هوش مصنوعی QVQ-Max علی‌ بابا: مدل چینی که می بیند، می فهمد و "فکر" میکند!

دنیای هوش مصنوعی (AI) دیگر تنها به درک و تولید متن محدود نمیشود. مرزهای جدیدی در حال فتح شدن است و هوش مصنوعی در حال یادگیریِ "دیدن"، "فهمیدن" و حتی "فکر کردن" درباره‌ دنیای بصری پیرامون ماست! در این عرصه‌ پرشتاب، غول‌ های فناوری جهان در رقابتی تنگاتنگ هستند و اکنون، شرکت عظیم چینی علی‌بابا (Alibaba) با رونمایی از QVQ-Max، گامی بلند و قابل توجه برداشته است.

 

QVQ-Max، بخشی از سری مدل‌ های پیشرفته Qwen2.5-Max، یک مدل استدلال بصری (Visual Reasoning Model) است که فراتر از تشخیص صرفِ محتوای تصاویر و ویدیوها عمل میکند. این مدل قادر است اطلاعات بصری را عمیقاً تحلیل کند، بر اساس آن‌ها استدلال منطقی انجام دهد و راه‌ حل‌ هایی برای مسائل پیچیده، از معادلات ریاضی گرفته تا چالش‌ های برنامه‌ نویسی و حتی کارهای خلاقانه، ارائه دهد.

در این مقاله جامع از های ورت (hiwert.com)، به طور کامل به بررسی QVQ-Max می‌پردازیم. خواهیم دید که چرا استدلال بصری اینقدر اهمیت دارد، قابلیت‌ های کلیدی این مدل جدید چیست، چگونه عمل می‌کند، چه کاربردهایی دارد و چه جایگاهی در چشم‌ انداز رقابتی هوش مصنوعی چین و جهان خواهد داشت. پس با ما همراه باشید تا با هوش مصنوعی‌ ای که نه تنها می بیند، بلکه می‌ اندیشد، بیشتر آشنا شویم!

 

 

 

چرا استدلال بصری (Visual Reasoning) مرز بعدی هوش مصنوعی است؟

 

تا همین اواخر، تمرکز اصلی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی پردازش و تولید متن بود. آن‌ها در پاسخ به سوالات، نوشتن مقالات، ترجمه زبان‌ها و تولید کد به پیشرفت‌های شگرفی دست یافتند. اما دنیای واقعی، فقط از کلمات تشکیل نشده است! بخش عظیمی از اطلاعاتی که ما انسان‌ها دریافت و پردازش می‌کنیم، بصری است: تصاویر، نمودارها، ویدیوها، زبان بدن و محیط فیزیکی اطرافمان.

 

یک مدل هوش مصنوعی که فقط متن را می‌فهمد، مانند فردی است که سعی دارد تنها با خواندن توضیحات، یک نقشه معماری پیچیده را تحلیل کند یا نحوه‌ی تعمیر یک موتور را یاد بگیرد. این کار اگر غیرممکن نباشد، بسیار دشوار و ناقص خواهد بود.

 

استدلال بصری، توانایی هوش مصنوعی برای فراتر رفتن از تشخیص صرف اشیاء در یک تصویر (Object Recognition) و درک روابط فضایی، زمینه‌ی موقعیت، تحلیل اطلاعات نموداری، فهم فرآیندهای نمایش داده شده در ویدیو و در نهایت، استنتاج منطقی بر اساس این اطلاعات بصری است. هوش مصنوعی با قابلیت استدلال بصری، نه تنها "می‌بیند"، بلکه "می‌فهمد" و "فکر می‌کند". این توانایی، کلید باز کردن پتانسیل‌های جدید و کاربردهای بسیار گسترده‌تری برای هوش مصنوعی در دنیای واقعی است.

 

 

QVQ-Max چیست؟ اولین مدل استدلال بصری رسمی علی‌بابا (از خانواده Qwen2.5-Max)

 

QVQ-Max، جدیدترین دستاورد شرکت علی‌بابا در حوزه‌ی هوش مصنوعی و اولین مدل استدلال بصری رسمی این شرکت است که به عنوان بخشی از خانواده‌ی پیشرفته‌ی Qwen2.5-Max معرفی شده است. این مدل، حاصل تکامل نسخه‌ی آزمایشی قبلی (QVQ-72B-Preview) است و با هدف ارائه‌ی توانایی‌های پیشرفته در تحلیل تصاویر و ویدیوها طراحی شده است.

هدف علی‌بابا از طراحی QVQ-Max، خلق دستیاری بوده که هم "چشمانی تیزبین" برای درک دقیق جزئیات بصری داشته باشد و هم "ذهنی سریع و خلاق" برای تحلیل، استدلال و حل مسائل عملی کاربران.

 

 

قابلیت‌های کلیدی QVQ-Max: سمفونیِ دیدن، فهمیدن و اندیشیدن!

بر اساس توضیحات رسمی علی‌بابا، قابلیت‌های اصلی QVQ-Max را می‌توان در سه حوزه خلاصه کرد:

 

• ۱. مشاهده دقیق (Detailed Observation): ثبت تمام جزئیات بصری QVQ-Max توانایی فوق‌ العاد ه‌ ای در تجزیه و تحلیل دقیق تصاویر، از نمودارهای فنی پیچیده گرفته تا عکس‌های عادی روزمره، دارد. این مدل می‌تواند به سرعت عناصر کلیدی تصویر را شناسایی کند، از جمله:

  • تشخیص اشیاء مختلف در تصویر.
  • خواندن و درک متون تعبیه‌ شده در تصاویر (Typography/OCR).
  • توجه به جزئیات ظریفی که ممکن است از چشم انسان دور بماند.

 

 

• ۲. استدلال عمیق (Deep Reasoning): فراتر از دیدن، "فکر کردن" واقعی توانایی اصلی QVQ-Max در همین بخش نهفته است. این مدل صرفاً به شناسایی محتوای بصری اکتفا نمی‌کند، بلکه این اطلاعات را با دانش پیشین خود ترکیب کرده و به استنتاج منطقی می‌پردازد. به عنوان مثال:

  • در یک مسئله‌ هندسه، می‌تواند بر اساس نمودار ارائه شده، پاسخ را استخراج کند.
  • با دیدن یک کلیپ ویدیویی، می‌تواند پیش‌ بینی کند که در صحنه‌ بعدی چه اتفاقی محتمل‌تر است.
  • می‌تواند روابط علت و معلولی یا فرآیندهای نمایش داده شده در یک اینفوگرافیک یا دیاگرام را تحلیل کند.

 

 

• ۳. کاربرد انعطاف‌پذیر (Flexible Application): از حل مسئله تا خلق اثر QVQ-Max فراتر از تحلیل و استدلال، می‌تواند در انجام وظایف خلاقانه نیز به کار گرفته شود:

  • کمک به طراحی تصاویر و دیاگرام‌ ها بر اساس توضیحات کاربر.
  • تولید اسکریپت‌ های کوتاه ویدیویی بر اساس یک سناریو یا تصویر.
  • خلق محتوای نقش‌ آفرینی (Role-playing) بر اساس نیاز کاربر.
  • اصلاح و تکمیل طرح‌ های اولیه (Sketches) که توسط کاربر آپلود می‌شود.
  • ارائه‌ نقد هنری یا حتی "فال‌ بینی" طنزآمیز بر اساس یک عکس معمولی!
  • ارائه‌ پیشنهاد ترکیب لباس بر اساس عکس‌ های کمد لباس یا راهنمایی آشپزی از روی تصاویر مواد اولیه.

 

 

 

 

نگاهی به عملکرد: QVQ-Max در بنچمارک چالش‌ برانگیز MathVision

 

برای سنجش توانایی استدلال بصری، علی‌بابا عملکرد QVQ-Max را بر روی MathVision ارزیابی کرده است. MathVision یک بنچمارک (مجموعه آزمون استاندارد) است که شامل مسائل ریاضی چندوجهی (Multimodal) بسیار چالش‌برانگیز می‌باشد و توانایی مدل در حل مسائل پیچیده‌ی ریاضی بر اساس اطلاعات بصری (مانند نمودارها و اشکال هندسی) را می‌سنجد.

 

نکته‌ی جالب توجه در نتایج ارائه شده توسط علی‌بابا این است که با افزایش حداکثر طول "فرآیند تفکر" مدل (احتمالاً با تخصیص زمان یا مراحل محاسباتی بیشتر)، دقت QVQ-Max در حل مسائل MathVision به طور مداوم بهبود می‌یابد. این نشان‌دهنده‌ی پتانسیل بالای این مدل برای حل مسائل بسیار پیچیده با افزایش منابع محاسباتی و زمان استدلال است.

 

 

 موارد استفاده‌ی نمایشی (Demo Cases): QVQ-Max در کار، یادگیری و زندگی روزمره

قابلیت‌های منحصربه‌فرد QVQ-Max، کاربردهای عملی فراوانی را در زمینه‌های مختلف نوید می‌دهد:

 

• ابزار محیط کار (Workplace Tool): کمک به تحلیل داده‌ های بصری مانند نمودارها و گراف‌ ها، سازماندهی اطلاعات از اسناد اسکن‌شده یا تصاویر، و حتی کمک به نوشتن یا رفع اشکال کد بر اساس دیاگرام‌ ها یا اسکرین‌ شات‌ ها.

 

• دستیار یادگیری (Learning Assistant): کمک به دانش‌ آموزان و دانشجویان برای حل مسائل دشوار ریاضی، فیزیک یا هندسه که شامل نمودار یا اشکال هستند. توضیح مفاهیم پیچیده‌ علمی با استفاده از مثال‌ های بصری و تحلیل دیاگرام‌ ها.

 

• کمک‌ رسان زندگی (Life Helper): ارائه‌ی مشاوره‌ های عملی در زندگی روزمره؛ از پیشنهاد لباس بر اساس عکس‌ های موجود تا راهنمایی مرحله به مرحله‌ آشپزی با تحلیل تصاویر یک دستور پخت یا مواد اولیه.

 

 

 

نقشه راه آینده: برنامه‌های علی‌بابا برای تکامل QVQ-Max

علی‌بابا تاکید دارد که نسخه‌ی فعلی QVQ-Max تنها اولین قدم است و برنامه‌های گسترده‌ای برای بهبود و توسعه‌ی آن در آینده دارد. حوزه‌های اصلی تمرکز عبارتند از:

 

دقت مشاهده بالاتر: استفاده از تکنیک‌های "زمینه‌سازی" (Grounding) برای تأیید صحت اطلاعات استخراج شده از محتوای بصری و افزایش دقت تشخیص.

عامل بصری (Visual Agent): ارتقاء توانایی مدل برای انجام وظایف پیچیده‌تر و چند مرحله‌ای، مانند کار با رابط کاربری گوشی‌های هوشمند یا کامپیوترها، و حتی انجام بازی‌های ویدیویی بر اساس ورودی بصری.

تعامل بهتر: فراتر رفتن از تعامل مبتنی بر متن و افزودن مُدالیته‌های بیشتر، مانند تأیید ابزار (Tool Verification) و تولید بصری (Visual Generation)، برای ایجاد تجربیات کاربری غنی‌تر.

هدف نهایی، تبدیل QVQ-Max به یک عامل بصری واقعاً کاربردی است که بتواند به همگان در حل مشکلات دنیای واقعی کمک کند.

 

 

دسترسی رایگان: چگونه QVQ-Max را امتحان کنیم؟

 

خبر خوب برای علاقه‌مندان این است که علی‌بابا امکان تجربه‌ی قابلیت‌های QVQ-Max را به صورت رایگان فراهم کرده است. این قابلیت‌ها در مدل Qwen2.5-Max ادغام شده و از طریق پلتفرم چت‌بات علی‌بابا به آدرس chat.qwen.ai در دسترس است. کاربران می‌توانند تصاویر و ویدیوهای خود را آپلود کرده و شروع به پرسیدن سوالات و دریافت تحلیل‌های مبتنی بر استدلال بصری کنند.

 

 

 

اوج‌گیری دوباره چین؟ QVQ-Max در چشم‌انداز رقابتی AI

 

رونمایی از QVQ-Max، بار دیگر نشان‌دهنده‌ی سرعت پیشرفت شرکت‌های چینی در حوزه‌ی هوش مصنوعی و عزم آن‌ها برای رقابت جدی با پیشگامان غربی است. پس از معرفی مدل‌های قدرتمند استدلال‌گر متنی مانند DeepSeek R1، اکنون علی‌بابا با QVQ-Max وارد عرصه‌ی حساس و آینده‌دار استدلال بصری شده است.

 

این مدل‌ها نشان می‌دهند که چین در حال ایجاد اکوسیستم هوش مصنوعی بومی و توانمندی است که می‌تواند در بسیاری از جنبه‌ها با مدل‌های توسعه‌یافته در آمریکا و اروپا رقابت کند یا حتی از آن‌ها پیشی بگیرد. این رقابت، سرعت نوآوری را در کل صنعت هوش مصنوعی افزایش خواهد داد.

 

 

 پرسش‌ های متداول

 

• QVQ-Max دقیقاً چه تفاوتی با مدل‌های تصویرساز مانند DALL-E یا Midjourney دارد؟ مدل‌های تصویرساز، بر اساس متن، تصویر تولید می‌کنند. QVQ-Max بر اساس تصویر یا ویدیو، محتوا را درک، تحلیل و استدلال می‌کند و سپس پاسخ (معمولاً متنی) ارائه می‌دهد. تمرکز QVQ-Max بر فهم و تفکر درباره‌ی محتوای بصری است.

 

• آیا QVQ-Max رایگان است؟ بله، در حال حاضر قابلیت‌های آن از طریق مدل Qwen2.5-Max در پلتفرم chat.qwen.ai به صورت رایگان برای پیش‌نمایش و آزمایش در دسترس است.

 

• آیا QVQ-Max از زبان فارسی پشتیبانی می‌کند؟ منابع اصلی اشاره‌ای به پشتیبانی زبانی نکرده‌اند. با توجه به اینکه بخشی از خانواده Qwen است که پشتیبانی چندزبانه دارد، احتمالاً تا حدی قادر به درک و تعامل به زبان فارسی نیز هست، اما تمرکز اصلی احتمالاً بر روی زبان‌های چینی و انگلیسی است.

 

• چگونه می‌توانم از قابلیت آپلود ویدیو/تصویر QVQ-Max استفاده کنم؟ با مراجعه به پلتفرم chat.qwen.ai و استفاده از گزینه‌های مربوط به آپلود فایل در رابط کاربری چت‌بات.

 

 

QVQ-Max، هوش مصنوعی با "چشم" و "مغز"! 👁️🧠

 

رونمایی علی‌ بابا از QVQ-Max، یک نقطه‌ عطف مهم در توسعه‌ی هوش مصنوعی چندوجهی و استدلال‌ گر است. این مدل، با توانایی منحصر به‌ فرد خود در "دیدن"، "فهمیدن" و "فکر کردن" درباره‌ اطلاعات بصری، پتانسیل عظیمی برای حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی و ایجاد کاربردهای نوآورانه در حوزه‌ های مختلف دارد. QVQ-Max نشان‌ دهنده‌ قدرت روزافزون چین در عرصه‌ هوش مصنوعی و حرکت به سوی سیستم‌ هایی است که درک عمیق‌ تری از جهان ما دارند. آینده‌ تعامل ما با هوش مصنوعی، بدون شک، بسیار بصری‌ تر و هوشمندانه‌ تر خواهد بود. های ورت (hiwert.com)، مرجع معتبر شما برای خرید انواع کالای دیجیتال، از برندهای معتبر با بهترین قیمت.