Компьютерное зрениеsavethisok
Qwen3.6-35B-A3B
открытые веса для agentic coding
1 мин чтенияобновлено
В репозитории — веса и конфиги пост-обученной Qwen3.6-35B-A3B в формате Hugging Face Transformers. Это причинно-следственная языковая модель с vision-энкодером: 35B параметров всего, из них 3B активных. Совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers.
😎 Ключевые особенности
- 🤓 Agentic Coding: лучше справляется с frontend-задачами и рассуждениями на уровне репозитория.
- 🤔 Thinking Preservation: новая опция сохранять reasoning-контекст из истории сообщений.
- 😎 MoE-архитектура: 256 экспертов, 8 routed + 1 shared, активируются 3B параметров.
- 📝 Контекст 262 144 токена нативно, расширяется до 1 010 000 токенов.
- 👍 Vision Encoder: модель работает с изображениями и текстом.
📝 Пример
Сценарий из карточки: попросить модель разобрать frontend-задачу и предложить правки на уровне репозитория, сохраняя reasoning-контекст между итерациями. Например: «Посмотри на репозиторий, найди причину падения фронтенд-тестов и предложи патч».
Подробнее
SWE-bench Verified — 73.4, SWE-bench Multilingual — 67.2, Terminal-Bench 2.0 — 51.5.Архитектура: 40 слоёв, 256 экспертов MoE, 8 routed + 1 shared, MTP с multi-steps.
Обучение: pre-training и post-training; нативный контекст 262 144 токена, до 1 010 000.
Требования к VRAM в карточке не указаны.
Комментарии