/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Размер весов
69,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen-AgentWorld-35B-A3B
Библиотека
mlx
Опубликована
27 июн 2026

Qwen-AgentWorld-35B-A3B-bf16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая сборка Qwen-AgentWorld в MLX для Apple Silicon моделирует среды и предсказывает наблюдения после действий агента.

69скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 июн 2026

Бенчмарки

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

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

Qwen-AgentWorld-35B-A3B-bf16 — сборка модели Qwen-AgentWorld-35B-A3B в формате MLX и точности bfloat16, опубликованная mlx-community для Apple Silicon. Это текстовая языковая модель мира на архитектуре Qwen3.5 MoE с интерфейсами чата и вызова инструментов; она предназначена для симуляции сред и предсказания текстовых наблюдений после действий агента. Примеры сценариев включают предсказание вывода команд Linux и моделирование взаимодействия с интерфейсами. Базовая модель описана как предназначенная для семи областей агентов, но README не перечисляет их.

Сборка содержит только языковые веса: объявленные в конфигурации компоненты зрения и MTP отсутствуют, поэтому модель не поддерживает мультимодальный ввод. Весы занимают около 65 ГБ, а пиковое потребление памяти при генерации составляет около 69 ГБ; README рекомендует 128 ГБ объединённой памяти либо квантованные варианты для менее мощных устройств. Карточка указывает лицензию Apache-2.0.

Сценарии применения

  • предсказание вывода команд Linux
  • симуляция состояний текстового окружения после действия агента
  • моделирование взаимодействия с пользовательским интерфейсом
  • генерация ответов языковой модели мира в агентных сценариях

Ограничения

Модель принимает только текст: веса зрения и MTP отсутствуют. Полноточная сборка требует около 65 ГБ на диске и до 69 ГБ памяти при генерации; для устройств с меньшей памятью README указывает на квантованные варианты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen-AgentWorld-35B-A3B-bf16

Full-precision (bfloat16) MLX build of Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B. The original weights load in mlx-lm / oMLX as-is — this repo packages them for Apple Silicon without any precision loss.

For Apple Silicon. Runs in mlx-lm, oMLX, or any MLX app. Quantized siblings: oQ4 (≈4.6 bpw, ≈19 GB) and oQ3.5 (≈3.5 bpw, ≈16 GB).

Notes

  • Text-only. The checkpoint declares a vision_config and MTP heads in config.json, but ships no vision or mtp.* weights (693 tensors, 0 vision, 0 MTP) — both are vestigial skeleton inherited from the Qwen3.5 base, and language_model_only: true makes it a pure LM. Nothing multimodal is present to use.
  • ≈65 GB on disk; peak memory ≈69 GB generating. Fits in 128 GB unified memory; use a quantized sibling on smaller machines.

Performance

Measured with oMLX (Auto engine) on a Macbook Pro M5 Max 128GB 40 GPU. Single request:

Context (pp/tg)TTFTdecodeprefillpeak mem
1024 / 128644 ms77 tok/s1591 tok/s65.6 GB
4096 / 1281.68 s76 tok/s2434 tok/s66.4 GB
8192 / 1282.39 s75 tok/s3428 tok/s66.7 GB
32768 / 12812.0 s67 tok/s2730 tok/s68.7 GB

For ≈1.8× the single-request decode throughput at ≈⅓ the memory, see the oQ4 sibling.

Usage

mlx_lm.generate --model mlx-community/Qwen-AgentWorld-35B-A3B-bf16 \
  --system-prompt "You are a language world model simulating a Linux terminal. Given the user's command, predict the terminal output." \
  --prompt $'Action: execute_bash\nCommand: ls -la /home/user/project/' \
  --max-tokens 512 --temp 0.6

The model uses thinking mode (<think>...</think>) by default. Recommended sampling: temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20. See the base model card for the seven agent domains and domain-specific system prompts.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
8850bb4

0 моделей