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Tutoriel En Ligne | Premier Agent Modèle Open Source De La Série Qwen 3.6 : Capacités De Programmation Considérablement Améliorées, Paramètres D’activation De Seulement 3 Milliards, Surpassant Gemma4-31B
Récemment, le Qwen3.6-35B-A3B, un modèle de taille moyenne de la série Qwen3.6, a été officiellement rendu open source. Avec seulement le modèle 3B activé, il surpasse le modèle de génération précédente Qwen3.5-35B-A3B et le Gemma4-31B, récemment rendu open source, sur plusieurs benchmarks de programmation clés.
Plus précisément, dans des tests de référence faisant autorité tels que Terminal-Bench 2.0 pour la programmation de terminaux, NL2Repo pour les tâches de programmation à longue portée et QwenClawBench pour l'évaluation des capacités d'agents du monde réel,Qwen3.6-35B-A3B a surpassé de manière significative Qwen3.5-35B-A3B, ainsi que Gemma4-26B-A4B et Gemma4-31B.
En tant que modèle MoE avec seulement 3B paramètres d'activation, Qwen3.5-35B-A3B a apporté des améliorations significatives par rapport au modèle de génération précédente en termes de programmation d'agents, de perception multimodale et de raisonnement.d'abord,Il peut gérer les processus de développement front-end et les tâches de raisonnement sur le code au niveau du dépôt de manière plus fluide et précise.Deuxièmement,Elle ajoute une option de fonctionnalité « Conserver le processus de réflexion », qui permet de conserver le contexte de raisonnement dans les messages historiques, simplifiant ainsi le processus de développement itératif et réduisant les coûts supplémentaires.
Pour faciliter la prise en main rapide par les développeurs du monde entier de la dernière version open-source Qwen3.5-35B-A3B, HyperAI a lancé un Notebook convivial avec une configuration d'environnement complète, permettant un déploiement en ligne facile du modèle.
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Essai de démonstration
1. Après avoir accédé à la page d'accueil hyper.ai, sélectionnez la page « Tutoriels », ou cliquez sur « Voir plus de tutoriels », sélectionnez « Outil de programmation d'agent intelligent Qwen3.6-35B-A3B », puis cliquez sur « Exécuter ce tutoriel ».
2. Une fois la page redirigée, cliquez sur « Cloner » en haut à droite pour cloner le tutoriel dans votre propre conteneur.
Remarque : Vous pouvez changer de langue en haut à droite de la page. Actuellement, le chinois et l’anglais sont disponibles. Ce tutoriel présente les étapes en anglais.
3. Sélectionnez les images « NVIDIA RTX 5090 -4 » et « vLLM », puis cliquez sur « Continuer l’exécution de la tâche ».
HyperAI propose un bonus d'inscription pour les nouveaux utilisateurs : pour seulement $1, vous pouvez obtenir 20 heures de puissance de calcul RTX 5090 (au lieu de $7), et les ressources sont valables indéfiniment.
4. Attendez que les ressources soient allouées. Une fois que le statut passe à « En cours d'exécution », cliquez sur « Ouvrir l'espace de travail » pour accéder à l'espace de travail Jupyter.
Affichage des effets
1. Une fois la page redirigée, cliquez sur le fichier README à gauche, puis sur « Exécuter » en haut.
2. Une fois le processus terminé, suivez les instructions du fichier README pour lancer Open WebUI, puis cliquez sur l'adresse de l'API à droite pour accéder à la page de démonstration.
