Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 19,5 ГБ
- Архитектура
- qwen3_5_moe · dense
- Библиотека
- mlx
- Опубликована
- 10 июл 2026
Ссылки
pplx-computer-qwen-3-6-35b-a3b-mlx-20260709
perplexity-ai/pplx-computer-qwen-3-6-35b-a3b-mlx-20260709 — локальная языковая модель, опубликованная Perplexity и предназначенная для Perplexity Computer.
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
Она используется в сценариях Hybrid Compute на Mac: локально обрабатывает файлы, конфиденциальные сведения и действия на устройстве, тогда как облачная часть системы выполняет поиск, планирование и более сложное рассуждение. Модель доступна в формате MLX для запуска на Apple silicon.
Модель относится к семейству Qwen3.6 и имеет 35 млрд параметров при конфигурации с 3 млрд активных параметров (35B-A3B). Для семейства Qwen3.6 указана разреженная hybrid-архитектура с маршрутизацией Mixture-of-Experts, сочетающая рекуррентные состояния фиксированного размера с full attention. Опубликованный checkpoint использует groupwise affine 4-bit quantization и занимает около 19,4–19,5 ГБ. Подтверждённые модальности и языки, размер контекстного окна, результаты оценки и подробности дообучения для данной версии не указаны.
Сильные стороны модели — возможность локального выполнения задач с чувствительными данными, уменьшенный объём весов и оптимизация для Apple silicon. Ограничения связаны с необходимостью совместимого Mac на Apple silicon и достаточного объёма unified memory; в Hybrid Compute требуется не менее 24 ГБ, а 32 ГБ рекомендуются для лучших результатов. Лицензионные условия для этого репозитория в доступных первоисточниках явно не указаны, поэтому свободное коммерческое использование и условия перераспределения подтверждать нельзя.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.8Инженерия данных и аналитика
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- II.11Кибербезопасность и приватность
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.
- Класс архитектуры
- Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 254eff1