/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
71,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwopus3.6-35B-A3B-v1
Опубликована
21 июн 2026

Qwopus3.6-35B-A3B-Coder

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Экспериментальная MoE-модель для агентного программирования, рассчитанная на быстрые циклы редактирования кода, отладки и вызова инструментов.

1 887скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены29 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qwopus-3.6-35B-A3B-Coder — созданная Jackrong экспериментальная модель для агентного программирования, основанная на Qwopus3.6-35B-A3B-v1 и Qwen3.6-35B-A3B. Это разреженная MoE-модель с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен; она настроена на генерацию кода и рабочие циклы с вызовами инструментов при отключённом развёрнутом рассуждении. Модель предназначена для агентных систем, которые читают файлы, вносят изменения, запускают тесты и исправляют ошибки, а также для локального и самостоятельного развёртывания.

Заявленные сценарии включают многофайловые изменения репозиториев, отладку, циклы исправления тестов, навигацию по крупным кодовым базам, DevOps-скрипты и помощь при проверке кода. Карточка сообщает о настройке под распространённые агентные оболочки и о fine-tuning с использованием Unsloth; метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаются английский, китайский, испанский, русский и японский. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Автор позиционирует выпуск как экспериментальный и отмечает, что модель не прошла полную оценку безопасности и широкое тестирование на общих задачах. Качество вызовов инструментов зависит от формата запросов и агентной оболочки; для сложных задач развёрнутое рассуждение может быть полезнее.

Сценарии применения

  • многофайловое редактирование репозитория через агента
  • поиск и исправление ошибок по стек-трейсам
  • автоматические циклы запуска и исправления тестов
  • навигация по крупной кодовой базе
  • генерация DevOps-скриптов
  • помощь в проверке кода

Ограничения

Модель экспериментальная, не прошла полную оценку безопасности и широкое тестирование на общих задачах. Качество вызовов инструментов зависит от согласованности схем и настроек агентной оболочки; развёрнутое рассуждение может помочь на сложных задачах.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

[!WARNING] Community Release Notice: Qwopus-3.6-35B-A3B-Coder is an experimental community model intended for research, local coding-agent evaluation, and workflow exploration. It has not undergone complete safety evaluation or broad general-domain benchmarking.

[!IMPORTANT] Evaluation Mode: The central design target and comparison framing in this card is thinking-off execution. The model is evaluated for whether it can remain useful and stable without relying on long visible reasoning traces at every step.


🎯 1. Fine-Tuning Objective: Less Overthinking, More Execution


💡 2. Base Model, Training Stack & Collaboration


📊 3. Thinking-Off Agentic Evaluation


🎮 4. Live Agent Demo: RTS Game Sample


🗺️ 5. Training & Workflow Design

The training and evaluation philosophy for this release centers on agent execution rather than visible chain length. The model should know when to act directly, when to inspect more context, and when to stop and summarize.

       [ Qwopus-3.6-35B-A3B-Coder: Agentic Execution Pipeline ]

  Base MoE Foundation
  Qwen3.6-35B-A3B / Qwopus3.6-35B-A3B-v1
          │
          ▼
  Coding + Tool-Use Adaptation
  repository tasks, debugging traces, tool schemas, multi-turn feedback
          │
          ▼
  Thinking-Off Behavior Target
  faster next-step decisions, less overthinking, lower token waste
          │
          ▼
  Agent Harness Workflows
  read files → choose tool → edit code → run tests → inspect errors → iterate → report
          │
          ▼
  Final Objective
  stable long-horizon code execution with practical local latency

[!NOTE] This model card intentionally frames thinking-off behavior as a product target. Long thinking can still be useful for difficult reasoning, but the release focuses on whether the model can complete real coding-agent work without paying that cost on every step.


✅ 6. Recommended Use Cases & Known Limits

[!CAUTION] Deployment note: For agent use, ensure that tool definitions, system prompts, output parsing, and retry behavior are consistent. Thinking-off models can be fast, but the harness still needs clean schemas, useful error feedback, and strict task boundaries.


📚 7. Resources, Acknowledgements & Citation

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
4ba785c

0 моделей