Qwen
Qwen - это китайская нейросеть, разработанная компанией Alibaba. Здесь находится Официальный сайт Qwen. А начать работу можно сразу перейдя в Чат Qwen
Регистрация
Несмотря на то, что можно сразу начать вводить сообщение с промптом, лучше все таки выполнить вход, т.к. без этого будет периодически всплывать окошко с предложением войти или зарегистрироваться. Кроме того после входа будет доступна история чатов и некоторые дополнительные возможности. Вход возможен с использованием аккаунта google или github. Также можно зарегистрироваться и выполнять вход с использованием своего адреса электронной почты в качестве логина.
Окно для ввода сообщения после регистации выглядит следующим образом.
Сообщения можно вводить как с клавиатуры, так и голосом. По нажатию на кнопку со знаком плюс можно загружать файлы для последующей работы с ними.
Возможности
Перечислим основные возможности, которыми обладает qwen:
- Отвечать на вопросы.
- Объяснять сложные темы
- Анализировать данные
- Генерировать текст
- Генерировать код
- Создавать изображения
- Создавать видео
Проверим некоторые возможности на практике.
Генерация изображений
Для проверки генерации изображений попрошу нарисовать черный круг на белом фоне - любимый мой тест для нейросетей. Очень часто, как ни странно, генерация простейших изображений вызывает затруднения. Для генерации изображения, прежде чем вводить сообщение, надо нажать соответствующую кнопочку под полем ввода.
Как видим полет фантазии зашкаливает. Но поскольку это не первая попытка и до этого исполнение было идеальным, попробую еще раз в новом чате и немного изменю промпт.
Да, идеально! Несмотря на неудачную первую попытку, считаю, что qwen отлично рисует. Так как в некоторых llm, чтобы добиться такого же результата, требуется составить промпт длиною в абзац с подробнейшим описанием. Возможно, что в первом случае еще сказалось то, что чат уже был давно начат и возможно сказался предыдущий контекст диалога.
Генерация кода
Сегодня на литкоде как раз задача уровня Hard. Попросим qwen решить эту задачку и вставим сгенерированное решение в соответствующее поле на литкоде.
Как видим решение проходит большинство тестов, но не все. Падает на 869 тесте из 870. На предпоследнем. А вот DeepSeek с этой же задачей с честью справляется.