大規模な言語モデリングという競争の激しい分野で、市場の目がマスクに注がれているとき Grok
そして月の裏側 Kimi
アリババはQwenシリーズのデスクトップクライアントを静かに発表し、AIエコシステムをさらに拡大した。
とともに OpenAI
歌で応える ChatGPT
この関係は、アリと同伊乾汽船が研究開発主体であり、その背後にある製品ブランドであるという点で類似している。しかし、アリ社の戦略には明確な内外の違いが見られる。国内版である同伊銭文(tongyi.com)は、文書処理、プレゼンテーション作成、音声転写など様々なAIエージェント機能を統合した機能豊富なプラットフォームだが、モデル選択の自由度は低い。
それに比べて海外版は Qwen Chat
(qwen.ai)が採用した。 ChatGPT
もしかしたら Claude
のクリーンなデザインスタイル。ディープリサーチ、ネットワーク検索、画像生成などのコア機能はそのままに、ユーザーは以下のことができる。 Qwen
このシリーズは、異なるモデルを自由に切り替えることができ、複数のモデルに同じ質問に回答させて比較することも可能だ。
このデスクトップクライアントのリリースは、次のような素晴らしい方法である。 Qwen Chat
を提供するように設計されている。 macOS
バージョン
ダウンロードアドレス :: https://qwen.ai/download
インストールしてログインすると、クライアントのインターフェースはウェブ版とよく似ているが、入力ボックスの下にキーオプションが追加されている: MCP
.
MCP
モデル・コンテキスト・プロトコル(モデル・コンテキスト・プロトコル)で構成されている。 Anthropic
AIモデルが外部のツールやデータソースとより柔軟に相互作用できるようにするために提案されたオープンソースの標準。一言で言えば MCP
ユニバーサルソケット "のように Qwen
このような言語モデルは、外部のアプリケーションやデータベースにリアルタイムで接続し、もはや固有の学習データだけに頼ることはない。このメカニズムは OpenAI
な GPTs
もしかしたら Actions
目標は、ビッグモデルを閉じた "頭脳 "から、実世界の問題を解決するためにツールを呼び出せるオープンなプラットフォームに変えることだ。
ある Qwen Chat
クライアントでは、"設定MCP "を通して、以下のような公式の内蔵プラグインを管理することができます:
- コードインタープリター コードの実行と解釈に使用される。
- ファイヤークロール ネットワーク検索とリアルタイム情報分析機能を提供。
- アマップ 地理情報の検索とルート計画のためのGaode地図サービスの統合。
- 画像生成 画像生成のためにAIを呼び出す。
ユーザーは、ワンクリックでこれらのプラグインを有効または無効にすることができます。有効にすると、プラグインは Qwen Chat
対話の間、モデルは答えを最適化するためにこれらの外部ツールを呼び出す必要があるかどうかを判断する。
例えば、「上海から北京までの距離は? MCP
な Qwen Chat
のGoldmapプラグインを自動的に呼び出します。 maps_distance
他 API
トレーニングデータによる曖昧な記憶ではなく、リアルタイムの地理的データに基づいた正確な回答を提供する。
公式に提供されているプラグインに加えて、ユーザーはカスタマイズしたプラグインを追加することもできる。 MCP
サービスクライアントには3つのローカリゼーションプラグインのサンプルが組み込まれています:
- フェッチ 指定されたウェブページの内容を取得し、それを
Markdown
フォーマット - ファイルシステム 認可モデルはローカルファイルシステムにアクセスし、ファイルの読み書きなどの操作を実行する。
- 順次思考 ブートストラップ・モデルは、複雑な問題に対して構造化されたステップ・バイ・ステップのアプローチをとる。
右上の "Add MCP "ボタンで、上級ユーザーは自分の開発したMCPに接続できる。 MCP
サーバーの機能を無限に拡張することができる。
特筆すべきは Qwen Chat
また Canvas
その機能。ホワイトボードやキャンバスのようなもので、その上で複数のモデルのアウトプットを自由に組み合わせたり反復したりすることができ、さまざまなアイデアや結果を視覚的に整理することができる。これは、ブレインストーミングや複雑なコンテンツの作成を必要とするユーザーにとって魅力的だ。
Qwen Chat
デスクトップの展開では、特に次のようなものが導入された。 MCP
この統合は、AIアプリケーションレベルでのアリババの戦略的思考を示している。完全無料で、豊富なモデルと強力なスケーラビリティを提供するだけでなく、さらに重要なのは、モデルのコントロールとカスタマイズをユーザーに戻すことだ。現在のところ macOS
しかし、オープン・プロトコルによってエコシステムを構築しようとするこの試みは、AI製品をめぐる熾烈な競争において、独自の優位性と高いプレイアビリティを与えている。