ПРЕДСТАВЛЕНА QWEN 3.5 — НОВАЯ МОЩНАЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ!

Представлена новая модель Qwen 3.5. Это нативная визуально-языковая мультимодальная система, способная одновременно обрабатывать текст, изображения и видео. Модель поддерживает контекст длиной до 1 млн токенов, что эквивалентно примерно 2 часам видео. В ней также реализована встроенная поддержка инструментов и адаптивное их использование.

Архитектура модели насчитывает 397 млрд параметров, при этом на каждый запрос активно задействуется 17 млрд. По скорости декодирования Qwen 3.5 в 8,6–19 раз быстрее по сравнению с Qwen3-Max.

Согласно данным разработчиков, модель демонстрирует лидирующие результаты в различных бенчмарках.

КЛЮЧЕВЫЕ УЛУЧШЕНИЯ

• Поддержка 201 языка и диалекта (в предыдущей версии Qwen3 было 119).

• Словарь увеличен до 250 тысяч токенов (вместо 150 тысяч).

• Прирост эффективности кодирования и декодирования составил 10–60% для большинства языков.

ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

• Веб-разработка: Модель преобразует текстовые промпты в рабочий код для фронтенда, UI/UX дизайна и создания веб-страниц.

• Визуальные агенты:

• Автоматизация графического интерфейса: управление смартфонами и компьютерами с помощью естественного языка.

• Visual Coding: превращение эскизов пользовательского интерфейса в чистый код или игровых концептов в HTML.

• Пространственный интеллект:

• Точный подсчёт объектов, определение их позиционирования и описание сцен.

• Применение в областях: автономное вождение, робототехника, навигация.

• Agentic workflows:

• Многошаговое планирование с использованием инструментов.

• Возможности включают поиск в вебе, выполнение кода и мультимодальное мышление.

• Поддержка миллионов агентных сценариев.

Более подробные примеры работы модели и полные результаты бенчмарков доступны в официальном блоге [1].

Модель Qwen 3.5 можно опробовать и изучить по следующим ссылкам:

• Попробовать в чате [2]

• Репозиторий на GitHub [3]

• Страница на HuggingFace [4]

• Страница на ModelScope [5]

ссылки в первом комментарии

Источник: vk.com

Комментарии: