Qwen: Qwen3.5-27B

Note: To repozytorium zawiera wagi modelu i pliki konfiguracyjne dla modelu po treningu w formacie Hugging Face Transformers. Te artefakty są kompatybilne z Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers itp.

W ciągu ostatnich miesięcy zwiększyliśmy nasze skupienie na opracowywaniu modeli podstawowych, które zapewniają wyjątkową użyteczność i wydajność. Qwen3.5 stanowi znaczący krok naprzód, integrując przełomy w uczeniu multimodalnym, wydajności architektonicznej, skali uczenia przez wzmacnianie i globalnej dostępności, aby umożliwić programistom i przedsiębiorstwom bezprecedensową wydajność i efektywność.

Qwen3.5 oferuje następujące ulepszenia:

• Ujednolicona podstawa wizyjno-językowa: Wczesne trenowanie fuzyjne na tokenach multimodalnych osiąga parytet międzypokoleniowy z Qwen3 i przewyższa modele Qwen3-VL w benchmarkach rozumowania, kodowania, agentów i rozumienia wizualnego.
• Wydajna hybrydowa architektura: Gated Delta Networks w połączeniu z rzadką mieszanką ekspertów (Mixture-of-Experts) zapewnia wnioskowanie o wysokiej przepustowości przy minimalnym opóźnieniu i narzucie kosztów.
• Skalowalna generalizacja RL: Uczenie przez wzmacnianie skalowane do środowisk z milionami agentów, z progresywnie złożonymi rozkładami zadań, zapewniając solidną adaptowalność w rzeczywistych warunkach.
• Globalne pokrycie językowe: Rozszerzone wsparcie dla 201 języków i dialektów, umożliwiające inkluzywne, światowe wdrożenie z uwzględnieniem niuansów kulturowych i regionalnych.
• Infrastruktura treningowa nowej generacji: Prawie 100% wydajność treningu multimodalnego w porównaniu do treningu tylko tekstowego oraz asynchroniczne frameworki RL wspierające masywne szkielety agentów i orkiestrację środowisk.