Qwen: Qwen3 32B

Qwen: Qwen3 32B, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो Qwen3 श्रृंखला का हिस्सा है। यह 32.8 अरब पैरामीटर वाला एक dense causal language model है, जिसे प्रदाता ने 2025-04-28 को जारी किया था। यह मॉडल जटिल तर्क और कुशल संवाद दोनों के लिए बनाया गया है, और यह thinking mode तथा non-thinking mode के बीच स्विच करने का समर्थन करता है। इसका knowledge cutoff 2025-03-31 है।

यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है, इसलिए यह एक text-to-text प्रणाली है जिसमें कोई image या audio handling नहीं है। यह 131,072 tokens का context window प्रदान करता है, जिससे लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलें एक ही अनुरोध में संसाधित की जा सकती हैं। अधिकतम आउटपुट 16,384 tokens है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ पर्याप्त हो सकती हैं लेकिन सीमित हैं। चूँकि यह तर्क के साथ-साथ संवाद के लिए भी डिज़ाइन किया गया है, यह उत्तर देने से पहले बहु-चरणीय समस्याओं पर काम कर सकता है, और तर्क व्यवहार को अनुरोध पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है।

ये क्षमताएँ कई डेवलपर कार्यों के लिए उपयुक्त हैं। अनुबंधों, शोध पत्रों या तकनीकी दस्तावेज़ीकरण का long-context विश्लेषण 131,072 token window के कारण व्यावहारिक है। reasoning mode गणितीय समस्या समाधान, तर्क पहेलियाँ, कोड जनरेशन और डिबगिंग, या agent workflow में चरणों की योजना जैसे कार्यों में मदद करता है। dialogue mode चैट सहायकों, सारांशीकरण, वर्गीकरण और निष्कर्षण के लिए अधिक उपयुक्त है जहाँ latency और verbosity मायने रखते हैं। Tool calling और structured outputs इसे उन pipelines में उपयोगी बनाते हैं जहाँ मॉडल को मुक्त टेक्स्ट के बजाय फ़ंक्शन कॉल करने या JSON-आकार का डेटा लौटाने की आवश्यकता होती है।

आप मॉडल id "qwen/qwen3-32b" का उपयोग करके api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल को कॉल कर सकते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs और top_p। reasoning और include_reasoning पैरामीटर मॉडल के thinking mode से संबंधित हैं, जबकि tools और tool_choice function calling का समर्थन करते हैं, और response_format तथा structured_outputs constrained output shapes का समर्थन करते हैं। Sampling व्यवहार को temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, repetition_penalty, frequency_penalty और presence_penalty के साथ ट्यून किया जा सकता है, और seed, stop, logprobs तथा top_logprobs reproducibility और token-level आउटपुट पर अतिरिक्त नियंत्रण देते हैं।

मुख्य व्यावहारिक सीमाएँ text-only इनपुट और आउटपुट तथा 16,384 token अधिकतम आउटपुट हैं, इसलिए जिन कार्यों में image understanding या बहुत लंबी एकल प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, उनके लिए कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। 131,072 token context बड़ा है लेकिन सीमित है, इसलिए अत्यधिक लंबे इनपुट को अभी भी chunking की आवश्यकता होती है। यदि आपका workload टेक्स्ट से परे modalities पर, या बताए गए अधिकतम से लंबे आउटपुट पर निर्भर करता है, तो उन क्षमताओं वाले मॉडल पर विचार करें।