liệu (metadata) như mức sử dụng token. Các tính năng của Apidog, chẳng hạn như lưu yêu cầu hoặc tổ chức chúng thành các bộ sưu tập (collections), nâng cao quy trình làm việc của bạn. Với thiết lập này, giờ đây bạn có thể khám phá khả năng của các mô hình Qwen 3.
Gửi yêu cầu đến các mô hình Qwen3
Gửi yêu cầu đến các mô hình Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B qua OpenRouter rất đơn giản với Apidog. Hãy cùng phân tích quy trình và nêu bật các tính năng chính.
Mỗi yêu cầu cần hai thành phần chính: trường model và mảng messages. Đặt model thành "qwen/qwen3-30b-a3b:free" hoặc "qwen/qwen3-235b-a22b:free" tùy theo lựa chọn của bạn. Mảng messages chứa cuộc hội thoại, với mỗi mục chứa một role (ví dụ: "user" hoặc "assistant") và content (văn bản). Đối với một truy vấn cơ bản, sử dụng:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What’s the capital of Brazil?"}
]
}
Các mô hình Qwen 3 cũng hỗ trợ một tính năng độc đáo: chế độ suy nghĩ (thinking mode). Được bật theo mặc định, chế độ này tạo ra một khối <think>...</think> cho các tác vụ phức tạp, hiển thị quá trình suy luận của mô hình. Để tắt nó cho các truy vấn đơn giản hơn, hãy thêm /no_think vào lời nhắc của bạn. Ví dụ:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Tell me a fun fact. /no_think"}
]
}
Điều này trả về phản hồi trực tiếp mà không có suy luận. Kiểm thử cả hai chế độ trong Apidog để xem thời gian phản hồi và đầu ra khác nhau như thế nào, đặc biệt là trên gói miễn phí nơi có thể xảy ra chậm trễ.
Ví dụ và các trường hợp sử dụng
Để giới thiệu tiềm năng của các mô hình Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B, hãy cùng khám phá các ví dụ thực tế sử dụng Apidog. Các kịch bản này làm nổi bật điểm mạnh của chúng trong suy luận, các tác vụ đa ngôn ngữ và tạo mã.
Ví dụ 1: Giải bài toán
Đối với một tác vụ suy luận, hãy yêu cầu Qwen3-235B-A22B giải phương trình bậc hai:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Solve x^2 - 5x + 6 = 0"}
]
}
Phản hồi có thể bao gồm:
<think>
Using the quadratic formula x = [-b ± sqrt(b^2 - 4ac)] / 2a, where a = 1, b = -5, c = 6: x = [5 ± sqrt(25 - 24)] / 2 = [5 ± 1] / 2. Thus, x = 3 or x = 2.
</think>
Solutions: x = 3, x = 2.
Điều này chứng minh khả năng suy luận từng bước của mô hình.
Ví dụ 2: Dịch đa ngôn ngữ
Kiểm tra kỹ năng ngôn ngữ của các mô hình Qwen 3 bằng cách dịch văn bản. Đối với Qwen3-30B-A3B:
{
"model": "qwen/qwen3-30b-a3b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Translate 'Good morning' to Spanish. /no_think"}
]
}
Hãy mong đợi một phản hồi nhanh chóng: "Buenos días". Lệnh /no_think đảm bảo hiệu quả cho các tác vụ đơn giản.
Ví dụ 3: Tạo mã
Yêu cầu Qwen3-235B-A22B viết một hàm Python:
{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a Python function to find the maximum of three numbers."}
]
}
Phản hồi có thể là:
<think>
I’ll use simple comparisons to find the maximum efficiently.
</think>
def find_max(a, b, c):
if a >= b and a >= c:
return a
elif b >= a and b >= c:
return b
else:
return c
Những ví dụ này minh họa cách các mô hình Qwen 3 thích ứng với các tác vụ đa dạng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như chatbot, công cụ giáo dục hoặc trợ lý viết mã.
Kết luận và các bước tiếp theo
Sử dụng các API Qwen3-30B-A3B và Qwen3-235B-A22B miễn phí qua OpenRouter, kết hợp với Apidog, mở ra một thế giới khả năng. Từ giải phương trình đến tạo mã, các mô hình này mang lại hiệu suất mạnh mẽ mà không tốn chi phí. Apidog nâng cao trải nghiệm này bằng cách cung cấp một cách liền mạch để kiểm thử và tinh chỉnh tương tác API của bạn.
Khi bạn thử nghiệm, hãy điều chỉnh lời nhắc (prompts), chuyển đổi chế độ suy nghĩ và theo dõi phản hồi để tối ưu hóa trường hợp sử dụng của bạn. Đăng ký OpenRouter, lấy khóa API của bạn và bắt đầu gửi yêu cầu ngay hôm nay. Tải xuống Apidog miễn phí để nâng cao kỹ năng kiểm thử của bạn. Với Qwen 3 và Apidog, bạn đã sẵn sàng xây dựng các giải pháp sáng tạo một cách dễ dàng.
