# Qwen3-VL-Moe

[Qwen3-VL](https://huggingface.co/papers/2502.13923) هو سلسلة نماذج لغوية بصرية متعددة الوسائط، تشمل كلا من النماذج الكثيفة (dense) ونماذج MoE، بالإضافة إلى إصدارات Instruct وThinking. وببناء على أجياله السابقة، يقدم Qwen3-VL تحسينات جوهرية في الفهم البصري مع الحفاظ على قدرات نصية قوية. وتشمل التطورات المعمارية الرئيسية: تحسين MRope مع تخطيط متناوب (interleaved layout) لنمذجة مكانية-زمنية أفضل، وتكامل DeepStack لاستغلال الميزات متعددة المستويات من Vision Transformer (ViT) بفعالية، وتحسين فهم الفيديو عبر المحاذاة الزمنية القائمة على النص—حيث انتقل من T-RoPE إلى محاذاة الطوابع الزمنية النصية لتحقيق ترسيخ زمني أكثر دقة. وتمكّن هذه الابتكارات مجتمعةً Qwen3-VL من تحقيق أداء متفوق في المهام متعددة الوسائط المعقدة.

استخدام النموذج

```python
from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-VL-Moe",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-Moe")
messages = [
    {
        "role":"user",
        "content":[
            {
                "type":"image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
            },
            {
                "type":"text",
                "text":"Describe this image."
            }
        ]
    }

]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs.pop("token_type_ids", None)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
            out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
       generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
```

## Qwen3VLMoeConfig[[transformers.Qwen3VLMoeConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeConfig[[transformers.Qwen3VLMoeConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 151655, video_token_id: int = 151656, vision_start_token_id: int = 151652, vision_end_token_id: int = 151653, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L157)

**المعاملات:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري البصري.

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151655`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كحقل محجوز للصور المدخلة.

video_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151656`) : فهرس رمز الفيديو المستخدم كحقل محجوز للفيديوهات المدخلة.

vision_start_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151652`) : معرّف الرمز الذي يحدد بداية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

vision_end_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `151653`) : معرّف الرمز الذي يحدد نهاية المقطع البصري في تسلسل الإدخال متعدد الوسائط.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen3VLMoeModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen3 Vl Moe وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig

>>> # Initializing a Qwen3-VL-MOE style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Qwen3VLMoeVisionConfig[[transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig[[transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, depth: int = 27, hidden_size: int = 1152, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', intermediate_size: int = 4304, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 3584, num_position_embeddings: int = 2304, deepstack_visual_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 24), initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L124)

**المعاملات:**

depth (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `27`) : عدد طبقات Transformer في مُشفِّر الرؤية.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1152`) : بُعد التمثيلات المخفية.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu_pytorch_tanh`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4304`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

in_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة.

spatial_merge_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : حجم نافذة الدمج المكاني المستخدمة لتقليل عدد الرموز البصرية عن طريق دمج الباتشات المجاورة.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : حجم البقعة الزمنية المستخدم في تضمين البقع ثلاثي الأبعاد للمدخلات المرئية.

out_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 3584) : حجم المخفي للإخراج في نموذج الرؤية.

num_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2304) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم مع هذا النموذج

deepstack_visual_indexes (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[8, 16, 24]`) : فهرس الطبقات الخاصة بتضمينات deepstack.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen3VLMoeModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen3 Vl Moe وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## Qwen3VLMoeTextConfig[[transformers.Qwen3VLMoeTextConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeTextConfig[[transformers.Qwen3VLMoeTextConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 151936, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 5632, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 16, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 128000, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, decoder_sparse_step: int = 1, moe_intermediate_size: int = 1408, num_experts_per_tok: int = 4, num_experts: int = 60, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, mlp_only_layers: list[int] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, head_dim: int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L29)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `151936`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2048`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `5632`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `24`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128000`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج على الإطلاق.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

decoder_sparse_step (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : تكرار طبقة MoE.

moe_intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1408`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP الخاصة بالخبراء الموجَّهين.

num_experts_per_tok (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k للتوجيه القائم على اختيار الرموز.

num_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `60`) : عدد الخبراء الموجَّهين في طبقات MoE.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم التوجيه (router logits) أم لا. تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة توجيه z.

router_aux_loss_coef (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.001`) : معامل خسارة موازنة الحمل المساعدة. يُستخدم لعقابلة التوجيه غير المتساوي للخبراء في نماذج MoE.

mlp_only_layers (`List[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[]`) : يحدد أي طبقات تستخدم Qwen3VLMoeMLP بدلاً من Qwen3VLMoeSparseMoeBlock. تحتوي القائمة على فهارس الطبقات، من 0 إلى num_layers-1 إذا كان لدينا num_layers طبقات. إذا كانت `mlp_only_layers` فارغة، يُستخدم `decoder_sparse_step` لتحديد درجة التشتت.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

bos_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

head_dim (`int`، *اختياري*) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فسيتم افتراض hidden_size // num_attention_heads

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen3VLMoeModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen3 Vl Moe وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

```python
>>> from transformers import Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig

>>> # Initializing a Qwen3VLMoe style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Qwen3VLMoeVisionModel[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeVisionModel[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeVisionModel(config: Qwen3VLMoeVisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L647)

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L695)

**المعاملات:**

hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(seq_len, hidden_size)`) : حالات الإخفاء النهائية للنموذج.

grid_thw (`torch.Tensor` من الشكل `(num_images_or_videos, 3)`) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:** `torch.Tensor`

hidden_states

## Qwen3VLMoeTextModel[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeTextModel[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeTextModel(config: Qwen3VLMoeTextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L824)

**المعاملات:**

config ([Qwen3VLMoeTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نص جزء من Qwen3VLMoe، وليس نموذجًا نصيًا بحتًا، حيث يدمج DeepStack الميزات البصرية في الحالات المخفية المبكرة.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, visual_pos_masks: typing.Optional[torch.Tensor] = None, deepstack_visual_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L844)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

visual_pos_masks (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, seqlen)`، *اختياري*) : قناع المواضع البصرية.

deepstack_visual_embeds (`list[torch.Tensor]`, *اختياري*) : تضمينات البنية العميقة البصرية. الشكل هو (num_layers, visual_seqlen, embed_dim). يتم استخراج الميزة من طبقات مشفر البنية البصرية المختلفة، وتُغذى إلى حالات المخفي في المُفكِّك. وهي مستمدة من ورقة DeepStack(https://arxiv.org/abs/2406.04334).

**يعيد:** `MoeModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen3VLMoeTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeTextModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_probs=True` و`config.add_router_probs=True` أو عند `config.output_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

## Qwen3VLMoeModel[[transformers.Qwen3VLMoeModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeModel[[transformers.Qwen3VLMoeModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeModel(config: Qwen3VLMoeConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L944)

**المعاملات:**

config ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Qwen3 Vl Moe الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeModel.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1226)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). راجع [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) يستخدم [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen3VLMoeModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

#### get_video_features[[transformers.Qwen3VLMoeModel.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1103)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). راجع [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) يستخدم [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

**يعيد:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو مجموعة (tuple) من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`، *اختياري*) -- قائمة بحالات المخفية (خرائط الميزات) من طبقات deepstack.

#### get_image_features[[transformers.Qwen3VLMoeModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1115)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو مجموعة (tuple) من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`، *اختياري*) -- قائمة بحالات المخفية (خرائط الميزات) من طبقات deepstack.

## Qwen3VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration]]

#### transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(config: Qwen3VLMoeConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1407)

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1446)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لفيديو الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل للفيديوهات باستخدام [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). راجع [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) للتفاصيل ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) يستخدم [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) لمعالجة الفيديوهات).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال المطابقة لكل نمط. على سبيل المثال النص (0)، الصورة (1)، الفيديو (2). يمكن الحصول على معرفات أنواع الرموز متعددة الوسائط باستخدام [AutoProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). راجع [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) للتفاصيل.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع قيم logits لجميع الموجّهات (routers) أم لا. تُفيد هذه القيم في حساب خسارة الموجّه (router loss)، ولا ينبغي إرجاعها أثناء الاستدلال.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`، *اختياري*) : قاموس حيث تكون المفاتيح هي الأنماط المدعومة والقيم هي المخرجات المُرمّزة لذلك النمط. كل مخرَج مُرمّز هو مجموعة (tuple) تتكون من (`pooler_output`، *اختياري*: `last_hidden_states`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `pooler_output` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) وهو تسلسل من الميزات متعددة الوسائط للمُشفِّر المُدمجة في تضمينات النص.

**يعيد:** `MoeCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) الخاصة بـ forward الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`، وفي حال تدريب النموذج لموجّهه باستخدام خسارة توازن الأحمال) -- خسارة مساعدة لتوازن الأحمال الخاصة بالوحدات المتناثرة. تُعيد النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز الموجّه بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) قيمة `None` هنا مع الاستمرار في إرجاع `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة متناثرة) بأبعاد `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (logits) التي يحسبها موجّهات MoE. يمكن استخدامها لحساب خسارة موازنة الحمل أو لفحص كيفية توزيع الرموز على الخبراء.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
        ],
    }
]

>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."
```

#### get_video_features[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1420)

**المعاملات:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع مقاطع الفيديو المدخلة.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_videos, 3)`، *اختياري*) : الأبعاد الزمنية والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل فيديو في LLM.

**يعيد:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو مجموعة (tuple) من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`، *اختياري*) -- قائمة بحالات المخفية (خرائط الميزات) من طبقات deepstack.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_image_features[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1433)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة.

image_grid_thw (`torch.LongTensor` من الشكل `(num_images, 3)`، *اختياري*) : الزمن والارتفاع والعرض لشكل الميزات لكل صورة في LLM.

**يعيد:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` أو مجموعة (tuple) من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`، *اختياري*) -- قائمة بحالات المخفية (خرائط الميزات) من طبقات deepstack.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```