Community

Blog Events Webinars Tutorials Forum
  1. Blog
  2. Events
  3. Webinars
  4. Tutorials
  5. Forum
Create Account
×
Community Blog Memilih Model Qwen yang Tepat untuk Kebutuhan Anda

Memilih Model Qwen yang Tepat untuk Kebutuhan Anda

Ekosistem Qwen saat ini berkembang sangat pesat, mulai dari Large Language Model (LLM) hingga model multimodal yang bisa memahami teks, gambar, video,...

Oleh Oktoria Yulius Darmawan, Solution Architect Alibaba Cloud Indonesia

Panduan ini akan membantu Anda memilih model Qwen paling tepat berdasarkan use case dan kebutuhan Anda. Mari kita lihat:

1. Large Language Model (LLM), Fokus pada Teks ke Teks

Model ini merupakan model yang paling umum dan cocok digunakan untuk chatbot, pembuatan konten, bantuan pemrograman, terjemahan, hingga analisis dokumen.

Model Umum (Generic)

● Qwen3-{0.6B, 1.7B, 4B, 14B}, digunakan untuk aplikasi ringan dan cepat atau masih dalam tahap eksperimen

● Qwen2.5-{32B, 72B}-Instruct, digunakan untuk kebutuhan percakapan umum atau tugas yang memerlukan penalaran dasar yang membrikan keseimbangan antara kecepatan dan kemampuan cognitif.

● Qwen3-{B-A}-B, generasi terbaru LLM Qwen, yang menawarkan rangkaian lengkap model dense dan mixture-of-experts(MoE)

● Qwen-Max, menyediakan akurasi dan kualitas bahasa, ideal untuk aplikasi yang tidak boleh mentolerir kesalahan seperti sistem customer service atau analisa hukum.

Selain model umum, Qwen juga menyediakan varian khusus untuk kebutuhan spesifik:

● Penalaran (Reasoning): dioptimalkan untuk penalaran kompleks, teka-teki dan pemecahan masalah logika

  • Qwen-QwQ-Plus
  • QVQ
  • Qwen-Math

● Pemrograman / CLI: fokus pada tugas pengembangan perangkat lunak, termasuk pembuatan kode, debugging, dan penjelasan error.

  • qwen-coder

● Role Play / Karakter: emungkinkan pembuatan agen AI dengan kepribadian tertentu, berguna untuk simulasi pelatihan atau narasi interaktif:

  • qwen-plus-character
  • qwen-plus-character-ja (untuk bahasa Jepang)

● Machine Translation: menangani terjemahan lintas bahasa dengan pemahaman konteks yang lebih baik.

  • qwen-mt

● Dokumen Panjang, dioptimalkan Untuk membaca dan menganalisis laporan lengkap, makalah penelitian, atau kontrak hukum secara utuh.

  • qwen-plus
  • qwen-long
  • qwen-doc

● Kemampuan Matematika menggunakan Qwen-Math

2. Untuk Sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Jika Anda membangun aplikasi yang menggabungkan AI dengan basis data eksternal (misalnya knowledge base atau database vektor), Anda perlu komponen khusus untuk proses embedding dan reranking. Qwen menyediakan komponen khusus untuk ini:

● Embedding / Retrieval

Gunakan text-embedding-v4 untuk representasi teks, atau multimodal-embedding-v1 jika pencarian Anda melibatkan text dan gambar.

● Reranking

Kombinasikan dengan gte-rerank-v2 untuk mengurutkan ulang hasil pencarian berdasarkan relevansi kontekstual. Kombinasi ini meningkatkan akurasi respons tanpa perlu melatih ulang model.

3. Vision-Language Model (VLLMs)

Jika kasus penggunaan Anda melibatkan pemahaman visual, seperti mengekstrak teks dari dokumen hasil scan atau menggambarkan isi gambar, vision-language model dari Qwen akan sangat membantu.

Qwen-VL-IC unggul dalam OCR dan pembuatan keterangan gambar, sehingga cocok untuk memproses faktur, formulir, atau tangkapan layar. Sementara itu, Qwen-VL-Post dan Qwen-VL-Narrator lebih cocok untuk konten dinamis, seperti membuat subtitle otomatis atau menjelaskan visual dalam konteks edukasi. Varian Narrator sangat efektif dalam platform pembelajaran daring yang membutuhkan narasi yang kontekstual.

● Umum (Image/Video ke Teks)

  • qwen(x)-vl-(xxx), model dasar untuk pemahaman visual dan mampu menghasilkan teks berdasarkan input gambar atau video
  • qvq-max-(xxx) — versi dengan performa lebih tinggi.

● OCR (Optical Character Recognition)
Untuk membaca teks dari gambar, gunakan qwen-vl-ocr

● Domain Spesifik, yang didesain untuk industri atau kebutuhan khusus:

  • qwen-vl-cip, cocok untuk moderasi konten.
  • qwen-vl-post, lebih cocok untuk konten dinamis, untuk logistik atau layanan pengiriman.
  • qwen-vl-narrator, varian Narrator sangat efektif dalam platform pembelajaran daring yang membutuhkan narasi yang kontekstual.

4. Multimodal Assistant

Jika Anda butuh sistem yang bisa menerima campuran teks, gambar, video, dan audio dalam satu permintaan, Qwen-Omni adalah pilihan paling komprehensif. Model ini menerima campuran modalitas dalam satu permintaan dan menjaga konsistensi respons di antara semuanya.

5. Pembuatan Gambar serta Video

Untuk generasi konten visual, Qwen menyediakan rangkaian model dalam seri Wan dan Qwen-Image. Untuk menghasilkan gambar dari teks, gunakan wan(x)-t2i-(xxx) atau qwen-image-(xxx). Untuk video, tersedia opsi seperti wan(x)-t2v-(xxx) untuk teks ke video, wan(x)-i2v-(xxx) untuk gambar ke video, serta wan(x)-kf2v-(xxx) untuk generasi berbasis keyframe. Jika Anda ingin mengedit gambar berdasarkan instruksi teks, pilih wan2.1-imageedit atau qwen-image-edit. Untuk editing video, gunakan wan2.1-vace-plus. Untuk animasi, ada beberapa opsi tergantung input: wan2.2-s2v untuk input suara, wan2.2-animate untuk input video, dan animate-anyone-gen2 untuk membuat animasi dari gambar statis.

6. Pemrosesan Audio

Di sisi audio, Qwen menyediakan model untuk dua arah: teks ke suara (TTS) dan suara ke teks (ASR). Untuk TTS, qwen3-tts-flash memberikan suara alami dengan latensi rendah, sementara qwen3-tts-flash-realtime cocok untuk aplikasi interaktif langsung. Varian seperti CosyVoice menawarkan ekspresi suara yang lebih kaya. Untuk ASR, pilihan utamanya adalah qwen3-asr-flash, fun-asr, dan Paraformer. Semuanya dirancang untuk transkripsi akurat. Jika Anda memerlukan terjemahan langsung dari ucapan ke bahasa lain, gunakan qwen3-livetranslate-flash-realtime.

Rangkuman Pilihan Model Berdasarkan Use Case

Qwen kini bukan sekadar model bahasa, melainkan ekosistem AI multimodal lengkap yang bisa menulis, melihat, mendengar, dan berbicara.

● Chatbot / Agent: Qwen-Max atau Qwen-2.5-Instruct, modality text

● Coding Assistant: Qwen-Coder, modality text

● Role-Play Karakter: Qwen-Plus-Character, , modality text

● Sistem RAG: text-embedding-v4 + gte-rerank-v2, , modality text/vector

● Ringkasan dokumen panjang: Qwen-Long atau Qwen-Doc, modality text

● OCR atau caption gambar: Qwen-VL-IC, , modality vision

● Pembuatan gambar: Wan-01-Q atau Qwen-Image, modality vision

● Pembuatan video: Wan-01-2-Q atau Wan-01-4-Hz, modality video

● Pemrosesan Audio: Qwen-3-ASR-Flash, modality audio

● Text-to-Speech: Qwen-3-TTS-Flash, modality audio

● Multimodal Asistant: Qwen-Omni

● Kemampuan Matematika: Qwen-Math

Kuncinya sederhana, bukan memilih model terbesar, namun:

  1. Tentukan dulu jenis input/output utama Anda, misal teks, gambar, video, atau audio.
  2. Cocokkan dengan kebutuhan tugas, misal reasoning, translation, retrieval, atau creative.
  3. Pilih model Qwen yang paling relevan.

Dengan kombinasi yang tepat, kamu bisa membangun asisten AI, content generator, sampai sistem multimodal canggih yang semuanya berbasis ekosistem Qwen.

AI Artificial Intelligence Generative AI Large Language Model GenAI LLMs Retrieval-Augmented Generation Qwen RAG Vision Language Model
0 0 0
Share on

Read previous post:

Securing Your Alibaba Cloud Account: A Comprehensive Guide to Best Practices

Read next post:

No Nodes, No Problem: Unlocking True Serverless Kubernetes on Alibaba Cloud

Alibaba Cloud Indonesia

115 posts | 21 followers

You may also like

Comments

Alibaba Cloud Indonesia

115 posts | 21 followers

Related Products

More Posts by Alibaba Cloud Indonesia

See All