الوكلاء

اختبار نموذج Qwen 3.8 المحلي على مهام الفيزياء المتقدمة

12 نوفمبر 2026 · قراءة 2 دقيقة

closeup photo of eyeglasses
Kevin Ku / Unsplash

قام باحثون بتقييم نموذج Qwen 3.8 المحلي الذي يعمل على بطاقة رسومات واحدة بذاكرة 16 غيغابايت في مهام متعددة تتطلب معالجة فيزيائية معقدة. أظهر النموذج أداء قوية في مهام البحث الأساسية لكنه واجه تحديات عند الانتقال إلى تطبيقات فيزيائية أكثر تعقيداً.

في اختبار قاعدة بيانات السجل المخبري على 26 مهمة، حقق النموذج المحلي 24 نقطة من أصل 26، أي بنسبة 92.3 في المائة، متفوقاً على Claude Opus 5.5 الذي حصل على 23 نقطة. عمل النموذج بكفاءة في السلاسل القصيرة التي تتطلب 8 إلى 12 استدعاء دالة، حيث تمكن من تحديد رموز الأعطال والبيانات المكتوبة بشكل خاطئ والتمييز بين وحدات القياس المختلفة.

عند الانتقال إلى مهام أكثر تعقيداً في بصريات الأشعة السينية، واجه النموذج صعوبات كبيرة. تتطلب هذه المهام ما يصل إلى 160 استدعاء دالة و40 إلى 60 خطوة معالجة، حيث يجب على النموذج تقييم البيانات وحساب الفترات وتشغيل محسّن الخوارزميات عدة مرات والتحقق من الحلول من نقاط بداية مختلفة.

واجه الباحثون ثلاث مشاكل رئيسية أثناء تشغيل النموذج على هذه المهام المعقدة. أولاً، كانت ذاكرة البطاقة الرسومية مشغولة بالكامل تقريباً، مما ترك فقط 1200 ميجابايت متاحة. حلوا هذه المشكلة بتشغيل النموذج في خيط واحد، مما سمح للعمليات بالتنفيذ بالتسلسل والسماح لخادم الحساب بتحرير الذاكرة بين الاستدعاءات.

ثانياً، نما حجم السياق في جلسات معالجة بصريات الأشعة السينية إلى 180 إلى 260 ألف رمز، متجاوزاً الحد السابق البالغ 131 ألف رمز. رفع الباحثون حد السياق الأقصى إلى 524288 رمز وحافظوا على نافذة ذاكرة تخزين مؤقت بحجم 32768 رمز بصيغة 8 بت. لاحظوا أن النموذج كان يميل إلى الدخول في حلقات تكرارية عند قراءة جداول طويلة، فاستخدموا حد ميزانية استدلال بقيمة 2048 رمز مع عقوبة على التكرار لتشجيع النموذج على إنهاء عملية التفكير والانتقال إلى استدعاء الدالة.

ثالثاً، واجهوا مشاكل في محلل الاستدعاءات حيث كان النموذج يفتح أحياناً علامات معاملات مكررة عند ملء قوائم طويلة من الحدود. حلوا هذه المشكلة بتعطيل دمج البث وجعل المحلل ينتظر نهاية الاستدعاء قبل استخراج المعاملات الصحيحة.

عبر أكثر من 4000 استدعاء دالة، لم يرتكب النموذج أي أخطاء بروتوكول. أشار الباحثون إلى أن النموذج الأصغر يميل إلى تجاهل عدم الوضوح وتعديل البيانات المشكوك فيها لتناسب إجابة سلسة.